Evaluiert: Plattform für virtuelle Assistenten

acceptIT evaluiert Plattformen für AI Chatbots

Ein Chatbot ist ein „textbasiertes Dialogsystem, welcher das Chatten mit einem technischen System erlaubt“. Die Vorstellung, Anwender nicht länger durch Menüs und Masken führen zu müssen, ist verlockend – vor allem, wenn es um AI gestützte Bots geht, die durch Interaktion mit dem Anwender immer bessere Unterstützung geben. Doch welche Plattformen sind am besten geeignet?

Dies hat acceptIT Mitarbeiter Robert Große-Kracht im Rahmen seines dualen Studiums zum Bachelor of Science im Bereich Angewandte Informatik an der FHDW Paderborn untersucht. Konkret lautetet die Aufgabenstellung „Evaluierung und Vergleich zweier Plattformen zur Erstellung von Chatbots und virtueller Assistenten“.

Chatbots und virtuelle Assistenten … geht das auch für Domino-Anwendungen?

Bei AI, Chatbots und virtuellen Assistenten kommt es vielleicht nicht sofort in den Sinn, auf bestehende Domino-Anwendungen zu blicken. Doch genau dies ist eine der Triebfedern unserer Evaluierung. Und mit den offenen Schnittstellen der Domino V10 Plattform wird es noch einfacher sein, auf entsprechende Daten zuzugreifen, um Anwendungen durch virtuelle Assistenten zu erweitern.

Untersucht: IBM Watson und Rasa

Eine der untersuchten Plattformen war – naheliegend für uns als IBM Gold Business Partner - der IBM Watson Assistent. Diesen Service gibt es ausschließlich aus der Cloud. Demgegenüber gestellt wurde das Rasa-Produktportfolio, eine auch on-Premises und teils kostenlos installierbare Entwicklungsumgebung aus Deutschland.

Anwendungsfall „Assistent für die Erstellung von Reiseanträgen“

Als Anwendungsfall haben wir einen Assistenten zur Erstellung von Reiseanträgen in TravelXpense ausgewählt. Warum?

Die Erfassung von Reisedaten ist aufgrund von gesetzlichen Bestimmungen sehr komplex. Vielreisende Mitarbeiter füllen die elektronischen Formulare „im Schlaf“ aus. Wer aber nur hin und wieder reist, ist schnell auf Hilfe angewiesen. Also erst eine Schulung absolvieren? Oder das Handbuch durcharbeiten? Realistisch ist das nicht. Viel wahrscheinlicher wird in dieser Situation der nette Kollege gefragt.

Der Kollege ist so nett und hilft. Er wird Sie nach den wichtigsten Daten fragen, Sie geben ihm die Antworten. Bei Bedarf wird noch einmal nachgefragt, fertig. Die ideale Einsatzmöglichkeit für AI gestützte Bots, denn er ist und soll nichts anders sein, als ein hilfsbereiter, kompetenter Kollege. Mit ihm treten Sie in einen Dialog und erstellen genauso Ihren Reiseantrag wie mit dem menschlichen Pendant, nur zu jeder Zeit von jedem Ort aus. Hört sich cool an? Ist es auch!

Hauptkriterium: Das Verständnis natürlicher Sprache

Der wichtigste Prozess hierbei ist das Verständnis der natürlichen Sprache (Natural Language Understanding, NLU), bei dem ein Text bestehend aus natürlicher Sprache interpretiert wird. Um eine mögliche Absicht oder den Sinn zu erkennen, muss das NLU-System mit Daten trainiert werden, die dem Anwendungsfall, hier Reiseantrag, entsprechen. Dies war letztendlich auch der Kern dieser Praxisarbeit. Außerdem hat Herr Große-Kracht Kosten, Integrationsmöglichkeiten, Dokumentation Sprachunterstützung, Aufwand und einige weitere Aspekte betrachtet.

Im Ergebnis ein bisschen „David gegen Goliath“

Das Ergebnis mag auf den ersten Blick wenig erstaunlich sein: der „große“ IBM Watson hat die Nase vorn. Doch die Rasa Produktfamilie ist eine wirklich gute Alternative. Eine besondere Stärke ist die Möglichkeit der On-Prem-Installation. Außerdem ist es recht erstaunlich, wie viele namhafte Unternehmen das erst 2 Jahre alte Berliner Start-Up bereits auf der Referenzliste hat. Wir sind gespannt, wie es dort weitergeht und werden die Rasa-Plattform auf jeden Fall weiterhin auf dem „Radar“ haben.

acceptIT Assistent mit offener Architektur

Basierend auf den Ergebnissen der Praxisarbeit, haben wir uns für die (Weiter-) Entwicklung eines Assistenten mit offener Architektur entschieden. Dies gewährleistet den einfachen Austausch der AI-Engine, so dass wir unsere Kunden unabhängig von ihrer Cloud/onPrem-Strategie unterstützen können. Außerdem ermöglicht es die offene Architektur, den Assistenten schnell und einfach auf andere Anwendungsfälle anzupassen.

Aktuell erfolgt der Dialog per Texteingabe und entsprechender Ausgabe durch den Assistenten. Im nächsten Schritt werden wir eine Sprachschnittstelle für gesprochene Sprache integrieren, die dann optional genutzt werden kann.

Virtuelle Assistenten sind spannend und werden uns in Zukunft sicher häufig helfen können

Virtuelle Assistenten für Business-Anwendungen sind ein wirklich spannendes Thema, und es macht viel Spaß, einen solchen „Bot“ zu trainieren. Sogenannte „Conversional Userinterfaces“, also Benutzerschnittstellen, die eine Kommunikation in Form eines Gesprächs unterstützen, werden sicherlich in naher Zukunft vermehrt kommen. Somit sind wir schon mal gut gerüstet.

Und für welchen Bereich suchen Sie sich einen Assistenten? Lassen Sie uns darüber sprechen! Gern auch persönlich und nicht per Chatbot 😉

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