Was ist ein digitaler Assistent?

Digitale Assistenten helfen Ihnen, mit Ihren Kunden, Mitarbeitern oder anderen Zielgruppen in den Dialog zu treten. Für den Nutzer maximal einfach und intuitiv – für Sie effizient und mit voller Kontrolle.

Digitale Assistenten helfen beispielsweise bei:

Fahrtauskünften

Bestellungen

Supportanfragen

Telefon-Dialogen

Internen Prozessen wie Reperatur/Wartung

Viele Clients
Machine Learning
Kostensparend
Innovativ
Emotional
Intuitiv
Einfach
Regional

Individuelle Assistenten

Wir entwickeln Sprachassistenten für Alexa, Google Assistant, Siri, Telefon oder Chatbots für Facebook, WhatsApp, Einbindung auf Ihre Website oder Integration in iOS sowie Android Apps.

Unsere Assistenten werden individuell für die Bedürfnisse Ihrer Nutzer angepasst und für Ihre Systemlandschaft programmiert. Bei welcher Herausforderung könnte ein Digitaler Assistent Ihnen helfen?

Hirn und Herz in einer Middleware

Beim Sprachverständnis und der Weiterverarbeitung des Nutzerinputs setzen wir auf eigene Lösungen.

Die Sprachverständniseinheit (Natural Language Understanding Engine - NLU) ist das Hirn des Assistenten und versteht was der Nutzer möchte.

Das Herz des Assistenten bildet die Serviceschicht (Natural Language Generation Engine - NLG), die sich um die Beantwortung der Nutzeranfrage, sowie das Generieren der Antworten kümmert. Hirn und Herz bilden bei uns die Middleware. Diese Middlware entwickeln wir individuell für Sie und können diese an beliebiger Stelle betreiben. Somit können unsere Assistenten unabhängig von Alexa und Google Assistant NLUs betrieben werden.

Projektbeispiel:
Dialog Flow für Alexa

Ebenso wie bei der Konzeption anderer digitaler Anwendungen werden in Workshops Personas und UserJourneys erarbeitet. Die Konzeption der Dialoge geschieht anhand von FlowCharts, die dann analog zu UI-Designs der Abnahme durch den Kunden dienen.

Wir empfehlen, die Interaktion als Rollenspiele mit echten Menschen im Workshop und mit Probanden zu testen, um die Natürlichkeit des Dialogs verifizieren zu können. Im Anschluss wird eine Umsetzung nach den Voice Design Definitionen durchgeführt.

Projektbeispiel:
Chatbot Dialog

Nicht nur reine Sprachinterfaces sind sehr nutzerfreundlich, sondern auch die Kombination aus Sprache und visuellem Interface. Bei Chatbots kann die Eingabe per Sprache oder durch Texteingabe erfolgen. Die Antworten sind sowohl Audioausgabe als auch Text.

Neben dem textuellen Feedback können Schnellauswahloptionen oder grafische Visualisierungen die Antworten unterstützen.

Agil ans Ziel

Wir durchlaufen mit Ihnen alle notwendigen Schritte, um einen sinnvollen Assistenten auf der Grundlage Ihrer Informationsquellen zum Leben zu erwecken.

Konzeption

Technische Kozeption

Personas

User Journeys

Regionale Besonderheiten

Dialog Flows

Voice User Interface (VUI), Chatbot-UI

Entwicklung

Middleware aufbauen

Anbindung Info-Quellen

Client A

Client B

Testing

Roll Out

Kontinuierliche Verbesserung

Nutzerfeedback einarbeiten

Neue Funktionen einbinden

Weitere Clients hinzufügen

Besonderheiten ergänzen

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News

Zusammenarbeit mit den Berliner Verkehrsbetrieben BVG

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Wir können eine neue Zusammenarbeit verkünden, Juhu! Und zwar eine ganz Besondere: mit den Berliner Verkehrsbetrieben, @BVG! Wir freuen uns auf spannende Projekte!

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Forschung

Das d-E-mand Forschungsprojekt ist zu Ende

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Mit einer großen Präsentation hat das Forschungsprojekt d-E-mand seinen Abschluss gefunden. Alle Konsortialpartner:innen haben ihre Ergebnisse aus dreieinhalb Jahren Forschung vorgestellt. Das zukunftsweisende Thema Elektromobilität wird in unserer Arbeit weiterhin eine große Rolle einnehmen.

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Digitale Assistenten

KI-Assistenz für Deutschlandticket Support

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Mit unserer langjährigen Erfahrung im Bereich öffentlicher Verkehrsmittel und der Entwicklung von KI-Assistenten bieten wir Ihnen eine individuelle, intelligente Lösung für alle Fragen rund um das D-Ticket an. Mehr dazu auf unserer 1KLANG-Produktseite.

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Digitale Assistenten

Wie man die KI-Spracherkennung für digitale Assistenten im ÖPNV gezielt verbessern kann

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Unsere Software-Entwicklerin Lotte zeigt in ihrer Bachelorarbeit, wie man die Fehlerquote der KI-Spracherkennung für virtuelle Assistenten im ÖPNV von 30% auf 3% reduzieren kann. Die ganze Story auf projektionisten.de:

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