In einem Arbeitsalltag mit sehr vielen Einzelfällen geht leider schnell etwas unter. Unser System hilft doQtor, eingehende Tickets zu priorisieren und für Mitarbeitende schneller verständlich zu machen.

Die psychologischen und medizinischen Fälle bei doQtor sind alle individuell wichtig. Wir hatten den Ansatz, die besonders dringenden Fälle jedoch schnellstmöglich bearbeiten zu lassen - denn das kann im Zweifel Leben retten.

Projektvorgehen

Anforderungen aufnehmen

• Entscheidungsbaum: Um klar zu strukturieren wie welche E-Mails verarbeitet werden sollen, hilft es, einen Entscheidungsbaum anzufertigen. Dieser zeigt, an welcher Stelle Entscheidungen notwendig sind.
• Technische Schnittstellen: Wie bei jedem Softwareprojekt ist es notwendig, Umsysteme festzulegen und Abhängigkeiten zu modellieren, damit potenzielle Schnittstellen geschaffen werden können
• Hardwareanforderungen: Um das System lauffähig zu halten, müssen entsprechende Server-Kapazitäten geschaffen werden
• Datenschutzthemen: Wie bei jedem Projekt gilt es, entsprechende Maßnahmen für den Datenschutz einzuleiten

Training der KI

• Im Laufe des Projektes haben wir die jeweiligen Schnittstellen zu ERP- und CRM-System entwickelt und konnten damit die für die Klassifizierung der E-Mails zum Teil wichtigen Daten über diese Schnittstellen beziehen
• Anhand eines zuvor erstellten Testdatensatzes konnten wir über eine Schnittstelle zu einem Large Language Model (LLM) erste Tests durchführen, um die Klassifizierungsqualität zu prüfen
• Im nächsten Schritt haben wir den Klassifizierungsmechanismus anhand von Regelwerken und Beispielen so angepasst, dass wir eine Genauigkeit von knapp über 90% auf Basis der Testdaten erreichen konnten

Produktivschaltung

• Nach ausgiebigen User Tests konnte der Klassifizierungsalgorithmus in Betrieb genommen werden
• Nun wird bei jeder eingehenden Mail der Inhalt analysiert und einem der Mitarbeitenden im Vertrieb zugeordnet
• So können sich die Vertriebler:innen auf ihre Kernarbeit fokussieren: Kundenmehrwerte schaffen

Nächste Schritte

Diese Anwendung macht sehr deutlich, warum ein Einsatz von generativer KI text- und informationslastige Prozesse vereinfacht. Nun zeigen wir der gesamten Belegschaft von Gleistein, wie gut der Einsatz dieser neuen Technologie funktioniert - und warum sie keine Arbeitsplätze kostet. Das soll dazu führen, weitere Anwendungsfälle aus der Organisation heraus zu entwickeln.

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