Managementpaper aus dem Studentenprojekt Wintersemester 2020/2021

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Chatbots im Selfservice-Personalmanagement

Artificial Intelligence und Machine Learning – das Buzzword der neuen Ära, welches auch im Personalmanagement immer mehr Einzug findet. Gemeinsam mit unserem Kooperationspartner
TD Trusted Decisions, einem deutsch/österreichischen Beratungsunternehmen, welches einen speziellen Fokus auf unternehmerische Entscheidungen aus verschiedenen Blickwinkeln hat und auch mit dem Puls der Zeit zunehmend AI und Machine Learning in die Tätigkeit fließen lassen möchte, haben wir uns auf den Weg gemacht, auch im Personalmanagement eine weitere Prise Digitalisierung mit künstlicher Intelligenz zu streuen.

Ziel des Projekts war es, basierend auf dem theoretischen State-of-the-Art und empirischer Erhebungen in Unternehmen ein Konzept für den Einsatz von Chatbots für die Abwicklung von Investitionsanträgen zu erarbeiten und dieses prototypisch umzusetzen und zu evaluieren.

Die junge und anerkannte Design Science Research Forschungsmethode hat uns mit ihrem 6-Schritte Modell (von Gregor und Hevner, 2013) auf unserer Forschung nach einem effizienten Ablauf und deren prototypischen Umsetzung beim Stellen von Investitionsanträgen mit Fokus auf Computer/Laptops begleitet.

 

Empirische Erhebungen zur Problemidentifikation und daraus abgeleitete Zieldefinition

Anhand von elf Interviews mit unterschiedlichsten Firmen haben wir den aktuellen Ablauf von diversen Investitionsanträgen, die generelle Erfahrung mit Chatbots und die Einstellung zu zukünftig eingesetzten Chatbots erhoben. Aktuell werden noch viele Investitionsanträge schriftlich gestellt – hierbei sehen wir Potential und Bedarf, in Zukunft diesen Prozess mithilfe eines Chatbots zu digitalisieren. Unser aus diesen Erhebungen konkret definiertes Ziel fokussiert sich auf einen Chatbot-Prototyp für die Investitionsanträge Computer/Laptop, der den aktuellen manuellen Prozess sowohl digitalisiert als auch effizienter gestaltet.

Chatbot-Training mit Dialogflow

Für die prototypische Umsetzung des Chatbots wurde der Google-Anbieter Dialogflow verwendet, da dieser benutzerfreundlich und auch für komplexere Umsetzungen einfach handhabbar ist.

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Trainingsablauf

1. Erstellung von Intents (= Absicht des Benutzers, Trainingsätze)
2. Erstellung Entities (Bezug auf Schlüsselwörter)
3. Action und Parameters reagieren auf Entities (bestimmte Begriffe)
4. Auslösen eines Prompts, falls die Entity nicht die Frage beinhaltet (Gegenfragen)
5. Zurückgabe möglicher Antworten (Response) vom Chatbot
6. Zusammenfassung aller Intents zu einem (Intent trainiert Agent)
7. Integrierung auf anderen Geräten (Agent entspricht Anwendungen)

Funktionstüchtiger Prototyp

Der User wird durch Fragen nach dem Namen, Art der Investition (PC, Laptop), Hersteller, Speicherkapazität, eventuell gewünschte Schnittstellen, Monitorgröße + Auflösung geleitet. Die Antworten des Users werden am Ende überblicksmäßig dargestellt und können zur weiteren Verarbeitung an die zuständige Person weitergeleitet werden.

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Das Managementpaper wurde erstellt von Claudia Haas, Sabine Lindner, Samed Esen, Emre Karakus, Ilker Akceylan, Mustafa Baghdadi.

Wir danken den Studenten der JKU Linz für eine tolle Zusammenarbeit.