Reduzierung von Administrationsaufwand durch Copiloten für Studierende

Klient
TUM School of Management
Branche
Bildungssektor
Zeitraum
6 Monate
Übersicht
In Zusammenarbeit mit der TUM haben wir einen öffentlich zugänglichen Retrieval-Augmented-Generation (RAG) Chatbot entwickelt, der Azure OpenAI und eine Weaviate Vektor-Datenbank kombiniert. Der Chatbot dient als intuitive Schnittstelle für Studierende, um administrative Fragen effizient zu beantworten. Dadurch wird die Antwortrate verbessert, während die Mitarbeitenden der Verwaltung entlastet werden.
Key-Deliverables
Entwicklung eines RAG-Chatbots auf Basis von Azure OpenAI und Weaviate • Verbesserung der Antwortrate durch Automatisierung • Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Schnittstelle zur schnellen Informationsbeschaffung.

Herausforderung

Die TUM School of Management erhält wöchentlich über 600 Anfragen von Studierenden. Dabei handelt es sich häufig um administrative Fragen zu Themen wie Studienplanung, Prüfungsanerkennung oder Auslandssemester. Mindestens zwei Drittel dieser Fragen sind redundant und könnten durch eigene Recherche beantwortet werden. Die Herausforderung besteht darin, den Studierenden schnellen und einfachen Zugang zu den benötigten Informationen zu bieten, ohne die Mitarbeitenden der Verwaltung durch wiederholte Anfragen zu belasten. Zudem stellte das Auffinden relevanter Dokumente und Informationen ein Kernproblem dar, das die Effizienz der Beantwortung beeinträchtigte.

Lösungsansatz

Um die Herausforderung zu bewältigen, wurde ein nutzerzentrierter Ansatz verfolgt. In enger Zusammenarbeit mit der TUM School of Management wurden folgende Maßnahmen umgesetzt:

    1. User-Research:
      Eine detaillierte Analyse der Anforderungen und Erwartungen der Zielgruppe wurde durchgeführt, um die Bedürfnisse der Studierenden und Mitarbeitenden besser zu verstehen. Hierbei wurden Interviews und Umfragen genutzt, um zentrale Fragestellungen und Herausforderungen zu identifizieren.

    1. Erstellung von User Stories:
      Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurden User Stories entwickelt, die den Fokus auf die konkreten Anforderungen der Zielgruppe legten. Diese dienten als Grundlage für die technische Umsetzung.

    1. Entwicklung eines Chatbots:
      Ein Chatbot wurde mithilfe von Azure OpenAI entwickelt, der auf einem benutzerfreundlichen und individuell gestalteten Frontend basiert.

    1. Implementierung einer Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Pipeline:
      Die Lösung nutzt eine Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline, um den internen Informationszugriff des Chatbots zu ermöglichen. Dazu wurde eine Weaviate Vektor-Datenbank integriert, die relevante Informationen aus Dokumenten effizient auffindbar macht.

Ergebnis

Das Ergebnis der Zusammenarbeit war die Entwicklung von „pAIge“, einem öffentlich zugänglichen Chatbot, der speziell für die TUM School of Management konzipiert wurde. Der Chatbot kombiniert Azure OpenAI mit einer Weaviate Vektor-Datenbank und dient als intuitive Schnittstelle für Studierende.

Durch die Einführung von pAIge wurde die Antwortzeit auf Studierendenanfragen erheblich reduziert, und Studierende können nun administrative Fragen selbstständig, schnell und effektiv klären. Gleichzeitig wurde das Verwaltungsteam entlastet, da die Zahl der redundanten Anfragen deutlich gesenkt werden konnte.

pAIge unterstützt Studierende bei einer Vielzahl von Themen, darunter:

    • Informationen zu Studienprogrammen

    • Prüfungsanerkennungen

    • Planung eines Auslandssemesters

Mit dieser Lösung konnte die TUM School of Management nicht nur die Effizienz im Umgang mit Anfragen steigern, sondern auch die Zufriedenheit der Studierenden verbessern, indem sie ihnen einen direkten und unkomplizierten Zugang zu den benötigten Informationen bietet.

 

 

Unser Projekt wurde in der Wirtschaftswoche gefeatured. Rechts im Bild: Geschäftsführer Jan Plüer

Weitere Projekte

Effizienzsteigerung durch Schulungen, Use-Case Identifikation und die Auswahl der richtige KI Plattform

Die ROFA AG stand vor der Herausforderung, generative KI zu verstehen und Nutzungspotenziale zu identifizieren, wobei begrenztes Technologieverständnis und uneinheitliche Managementansichten hinderlich waren. Durch ein mehrphasiges Projekt wurden Mitarbeitende und Führungskräfte in Workshops geschult, spezifische Anwendungsfälle ermittelt und DSGVO-konforme Chatbot-Plattformen bewertet.

Read more >