Design & Projekt Briefing
Worum geht's eigentlich? Das finden wir zum Anfang jedes neuen Projekts raus. Nur wenn wir wirklich verstehen, was der Zweck der Anwendung ist, können wir sie auch denken. Wir sammeln Infos und entscheiden, wo wir über Ideation, User:innen und Stakeholder:innen Interviews in die Tiefe gehen. Bereits in diesem ersten Schritt denken wir die technischen Möglichkeiten mit und evaluieren verschiedene Umsetzungen, um den idealen Fit für das Projekt zu finden.
Das bezieht sich nicht nur auf die Auswahl des Kanals, sondern auch auf mögliche Integrationen von Generativer AI, um Teile der Kommunikation weiter zu individualisieren und zu automatisieren.
Du willst über ein Projekt reden?
Architektur & Hosting
NLU-Pipeline, Bot-Logik, TTS Integration, Backend und API Integration? Genau. Die brauchen wir, damit Conversational Interfaces mehr werden, als FAQ Seiten im anderen Format. Noch anspruchsvoller wird das Ganze, wenn wir verschiedene LLMs (Large Language Models) und weitere Möglichkeiten für Generative AI anbinden wollen.
Wir arbeiten sowohl lokal als auch über verschiedene Cloud Services, um allen Projekt- und Datenschutz-Anforderungen gerecht zu werden.
UX Research & UX Testing
Wann UX Research und UX Testing? Immer! In jeder Phase der Konzeption schauen wir, was User:innen wollen und ob die Konversation fließt. Dabei setzen wir qualitative und quantitative Methoden ein und arbeiten mit allen Daten, die wir zur Verfügung haben. Bereits in einem sehr frühen Stadium versuchen wir, so viele Insights wie möglich, und vor allem reale Daten zu erhalten.
Hierbei setzten auch wir selbst auf die Power von Generativer AI, um unsere Prozesse und Testings zu optimieren.
Implementierung & Optimierung
Welches Framework ist das richtige? Darauf gibt es keine universelle Antwort. Wir entscheiden individuell für jedes Projekt, welche Plattformen und Technologien am besten passen. Das beginnt bei der Auswahl des richtigen Frameworks für die Bot-Logik und erstreckt sich über den Aufbau verschiedener Prompt Chaining und RAG (Retrieval Automated Generation) Pipelines, um ChatGPT oder andere LLMs (Large Language Models) nahtlos zu integrieren.
Wir sorgen dafür, dass sowohl automatisierte als auch nicht-automatisierte Testingmethoden angebunden werden und durch das richtige Monitoring der Erfolg der Anwendung für KPIs und OKRs gemessen werden kann.
Konzept & Design
Konversationen laufen immer nach bestimmten Mustern ab? Ja aber nein. In unserem Design-Prozess geben wir den Systemen Charakter, Aussehen und Stimme. Hierfür haben wir Tools entwickelt, die uns den Prozess und die Kommunikation mit Stakeholder:innen erleichtern und die Bots schon vor dem ersten Prototypen zum Leben erwecken. Die gleichen Methoden nutzen wir auch für unser Generative AI Branding – damit auch Dialoge, die von LLMs (Large Language Models) übernommen werden, eine unverkennbare Sprache erhalten.
Darauf aufbauend definieren wir die einzelnen Interaktionsschritte. Um stimmige Konversationen designen zu können, haben wir die User:innen genauso im Blick wie die technischen Grenzen und Möglichkeiten.
Was wir tun
Wir schaffen richtig gute Konversationen zwischen Mensch und Maschine und zwar über den gesamten Design- und Implementierungsprozess hinweg.
In allen Phasen arbeiten wir user:innen-zentriert und datengetrieben. Und denken von Anfang an mit, wie wir die Anwendung Schritt für Schritt besser machen können.