Komfortables Reservieren via Chatbot
DIE AUSGANGSLAGE
Unsere Softwarelösung Kibanda bietet Mietenden die Möglichkeit, gemeinschaftlich genutzte Räume (z.B. ein Sportraum oder ein Musikzimmer) komfortabel über ein Portal zu reservieren. Um die Benutzerfreundlichkeit noch weiter zu steigern, sollte die bestehende Reservierungsfunktionalität durch einen modernen, dialogbasierten Kanal erweitert werden.
Mit Blick auf die Zukunft, in der wir durch den Einsatz generativer KI viele neue Interaktionsmuster zwischen Menschen und Software erwarten, sollte die Umsetzung weg von klassischen Benutzeroberflächen, hin zu natürlicher Kommunikation über Chat und Sprache, direkt eingebettet in die bevorzugten Plattformen der Nutzenden wie WhatsApp, Google Home oder Alexa.
DIE AUSGANGSLAGE
Unsere Softwarelösung Kibanda bietet Mietenden die Möglichkeit, gemeinschaftlich genutzte Räume (z.B. ein Sportraum oder ein Musikzimmer) komfortabel über ein Portal zu reservieren. Um die Benutzerfreundlichkeit noch weiter zu steigern, sollte die bestehende Reservierungsfunktionalität durch einen modernen, dialogbasierten Kanal erweitert werden.
Mit Blick auf die Zukunft, in der wir durch den Einsatz generativer KI viele neue Interaktionsmuster zwischen Menschen und Software erwarten, sollte die Umsetzung weg von klassischen Benutzeroberflächen, hin zu natürlicher Kommunikation über Chat und Sprache, direkt eingebettet in die bevorzugten Plattformen der Nutzenden wie WhatsApp, Google Home oder Alexa.
DIE LÖSUNG
Mit unserem AI-Agenten entwickelten wir eine innovative Lösung, die Raumreservierungen über einen intelligenten Chatbot ermöglicht. Der Chatbot kann textbasiert direkt mit dem Benutzenden interagieren: Er zeigt verfügbare Räume an, schlägt passende Zeitfenster vor, beantwortet Fragen und übernimmt unmittelbar die Buchung – ganz ohne komplizierte Formulare. Anstelle vieler Klicks kommunizieren die Nutzenden einfach per Chat oder Sprache mit ihrem digitalen Assistenten. Das reduziert Komplexität und sorgt für Entlastung bei Routineaufgaben.
Die Anwendung basiert auf einem Large Language Model (LLM), das in natürlicher Sprache mit den Nutzenden kommuniziert und sie durch den gesamten Reservierungsprozess begleitet. Das LLM hat dabei zugriff auf diverse Tools, um mit der Kibanda API zu interagieren (z.B. auslesen verfügbarer Räume, Reservierung vornehmen) und entscheidet selbständig, wann welches Tool verwendet wird. Die Verbindung von LLM zur Kibanda API erfolgt über das Model Context Protocoll (MCP). Das von Antrophic veröffentlichte Protokoll definiert, wie LLMs verfügbare Tools, Prompts und Informationen abrufen und nutzen können und ist ein de facto Standard.
Die Lösung wurde in Python entwickelt und über Azure sowie Copilot Studio direkt in Microsoft Teams, Microsoft Copilot und WhatsApp integriert. So können Mietende bequem über ihren Messenger Räume reservieren – etwa mit einer einfachen Nachricht wie „Ich möchte morgen um 18 Uhr die Waschküche eine Stunde reservieren“ und erhalten sofort eine passende Antwort oder Buchung.
Darüber hinaus ist die Lösung so konzipiert, dass sie künftig auch mit Smart-Home-Systemen wie Amazon Alexa oder Google Home verbunden werden kann, um Reservierungen per Sprachbefehl zu ermöglichen und so eine vollständig vernetzte, sprachgesteuerte Kundeninteraktion zu realisieren.
DIE LÖSUNG
Mit unserem AI-Agenten entwickelten wir eine innovative Lösung, die Raumreservierungen über einen intelligenten Chatbot ermöglicht. Der Chatbot kann textbasiert direkt mit dem Benutzenden interagieren: Er zeigt verfügbare Räume an, schlägt passende Zeitfenster vor, beantwortet Fragen und übernimmt unmittelbar die Buchung – ganz ohne komplizierte Formulare. Anstelle vieler Klicks kommunizieren die Nutzenden einfach per Chat oder Sprache mit ihrem digitalen Assistenten. Das reduziert Komplexität und sorgt für Entlastung bei Routineaufgaben.
Die Anwendung basiert auf einem Large Language Model (LLM), das in natürlicher Sprache mit den Nutzenden kommuniziert und sie durch den gesamten Reservierungsprozess begleitet. Das LLM hat dabei zugriff auf diverse Tools, um mit der Kibanda API zu interagieren (z.B. auslesen verfügbarer Räume, Reservierung vornehmen) und entscheidet selbständig, wann welches Tool verwendet wird. Die Verbindung von LLM zur Kibanda API erfolgt über das Model Context Protocoll (MCP). Das von Antrophic veröffentlichte Protokoll definiert, wie LLMs verfügbare Tools, Prompts und Informationen abrufen und nutzen können und ist ein de facto Standard.
Die Lösung wurde in Python entwickelt und über Azure sowie Copilot Studio direkt in Microsoft Teams, Microsoft Copilot und WhatsApp integriert. So können Mietende bequem über ihren Messenger Räume reservieren – etwa mit einer einfachen Nachricht wie „Ich möchte morgen um 18 Uhr die Waschküche eine Stunde reservieren“ und erhalten sofort eine passende Antwort oder Buchung.
Darüber hinaus ist die Lösung so konzipiert, dass sie künftig auch mit Smart-Home-Systemen wie Amazon Alexa oder Google Home verbunden werden kann, um Reservierungen per Sprachbefehl zu ermöglichen und so eine vollständig vernetzte, sprachgesteuerte Kundeninteraktion zu realisieren.
BENEFIT
Schnelle und einfache Raumreservierung
Benutzerfreundliche Interaktion per Chat oder Voice
Direkte Nutzung über WhatsApp und weiteren Drittanbietern
Erweiterbar für Smart-Home-Systeme wie Alexa und Google Home
Einsatz von zukunftsweisender Cutting Edge Technologie
TECHNOLOGIE
Python
Model Context Protocol (MCP)
Azure
Copilot Studio
BENEFIT
Schnelle und einfache Raumreservierung
Benutzerfreundliche Interaktion per Chat oder Voice
Direkte Nutzung über WhatsApp und weiteren Drittanbietern
Erweiterbar für Smart-Home-Systeme wie Alexa und Google Home
Einsatz von zukunftsweisender Cutting Edge Technologie
TECHNOLOGIE
Python
Model Context Protocol (MCP)
Azure
Copilot Studio