Sie bewerben sich auf eine neue Stelle und die ersten Fragen lauten:
- Was sollte ihr Agent für sie erledigen können ?
- Haben sie schon einmal einen Agenten eingerichtet ?
Agenten werden früher oder später vertieften Einzug in die Unternehmen finden, sei dies für einfache repetitive Aufgaben oder komplexere Prozesse.
Mit der Weiterentwicklung im Bereich „Maschinelles Lernen (ML)“ und „künstliche Intelligenz (KI)“ stehen Technologien zur Verfügung welche die Automatisierung auch in Zukunft weiter beschleunigen werden.
Am Beispiel von Prozessen im Personalwesen soll eine agentische Cloud-Softwarearchitektur skizziert werden welche diese Technologien entsprechend einsetzt und die Prozesse unterstützt oder vollständig autonom ausführt.
Beispiele von Prozessen im Personalwesen und mögliche Umsetzungsszenarien mit dem Agenten „H(AI)R-Y“
| Beschreibung | Aktion von H(AI)R-Y |
|---|---|
| Job-Ausschreibung gestalten | Generieren der Ausschreibung aufgrund von Abteilungsdaten |
| Lebensläufe bewerten | Textanalyse und Kategorisierung
|
| Gespräche und Interviews | Videoanalyse, Sprachanalyse, Sprache zu Text für textuelle Zusammenfassungen |
| Zeiten – Ferienbuchung | Spracheingabe, direkte Erfassung im System, z.B. mit Teamabgleich und Freigabe |
| Weiterbildung | Eigenes Sprachmodell für Ausbildungsmöglichkeiten, z.B. mit Daten von Fach- bzw. Hochschulen |
| Unternehmensaustritt | Generieren von Abschlusszeugnissen |
Die dargestellten Prozesse sind nicht vollständig sondern geben erste Ideen. Aktuell werden diese Aktivitäten oft mit manuellen Schritten erledigt, Texte von Hand oder mit einem ChatBot geschrieben. Je grösser das Unternehmen, desto mehr Aufwand fliessen in diese Prozesse. Eine weitere Automatisierung könnte demnach sinnvoll sein.
Im nächsten Abschnitt möchten wir H(AI)R-Y zum Leben erwecken und eine entsprechende Architektur und Werkzeuge für diese Aufgaben aufzeigen. Die technische Plattformbeschreibung basiert auf Azure, die Cloud von Microsoft. Weitere Detailinformationen können entsprechend dort nachgeschlagen werden.
Übersicht Architektur
Software:
In unserer Architektur wird Angular als Benutzeroberfläche vorgeschlagen. Dort soll H(AI)R-Y als HR Assistent bzw. Avatar erscheinen.
Für die Geschäftslogik würde eine Umgebung mit Spring Sinn ergeben.
Für den agentischen Teil gibt es mehrere Möglichkeiten. Als Idee wäre SpringAI, LangChain4J und LangGraph4J in Betracht zu ziehen. SpringAI integriert sich nahtlos in das Spring Ökosystem und bietet somit einen Vorteil. Als Datenbank nutzen wir PostgreSQL. Für die Laufzeit der Applikation stehen zahlreiche Azure Dienste zur Verfügung, eine Möglichkeit sind Azure Container.
Cloud Service: Azure Foundry Services (KI)
Mit den Azure Foundry Services (KI) können Funktionen wie Spracheingabe und Ausgabe sowie Textgenerierung abgedeckt werden, von dort bekommt H(AI)R-Y seine Stimme. Eine Implementierung kann über das Azure SDK für Java vorgenommen werden.
Cloud Services: Azure Machine Learning (ML)
Damit wir ein eigenes Sprachmodell/Wissensmodell für unser Weiterbildungsmodul entwickeln können nutzen wir die Plattform von Azure Machine Learning (ML). Die benötigten Daten aus dem Internet können über Azure Data Factory eingebunden werden. Wir nutzen die öffentlichen Seiten der Weiterbildungsinstitute und reichern diese mit internen Weiterbildungen an.
Falls eine Azure unabhängige Version gewünscht ist könnten auch weka.ai oder DeepLearning4J eine Option sein.
Schlussfolgerung
Am Beispiel von Prozessen im Personalwesen wurde aufgezeigt wie mit den Technologien zu KI und ML ein agentisches System umgesetzt werden kann. Entsprechende Technologien und Werkzeuge bieten zahlreiche neue Optionen und Prozessoptimierungen. Interessant an den Cloud Anbietern ist die nahtlose Integration dieser Technologien. Dies birgt aber auch das Risiko von Abhängigkeit.
Zusätzlich zu reinen technologischen Gesichtspunkten müssten bei einer Implementierung auch rechtliche Fragen zu Datensicherheit und Datenschutz berücksichtigt werden. Sprach- und Videoaufnahmen unterliegen in der Schweiz weiterhin rechtlichen Rahmenbedingungen.
Weiterführende Informationen:
