Masterarbeit, 2018
160 Seiten, Note: 1,0
Die Masterarbeit befasst sich mit der Entwicklung von Sprachassistenten als intelligente Mensch-Maschine-Schnittstelle im Business-Kontext. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen von Sprachassistenten im Business-Kontext aufzuzeigen und einen Prototypen zu entwickeln, der die Interaktion zwischen Mensch und Maschine in diesem Kontext verbessert.
Kapitel 1 gibt eine Einführung in die Thematik der Sprachassistenzsysteme und deren Bedeutung im Business-Kontext. Die Motivation für die Arbeit wird erläutert, sowie die Zielsetzung und Forschungsfragen formuliert. Die methodische Vorgehensweise wird vorgestellt und die Struktur der Arbeit skizziert.
Kapitel 2 beleuchtet die theoretischen Grundlagen der Arbeit. Es werden die wichtigsten Konzepte des Business-Kontexts, der Mensch-Maschine-Interaktion, der Künstlichen Intelligenz und der Sprachassistenzsysteme erläutert.
Kapitel 3 analysiert die aktuelle Anwendung von Sprachassistenzsystemen im privaten und geschäftlichen Kontext. Es werden sowohl die Nutzung von Sprachassistenzsystemen als auch bestehende Systeme betrachtet und deren Implikationen für den Business-Kontext diskutiert.
Kapitel 4 befasst sich mit der Entwicklung von Prototypen für Sprachassistenten im Rahmen einer Design-Thinking-Methode. Der Prozess der Identifikation von Use-Cases, der Anforderungsanalyse, des Prototypings und des Usability-Tests wird detailliert beschrieben.
Kapitel 5 präsentiert die Konzeption einer Architektur für Sprachassistenz im Business-Kontext. Es werden Use-Cases, Entwicklungsumgebungen und Anforderungen an die Architektur betrachtet.
Kapitel 6 beschreibt die Entwicklung eines Prototyps für Sprachassistenz im Microsoft-Umfeld. Der gewählte Use-Case, die Microsoft-Umgebung und die Anforderungen an den Prototyp werden vorgestellt. Die Umsetzung des Prototyps wird detailliert beschrieben.
Kapitel 7 evaluiert die Use-Cases, Entwicklungsumgebungen, die konzipierte Architektur, den entwickelten Prototyp und das eigene Vorgehen. Die Ergebnisse der Evaluation werden diskutiert.
Sprachassistenten, Mensch-Maschine-Interaktion, Business-Kontext, Künstliche Intelligenz, Sprachassistenzsysteme, Prototypen, Design-Thinking, Architektur, Microsoft, Evaluation, Usability.
Sie können die Effizienz steigern, indem sie Aufgaben wie Terminplanung, Datenabfragen oder die Steuerung von Büroanwendungen über natürliche Sprachbefehle automatisieren.
Während private Assistenten (Siri, Alexa) auf Unterhaltung und einfache Infos setzen, erfordern Business-Systeme höhere Datensicherheit und Integration in komplexe Firmensoftware.
Design Thinking hilft dabei, echte Use-Cases zu identifizieren, Nutzerbedürfnisse durch Interviews zu verstehen und durch Prototyping die Usability frühzeitig zu testen.
Zu den Hauptrisiken zählen Datenschutzbedenken, die Vertraulichkeit gesprochener Informationen sowie technische Hürden bei der korrekten Spracherkennung in lauten Büroumgebungen.
Benötigt wird eine Architektur, die Sprachverarbeitung (NLP), Anbindung an Unternehmensdatenbanken (z. B. Microsoft-Umfeld) und Sicherheitslayer miteinander verbindet.
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