Wir analysierten Marktbedürfnisse und befragten Knowledge Manager.
Wir haben den Funktionsumfang für das MVP definiert und die Prioritäten für Design und Entwicklung festgelegt
Wir haben die erste Iteration entworfen und interviewbasierte Tests im Team und mit Testnutzern durchgeführt.
Wir haben das MVP mit den Kernfunktionen entwickelt und die Website gelauncht.
Wir analysierten Marktbedürfnisse, Kundenprobleme und entwickelten ein Geschäftsmodell.
Definierung von High-Priority Funktionen in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Erstellung von Wireframes
Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche, und Entwicklung des Backends.
Einführung des MVPs mit Pilotkunden, deren Feedback zur Produktverfeinerung und Funktionsvalidierung genutzt wurde.
Benutzer- und Stakeholderforschung durch die Verwendung von Personas, User Journey Maps und Interviews.
Definition der Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Planung.
Definition des Funktionsumfangs für das MVP, Spezifikation der Funktionalität und Sammlung von Feedback
Technische Machbarkeit, Aufwandseinschätzung und Implementierungsplanung
Durchführung von Interviews mit Fachleuten, um Schmerzpunkte in den manuellen Arbeitsabläufen zu identifizieren
Entwurf der ersten Prototypen zur Validierung des Konzepts
Durchführung von Interviews zur Sammlung von Feedback und Identifizierung von Problemen
Entwicklung eines MVP und Veröffentlichung für den ersten Nutzer, um Feedback zu sammeln
Mitarbeiter verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Verarbeitung unstrukturierter Texte aus komplexen Dokumenten, die oft bis zu 300 Seiten lang waren.
Hohe Genauigkeitsanforderungen unter engen Fristen führten zu häufigen Fehlern und verpassten Chancen. Bis zu 30 % der Unternehmen wurden aufgrund von Fehlern von Ausschreibungen disqualifiziert.
Obwohl GAEB-Formate zunehmend verwendet werden, bleiben viele Dokumente in inkonsistenten PDF-Formaten, was die manuelle Zuordnung mühsam macht.
Das Fehlen strukturierter Trainingsdaten behinderte anfangs die Anwendung von Machine-Learning-Modellen.
Mit eigenmind hat das team ein intelligentes Chatbot System für internes Wissensmanagement gebaut. Die Software liefert Antworten auf alle arbeitsbezogenen Fragestellungen sowie eine einfache Benutzeroberfläche.
Eigenmind ermöglicht Unternehmen, ihre fragmentierten Wissensdatenbanken zu konsolidieren und durch KI-gestützte Tools zugänglich zu machen.
Eigenmind bietet eine vollständig DSGVO-konforme Plattform, die innerhalb der EU-Datenräume operiert.
Rollenbasiertes Berechtigungsmanagement für verschiedene Benutzergruppen, sowie Schutz vor Missbrauch und unautorisiertem Zugriff.
Eine einfach zu implementierende und benutzerfreundliche Plattform, die keine KI-Experten oder ML-Ingenieure erfordert.
Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch vereinfachten Zugriff auf Unternehmenswissen und Optimierung interner Arbeitsabläufe.
Minimiert Risiken im Zusammenhang mit Datenlecks und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO.
Verbessert die Kommunikation und das Wissensmanagement in mehrsprachigen Umgebungen.
“Wir bekomen es heute nicht mehr gestemmt, das komplexe Wissen im Unternehmen miteinander zu verknüpfen. Mit eigenmind können wir das Potential unserer Daten für alle Mitarbieter sinnvoll nutzbar machen”
