AI Chatbot beschleunigt die Arbeit mit HR-Daten in Slovak Telekom und T‑Mobile CZ

Implementierung AI chatbota für HR-reporting in einem Umfeld von Azure für einen schnellen und sicheren Zugriff auf die Daten, ohne dass manuell öffnen, Berichte oder Kontaktieren Sie die HR-Analysten. Das Projekt, umgesetzt in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Aspecta, erleichtern die Arbeit von Managern und HR-Abteilungen und stärkte die Kultur der Entscheidungsfindung auf der Grundlage der Daten.

9. Oktober 2025 ┃ 5 Minuten Lesen

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Herausforderung

  • Benötigen Sie eine schnelle Orientierung in der HR-Daten, ohne ein Komplexes such Power BI-Berichte.
  • Die Barriere für nicht-technische Benutzer mit Zugriff auf analytische Informationen.
  • Erhöhung der Anzahl von Abfragen, um die HR-Analysten und reduziert die Wirksamkeit der Entscheidungsfindung.
  • Die Notwendigkeit der Aufrechterhaltung eines hohen Maßes an Sicherheits-und RLS sind berechtigt, eine Umgebung von Azure.
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Die Lösung

Aspecta vorgeschlagen und umgesetzt AI chatbota gebaut auf der Plattform Microsoft Azure mit dem Modell Azure OpenAI GPT (‑4 Turbo/4.5). Chatbot funktioniert als natürlicher verbessert Eintrag in das HR-reporting und ermöglicht es Benutzern, Fragen Sie ihn einfach in natürlicher Sprache. Die Antworten sind erzeugt auf der Grundlage des SQL/DAX-Abfragen über das HR-Datenbank, mit voller Berücksichtigung der RLS-und Objekt-Security-Richtlinien.
 
Eingesetzte Technologien: 
  • Paket enthält: MS Teams (die Natürliche Umwelt für ST/TMCZ)
  • Backend: Python, LangChain, CrewAI, Teams‑AI SDK
  • Das KI-Modell: Azure OpenAI GPT (‑4 Turbo/4.5)
  • Daten: HR cube in ST Azure Cloud tenante, Zugang über die nur‑Lesen-Schema
  • Hosting: Azure App Service (Docker-image), Azure AI Foundry

 

Chatbot analysiert den Bedarf der Benutzer und übersetzt Sie in eine SQL-Abfrage und über RAG access interpretiert die Antwort im Kontext von HR-Metriken. Integration in MS Teams gewährleistet eine einfache und schnelle Anwendung, die für Manager, HR business Partner und Analysten.

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Implementierung

Das Projekt wurde in zwei Phasen durchgeführt:

  1. Machbarkeitsstudie (Q1/2024): Die Validierung der KI-Optionen, überprüfung der Sicherheit und RLS-Zugang.
  2. Produktion-pilot (Q2/2024): Die Bereitstellung der Lösungen in der Umgebung des Azure-integration mit MS Teams und Tests mit ausgewählten HR-teams.
 
Das Projekt wurde durchgeführt in enger Zusammenarbeit mit der IT-security -, HR-und BI-team, die gewährleisten die volle Kompatibilität mit der internen Prozesse und compliance-Richtlinien (GDPR, ISO 27001, SOC 2).

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Ergebnisse und Vorteile

  • – 70 % der Zeit benötigt wird, um HR-Informationen.
  • + 85 % Kunden Zufriedenheit die meisten unter den HR-business-Partner.
  • 200 % erhöhen in die Verwendung von HR-Daten im Vergleich mit dem original-BI-Lösung.
  • Automatisierung und intuitive Befragung beitragen reduzieren Sie die Anzahl der Abfragen an die HR-Analysten um mehr als die Hälfte.

 

„Der KI-Chatbot ermöglichte es uns, schnell auf Managementanforderungen zu reagieren und relevante HR-Daten direkt in der Umgebung zu erhalten, in der wir jeden Tag arbeiten. Das ist ein echter Fortschritt in der Art und Weise, wie HR mit Daten arbeitet.“

– HR Business Partner, Slovak Telekom

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Fazit

Das Unternehmen Aspecta, bestätigt Ihre eine starke position im Bereich von KI-Lösungen und der integration auf der Plattform AzureDank der in der Lage ist zu liefern, die moderne, sichere und hoch effiziente Werkzeuge für das data management. Durch die Kombination von technischem know-how mit den echten geschäftlichen nutzen für HR-teams hilft Organisationen erleichtern Sie sich die Arbeit mit Daten, beschleunigen die Entscheidungsprozesse und Förderung data-driven culture.

Dank der reichen Erfahrung der enterprise-Umgebung und der Schwerpunkt auf Sicherheit standards Aspecta bietet Lösungen verbinden innovation mit der Vertrauenswürdigkeit des. AI-chatbot ist ein Beispiel für eine Technologie, die bringt die unmittelbaren Wert für die Benutzer und gleichzeitig respektiert die strengen Anforderungen für den Datenschutz.

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