Alexa Skills: Welche Chancen und Risiken sind damit verbunden?
Journal
Wirtschaftsinformatik & Management
ISSN
1867-5905
Type
journal article
Date Issued
2018-12-01
Author(s)
Weber, Tony
Abstract (De)
Bei Sprachassistenten (Voice Assistants) handelt es sich um eine Software, die die menschliche Sprache interpretieren und über synthetisierte Stimmen interagieren kann. Siri von Apple, Alexa von Amazon, Microsofts Cortana und Googles Assistant sind die beliebtesten Sprachassistenten und in Smartphones oder dedizierten Lautsprechern integriert. Benutzer können ihren Assistenten Fragen stellen, Smarthome Geräte und Medienwiedergabe per Sprache steuern, sowie andere grundlegende Aufgaben wie E-Mail, Aufgabenlisten und Kalender mit verbalen Befehlen verwalten. Sprachassistenten unterstützen die Nutzer zudem bei der Suche nach passenden Produkten und Dienstleistungen und führen Einkaufs-, Reservierungs- und Zahlungstransaktionen für die Nutzer durch. Sie kreieren somit einen neuen, komfortablen, durch Sprache gesteuerten Touchpoint in der Customer Journey. Anbieter (z.B. Online Shops oder Lieferanten unterschiedlichster Art) können auf den Plattformen der Sprachassistenten wiederum auf sie zugeschnittene sprachgesteuerte Präsenzen aufbauen. Das riesige Potenzial dahinter haben zahlreiche Unternehmen bemerkt und Anwendungen für die smarten Lautsprecher entwickelt. Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung von sogenannten Alexa Skills, d.h. Unternehmens- oder Produktpräsenzen über Amazons Smart-Speaker Echo. Zunächst werden die allgemeinen Funktionen des Sprachassistenten Alexa von Amazon erläutert. Anschließend wird auf die Vor- und Nachteile eines unternehmensspezifischen Alexa Skills eingegangen sowie das Vorgehen bei deren Entwicklung am Beispiel des Skills Angela des Schweizer Unternehmens Aduno Gruppe illustriert.
Language
English
HSG Classification
contribution to practical use / society
HSG Profile Area
SoM - Business Innovation
Refereed
No
Publisher
Springer Gabler
Number
10(6)
Start page
18
End page
25
Pages
8
Subject(s)
Division(s)
Eprints ID
256670