KI-gestützte Zeiterfassungsverifizierung: So funktioniert es

Ein technischer Einblick, wie BetterFlow große Sprachmodelle nutzt, um Zeiterfassungsfehler zu erkennen und Teams zu helfen zu lernen, wie gute Einträge aussehen.

Dieses Feature verwendet Claude 3.5 Sonnet von Anthropic, um Zeiterfassungseinträge auf häufige Probleme zu analysieren: vage Beschreibungen, fehlende Projektdetails, ungewöhnliche Zeitmuster oder unvollständige Informationen. Es ist nicht dazu gedacht, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern Managern zu helfen, Probleme schneller zu erkennen und Mitarbeitern zu helfen, bessere Einträge zu schreiben.

Warum LLMs für Zeiterfassungsvalidierung?

Regelbasierte Validierung kann offensichtliche Fehler fangen: negative Stunden, Einträge ohne Projekt, Zeitstempel, die keinen Sinn ergeben. Aber sie kann keine nuancierte Qualitätsprobleme erkennen:

• "Entwicklungsarbeit" vs. "Implementierte Benutzer-Authentifizierung mit OAuth 2.0, einschließlich Token-Aktualisierung und Sitzungsverwaltung"
• "Besprechung" vs. "Sprint-Planungsmeeting: 23 Backlog-Elemente priorisiert, 8 Stories für kommenden Sprint festgelegt"
• Drei 8-Stunden-Einträge in aufeinanderfolgenden Tagen mit identischen Beschreibungen (wahrscheinlich kopiert-eingefügt statt tatsächlich aufgezeichnet)

LLMs excel beim Verstehen von Kontext, Erkennen von Mustern und Bereitstellen hilfreicher Anleitung auf eine Weise, die starre Regeln nicht können.

Architektur: Wie es funktioniert

Wenn ein Manager den AI-Überprüfung für eine Zeiterfassung anfordert, sendet BetterFlow den Eintrag (Beschreibung, Stunden, Projekt, Datum) an die Claude API mit einem strukturierten Prompt, der erklärt, was gute Zeiterfassungseinträge ausmacht.

Das System berücksichtigt Kontext:

• Unternehmens-Zeiterfassungsrichtlinien (wenn konfiguriert)
• Historische Einträge des Mitarbeiters (sind vage Einträge typisch oder ungewöhnlich?)
• Projektkontext (handelt es sich um eine abrechenbare Kundenarbeit oder interne Entwicklung?)
• Team-Normen (erwartet dieses Team detaillierte technische Beschreibungen oder allgemeine Zusammenfassungen?)

Prompt-Engineering: Was wir Claude erzählen

Effektive LLM-Integration lebt und stirbt mit Prompt-Qualität. Unser Zeiterfassungs-Überprüfungs-Prompt wurde über Monate verfeinert basierend auf Feedback von echten Benutzern.

Der Kern-Prompt erklärt Claude seine Rolle ("Sie sind ein hilfreicher Assistent, der Zeiterfassungseinträge auf Klarheit und Vollständigkeit überprüft"), was gute Einträge ausmacht (Action-orientierte Beschreibungen, spezifische Ergebnisse, angemessene Details) und was zu flaggen ist (vage Sprache, fehlender Kontext, ungewöhnliche Muster).

Dann bitten wir Claude, strukturierte JSON-Ausgabe bereitzustellen:

• severity: "ok", "warning" oder "error"
• issues: Array von gefundenen Problemen
• suggestions: Spezifische Verbesserungsempfehlungen
• confidence: Wie sicher ist das Modell in seinem Assessment

Rate-Limiting und Kosten-Management

AI-API-Aufrufe sind nicht kostenlos. Jeden Eintrag automatisch zu überprüfen, würde prohibitiv teuer werden. BetterFlow verwendet mehrstufiges Rate-Limiting:

• Kostenlose Tier-Nutzer: 10 AI-Überprüfungen pro Monat
• Professional Tier: 100 Überprüfungen pro Monat
• Enterprise Tier: 1.000 Überprüfungen pro Monat

Manager können AI-Überprüfungen strategisch verwenden: auf verdächtige Einträge, für neue Mitarbeiter, die lernen, oder als Spot-Checks auf zufälligen Stichproben.

Datenschutz und Datenhandhabung

Das Senden von Zeiterfassungsdaten an einen Drittanbieter-API erfordert sorgfältige Datenschutzbetrachtung. BetterFlow sendet nur die minimalen notwendigen Daten (Zeiterfassungsbeschreibung, Stunden, Datum, Projektname) und entfernt identifizierende Informationen, wo möglich.

Anthropics API-Nutzungsbedingungen verpflichten sie, keine Kundendaten für Modelltraining zu verwenden. Wir protokollieren alle AI-API-Aufrufe für Audit-Zwecke und ermöglichen Unternehmen, AI-Features opt-out, wenn Datenschutzanforderungen sie daran hindern.

Grenzen und zukünftige Verbesserungen

LLMs sind leistungsstark, aber nicht perfekt. Claude macht Fehler: Es flaggt manchmal legitim knappe Einträge als vage oder verpasst tatsächliche Probleme in gut klingenden, aber inhaltslosen Beschreibungen.

Zukünftige Verbesserungen, die wir erforschen:

• Finetuning auf tatsächlichen Zeiterfassungsdaten (mit Erlaubnis), um Genauigkeit zu verbessern
• Multi-Eintrag-Analyse zur Erkennung von Mustern über Wochen hinweg
• Automatisches Vorschlagen von Verbesserungen (nicht nur Flaggen von Problemen)
• Teamspezifische Anpassung (Verschiedene Teams haben verschiedene Standards)

Fazit

AI-gestützte Zeiterfassungsverifizierung ist nicht über die Ersetzung menschlichen Urteilsvermögen. Es geht darum, Managern zu helfen, schneller Probleme zu erkennen und Mitarbeitern zu helfen, bessere Gewohnheiten zu entwickeln.

Die beste AI-Integration ist unsichtbar: Sie fühlt sich einfach wie eine hilfreiche Funktion an, die Ihr Leben einfacher macht, nicht wie futuristische Technologie, die Lernen erfordert. Wenn BetterFlows AI-Überprüfung funktioniert, vergessen Benutzer, dass sie AI verwendet, und schätzen einfach das hilfreiche Feedback.