WhatsApp Nachrichtenverarbeitung
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In dem Trainingscall geht es um die automatisierte Verarbeitung von WhatsApp-Nachrichten zur Steigerung der Produktivität. Der Sprecher beschreibt, dass in ihrem Umfeld häufig WhatsApp-Gruppen und Chats verwendet werden, was zu einer großen Menge an eingehenden Nachrichten führt. Um diese Nachrichtenflut effizienter zu bewältigen, wird ein Ansatz diskutiert, der auf Automatisierung abzielt.
Kerninhalte des Calls:
- Problemstellung: Es gibt eine überwältigende Anzahl von Nachrichten in WhatsApp-Gruppen und Chats, die manuell nur schwer zu verarbeiten ist.
- Zielsetzung: Der Sprecher möchte eine Lösung entwickeln, die es ermöglicht, wichtige Inhalte (wie Links, Texte, Bilder etc.) aus diesen Nachrichten automatisch zu erfassen, zu kategorisieren und weiterzuverarbeiten, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.
- Produktivitätssteigerung: Durch die Automatisierung soll Zeit eingespart werden, um sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
- Umsetzung in kleinen Schritten: Es wird betont, dass die Lösung in kleinen und greifbaren Schritten entwickelt werden soll, statt von Anfang an einen großen, komplexen Prozess aufzusetzen.
- Tools und Funktionen: Der Sprecher wünscht sich eine Übersicht, mit welchen Tools und Funktionen dieser automatisierte Workflow umgesetzt werden könnte. Insbesondere wäre eine Visualisierung des Workflows (z. B. in Form eines Flussdiagramms) hilfreich, um den Prozess und die notwendigen Schritte besser nachvollziehen zu können.
- Detailgenaue Umsetzung: Wenn es bei der praktischen Umsetzung bestimmte Einstellungen oder Parameter gibt, die beachtet werden müssen, sollen diese ebenfalls erläutert werden, um die spätere Implementierung so reibungslos wie möglich zu gestalten.
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In diesem Trainingscall wurde ein Anwendungsfall zur Automatisierung der WhatsApp-Nachrichtenverarbeitung vorgestellt. Ziel ist es, die Flut an Nachrichten, die man im Laufe des Tages erhält, effizienter zu verarbeiten, ohne manuelle Eingriffe. Hier sind die wichtigsten Punkte des Calls:
- Zielsetzung des Anwendungsfalls: Automatisierte Nachrichtenverarbeitung
Die Herausforderung liegt darin, dass WhatsApp-Gruppen und -Chats eine hohe Anzahl von Nachrichten erzeugen, die manuell durchgesehen und auf wichtige Informationen geprüft werden müssen. Dies kostet viel Zeit und beeinträchtigt die Produktivität. Die vorgeschlagene Lösung sieht vor, einen automatisierten Workflow zu entwickeln, der Inhalte wie Links, Texte, Bilder, Sprachnachrichten oder Dokumente, die in WhatsApp-Nachrichten enthalten sind, automatisch erfasst, kategorisiert und weiterverarbeitet – ohne jegliche manuelle Eingriffe. Durch die Automatisierung soll eine deutliche Zeitersparnis erreicht werden, die es ermöglicht, sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. - Technische Umsetzung und Herausforderungen
Ein großes Problem stellt die eingeschränkte Verfügbarkeit der WhatsApp-API dar. Privatnutzern wird der Zugriff auf die API verweigert, und selbst Businesskunden haben nur eingeschränkten Zugriff. Deshalb ist es notwendig, auf Drittanbieter-Lösungen zurückzugreifen, um Inhalte aus WhatsApp-Nachrichten zu extrahieren und weiterzuverarbeiten. In der Diskussion wurde darauf eingegangen, wie verschiedene Arten von Nachrichten – wie URLs, Texte und Bilder – verarbeitet und kategorisiert werden könnten. - Tools zur Umsetzung des Workflows
Um den Workflow zu automatisieren, wurden verschiedene Tools genutzt. ChatGPT wurde verwendet, um basierend auf dem Anwendungsfall ein Design-Dokument zu erstellen, das eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Automatisierung des Prozesses beinhaltete. Darüber hinaus wurde das Tool Make (ehemals Integromat) genutzt, um den Prozess weiter zu automatisieren. Mithilfe eines JSON-Code-Snippets, das von Make erstellt wurde, konnte der Automatisierungsprozess gestartet und angepasst werden. Make ist in der Lage, Workflows zu erstellen, die dann weiter verfeinert werden können. - Visualisierung des Workflows
Zur besseren Darstellung des Workflows wurde das Tool Klart verwendet. Klart erzeugte ein Flussdiagramm, das den gesamten Automatisierungsprozess visualisiert und eine klare Übersicht über die einzelnen Schritte bietet. Dadurch können auch komplexe Abläufe besser verstanden werden. Später wurde die Visualisierung auch in das Tool Miro übertragen, das es ermöglichte, parallele Prozesse noch besser darzustellen. Miro wurde als nützliches Tool zur Visualisierung des gesamten Prozesses hervorgehoben. - Zusätzliche Fragen und Diskussionen
Im weiteren Verlauf des Calls gab es eine Diskussion über die eingeschränkte Verfügbarkeit der WhatsApp-API und die Notwendigkeit, auf Drittanbieter-Tools zurückzugreifen. Es wurde betont, dass dies ein zentraler Punkt für die erfolgreiche Umsetzung der Automatisierung ist. Darüber hinaus wurde eine Frage zu Mural gestellt, einem weiteren Visualisierungstool. Es wurde festgestellt, dass Miro derzeit die bessere Lösung darstellt, da es in seiner Funktionalität stark aufgeholt hat und von den meisten Nutzern bevorzugt wird.