KI-Desktop-Anwendung: KI-Zeiterfassung mit weniger manuellen Timesheets
Seit 2024 entwickeln wir für TimeCamp eine KI-Desktop-Anwendung, die im Hintergrund läuft, Signale aus der Nutzeraktivität erfasst und Vorschläge für Zeiteinträge zu passenden Projekten vorbereitet. Gespeichert wird erst nach Prüfung durch den Nutzer.
Die eigentliche Schwierigkeit lag nicht im Erfassen von Aktivität, sondern darin, verstreute Signale in belastbare Zeitvorschläge zu übersetzen, ohne einen weiteren manuellen Workflow zu erzeugen.
Herausforderung
Ein System, das mit dem Wachstum nicht mehr Schritt hielt
Das Produkt musste Hintergrundbetrieb, verlässliche Aktivitätskategorisierung und einen klaren UX-Flow verbinden, bei dem der Nutzer die Kontrolle über das finale Timesheet behält.
Aussagekräftige Signale aus der täglichen Arbeit erfassen, ohne zusätzliche manuelle Arbeit oder Reibung zu erzeugen
Verstreute Aktivitätsdaten in belastbare Projekt- und Zeitvorschläge übersetzen
Privatsphäre und volle Nutzerkontrolle in einer dauerhaft im Hintergrund laufenden Anwendung erhalten
Lösung
Architektur und Umsetzung für reale operative Last
Wir haben das Produkt als Desktop-Anwendung mit leichtem Interface, Hintergrundschicht und Freigabe-Flow gebaut, der den Kreis zwischen KI-Vorschlag und finalem Timesheet schließt.
Electron-basierte Desktop-Anwendung mit React/TypeScript-Interface und kontinuierlichem Hintergrundbetrieb
Vorschlags-Pipeline aus Aktivitätssignalen und KI-gestützter Kategorisierung sowie Projektzuordnung
Review-/Approve-Flow und kontrollierter Release-Prozess über Desktop-Schicht und native Module hinweg
Geschäftsergebnis: Weniger manueller Aufwand bei der Zeiterfassung, vollständigere Timesheets und volle Nutzerkontrolle durch Prüfung und Freigabe vor dem Speichern von Vorschlägen
Umsetzungsprozess
Von der Diagnose bis zum stabilen Rollout
Die Umsetzung konzentrierte sich nicht nur auf das Interface, sondern auf die gesamte Kette: vom Erfassen eines Signals über die Interpretation bis zur sicheren Freigabe und Speicherung vorgeschlagener Einträge.
Aktivitätsmodell und Timesheet-Workflow
Definition, welche Signale aus der Nutzerarbeit wirklich relevant sind und wie daraus Vorschläge für Zeiteinträge entstehen sollen.
Desktop-Laufzeit und Systemintegrationen
Aufbau der Hintergrundanwendung und der nativen Bausteine, die für stabilen Betrieb auf Betriebssystemebene nötig waren.
KI-Vorschläge und Freigabe-Flow
Verknüpfung von Aktivitätssignalen mit Kategorisierungslogik und Review/Approve, damit der Nutzer vor dem Speichern die Kontrolle behält.
Stabilisierung, Releases und Weiterentwicklung
Härtung des Delivery-Prozesses, iterative Verbesserung der Vorschlagsqualität und Ausbau des Produkts ohne Risiko für den Kern-Workflow.
Technologien
Stack passend zur Problemgröße
Der Stack kombinierte Electron, React und TypeScript für schnelle UI-Iteration, Python für die KI-Logik sowie C++ und Objective-C dort, wo verlässlicher Systemzugriff und stabiler Hintergrundbetrieb notwendig waren.
Wenn das Projekt starten soll
ohne Chaos, beginnen wir mit einem Gespräch
In einem kurzen Gespräch klären wir, ob das überhaupt der richtige Projekttyp für uns ist, wo das größte Risiko liegt und welcher erste Schritt echten Fortschritt bringt, ohne Zeit und Budget zu verbrennen.
Nahe Berlin
185 km
Wir befinden uns 185 km von Berlin entfernt, einem der wichtigsten Business- und Technologie-Hubs Europas. Das erleichtert persönliche Treffen und macht die Zusammenarbeit in internationalen Projekten effizienter.
Nahe Berlin
185 km
Wir befinden uns 185 km von Berlin entfernt, einem der wichtigsten Business- und Technologie-Hubs Europas. Das erleichtert persönliche Treffen und macht die Zusammenarbeit in internationalen Projekten effizienter.
