Langsame Wissenssuche im Kundenservice mit Gemini KI beheben
Wenn Service-Mitarbeitende mehrere Minuten damit verbringen, den richtigen Artikel zu suchen, während Kund:innen in der Warteschleife hängen, leidet die Erstlösungsquote und die Frustration wächst auf beiden Seiten. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini in Ihre Kundenservice-Workflows integrieren, um das passende Wissen sofort bereitzustellen, die Erstlösungsquote zu steigern und Bearbeitungszeiten zu verkürzen – ohne Ihr Team zu überlasten.
Inhalt
Die Herausforderung: Langsame Wissenssuche
In vielen Kundenservice-Teams verlieren Mitarbeitende wertvolle Minuten, indem sie sich durch Wissensdatenbanken, Richtliniendokumente, CRM-Notizen und alte Tickets klicken – nur um eine einzelne Frage zu beantworten. Während der Kunde wartet, jonglieren sie mit mehreren Tabs, probieren verschiedene Suchbegriffe aus und versuchen, im Kopf die passende Lösung zusammenzusetzen. Das Ergebnis sind langsame, stressige Anrufe und Chats, in denen mehr Zeit für die Suche als für die eigentliche Problemlösung draufgeht.
Traditionelle Ansätze im Wissensmanagement – statische FAQs, starre Entscheidungsbäume, reine Stichwortsuche – wurden für eine einfachere Welt gebaut. Sie setzen voraus, dass Inhalte sauber strukturiert sind und dass Mitarbeitende genau wissen, welchen Begriff sie eintippen müssen, um den richtigen Artikel zu finden. In der Realität ist Wissen jedoch über Tools, Formate und Abteilungen verteilt, und jede Kundin bzw. jeder Kunde beschreibt ihr bzw. sein Problem anders. Selbst mit einer gut gepflegten Wissensdatenbank liefert eine herkömmliche Suche oft entweder zu viele irrelevante Informationen oder verpasst genau das eine Detail, das zur Lösung des Falls nötig ist.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Langsame Wissenssuche erhöht die durchschnittliche Bearbeitungszeit, verringert die Erstlösungsquote und steigert Eskalationen in den Second-Level-Support. Kund:innen müssen sich erneut melden, weil die erste Antwort unvollständig oder falsch war. Mitarbeitende brennen unter ständigem Zeitdruck und permanentem Kontextwechsel aus. Führungskräfte spüren die Folgen in Form höherer Betriebskosten, niedrigerem NPS und einer Supportorganisation, die nur mit zusätzlichem Personal wachsen kann.
Diese Herausforderung ist real, aber sie ist lösbar. Moderne KI für den Kundenservice kann direkt im Agenten-Desktop sitzen, den Kontext der Interaktion verstehen und genau den relevanten Ausschnitt aus Richtlinien, Handbüchern oder vergangenen Tickets anzeigen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, manuelle Suche durch produktiv einsetzbare, KI-gestützte Assistenz zu ersetzen. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praktische Hinweise, wie Sie Gemini nutzen, um langsame Wissenssuche in schnelle, souveräne Erstlösungen zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions praktischer Arbeit beim Aufbau von KI-Copiloten für Kundenservice-Teams sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Der Engpass ist nicht das Wissen selbst, sondern wie schnell Mitarbeitende es im Kontext finden und anwenden können. Gemini passt sehr gut zu diesem Problem, weil es sich mit Ihrem CRM und Ihren Wissensbasen verbinden, die laufende Konversation verstehen und kontextbezogene Wissensvorschläge direkt im Workflow der Mitarbeitenden ausspielen kann, statt sie zur Suche in verschiedenen Tools zu zwingen.
Gestalten Sie Gemini rund um Erstlösungsquote – nicht nur als schnellere Suche
Wenn Sie Gemini im Kundenservice einführen, ist es verlockend, es als intelligentere Suchleiste zu positionieren. Das unterschätzt das Potenzial. Strategisch sollten Sie Gemini als Assistenten für Erstlösungen konzipieren, der die gesamte Interaktion versteht: was der Kunde fragt, welche Daten es über ihn gibt und welches Ergebnis eine erfolgreiche Lösung definiert.
Das bedeutet, Rolle, Prompts und Integrationspunkte von Gemini an Zielen für die Erstlösungsquote auszurichten: den richtigen Troubleshooting-Flow anzeigen, frühere ähnliche Fälle prüfen und nächste sinnvolle Schritte vorschlagen. Definieren Sie klare Erfolgskennzahlen wie weniger Weiterleitungen, weniger Folgetickets und mehr richtige Antworten beim ersten Mal – und stellen Sie sicher, dass Ihre Implementierung an diesen Ergebnissen gemessen wird, nicht nur an der Geschwindigkeit der Suche.
Bereiten Sie Wissen und Prozesse vor, bevor Sie dem Modell die Schuld geben
Selbst der beste KI-Wissensassistent kann schlechte oder veraltete Inhalte nicht reparieren. Strategisch benötigen Sie vor einem breiten Roll-out von Gemini für Hunderte von Mitarbeitenden eine realistische Sicht auf Ihre bestehende Wissenslandschaft. Identifizieren Sie, welche Wissensbasen, Richtlinien-Repositories und Ticket-Historien maßgeblich sind, welche Legacy-Status haben und wo Widersprüche existieren.
Wir empfehlen ein fokussiertes Content-Audit entlang der wichtigsten Kontaktanlässe: Wählen Sie die 20–30 Vorgangsarten, die den Großteil des Volumens ausmachen, und stellen Sie sicher, dass die zugrundeliegenden Artikel und Prozessbeschreibungen korrekt sind. Dafür müssen Sie nicht alles neu schreiben; nötig sind klare Verantwortung, grundlegende Hygiene und Versionierung, damit Gemini keine schlechten Informationen verstärkt. Mit dieser Grundlage wird KI-gestützte Recherche zum Beschleuniger statt zum Risiko.
Gemini im Agenten-Desktop einbetten, nicht als weiteres Tool hinzufügen
Aus Change-Management-Perspektive ist der schnellste Weg zum Scheitern mit KI für langsame Wissenssuche, die Mitarbeitenden zu einem weiteren Bildschirm zu zwingen. Strategisch sollten Sie darauf abzielen, Gemini in die Tools zu bringen, in denen die Teams ohnehin arbeiten – Ihr CRM, Ticketsystem oder Ihre Contact-Center-Plattform –, damit Wissensvorschläge direkt neben dem aktiven Vorgang erscheinen und nicht in einem separaten Fenster.
Dafür braucht es frühzeitige Zusammenarbeit zwischen Kundenservice-Operations, IT und Ihrem KI-Team. Entscheiden Sie, an welcher Stelle im Workflow Gemini Vorschläge geben soll (nach Erfassung des Anrufgrundes, bei jeder neuen Chat-Nachricht, beim Öffnen eines Falls usw.) und welches Format am nützlichsten ist (kurze Antwort + unterstützende Quellen, Schritt-für-Schritt-Anleitung, zusammengefasste Richtlinie). Wenn sich KI wie ein natürlicher Teil des Desktops und nicht wie eine zusätzliche App anfühlt, steigen Akzeptanz und Wirkung deutlich.
Risikokontrollen an Ihr regulatorisches und Marken-Umfeld anpassen
Der Einsatz von Gemini für Kundeninteraktionen bringt neue Risiken mit sich: halluzinierte Antworten, falsche Auslegung von Richtlinien oder ein Ton, der nicht zu Ihrer Marke passt. Strategisch brauchen Sie Leitplanken, die auf Ihr regulatorisches Umfeld und Ihre Risikobereitschaft zugeschnitten sind. Für einige Teams müssen KI-generierte Vorschläge immer von Menschen geprüft werden; bei anderen können risikofreie Themen automatisiert gelöst werden.
Arbeiten Sie mit Legal, Compliance und Informationssicherheit zusammen, um zu definieren, auf welche Daten Gemini zugreifen darf, was generiert werden darf und wo explizite Freigaben erforderlich sind. Implementieren Sie Muster wie Antworten nur mit Quellenangabe, eingeschränkte Domänen (z. B. keine Rechtsberatung) und Konfidenzschwellen für Vorschläge. So reduzieren Sie das Risiko unangenehmer Überraschungen und erschließen gleichzeitig schnelleren Wissenszugriff und höhere Antwortqualität.
Von Tag eins an in Befähigung der Mitarbeitenden und Feedbackschleifen investieren
Die Einführung von Gemini ist nicht nur ein technisches Projekt; sie ist ein Fähigkeitswandel für Ihre Serviceorganisation. Strategisch brauchen Sie einen Plan für Enablement der Mitarbeitenden: Schulungen, die erklären, was Gemini kann und was nicht, wie Vorschläge zu interpretieren sind und wie strukturiertes Feedback gegeben werden kann, wenn etwas nicht passt.
Schaffen Sie einfache Feedbackmechanismen direkt in der Oberfläche für Mitarbeitende (z. B. „nützlich / nicht nützlich“ bei jedem Vorschlag mit kurzen Gründen) und führen Sie diese Daten zurück in Ihr Prompt-Engineering und Ihre Content-Optimierung. Identifizieren Sie „KI-Champions“ im Team, die Best Practices teilen, aufkommende Probleme erkennen und bei der Verfeinerung der Konfiguration helfen. So wird Erfahrung an der Frontlinie zum Motor kontinuierlicher Verbesserung statt zu vereinzelten Beschwerden.
Gemini zur Behebung langsamer Wissenssuche einzusetzen, ist letztlich ein strategischer Schritt: Sie verwandeln fragmentierte Dokumentation und Ticket-Historie in einen lebendigen Assistenten, der jede Interaktion auf eine Erstlösung hinführt. Mit den richtigen Leitplanken, Integrationen und Enablement-Maßnahmen verschiebt Gemini Ihren Servicebetrieb von „suchen und hoffen“ zu „geführter, souveräner Lösung“.
Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, diese Ideen in funktionierende Systeme zu übersetzen, die in Ihre bestehenden Tools eingebettet sind – von Scoping und PoC bis zum Roll-out in die Produktion und anschließender Iteration. Wenn Sie prüfen möchten, wie Gemini direkt im Desktop Ihrer Mitarbeitenden sitzen und schnellere, präzisere Antworten ermöglichen kann, arbeiten wir gerne mit Ihrem Team zusammen, um eine Lösung zu entwickeln und umzusetzen, die zu Ihrer Realität passt.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Fertigung bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Gemini mit Ihrem CRM und Wissensquellen verbinden für kontextbezogene Antworten
Die Grundlage zur Lösung von langsamer Wissenssuche ist, Gemini Zugang zu den richtigen Quellen und Kontextinformationen zu geben. Praktisch bedeutet das, Gemini mit Ihrem CRM- oder Ticketsystem (für Kundenhistorie, Produkte, frühere Tickets) und mit Ihren Wissens-Repositories (Wikis, Handbücher, Richtliniendokumente, FAQ-Datenbanken) zu integrieren.
Konfigurieren Sie Ihre Integration so, dass Gemini für jeden aktiven Vorgang Folgendes erhält:
- Das aktuelle Gesprächsprotokoll oder die Anrufnotizen
- Zentrale CRM-Felder (Kundentyp, Produkt, Vertrag, Region)
- Relevante Metadaten (Priorität, Kanal, Sprache)
Weisen Sie Gemini anschließend an, nur freigegebene Quellen zur Formulierung von Vorschlägen zu nutzen. Ein typischer System-Prompt für Ihren internen Assistenzbot könnte so aussehen:
Sie sind ein interner Kundenservice-Assistent für unsere Support-Mitarbeitenden.
Sie haben Zugriff auf:
- Wissensdatenbank-Artikel (KB)
- Produkt-Handbücher
- Richtliniendokumente
- Vergangene gelöste Tickets
Regeln:
- Antworten Sie NUR auf Basis dieser Quellen.
- Wenn Sie unsicher sind, sagen Sie, dass Sie nicht sicher sind, und schlagen Sie vor, welche KB-Tags gesucht werden sollten.
- Geben Sie immer eine kurze Antwort für die Mitarbeitenden UND die Liste der verwendeten Quellen.
- Heben Sie Richtlinienvorgaben oder risikorelevante Informationen besonders hervor.
Formatieren Sie Ihre Antwort wie folgt:
- "Antwortentwurf für Mitarbeitende": kurze, klare, kundenfreundliche Antwort.
- "Schritte": nummerierte Troubleshooting- oder Lösungsschritte.
- "Quellen": verwendete KB-IDs oder URLs.
Dieses Setup stellt sicher, dass Vorschläge sowohl relevant als auch nachvollziehbar sind – ein entscheidender Faktor für Qualitätssicherung und Compliance.
Echtzeit-Vorschläge während Live-Chats und Anrufen auslösen
Um Bearbeitungszeiten wirklich zu senken, sollte Gemini Wissen proaktiv während der Interaktion bereitstellen und nicht nur, wenn Mitarbeitende aktiv suchen. Technisch können Sie Ihr Contact-Center- oder Chat-System so konfigurieren, dass neue Kunden-Nachrichten (oder Echtzeit-Transkript-Ausschnitte von Anrufen) an Gemini gesendet werden und Vorschläge in einem Seitenpanel erscheinen.
Für Live-Chat könnten Sie beispielsweise die letzten 10–15 Nachrichten plus CRM-Kontext an Gemini senden – mit einer Anweisung wie:
Analysieren Sie die folgende Konversation und den Kontext und identifizieren Sie das Hauptanliegen des Kunden.
Schlagen Sie die 3 relevantesten Wissensartikel oder vergangenen Tickets vor.
Geben Sie zurück:
- Eine einzeilige Zusammenfassung des Anliegens
- 3 empfohlene Artikel oder Tickets mit Titeln, IDs und einer kurzen Begründung der Relevanz
- Eine empfohlene nächste beste Aktion für die Mitarbeitenden
Mitarbeitende sehen fortlaufend aktualisierte Vorschläge, während der Kunde sein Problem präzisiert, und können ohne manuelle Suche direkt in den relevantesten Artikel einsteigen. Analysieren Sie im Zeitverlauf, welche Vorschläge regelmäßig genutzt werden, um Ihre Trigger und die Ranking-Logik zu verfeinern.
Gemini nutzen, um lange Richtlinien und Handbücher in Agent-Playbooks zu verdichten
Viele Verzögerungen bei der Wissenssuche entstehen durch dichte, seitenlange Dokumente, die nicht für Live-Support-Situationen geschrieben wurden. Ein taktischer Quick Win ist, Gemini offline zu nutzen, um lange Inhalte in kurze, handhabbare Agent-Playbooks zu transformieren, die dann in Echtzeit bereitgestellt werden können.
Für jedes volumenstarke Thema können Sie einen Batch-Prozess oder manuellen Workflow aufsetzen, bei dem Gemini einen Richtlinien- oder Handbuchabschnitt einliest und ein standardisiertes Playbook erzeugt. Zum Beispiel:
Lesen Sie den angehängten Richtlinien-/Handbuchabschnitt.
Erstellen Sie ein internes Agent-Playbook mit:
- Situationen, in denen dieser Abschnitt gilt (Szenarien)
- Do/Don't-Regeln
- Schritt-für-Schritt-Abläufen zur Lösung
- Ausnahmen und Sonderfällen
- Formulierungen, die gegenüber Kund:innen zu vermeiden sind
Verwenden Sie prägnante Sprache. Ziel-Lesezeit: < 2 Minuten.
Überprüfen und genehmigen Sie diese Playbooks gemeinsam mit den Prozesseigentümer:innen und speichern Sie sie in einer eigenen Sammlung, die Gemini bei Live-Vorschlägen priorisieren kann. So erhalten Mitarbeitende verdichtete, praxisnahe Anleitungen statt juristischer oder technischer Originaltexte, die sie spontan interpretieren müssten.
Kundenantworten automatisch entwerfen und die zugrundeliegende Logik sichtbar machen
Sobald Gemini das richtige Wissen findet, besteht der nächste Schritt darin, Mitarbeitende beim Antworten schneller und konsistenter zu machen. Konfigurieren Sie Gemini so, dass Antwortentwürfe generiert werden, die auf dem ausgewählten Wissensartikel basieren und auf die konkrete Situation des Kunden zugeschnitten sind – bei gleichzeitig einfacher Überprüfbarkeit.
Ein praktikables Prompt-Muster für Antwortentwürfe ist:
Sie verfassen eine Antwort an einen Kunden auf Basis von:
- Der bisherigen Konversation
- Dem ausgewählten Wissensdatenbank-Artikel (unten zitiert)
- Dem Kundenprofil aus dem CRM
Aufgaben:
1) Schreiben Sie eine klare, höfliche Antwort in [SPRACHE], die:
- Auf die konkrete Situation des Kunden eingeht
- Schritte in einfachen Worten erklärt
- Unsere Markenstimme widerspiegelt (freundlich, professionell, prägnant)
2) Fügen Sie eine kurze interne Notiz für die Mitarbeitenden hinzu,
die zusammenfasst, warum diese Schritte empfohlen werden.
Erfinden Sie KEINE Richtlinien oder Zusagen, die nicht im Artikel stehen.
Binden Sie dies als „Antwort generieren“-Button in Ihrem Ticketsystem ein. Verfolgen Sie die Änderungsquote (wie häufig Entwürfe stark überarbeitet werden) als Qualitäts-KPI und nutzen Sie stark geänderte Beispiele, um Prompts und Wissensinhalte weiter zu verbessern.
Gelöste Tickets in durchsuchbares, KI-fähiges Wissen überführen
In Ihren vergangenen Tickets steckt ein großer Schatz an praktischen Problem-Lösungs-Paaren, der selten den Weg in die formale Wissensdatenbank findet. Nutzen Sie Gemini, um aus gelösten Tickets automatisch strukturiertes Wissen zu extrahieren und für zukünftige Fälle auffindbar zu machen – ein direkter Hebel für Erstlösungen.
Nachdem ein Ticket geschlossen wurde, können Sie einen Hintergrundjob ausführen, in dem Gemini die gesamte Interaktion und die Lösungsnotizen liest und anschließend eine prägnante, getaggte Zusammenfassung erzeugt:
Fassen Sie dieses gelöste Ticket für die interne Wiederverwendung zusammen.
Geben Sie JSON zurück mit:
- "issue_summary": 1–2 Sätzen
- "root_cause": 1–2 Sätzen
- "resolution_steps": nummerierter Liste
- "products": Liste von Produktnamen/-IDs
- "tags": 5–10 Tags (Fehlertyp, Funktion, Fehlercodes etc.)
Verwenden Sie nur Informationen, die im Ticket enthalten sind.
Speichern Sie diese Ausgabe in einem durchsuchbaren Index, den Gemini als zusätzliche Quelle nutzen kann. Im Zeitverlauf entsteht so eine organisch kuratierte, hoch praxisnahe Wissensschicht, die echte Kundensprache und Randfälle abbildet – genau das, was in klassischer Dokumentation oft fehlt.
Wirkung mit operativen KPIs und Feedback der Mitarbeitenden messen
Damit Ihre Gemini-Einführung im Kundenservice echten Mehrwert liefert, brauchen Sie von Anfang an klare Kennzahlen und Monitoring. Mindestens sollten Sie verfolgen:
- Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) vor und nach Gemini für die Ziel-Queues
- Erstlösungsquote (FCR) für Anliegen, bei denen Gemini-Vorschläge genutzt werden
- Nutzungsrate von Vorschlägen (wie oft Vorschläge akzeptiert oder verwendet werden)
- Zufriedenheit der Mitarbeitenden mit der KI-Unterstützung (einfache, wiederkehrende Pulsbefragungen)
Kombinieren Sie quantitative Daten mit qualitativen Kommentaren der Mitarbeitenden, um zu verstehen, wo Gemini glänzt und wo es Reibung erzeugt. Nutzen Sie dieses Feedback, um Prompts zu verfeinern, die Auswahl der indexierten Quellen anzupassen oder zu verändern, wann Vorschläge im Workflow erscheinen.
Mit diesen Praktiken erreichen Organisationen typischerweise 10–25 % geringere Bearbeitungszeiten bei gezielten Kontaktarten, spürbar bessere Erstlösungsquoten und ein besseres Erlebnis für Mitarbeitende, die sich auf den Kunden statt auf die Suchleiste konzentrieren können.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini beschleunigt die Wissenssuche, indem es direkt im Workflow der Mitarbeitenden arbeitet und nicht als separates Suchtool. Es erhält die laufende Konversation, wichtige CRM-Felder und Fall-Metadaten und ruft daraus die relevantesten Ausschnitte aus Ihrer Wissensdatenbank, Ihren Handbüchern und vergangenen Tickets ab.
Statt dass Mitarbeitende Suchbegriffe raten und lange Artikel durchlesen müssen, liefert Gemini in Echtzeit eine kurze Antwort, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Links zu den zugrundeliegenden Quellen. Das verringert Tab-Wechsel und Leseaufwand, hilft, doppelte oder veraltete Inhalte zu vermeiden, und macht es deutlich einfacher, Anliegen bereits beim ersten Kontakt zu lösen.
Um Gemini für Wissensunterstützung effektiv zu nutzen, benötigen Sie drei Hauptbausteine:
- Zugängliche Datenquellen: Ihr CRM- oder Ticketsystem und mindestens ein zentrales Wissens-Repository (Wiki, KB, Dokumentenspeicher) mit API- oder Exportzugang.
- Grundlegende Content-Hygiene: Für Ihre wichtigsten Kontaktanlässe sollten Wissensartikel halbwegs aktuell sein und sich nicht widersprechen.
- Technischen Integrationspfad: Entweder interne IT-Ressourcen oder einen Partner wie Reruption, der Gemini mit Ihren Systemen verbindet und die UX im Desktop der Mitarbeitenden implementiert.
Sie brauchen keine perfekte Wissensdatenbank, um zu starten. Oft ist es besser, mit einem klar abgegrenzten Themenbereich zu beginnen und die Inhalte iterativ zu verbessern – basierend darauf, was Gemini tatsächlich hervorholt.
Die Zeiträume hängen von Ihrer Systemlandschaft ab, aber die meisten Organisationen sehen erste Ergebnisse innerhalb weniger Wochen, wenn sie sich auf einen engen Scope fokussieren. Ein typischer Fahrplan sieht so aus:
- Woche 1–2: Use-Case-Scoping, Analyse der Quellsysteme und erste Gemini-Konfiguration.
- Woche 3–4: Aufbau und Integration eines Pilot-Assistenten für eine bestimmte Queue oder Anliegenart, Befähigung einer kleinen Gruppe von Mitarbeitenden und Start der Feedbacksammlung.
- Woche 5–8: Verfeinerung von Prompts und Inhalten, Ausweitung auf weitere Themen und Beginn der Messung von Auswirkungen auf AHT und FCR.
Signifikante Verbesserungen bei Bearbeitungszeit und Erstlösungsquote in den adressierten Kontaktarten sind häufig innerhalb der ersten 1–2 Monate eines fokussierten Roll-outs sichtbar.
Die Kosten für den Einsatz von Gemini im Kundenservice bestehen aus nutzungsbasierten API- oder Plattformgebühren sowie dem initialen Integrations- und Konfigurationsaufwand. Die laufenden Kosten hängen typischerweise von der Anzahl der verarbeiteten Interaktionen und der Komplexität/Länge der Inhalte ab, die Gemini lesen muss.
Auf der Nutzenseite können Sie den ROI über reduzierte Bearbeitungszeiten, höhere Erstlösungsquote (weniger Wiederholkontakte), geringere Eskalationsraten und gesteigerte Produktivität der Mitarbeitenden quantifizieren. Schon moderate Verbesserungen – etwa 10 % weniger AHT in volumenstarken Queues – können zu erheblichen Kosteneinsparungen oder vermiedenen Personalerweiterungen führen.
Wir empfehlen, den ROI zunächst für einen klar definierten Ausschnitt von Interaktionen zu modellieren (z. B. Top-5-Kontaktanlässe) und ihn in einem Pilotprojekt zu validieren, bevor Sie skalieren. So bleibt die Investition überschaubar, während Sie belastbare Wirkungsdaten erhalten.
Reruption unterstützt Organisationen End-to-End dabei, Gemini in einen praxistauglichen Wissens-Copiloten für ihre Kundenservice-Teams zu verwandeln. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) validieren wir einen konkreten Use Case wie „Bearbeitungszeit für die Top-5-Anliegenarten reduzieren“ in Form eines funktionierenden Prototyps, der mit Ihren echten Daten verbunden ist.
Wir nutzen dabei unseren Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, hinterfragen bestehende Workflows und bauen Integrationen, Prompts und UX direkt in Ihre Agenten-Tools – statt bei Folienpräsentationen stehenzubleiben. Nach dem PoC liefern wir einen Produktionsplan und können mit der vollständigen Implementierung fortfahren, inklusive Security- & Compliance-Abstimmung, Enablement der Mitarbeitenden und Performance-Monitoring.
Wenn Sie einen Partner suchen, der strategische Klarheit mit tiefem Engineering-Know-how verbindet und schnell von der Idee zur funktionierenden Lösung kommt, kann Reruption die Verantwortung dafür übernehmen, dass Gemini in Ihrer spezifischen Kundenservice-Umgebung erfolgreich wird.
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