Schluss mit der Flut an Wiederholungstickets: Automatisieren Sie Ihren Support mit ChatGPT
Kundenserviceteams werden von einfachen, sich wiederholenden Anfragen überrollt, die Zeit und Budget auffressen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT einsetzen, um häufige Anfragen zu automatisieren, die Kapazität Ihrer Mitarbeitenden zu schützen und das Kundenerlebnis zu verbessern – ohne Abstriche bei Qualität oder Kontrolle.
Inhalt
Die Herausforderung: Hohes Volumen repetitiver Anfragen
Kundenserviceteams verbringen unverhältnismäßig viel Zeit mit wenig wertschöpfenden, repetitiven Supportanfragen: Passwortzurücksetzungen, Bestellstatusabfragen, einfache Fehlerbehebung, Klärung von Richtlinien. Das sind Fragen, die Ihre Organisation bereits tausendfach beantwortet hat – und trotzdem treffen sie den ganzen Tag über per E‑Mail, Telefon, Chat und Social Media ein. Mit wachsendem Volumen werden Ihre Mitarbeitenden zu menschlichen Routern für Informationen, die größtenteils bereits in FAQs und internen Wissensdatenbanken vorhanden sind.
Traditionelle Ansätze reichen nicht mehr aus. Statische FAQ-Seiten und generische Chatbot-Skripte brechen zusammen, sobald Kund:innen Fragen anders formulieren oder mehrere Themen in einer Nachricht kombinieren. IVR-Menüs verschieben Anrufvolumen, lösen es aber nicht wirklich. In Spitzenzeiten mehr Mitarbeitende einzustellen, ist teuer und langsam, und Outsourcing führt häufig zu schwankender Qualität. Das Ergebnis: Ihr Support skaliert linear mit dem Ticketvolumen, statt von Automatisierung und Intelligenz zu profitieren.
Die geschäftlichen Auswirkungen, wenn Sie dieses Problem nicht lösen, sind erheblich. Die Bearbeitung tausender repetitiver Tickets pro Monat treibt die Supportpersonalkosten in die Höhe, verlängert Wartezeiten und verlangsamt die Reaktion auf hochwertige, komplexe Kundenanliegen. Mitarbeitende brennen bei monotoner Arbeit aus, statt sich auf bindungsrelevante Fälle, Upselling-Chancen oder proaktive Ansprache zu konzentrieren. Im Zeitverlauf entsteht ein Wettbewerbsnachteil: Ihr Kundenerlebnis wirkt langsam und fragmentiert im Vergleich zu Unternehmen, die sofortigen, 24/7, KI‑unterstützten Support anbieten.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist sehr gut lösbar. Moderne KI‑Chatbots und virtuelle Agenten auf Basis von ChatGPT können zuverlässig die repetitiven 60–80 % Ihres Ticketvolumens übernehmen und Randfälle mit vollem Kontext an Menschen weiterleiten. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei geholfen, in Wochen statt Jahren von Folienkonzepten zu funktionierenden KI‑Support-Automatisierungen zu kommen. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT‑basierten Support so konzipieren, pilotieren und skalieren, dass er in Ihrer Umgebung tatsächlich funktioniert.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Erfahrung mit dem Aufbau realer KI‑Automatisierung im Kundenservice ist der Schlüssel nicht einfach „einen Chatbot hinzufügen“, sondern neu zu gestalten, wie repetitive Anfragen durch Ihren Support‑Stack fließen. ChatGPT ist leistungsfähig genug, um natürliche Sprache zu verstehen, Intentionen zu interpretieren und konsistente Antworten aus Ihren Richtlinien und FAQs zu generieren – aber Sie benötigen die richtige Strategie, Leitplanken und Integrationen, um diese Fähigkeit in weniger Tickets und schnellere Lösungen zu übersetzen.
Behandeln Sie Support-Automatisierung als Produktdesign, nicht nur als IT-Thema
Die Automatisierung hochvolumiger, repetitiver Anfragen mit ChatGPT ist weniger eine Toolinstallation als das Design eines neuen „First Line of Support“-Produkts. Das bedeutet, in Nutzerreisen, Flows und Feedbackschleifen zu denken: Wo Kund:innen einsteigen, was sie zuerst sehen, wie sie Fragen umformulieren – und wann sie an einen menschlichen Agenten übergeben werden sollten.
Binden Sie Produkt, Operations und die Supportleitung früh ein. Diese kennen die sensiblen Kundensituationen (z. B. Kündigungen, Beschwerden) und jene, die sich sicher automatisieren lassen (z. B. Anleitungen zur Passwortzurücksetzung, Lieferstatus, Garantiegrundlagen). Mit einer Produktperspektive wird Ihr KI‑Chatbot zu einem kohärenten Erlebnis über alle Kanäle hinweg – statt zu einem losgelösten Add‑on.
Starten Sie mit klaren Grenzen und Eskalationsregeln
Ein strategischer Fehler vieler Unternehmen ist der Versuch, vom ersten Tag an alles vollständig zu automatisieren. Für Kundenservice-Automatisierung mit ChatGPT erzielen Sie bessere Ergebnisse, wenn Sie strenge Grenzen definieren: Welche Themen und Intentionen die KI end‑to‑end lösen darf, welche sie unterstützen, aber eskalieren muss, und welche immer direkt an Menschen gehen müssen.
Definieren Sie Eskalationsregeln anhand von Risiko, Komplexität und Emotion: Rechnungsstreitigkeiten, rechtliche Beschwerden, Sicherheitsfragen oder hochvolumige B2B‑Verträge benötigen möglicherweise immer einen Agenten. Konfigurieren Sie das System so, dass ChatGPT diese Intentionen erkennen und das Gespräch reibungslos übergeben kann, inklusive einer prägnanten Zusammenfassung für Ihr CRM, damit Agent:innen nicht bei null beginnen.
Bereiten Sie Ihre Wissensbasis vor, bevor Sie skalieren
ChatGPT ist nur so gut wie das Supportwissen und die Richtlinien, auf die es Zugriff hat. Bevor Sie einen virtuellen KI‑Agenten breit ausrollen, investieren Sie in die Bereinigung und Strukturierung Ihrer FAQs, Hilfeartikel und Richtliniendokumente. Entfernen Sie veraltete Inhalte, lösen Sie Widersprüche auf und dokumentieren Sie „Stammeswissen“ erfahrener Mitarbeitender.
Das muss kein mehrjähriges Knowledge-Management-Projekt sein. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die 20–30 Themen, die den Großteil des repetitiven Volumens ausmachen. Reruption führt vor einem Piloten häufig einen schnellen Content‑Readiness‑Sprint durch: Wir analysieren Ticketlogs, priorisieren hochvolumige Intentionen und stimmen die „Single Source of Truth“ ab, die ChatGPT zur Beantwortung nutzen wird.
Bringen Sie Teams in Bezug auf Risiko, Compliance und Tonalität in Einklang
Der Einsatz von KI im Kundenservice in Unternehmen betrifft Legal, Compliance, Informationssicherheit und Marke. Holen Sie diese Stakeholder früh an den Tisch, damit sie Rahmenbedingungen mitgestalten, statt den Rollout später zu blockieren. Klären Sie, was der Bot sagen darf und was nicht, wie er mit Unsicherheit oder Mehrdeutigkeit umgehen soll und wie Sie Antworten im Zeitverlauf auditieren.
Definieren Sie eine Tonalitätsrichtlinie für den KI‑Assistenten, die zu Ihrer Marke passt und zugleich operativ effizient bleibt: kurz, klar, höflich, präzise. Mit den richtigen Systemprompts und Richtlinien kann ChatGPT diesen Ton in tausenden Interaktionen konsistent halten – etwas, das mit großen menschlichen Teams schwer zu erreichen ist.
Messen Sie Erfolg an Lösung und Deflection, nicht nur an CSAT
Hohe Zufriedenheitswerte sind hilfreich, erzählen aber nicht die ganze Geschichte der ChatGPT‑gestützten Support-Automatisierung. Strategisch relevant ist: Welcher Prozentsatz repetitiver Anfragen wird ohne Agent gelöst? Um wie viel sinkt die durchschnittliche Bearbeitungszeit bei Tickets, die teilweise vorab durch KI beantwortet oder zusammengefasst werden? Wie stark reduziert sich der Druck in der Warteschlange in Spitzenzeiten?
Definieren Sie vor dem Start ein Metrik-Framework: automatisierte Lösungsrate für geeignete Intentionen, durchschnittliche Antwortzeit, gesparte Agentenzeit pro Ticket und Deflection von hochpreisigen Kanälen (Telefon/E‑Mail) hin zu Chat. Diese Metriken erleichtern den ROI‑Nachweis gegenüber dem Management und helfen zu entscheiden, wo Sie die Automatisierung als Nächstes ausweiten.
Strategisch eingesetzt kann ChatGPT zur immer verfügbaren ersten Verteidigungslinie Ihres Kundenservice werden, repetitive Anfragen abfedern und Ihre Mitarbeitenden auf Gespräche fokussieren, die wirklich menschliches Urteilsvermögen erfordern. Erfolgreiche Unternehmen jagen keinem generischen „KI‑Chatbot“ hinterher; sie entwerfen eine kontrollierte, messbare Automatisierungsschicht auf Basis soliden Wissens und klarer Eskalationspfade. Reruption verbindet tiefgehende Engineering‑Kompetenz mit einem unternehmerischen Co‑Preneur‑Mindset, um Sie von der Idee zu einer funktionierenden Support-Automatisierung in wenigen Wochen zu bringen – wenn Sie prüfen, wie Sie repetitive Tickets sicher auslagern können, sind wir bereit, gemeinsam mit Ihnen eine echte Lösung zu bauen und zu testen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Kartieren und priorisieren Sie Ihre Top 20 repetitiven Intentionen
Bevor Sie einen ChatGPT‑Kundenservice‑Bot konfigurieren, extrahieren und analysieren Sie Ihre jüngsten Tickets. Gruppieren Sie diese in Intentionen wie „Passwort zurücksetzen“, „Bestellstatus“, „Rechnungskopie“, „Adressänderung“ und „einfache How‑to‑Fragen“. Sortieren Sie nach Volumen und Komplexität. Ihr anfänglicher Automatisierungsumfang sollte nur die hochvolumigen, risikoarmen Intentionen abdecken.
Exportieren Sie Daten aus Ihrem Helpdesk (z. B. Tags, Betreffzeilen, Lösungscodes) sowie Beispielkonversationen. Geben Sie anonymisierte Beispiele in ChatGPT ein, um Intent‑Definitionen und kanonische Fragevarianten zu entwerfen. So entsteht eine klare Zuordnung: Welche Kundenformulierungen gehören zu welcher Intention und welche Antwortvorlage oder welcher Workflow genutzt werden soll.
Beispiel‑Prompt für Intent‑Discovery:
Sie sind Analyst:in für Kundenservice‑Operations.
Clustern Sie die folgenden 200 Ticket‑Betreffzeilen in 15–25 Intentionen.
Geben Sie JSON mit den Feldern zurück: intent_name, description, example_subjects.
[BETREFFZEILEN HIER EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: ein fokussierter Satz an Intentionen, der 50–70 % Ihres repetitiven Volumens abdeckt und zur Automatisierung bereit ist.
Entwerfen Sie Systemprompts, die Richtlinien und Ton durchsetzen
Systemprompts sind das „Betriebshandbuch“ für Ihren KI‑Supportassistenten. Sie definieren, was der Bot tun soll, welche Quellen er nutzen darf und welche Einschränkungen er einhalten muss. Investieren Sie Zeit in ihre Ausarbeitung; sie haben direkten Einfluss auf Zuverlässigkeit und Risiko.
Berücksichtigen Sie: Rolle („Sie sind ein virtueller Kundenservice‑Agent für [Unternehmen]“), erlaubte Themenbereiche (z. B. „Beantworten Sie nur Fragen zu Kontozugang, Bestellungen und Retouren“), Verhalten bei Unsicherheit („Wenn Sie sich nicht zu 100 % sicher sind, stellen Sie eine Rückfrage oder eskalieren Sie“) und Tonalitätsrichtlinien. Stellen Sie klar, dass der Assistent die bereitgestellte Wissensbasis befolgen und keine Richtlinien erfinden darf.
Beispiel‑Systemprompt für repetitive Anfragen:
Sie sind der offizielle Kundenservice‑Assistent von ACME.
Ihre Aufgabe ist es, einfache, repetitive Fragen zu folgenden Themen zu lösen:
- Passwortzurücksetzung und Login‑Probleme
- Bestellstatus und Lieferzeiten
- Retouren, Rückerstattungen und grundlegende Garantiebedingungen
Regeln:
- Verwenden Sie ausschließlich die Richtlinien‑ und FAQ‑Inhalte im Abschnitt <knowledge>.
- Wenn die Frage Rechnungsstreitigkeiten, rechtliche Themen oder Sicherheit betrifft, ANTWORTEN SIE NICHT.
Sagen Sie stattdessen, dass Sie die Person mit einem menschlichen Agenten verbinden,
und fassen Sie den Fall kurz zusammen.
- Seien Sie knapp, höflich und klar. Verwenden Sie Schritt‑für‑Schritt‑Anleitungen für How‑to‑Fragen.
- Wenn Sie sich nicht sicher sind, stellen Sie eine klärende Rückfrage oder eskalieren Sie an einen Menschen.Erwartetes Ergebnis: stabile, richtlinienkonforme Antworten, selbst wenn Kund:innen Fragen auf unerwartete Weise formulieren.
Verbinden Sie ChatGPT mit Ihrer Wissensbasis und Ihren Livesystemen
Um über generische Antworten hinauszukommen, benötigen Sie ChatGPT, integriert in Ihr Helpcenter und Ihre Back‑End‑Systeme. Für FAQs und Richtlinien nutzen Sie Retrieval‑Augmented Generation (RAG): Indizieren Sie Ihre Hilfeartikel, lassen Sie den Bot zu jeder Anfrage die relevantesten Textausschnitte abrufen und die Antwort ausschließlich auf Basis dieser Quellen generieren.
Für dynamische Anfragen wie „Wo ist meine Bestellung?“ oder „Wann wird mein Abonnement erneuert?“ erstellen Sie sichere API‑Endpoints, die nur die notwendigen Daten bereitstellen (z. B. Bestellstatus nach ID, nächstes Rechnungsdatum). Konfigurieren Sie Ihre Middleware so, dass ChatGPT bei Erkennung einer „Bestellstatus“-Intention und einer gefundenen Bestellnummer die API aufruft, das Ergebnis in den Prompt einfügt und eine kontextbezogene Antwort formuliert.
Beispiel für einen Funktions‑Prompt zum Abruf des Bestellstatus:
Sie können dieses Tool aufrufen:
get_order_status(order_id: string) – gibt status, ETA, last_update zurück.
Wenn der:die Nutzer:in fragt, wo seine:ihre Bestellung ist, und eine ID angibt (z. B. #12345),
1) Rufen Sie get_order_status mit der ID auf (entfernen Sie #, falls vorhanden).
2) Verwenden Sie die zurückgegebenen Daten, um klar zu erklären:
- aktuellen Status
- voraussichtliches Lieferdatum
- nächste Schritte, falls sich die Lieferung verzögert.Erwartetes Ergebnis: automatische Bearbeitung von hochvolumigen Anfragen wie Sendungsverfolgung – ohne Eingreifen von Agent:innen.
Betten Sie ChatGPT kanalübergreifend mit konsistenter Übergabe ein
Ihr virtueller Agent für repetitive Anfragen sollte überall erreichbar sein, wo Kund:innen Sie heute kontaktieren: Website‑Widget, In‑App‑Chat, E‑Mail‑Autoresponder und gegebenenfalls Messaging‑Kanäle. Nutzen Sie ein gemeinsames Backend, damit Verhalten und Wissen über alle Touchpoints hinweg konsistent bleiben.
Implementieren Sie ein standardisiertes Handover‑Protokoll: Wenn eine Eskalation nötig ist, erzeugt ChatGPT eine strukturierte Zusammenfassung (Intention, Kerndetails, Kund:innenstimmung, bereits durchgeführte Schritte) und hängt sie an das Ticket in Ihrem CRM oder Helpdesk. Agent:innen sehen diesen Kontext sofort und können schneller antworten, statt Basisinformationen erneut abzufragen.
Beispiel‑Prompt für strukturierte Eskalationsnotizen:
Wenn Sie an einen menschlichen Agenten eskalieren, geben Sie eine JSON‑Zusammenfassung aus:
{
"intent": <detected_intent>,
"customer_question": <kurze Paraphrase>,
"steps_taken": [<Maßnahmen, die Sie bereits vorgeschlagen oder durchgeführt haben>],
"urgency": "low" | "medium" | "high",
"sentiment": "negative" | "neutral" | "positive"
}Erwartetes Ergebnis: reibungslosere Übergaben zwischen KI und Menschen, höhere Produktivität im Team und weniger Frustration bei Kund:innen.
Nutzen Sie ChatGPT auch zur Unterstützung Ihrer Agent:innen, nicht nur für Endkund:innen
Die Automatisierung von Frontline‑Interaktionen ist wirkungsvoll, aber Sie können ChatGPT auch als Copilot für Agent:innen bei repetitiven Aufgaben einsetzen, die weiterhin menschliche Beteiligung erfordern. Integrieren Sie es in Ihre Agentenoberfläche, um Antworten vorzuschlagen, lange Threads zusammenzufassen und automatisch relevante Artikel anzuzeigen.
Konfigurieren Sie den Assistenten so, dass Agent:innen vorgeschlagene Antworten mit einem Klick annehmen, bearbeiten oder verwerfen können. Dadurch bleiben Menschen bei sensiblen Gesprächen in der Kontrolle, während Tippaufwand und kognitive Last bei Routinefragen sinken.
Beispiel‑Prompt für Antwortvorschläge für Agent:innen:
Sie unterstützen menschliche Support‑Agent:innen, indem Sie knappe Antworten entwerfen.
Auf Basis des Gesprächsverlaufs und des vorgeschlagenen Wissensartikels
1) formulieren Sie eine höfliche Antwort im Ton des Unternehmens.
2) Verwenden Sie maximal 2 kurze Absätze und eine optionale Aufzählung.
3) Versprechen Sie nichts, was durch die Richtlinien nicht gedeckt ist.
[GESPRÄCHSVERLAUF EINFÜGEN]
[RELEVANTEN WISSENSARTIKEL EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: schnellere Bearbeitung halb‑repetitiver Tickets und konsistentere Qualität über alle Agent:innen hinweg.
Kontinuierlich überprüfen, nachschulen und den Umfang erweitern
Sobald Ihre ChatGPT‑Support-Automatisierung live ist, richten Sie einen Review‑Loop ein. Ziehen Sie wöchentlich Stichproben von Konversationen, markieren Sie falsche oder suboptimale Antworten und speisen Sie diese in Training und Prompt‑Design zurück. Ergänzen und verfeinern Sie Intentionen auf Basis realer Traffic‑Muster.
Implementieren Sie einen einfachen Feedbackmechanismus im Chat („Hat diese Antwort Ihre Frage gelöst?“). Leiten Sie negatives Feedback in eine Review‑Queue. Erweitern Sie im Zeitverlauf die Automatisierung auf neue Bereiche, in denen Muster klar und Risiken gering sind, während Sie bei komplexen Themen bewusst einen „Human‑First“-Ansatz beibehalten.
Erwartete Ergebnisse: Innerhalb von 8–12 Wochen eines fokussierten Rollouts erzielen Organisationen typischerweise 30–60 % automatisierte Lösungen für gezielte repetitive Intentionen, 20–40 % weniger Agentenzeit für wenig wertschöpfende Tickets und messbare Verbesserungen bei First‑Response‑Zeiten und Kundenzufriedenheit in Spitzenzeiten.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT eignet sich besonders gut für hochvolumige, risikoarme Kundenserviceanfragen, bei denen die Antwort auf klaren Regeln oder bestehender Dokumentation basiert. Typische Beispiele sind:
- Kontozugang: Passwortzurücksetzungen, Login‑Probleme, E‑Mail‑Änderungen (ohne sensible Daten offenzulegen)
- Bestellungen und Abos: Bestellstatus, Lieferzeiten, Verlängerungsdaten, einfache Änderungen
- Richtlinien: Retouren, Rückerstattungen, Garantien, Versandoptionen, Öffnungszeiten
- Produkt‑How‑to: Einrichtungsschritte, Funktionsbeschreibungen, Troubleshooting‑Checklisten
Entscheidend ist, den Umfang anfangs auf Themen zu begrenzen, die durch eine stabile Wissensbasis oder einfache APIs abgedeckt sind, und diesen nach und nach zu erweitern, sobald die Performance belegt ist.
Für einen fokussierten Anwendungsfall wie die Automatisierung repetitiver Kundenanfragen lässt sich ein gut abgegrenzter Pilot typischerweise innerhalb von 4–8 Wochen konzipieren, bauen und testen. Der kritische Pfad ist nicht das KI‑Modell selbst, sondern:
- Analyse der Ticketdaten zur Identifikation hochvolumiger Intentionen
- Aufbereitung und Bereinigung Ihrer FAQ‑ und Richtlinieninhalte
- Einrichtung von Integrationen zu Helpdesk, CRM oder Bestellsystemen
- Abstimmung der Stakeholder zu Eskalationsregeln und Risikogrenzen
Reruptions KI‑PoC für 9.900 € ist speziell darauf ausgelegt, technische Machbarkeit und Performance schnell zu validieren: Sie erhalten in wenigen Wochen einen funktionierenden Prototypen, Kennzahlen zur automatisierten Lösungsquote und einen Plan für den Übergang in den Produktivbetrieb.
Sie benötigen kein großes internes KI‑Team, aber einige Schlüsselrollen, um ChatGPT‑Kundenservice-Automatisierung erfolgreich zu machen:
- Eine:n Kundenservice‑Verantwortliche:n, der:die Prozesse und Schmerzpunkte kennt
- Eine:n Product‑/Operations‑Owner, der:die Intentionen priorisiert und Erfolgskennzahlen definiert
- Technischen Support (intern oder extern) für die Integration von APIs und Systemen
- Eine Person, die für Wissensmanagement und Content‑Qualität verantwortlich ist
Reruption übernimmt in der Regel KI‑Engineering, Architektur und Prompt‑Design, während Ihr Team Business‑Kontext, Richtlinien und Systemzugänge bereitstellt. Mit der Zeit helfen wir Ihnen, die Fähigkeit aufzubauen, die Lösung eigenständig zu betreiben und zu erweitern.
Der ROI hängt von Ihrem Ticketvolumen und Ihrer Kostenbasis ab, aber für viele Organisationen liefert die Automatisierung repetitiver Supportanfragen innerhalb weniger Monate klar erkennbare Vorteile. Typische Effekte sind:
- 30–60 % automatisierte Lösungen für gezielte repetitive Intentionen
- 20–40 % weniger Agentenzeit für wenig wertschöpfende Tickets
- Deutlich reduzierte Antwort- und Lösungszeiten in Spitzenzeiten
- Geringerer Bedarf an temporärem Personal oder Outsourcing für einfache Anfragen
Da die Kosten von ChatGPT nutzungsbasiert sind, skalieren sie mit dem tatsächlichen Interaktionsvolumen. Die Hauptinvestition liegt in der initialen Einrichtung und Integration; ist diese erledigt, sind die Grenzkosten pro zusätzlich gelöstem Vorgang in der Regel deutlich niedriger als bei manueller Bearbeitung.
Reruption unterstützt Sie End‑to‑End beim Aufbau einer ChatGPT‑gestützten Kundenservice-Automatisierung, die in Ihrer Umgebung tatsächlich funktioniert. Mit unserem Co‑Preneur‑Ansatz beraten wir nicht nur, sondern arbeiten eingebettet in Ihrem Team, hinterfragen Annahmen und liefern eine funktionierende Lösung.
Konkret können wir:
- Einen KI‑PoC (9.900 €) durchführen, um technische Machbarkeit an Ihren realen Tickets und Systemen zu belegen
- Den Use Case schärfen: hochvolumige Intentionen identifizieren, Grenzen, Kennzahlen und Eskalationsregeln definieren
- Die Architektur entwerfen und implementieren: Prompts, RAG über Ihrer Wissensbasis und API‑Integrationen
- Sicherheit, Compliance und Monitoring so aufsetzen, dass Sie die Lösung sicher im großen Maßstab betreiben können
- Ihr Team durch Training und Dokumentation in die Lage versetzen, das System zu besitzen und weiterzuentwickeln
Wenn Sie bereit sind, von Überlastung durch repetitive Tickets zu einem skalierbaren, KI‑first‑Supportmodell zu wechseln, helfen wir Ihnen, in Wochen statt Quartalen von der Idee zu einem laufenden Prototypen zu kommen.
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