Inkonsistente Support-Antworten mit Claude-gestützter KI beheben
Kund:innen merken sofort, wenn zwei Mitarbeitende auf dieselbe Frage zwei unterschiedliche Antworten geben. Diese Inkonsistenz untergräbt Vertrauen, erzeugt Mehraufwand und setzt Sie Compliance-Risiken aus. Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie Claude im Kundenservice einsetzen, um die Antwortqualität zu standardisieren, wiederkehrende Antworten zu automatisieren und Ihre Agent:innen mit präzisen, regelkonformen Hinweisen in großem Umfang zu unterstützen.
Inhalt
Die Herausforderung: Uneinheitliche Antwortqualität
In vielen Kundenservice-Teams können zwei Mitarbeitende auf dieselbe Frage zwei unterschiedliche Antworten geben. Die eine Person verlässt sich auf Erfahrung, die andere auf einen bestimmten Knowledge-Artikel, eine dritte auf den Rat einer Kollegin. Das Ergebnis: inkonsistente Antwortqualität, die Kund:innen sofort auffällt, insbesondere wenn es um Verträge, Preise oder Compliance geht.
Traditionelle Ansätze zur Behebung dieses Problems – mehr Trainings, mehr Knowledge-Base-Artikel, strengere Skripte – kommen mit dem heutigen Volumen und der Komplexität nicht mehr mit. Wissensdatenbanken veralten, die Suche ist umständlich, und unter Zeitdruck haben Agent:innen nicht die Kapazität, lange Richtlinien-PDFs zu lesen oder mehrere Quellen zu vergleichen. QA-Teams können nur einen winzigen Bruchteil der Gespräche prüfen, sodass Lücken und Fehler durchrutschen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind real. Inkonsistente Antworten führen zu Rückfragen, Eskalationen, Erstattungen und mitunter zu rechtlichen Risiken, wenn Zusagen oder Erklärungen Ihren offiziellen Richtlinien widersprechen. Sie schaden dem Vertrauen der Kund:innen, machen Ihren Service unzuverlässig und treiben die Kontaktkosten pro Vorgang in die Höhe, wenn Fälle zwischen Mitarbeitenden und Kanälen hin- und hergeschoben werden. Langfristig wird dies zum Wettbewerbsnachteil: Ihre erfahrensten Mitarbeitenden werden zu Engpässen, und das Hochskalieren des Teams vervielfacht nur die Inkonsistenz.
Die gute Nachricht: Das ist ein lösbares Problem. Mit moderner KI für den Kundenservice – insbesondere Modellen wie Claude, die lange Richtlinien und strikte Anweisungen verarbeiten können – können Sie dafür sorgen, dass jede Antwort so klingt, als käme sie von Ihrer besten, regelkonformsten Kollegin. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei geholfen, unstrukturiertes Wissen und komplexe Regeln in verlässliche, KI-gestützte Antworten zu verwandeln. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Empfehlungen, wie Sie Claude nutzen, um die Antwortqualität durchzusetzen – ohne Ihren Service auszubremsen.
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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-gestützten Kundenservice-Assistenten und internen Chatbots sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Die Technologie ist nicht mehr der Engpass. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, verstreute Richtlinien, Produktdokumentation und Tonalitätsvorgaben so aufzubereiten, dass eine KI wie Claude sie zuverlässig befolgen kann. Richtig umgesetzt kann Claude zu einem starken Sicherungsmechanismus für Antwortqualität werden – sowohl für Chatbots als auch für menschliche Agent:innen – und sicherstellen, dass jede Antwort Ihre Wissensbasis, Compliance-Regeln und Markenstimme widerspiegelt.
Definieren Sie „gute“ Antworten, bevor Sie automatisieren
Viele Teams starten direkt mit der Chatbot-Einführung und merken erst dann, dass sie nie festgelegt haben, was eine „gute“ Antwort überhaupt ist. Bevor Sie Claude im Kundenservice einsetzen, brauchen Sie eine klare Definition von Antwortqualität: Genauigkeit, zulässige Zusagen, Eskalationsregeln, Tonalität und Formatierung. Das ist nicht nur ein Styleguide; es ist das Regelwerk, das Claude kanalübergreifend durchsetzen wird.
Strategisch sollten Sie frühzeitig Stakeholder aus Compliance, Legal, Customer-Service-Operations und Brand einbinden. Nutzen Sie einige repräsentative Tickets – Erstattungen, Kündigungen, Beschwerden, Kontoänderungen –, um sich auf das gewünschte Modellverhalten zu einigen: was es immer tun muss (z. B. Verweis auf AGB) und was es niemals tun darf (z. B. Vertragsbedingungen außer Kraft setzen). Claude ist hervorragend darin, detaillierten Anweisungen zu folgen – vorausgesetzt, Sie formulieren sie explizit.
Mit Agent Assist starten, bevor Sie vollständig automatisieren
Wenn die Antwortqualität uneinheitlich ist, wirkt der direkte Sprung zu vollständig autonomen Chatbots oft riskant. Der strategischere Weg ist, zunächst Claude als Agent-Assist-Tool einzusetzen: Claude formuliert Antwortentwürfe, prüft Compliance und schlägt konsistente Formulierungen vor, während der Mensch die Kontrolle behält. So können Sie testen, wie gut Claude Ihre Richtlinien anwendet, ohne Kund:innen unvalidierten Antworten auszusetzen.
Organisatorisch baut das Vertrauen und Akzeptanz auf. Agent:innen erleben Claude als Copiloten, der Routinearbeit abnimmt und sie vor Fehlern schützt – nicht als Bedrohung. Zudem erhalten Sie reale Daten darüber, wie häufig Agent:innen Claude-Vorschläge anpassen und wo Richtlinien unklar sind. Diese Erkenntnisse fließen zurück in Ihre Wissensdatenbank und Systemprompts, bevor Sie die Automatisierung ausweiten.
Wissens-Governance als laufende Fähigkeit etablieren
Claude kann Antworten nur standardisieren, wenn die zugrunde liegende Wissensbasis und die Richtlinien konsistent und aktuell sind. Viele Organisationen behandeln Wissen als einmaliges Projekt; für hochwertige KI-Antworten muss es zu einer lebendigen Fähigkeit mit klarer Verantwortung, SLAs und Review-Zyklen werden.
Definieren Sie strategisch, wer welchen Inhaltsbereich verantwortet (z. B. Preise, Verträge, Produktspezifikationen) und wie Änderungen freigegeben werden. Etablieren Sie einfache Governance-Regeln dazu, welche Inhalte in das Modell einfließen dürfen und wie veraltete Regeln entfernt werden. So reduzieren Sie das Risiko, dass Claude veraltete oder widersprüchliche Hinweise ausgibt – ein zentraler Punkt in regulierten Umgebungen.
Für Eskalation designen, nicht für Perfektion
Ein häufiger strategischer Fehler ist die Erwartung, Claude müsse alles beantworten können. Für Antwortqualität im Kundensupport ist es sinnvoller, die Grenzen explizit zu definieren: welche Themen Claude vollständig bearbeiten soll und welche bei hoher Unsicherheit geroutet oder eskaliert werden.
Aus Risikoperspektive sollten Sie Claude so konfigurieren, dass es mehrdeutige oder kritische Fragen (z. B. Rechtsstreitigkeiten, große B2B-Verträge) erkennt und mit einer kontrollierten Übergabe reagiert: das Anliegen zusammenfassen, benötigte Informationen erfassen und ein strukturiertes Briefing an eine Fachperson übergeben. So bleiben Konsistenz und Geschwindigkeit erhalten, ohne das Modell zum „Raten“ zu zwingen.
Ihre Teams auf KI-unterstützte Workflows vorbereiten
Die Einführung von Claude im Kundenservice verändert die Arbeit der Agent:innen: weniger suchen, mehr prüfen und bearbeiten; weniger Copy-Paste, mehr Urteilsvermögen. Wenn Sie diesen Mindset-Wandel nicht aktiv begleiten, riskieren Sie Unterauslastung oder Widerstand – selbst wenn die Technologie überzeugt.
Investieren Sie in Enablement, das speziell auf KI-unterstützten Kundenservice zugeschnitten ist: wie Claude-Vorschläge zu interpretieren sind, wann sie übersteuert werden sollten und wie Lücken zurück in die Wissensbasis gemeldet werden. Machen Sie deutlich, dass das Ziel konsistente, regelkonforme Antworten sind – nicht die Kontrolle einzelner Personen. So wird Claude zum gemeinsamen Qualitätsstandard und nicht zum Überwachungsinstrument.
Überlegt eingesetzt kann Claude aus inkonsistenten, erfahrungsabhängigen Antworten ein vorhersehbares, richtliniengesteuertes Kundenerlebnis machen – sei es durch Agent Assist oder gezielt abgegrenzte Automatisierung. Die eigentliche Arbeit liegt darin, Ihre Regeln zu klären, Wissen zu strukturieren und KI sinnvoll in Ihre Service-Workflows zu integrieren. Reruption verbindet tiefgehende Engineering-Expertise mit einem Co-Preneur-Mindset, um Teams genau dabei zu unterstützen: von den ersten Proofs of Concept bis hin zu produktionsreifen KI-Kundenservice-Lösungen. Wenn Sie prüfen, wie Sie Claude in Ihrer Support-Organisation einsetzen können, überprüfen wir gerne Ihren Ansatz und helfen Ihnen, ein Setup zu entwerfen, das unter Ihren realen Rahmenbedingungen funktioniert.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Einzelhandel bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Einen Claude-Systemprompt aufbauen, der Ihr Support-Playbook kodiert
Im Systemprompt verankern Sie Ihre Regeln für Antwortqualität: Tonalität, Compliance-Vorgaben, Eskalationsauslöser und Formatierungsstandards. Behandeln Sie ihn als Kern-Asset Ihres KI-Kundenservice-Setups – nicht als einen einmalig geschriebenen Absatz.
Beginnen Sie damit, Ihre Support-Guidelines in explizite Anweisungen zu übersetzen: wie begrüßt wird, wie Erklärungen aufgebaut sind, was offenzulegen ist und wann auf AGB oder Richtlinien zu verweisen ist. Fügen Sie Beispiele für „gute“ und „schlechte“ Antworten hinzu, damit Claude Ihre Best Practices spiegeln kann. Iterieren Sie auf Basis realer Tickets und QA-Feedback.
Beispiel Claude-Systemprompt (Auszug für Konsistenz im Kundenservice):
Sie sind ein Kundenservice-Assistent für <Unternehmen>.
Befolgen Sie immer diese Regeln:
- Stützen Sie Ihre Antworten NUR auf die bereitgestellte Wissensbasis und die Richtlinien.
- Wenn das Wissen keine Antwort enthält, sagen Sie, dass Sie es nicht wissen, und schlagen Sie vor, den Support zu kontaktieren.
- Machen Sie niemals kommerzielle Zusagen, die nicht ausdrücklich in den Richtlinien abgedeckt sind.
- Verwenden Sie einen klaren, ruhigen, professionellen Ton. Vermeiden Sie Umgangssprache.
- Fassen Sie Ihre Antwort am Ende immer in 2 Aufzählungspunkten zusammen.
- Bei Fragen zu Erstattung, Kündigung oder Vertrag zitieren Sie immer den relevanten Richtlinienabschnitt und nennen Sie ihn.
Wenn Richtlinien im Widerspruch stehen, wählen Sie die strengste anwendbare Regel und erklären Sie sie neutral.Erwartetes Ergebnis: Claude-Antworten sind vom ersten Tag an mit Ihrem Support-Playbook abgestimmt, und QA-Kommentare konzentrieren sich auf Edge Cases statt auf grundlegende Tonalität und Struktur.
Claude per Retrieval an Ihre Wissensbasis anbinden
Um Antworten konsistent und aktuell zu halten, binden Sie Claude über Retrieval-Augmented Generation (RAG) an Ihre bestehenden Wissens- und Richtliniendokumente an. Statt Fine-Tuning ruft das Modell zur Laufzeit relevante Artikel, Passagen oder Richtlinienabschnitte ab und nutzt diese als einzige Wahrheitsquelle.
Implementierungsschritte: Indizieren Sie Ihre FAQs, SOPs, AGB und Produktdokumente in einem Vektor-Store; bauen Sie eine Retrieval-Schicht, die eine Kundenanfrage nimmt, die 3–5 relevantesten Textsegmente findet und sie gemeinsam mit dem Gespräch in den Prompt einbettet. Weisen Sie Claude explizit an, nur auf Basis dieses abgerufenen Kontexts zu antworten.
Beispiel-Retrieval + Claude-Prompt (vereinfacht):
System:
Befolgen Sie die Support-Richtlinien des Unternehmens exakt. Verwenden Sie nur den <KONTEXT> unten.
Wenn die Antwort nicht in <KONTEXT> enthalten ist, sagen Sie, dass Sie es nicht wissen.
<KONTEXT>
{{top_knowledge_snippets_here}}
</KONTEXT>
Nutzer:
{{customer_or_agent_question_here}}Erwartetes Ergebnis: Antworten spiegeln durchgängig Ihre aktuellste Dokumentation wider, und Richtlinienänderungen werden automatisch wirksam, sobald die Wissensbasis aktualisiert wird.
Claude als Echtzeit-Antwortassistent für Agent:innen nutzen
Bevor Sie vollständig automatisieren, setzen Sie Claude in der Agentenoberfläche (CRM, Ticketing- oder Chat-Konsole) zum Verfassen von Antworten ein. Agent:innen tippen oder fügen die Kundenfrage ein; Claude generiert einen Antwortvorschlag basierend auf Richtlinien und Wissen; die Agent:innen prüfen, passen an und senden.
Halten Sie den Workflow schlank: ein Button „Antwort mit Claude erstellen“, der Ihren Backend-Service aufruft, der Retrieval durchführt und den Prompt sendet. Binden Sie Gesprächshistorie und zentrale Ticketfelder (Produkt, Tarif, Region) in den Prompt ein, damit Claude im Kontext antworten kann.
Beispiel-Prompt für Agent Assist:
System:
Sie helfen Support-Mitarbeitenden, konsistente, richtlinienkonforme Antworten zu verfassen.
Nutzen Sie den Kontext und die Richtlinien, um eine vollständige Antwort zu entwerfen, die der/die Agent:in versenden kann.
Kontext:
- Sprache der Kundin/des Kunden: Deutsch
- Kanal: E-Mail
- Produkt: Pro-Tarif
Richtlinien und Wissen:
{{retrieved_snippets}}
Gesprächsverlauf:
{{recent_messages}}
Aufgabe:
Formulieren Sie eine Antwort im Namen der/des Agent:in. Verwenden Sie einen ruhigen, professionellen Ton.
Wenn Informationen fehlen, listen Sie klar auf, was die/der Agent:in bei der Kundin/dem Kunden nachfragen sollte.Erwartetes Ergebnis: Agent:innen verbringen weniger Zeit mit Suchen und Formulieren von Grund auf, während Antwortqualität und Konsistenz im gesamten Team steigen.
Automatische Richtlinien- und Tonalitätsprüfungen vor dem Versand hinzufügen
Selbst sehr gute Agent:innen machen unter Druck Fehler. Nutzen Sie Claude als zweites Paar Augen: Führen Sie eine schnelle, kostengünstige Prüfung ausgehender Nachrichten (insbesondere E-Mails und Tickets) durch, um Richtlinienverstöße, fehlende Pflichtangaben oder unpassende Tonalität zu erkennen, bevor sie die Kund:innen erreichen.
Technisch können Sie beim Klick auf „Senden“ einen „QA-Check“ auslösen: Ihr Backend ruft Claude mit der formulierten Antwort plus relevanten Richtlinien auf und bittet um eine strukturierte Bewertung. Wenn Probleme gefunden werden, zeigen Sie eine kurze Warnung und einen Verbesserungsvorschlag an, den die/der Agent:in mit einem Klick übernehmen kann.
Beispiel-Prompt für QA-Check:
System:
Sie sind ein QA-Assistent, der Kundenservice-Antworten auf Richtlinieneinhaltung und Tonalität prüft.
Input:
- Antwortentwurf: {{agent_reply}}
- Relevante Richtlinien: {{policy_snippets}}
Aufgabe:
1) Listen Sie alle Richtlinienverstöße oder fehlenden Pflichtangaben auf.
2) Bewerten Sie den Ton (1–5) im Hinblick auf: ruhig, professionell, klar.
3) Falls Änderungen nötig sind, geben Sie eine verbesserte Version aus.
Geben Sie JSON mit folgenden Feldern aus:
- issues: []
- tone_score: 1–5
- improved_reply: "..."Erwartetes Ergebnis: Weniger Eskalationen und Compliance-Vorfälle bei minimaler zusätzlicher Reibung im Workflow der Agent:innen.
Umgang mit Sonderfällen mit Templates und Claude standardisieren
Viele Inkonsistenzen entstehen in Sonderfällen: Teil-Erstattungen, Ausnahmen, Altverträge oder gemischte Produkte. Dokumentieren Sie eine kleine Anzahl standardisierter Lösungsmuster und bringen Sie Claude bei, diese auszuwählen und anzupassen, statt jedes Mal neue Varianten zu erfinden.
Erstellen Sie Templates für häufige komplexe Szenarien (z. B. „Abonnementkündigung außerhalb der Widerrufsfrist“, „Garantieanspruch ohne Kaufbeleg“) und beschreiben Sie, wann welches Template anzuwenden ist. Stellen Sie Claude diese Informationen als strukturierte Daten zur Verfügung.
Beispiel-Ausschnitt für Anweisungen zu Sonderfällen:
System (Auszug):
Wir bearbeiten komplexe Fälle anhand der folgenden Muster:
Muster A: "Späte Kündigung, keine Erstattung"
- Bedingungen: Kündigungswunsch nach vertraglich festgelegter Frist; keine Sonderregelung.
- Lösung: Richtlinie erklären, Alternative anbieten (Pausierung, Downgrade), keine Erstattung.
Muster B: "Späte Kündigung, teilweise Kulanz-Erstattung"
- Bedingungen: Kund:in langjährig, hoher Customer-Lifetime-Value, erster Vorfall.
- Lösung: Richtlinie erklären, einmalige teilweise Erstattung als Kulanz anbieten.
Wählen Sie bei der Beantwortung das Muster, das zum Kontext passt, und passen Sie die Formulierung an.
Wenn kein Muster passt, empfehlen Sie eine Eskalation.Erwartetes Ergebnis: Sonderfälle werden konsistent und fair behandelt, bei gleichzeitig kontrollierter Flexibilität für wertvolle Kund:innen.
Konsistenz mit Vorher/Nachher-QA-Metriken messen
Um Wirkung nachzuweisen und Verbesserungen zu steuern, sollten Sie konkrete KPIs verfolgen, die mit Antwortkonsistenz verknüpft sind. Kombinieren Sie qualitative QA-Bewertungen mit operativen Kennzahlen.
Beispiele: Streuung der QA-Scores über Agent:innen hinweg, Anteil der Tickets, die Compliance-Prüfungen nicht bestehen, Re-Kontakt-Rate innerhalb von 7 Tagen zum selben Thema und durchschnittliche Bearbeitungszeit für richtlinienlastige Anfragen. Vergleichen Sie diese Metriken vor und nach der Claude-Einführung und führen Sie A/B-Tests durch, bei denen einige Queues oder Teams die KI-Unterstützung nutzen und andere nicht.
Erwartete Ergebnisse: Kund:innen erhalten seltener widersprüchliche Antworten; QA-Scores werden über Agent:innen hinweg gleichmäßiger; Re-Kontakt- und Eskalationsraten sinken bei richtliniengetriebenen Fällen um 10–30 %; und erfahrene Mitarbeitende gewinnen Zeit zurück, die sie von wiederkehrenden Fragen auf hochwertige Interaktionen verlagern können.
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Häufig gestellte Fragen
Claude reduziert Inkonsistenz, indem es für jede Antwort denselben, explizit definierten Satz an Regeln und Wissen durchsetzt. Anstatt dass jede Person Richtlinien unterschiedlich interpretiert oder die Wissensbasis auf eigene Art durchsucht, arbeitet Claude mit einem gemeinsamen Systemprompt und demselben Satz abgerufener Wissens- und Richtlinieninhalte.
In der Praxis bedeutet das, dass Claude Antwortentwürfe erstellen kann, die stets die richtigen Richtlinienabschnitte referenzieren, die vereinbarte Tonalität einhalten und für ähnliche Fälle standardisierte Lösungsmuster anwenden. Wird Claude als Agent-Assist oder QA-Checker eingesetzt, markiert es zudem Abweichungen, bevor Nachrichten die Kund:innen erreichen – und schließt so den Kreis bei Problemen mit der Antwortqualität.
Um Claude effektiv für konsistente Kundenservice-Antworten zu nutzen, benötigen Sie drei zentrale Bausteine: hinreichend saubere Richtlinien und Wissensartikel, Klarheit über gewünschte Tonalität und Eskalationsregeln sowie eine grundlegende technische Kapazität, um Claude in Ihr Helpdesk oder CRM zu integrieren.
Sie brauchen weder eine perfekte Wissensbasis noch ein komplettes Data-Science-Team. Nach unserer Erfahrung kann eine kleine, funktionsübergreifende Gruppe (Kundenservice, Operations, IT und Compliance) die Kernregeln und priorisierten Use Cases in wenigen Workshops definieren, während Entwickler:innen Retrieval und API-Integration umsetzen. Das KI-PoC-Angebot von Reruption ist genau auf diese frühe Phase ausgelegt: Wir prüfen die Machbarkeit, bauen einen funktionsfähigen Prototypen und machen Lücken in Ihren Inhalten sichtbar, die geschlossen werden müssen.
Für fokussierte Use Cases wie die Standardisierung von Antworten zu Erstattungen, Kündigungen oder Richtlinienanfragen können Sie innerhalb von 4–8 Wochen messbare Verbesserungen sehen. Ein typischer Zeitplan: 1–2 Wochen zur Abstimmung der Regeln für Antwortqualität und Zielprozesse, 1–2 Wochen für einen ersten Claude-basierten Prototyp (Agent Assist oder interne QA) und 2–4 Wochen Pilotbetrieb, um Daten zu sammeln sowie Prompts und Wissensabdeckung zu verfeinern.
Ein vollständiger Rollout über alle Kanäle und Regionen dauert in der Regel länger – abhängig von der Komplexität Ihrer Produkte und Ihrem regulatorischen Umfeld. Der schnellste Weg ist, mit einem eng abgegrenzten, wirkungsstarken Teil der Anfragen zu starten, zu validieren, dass Claude dort Ihre Regeln zuverlässig durchsetzt, und dann Schritt für Schritt zu erweitern.
Die Kosten setzen sich aus zwei Teilen zusammen: Implementierung und Nutzung. Zur Implementierung gehören Integrationsaufwand (Anbindung von Claude an Ihre Ticketing-/Chat-Systeme und die Wissensbasis), Prompt- und Richtliniendesign sowie der Pilotbetrieb. Die Nutzungskosten hängen von den API-Aufrufen ab – also davon, wie viele Konversationen oder QA-Checks Sie über Claude laufen lassen.
Der ROI ergibt sich typischerweise aus reduzierten Re-Kontakt- und Eskalationsraten, geringerem QA-Aufwand und einer schnelleren Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Unternehmen sehen häufig zweistellige prozentuale Rückgänge bei wiederholten Kontakten zu richtlinienlastigen Themen sowie deutliche Zeitgewinne für Senior-Agent:innen, die nicht mehr inkonsistente Antworten korrigieren müssen. Bei einem gut abgegrenzten Rollout ist es realistisch, dass sich das Projekt innerhalb von 6–18 Monaten amortisiert – insbesondere in mittel- bis hochvolumigen Support-Umgebungen.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zur Live-Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) prüfen wir zunächst, ob Claude Ihre spezifischen Support-Szenarien zuverlässig abdecken kann: Wir definieren den Use Case, wählen die passende Architektur, binden einen Ausschnitt Ihrer Wissensbasis an und bauen einen funktionsfähigen Prototypen – typischerweise als Agent-Assist- oder QA-Tool.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns in Ihr Team einbetten, um echte Ergebnisse zu liefern: Wir entwickeln Systemprompts, die Ihr Support-Playbook kodifizieren, integrieren Claude in Ihre bestehenden Tools und setzen die Governance und Metriken auf, um Antwortqualität in großem Maßstab nachhaltig zu sichern. Wir übergeben Ihnen nicht nur Folien – wir arbeiten in Ihrer GuV und in Ihren Systemen, bis der neue KI-gestützte Workflow live ist und messbare Verbesserungen bringt.
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