Verhindern Sie, dass Tickets mit geringem Wert den Support verstopfen: Nutzen Sie ChatGPT für automatisches Triage
Kundenservice-Teams ertrinken in einfachen Tickets wie Passwort-Resets, Anfragen zum Bestellstatus und FAQ-Fragen, die von Anfang an keinen Mitarbeitenden gebraucht hätten. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT einsetzen, um Anfragen mit geringem Wert automatisch zu triagieren, zu beantworten und zu routen, damit sich Ihr Team auf komplexe, geschäftskritische Kundenprobleme konzentrieren kann. Sie erhalten einen strategischen Überblick plus konkrete Umsetzungsempfehlungen, die Sie sofort anwenden können.
Inhalt
Die Herausforderung: Nicht triagierte Tickets mit geringem Wert
Die meisten Kundenservice-Teams werden mit Tickets mit geringem Wert überschwemmt, für die es von Anfang an keinen Menschen gebraucht hätte: Passwort-Zurücksetzungen, Fragen zum Bestellstatus, einfache How-to-Anleitungen. Weil diese Anfragen per E-Mail, Chat und Webformular ohne intelligentes Triage eintreffen, landen sie in denselben Warteschlangen wie komplexe Probleme. Mitarbeitende verschwenden Zeit damit, Tickets zu öffnen, zu lesen und zu schließen, die in Sekunden automatisch hätten gelöst werden können.
Traditionelle Ansätze wie statische FAQs, starre IVR-Menüs oder einfache regelbasierte Chatbots reichen nicht mehr aus. Kundinnen und Kunden erwarten eine natürliche, dialogorientierte Unterstützung, die Kontext versteht und Variationen in der Problembeschreibung verarbeiten kann. Hart codierte Flows brechen zusammen, sobald sich Produkte ändern, Richtlinien aktualisiert werden oder Kundinnen und Kunden ihr Anliegen anders formulieren. Das Ergebnis ist entweder manuelles Triage durch Menschen oder ein derart schlechtes Erlebnis, dass Self-Service komplett umgangen und direkt ein Agent kontaktiert wird.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Wenn nicht triagierte Tickets mit geringem Wert Ihre Warteschlangen verstopfen, steigen die Erstreaktionszeiten, SLAs geraten ins Wanken und die Kundenzufriedenheit sinkt. Kundinnen und Kunden mit hohem Wert warten länger hinter einem Rückstau aus einfachen Anfragen. Ihre am besten qualifizierten Mitarbeitenden verbringen ihre Zeit mit Copy-Paste-Antworten statt mit komplexer Fehleranalyse, Upselling-Möglichkeiten oder für die Kundenbindung kritischen Fällen. Die Kosten pro Ticket steigen, während der strategische Wert Ihrer Kundenservice-Organisation sinkt.
Diese Herausforderung ist sehr real, aber auch sehr gut lösbar. Mit modernen Large Language Models wie ChatGPT können Sie Routineanfragen automatisch verstehen, klassifizieren und lösen, bevor sie einen Agenten erreichen. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-first-Workflows statische FAQs und manuelles Triage durch dynamischen, dialogorientierten Self-Service ersetzen können. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens finden Sie praktische Hinweise, wie Sie ChatGPT-basiertes Triage so konzipieren, ausrollen und skalieren, dass Tickets mit geringem Wert gar nicht erst in Ihre Warteschlangen gelangen – ohne Abstriche beim Kundenerlebnis.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s praktischer Arbeit beim Aufbau KI-gestützter Kundenservice-Lösungen ist unsere Sicht klar: Der größte Hebel zur Reduktion des Support-Volumens ist nicht eine weitere FAQ-Seite, sondern intelligentes ChatGPT-basiertes Triage und Self-Service. Richtig implementiert kann ChatGPT eingehende Nachrichten lesen, Intentionen verstehen und das Anliegen entweder sofort lösen oder an die richtige Stelle weiterleiten – und so ein chaotisches Postfach voller Tickets mit geringem Wert in einen kontrollierten, automatisierten Flow verwandeln.
In Flows denken, nicht nur an ein Chatbot-Widget
Der häufige Fehler ist, ChatGPT wie einen etwas besseren Chatbot auf Ihrer Website zu behandeln. Für nicht triagierte Tickets mit geringem Wert ist es deutlich effektiver, in End-to-End-Flows zu denken: vom Moment, in dem eine Kundin oder ein Kunde eine Frage hat, über Kanäle wie E-Mail, Chat oder Formulare bis hin zur vollständigen Self-Service-Lösung oder intelligenten Weiterleitung. ChatGPT wird zum „Gehirn“, das versteht, was der Kunde möchte – nicht nur zu einem Frontend-Widget.
Strategisch bedeutet das, jeden häufigen Anfragetyp mit geringem Wert – Passwort-Resets, Bestellstatus, Kontoaktualisierungen – einem klaren, automatisierten Bearbeitungspfad zuzuordnen. Manche Flows führen zu einer Self-Service-Aktion, andere zu einer Wissensdatenbank-Antwort und nur der Rest zu einer Übergabe an einen Agenten. Wenn Ihr Führungsteam in Flows denkt, können Sie die volumenstärksten Pfade zuerst priorisieren und echte Volumenreduktion messen statt abstraktes Chatbot-Engagement.
Mit einem schmalen, messbaren Use-Case-Portfolio starten
Der Versuch, „alles zu automatisieren“ ist von Tag eins an ein Rezept für Enttäuschung. Ein besserer Ansatz ist, den Einsatz von ChatGPT im Kundenservice bewusst auf die 5–10 häufigsten Intentionen mit geringem Wert zu begrenzen und diese außergewöhnlich gut funktionieren zu lassen. Das reduziert organisatorisches Risiko, vereinfacht Governance und verschafft Ihrem Team schnelle Erfolge.
Aus strategischer Sicht sollten Sie klare Eintritts- und Austrittskriterien definieren: Welche Intentionen übernimmt ChatGPT vollständig, für welche erstellt es Antwortentwürfe für Mitarbeitende, und welche müssen immer an eine Person gehen? Stimmen Sie dieses Portfolio mit Ihren Kostentreibern und SLA-Schmerzpunkten ab. Das Management kann dann konkrete Deflection-KPIs verfolgen und auf Basis von Evidenz – nicht Hype – entscheiden, wann der Scope erweitert wird.
Human Handover als First-Class-Bestandteil designen
Für echte Akzeptanz müssen sowohl Kundinnen und Kunden als auch Mitarbeitende dem System vertrauen. Das erfordert ein robustes Human-in-the-Loop-Design. Strategisch sollten Sie davon ausgehen, dass ein gewisser Prozentsatz der Tickets eine:n Agent:in benötigt, und die Rolle von ChatGPT als intelligente Eingangstür und Assistent definieren – nicht als vollständigen Ersatz.
Das bedeutet, klare Eskalationsregeln festzulegen: Welche Risikoniveaus, Kundensegmente oder Schlüsselwörter sollen eine Übergabe an einen Menschen auslösen? Wie soll ChatGPT das Gespräch zusammenfassen, damit Agents schnell reagieren können? Ein gut gestalteter Handover reduziert Frustration und sorgt dafür, dass Mitarbeitende ChatGPT als hilfreichen Kollegen sehen, der das repetitive Lesen und Formulieren übernimmt – nicht als Black Box, die ihre Arbeit untergräbt.
Ihre Organisation auf KI-first-Kundenservice vorbereiten
Die Einführung von KI-Triage mit ChatGPT ist ebenso sehr eine organisatorische Veränderung wie eine technische. Kundenservice-Verantwortliche sollten ihre Teams auf neue Rollen vorbereiten: weniger manuelles Triage, mehr Ausnahmebearbeitung, Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung von Prompts und Workflows. Ihre KPIs können sich ebenfalls verschieben – weg von reiner Bearbeitungszeit hin zu einer Mischung aus Deflection-Rate, CSAT für automatisierte Antworten und Time-to-Resolution für komplexe Fälle.
Auf der Readiness-Seite brauchen Sie klare Verantwortlichkeiten zwischen IT, Operations und Legal/Compliance. Entscheiden Sie, wer Intentionen definiert, wer Inhalte und Wissensdatenbanken pflegt und wer über Datennutzung und Datenschutz entscheidet. Behandeln Sie ChatGPT als strategische, gemeinsame Fähigkeit – nicht als Nebenprojekt, das einer engagierten Teamleitung „gehört“.
Risiken mit Guardrails steuern, nicht mit Totalverboten
Bedenken hinsichtlich Halluzinationen, Tonalität und Compliance sind legitim – aber KI im Kundenservice komplett zu blockieren, ist langfristig meist riskanter. Wettbewerberinnen und Wettbewerber ziehen vorbei, und Ihre Mitarbeitenden verbringen weiter Zeit mit vermeidbarer Arbeit. Klüger ist es, Guardrails zu definieren: Was ChatGPT autonom beantworten darf, wo es auf strukturierte Daten zurückgreifen muss und wann eine Eskalation zwingend ist.
Für Tickets mit geringem Wert können Sie autonome Antworten auf Themen beschränken, die durch freigegebene Wissensdatenbank-Inhalte oder durch faktische Daten aus Ihren Systemen (z. B. Bestellstatus) gedeckt sind. Alles andere wird zu einem Entwurf für die menschliche Prüfung. Dieser risikobasierte Ansatz ermöglicht es Ihnen, den Großteil der Effizienzgewinne zu realisieren und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Interaktionen zu behalten.
Bewusst eingesetzt kann ChatGPT für nicht triagierte Tickets mit geringem Wert Ihren Support von reaktiver Postfachverwaltung hin zu proaktivem, KI-first-Service-Design transformieren. Indem Sie sich auf ein klares Use-Case-Portfolio, starke Handover-Muster und risikobewusste Guardrails fokussieren, können Sie einen substanziellen Teil des Volumens ablenken, ohne das Vertrauen der Kundinnen und Kunden zu gefährden. Reruption hat Organisationen geholfen, in Wochen statt Jahren von Folienkonzepten zu funktionierenden KI-Triage-Flows zu kommen – wenn Sie einen ähnlichen Schritt erwägen, sprechen wir gerne über konkrete Szenarien und entwickeln einen Weg, der zu Ihrem Team und Ihren Systemen passt.
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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.
Intent-Classifier für eingehende Tickets mit ChatGPT aufbauen
Beginnen Sie damit, ChatGPT als Intent-Classifier für alle eingehenden Tickets zu verwenden – kanalunabhängig. Ziel ist, dass jede E-Mail, jede Chat-Nachricht und jede Formularanfrage automatisch mit einer standardisierten Intention wie „Passwort zurücksetzen“, „Bestellstatus“, „Frage zur Rechnung“ oder „Hilfe bei Produktnutzung“ gekennzeichnet wird. Das ist die Grundlage für Routing und Automatisierung.
Eine einfache Implementierung erfolgt über eine Integration zwischen Ihrem Helpdesk (z. B. Zendesk, Freshdesk, ServiceNow) und der ChatGPT-API. Für jedes neue Ticket senden Sie Betreff, Inhalt und ausgewählte Metadaten an ChatGPT mit der strikten Anweisung, genau ein Intent-Label aus einer vordefinierten Liste zurückzugeben.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie sind ein Klassifizierer für Kundenservice-Tickets.
Sie erhalten den vollständigen Text einer Kundenanfrage.
Sie MÜSSEN genau eines der folgenden Intent-Labels zurückgeben:
- PASSWORD_RESET
- ORDER_STATUS
- CHANGE_DELIVERY
- INVOICE_REQUEST
- PRODUCT_HOWTO
- OTHER_COMPLEX
Beispiel für eine Nutzer-Nachricht:
Betreff: Ich kann mich nicht mehr in mein Konto einloggen
Text: Hallo, ich habe mein Passwort vergessen und kann mich nicht mehr einloggen. Können Sie mir helfen?
Erwartete Ausgabe:
PASSWORD_RESETWenn dies zuverlässig läuft, konfigurieren Sie in Ihrem Helpdesk automatische Routing-Regeln auf Basis des Intent-Labels: Einige Tickets gehen direkt in automatisierte Flows, andere in spezifische Warteschlangen und nur komplexe in Queues für Senior-Agents.
Geführte Self-Service-Flows für die wichtigsten Intents mit geringem Wert erstellen
Für die 3–5 volumenstärksten Intentionen mit geringem Wert sollten Sie ChatGPT-gestützte Self-Service-Flows gestalten, die das Problem ohne Mitarbeitende lösen. Typische Kandidaten sind Passwort-Resets, Bestellstatus-Abfragen, Rechnungsdownloads und einfache Konfigurationsanleitungen.
Technisch verbinden Sie ChatGPT hierfür über APIs mit Ihren internen Systemen. Beispiel für den Bestellstatus:
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie sind ein Assistent für Bestellstatus. Wenn die Nutzerin oder der Nutzer eine Bestellnummer
oder E-Mail-Adresse angibt, rufen Sie das Tool `get_order_status` auf.
Beantworten Sie die Anfrage anschließend in klarer, freundlicher Sprache.
Wenn Sie keine Bestellung finden, fragen Sie nach weiteren Details und eskalieren Sie dann.
Tool-Definition (Pseudo):
get_order_status(order_id oder email) - gibt Status, ETA, tracking_link zurück
Konversationsausschnitt:
Nutzer: Wo ist meine Bestellung #458921?
Assistent (intern): Ruft get_order_status mit 458921 auf
Assistent: Ich habe Ihre Bestellung #458921 gefunden. Sie ist unterwegs und wird voraussichtlich am Donnerstag zugestellt.
Sie können sie hier verfolgen: <tracking_link>Konfigurieren Sie Ihr Web-Widget oder Portal so, dass Nutzerinnen und Nutzer bei Auswahl von „Meine Bestellung verfolgen“ in diesen geführten Flow einsteigen. Messen Sie die Abschlussquote und den Prozentsatz der Sitzungen, die enden, ohne dass ein Ticket erstellt wird.
ChatGPT zum Verfassen von Antwortentwürfen für verbleibende Tickets mit geringem Wert nutzen
Nicht jedes Ticket mit geringem Wert lässt sich sofort vollständig automatisieren. Für jene, die weiterhin einen menschlichen Touch benötigen, nutzen Sie ChatGPT als Agent Copilot, der das Ticket liest, relevante Wissensdatenbank-Einträge heranzieht und einen Antwortvorschlag für die Mitarbeitenden formuliert.
Binden Sie in Ihre Ticket-Ansicht einen Button „Mit KI entwerfen“ ein. Das Backend ruft ChatGPT mit dem Ticketinhalt und Links zu relevanten internen Artikeln auf und liefert eine vorgeschlagene Antwort in der Tonalität Ihrer Marke zurück.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie sind ein Kundenservice-Copilot. Schreiben Sie kurze, freundliche E-Mail-Antworten
im Stil von <Unternehmen>. Verwenden Sie die bereitgestellten Wissensdatenbank-Auszüge.
Wenn Informationen fehlen, schlagen Sie Rückfragen vor, die die oder der Agent stellen kann.
Eingaben:
- Tickettext
- Relevante Wissensdatenbank-Auszüge
Ausgabe:
- E-Mail-Betreff
- E-Mail-TextSchulen Sie Ihre Mitarbeitenden darin, diese Entwürfe schnell zu prüfen und freizugeben. Messen Sie, wie sich dadurch die Bearbeitungszeit für repetitive Fälle reduziert und wie neue Formulierungen und Randfälle zurück in Ihren Automatisierungs-Backlog fließen.
Ticket-Zusammenfassungen und Priorisierung automatisieren
Auch wenn ein Ticket an eine:n Agent:in gehen muss, können Sie die Bearbeitungszeit verkürzen, indem Sie eine von ChatGPT generierte Zusammenfassung und eine Prioritätsbewertung bereitstellen. Zusammenfassungen helfen Mitarbeitenden, sich in wenigen Sekunden zu orientieren, während Prioritätslabels sicherstellen, dass dringende oder wertvolle Anliegen zuerst bearbeitet werden.
Für jedes neue Ticket rufen Sie ChatGPT mit dem vollständigen Gesprächsverlauf auf und lassen sich eine kurze Zusammenfassung, die erkannte Stimmung und eine Prioritätskategorie gemäß Ihren Regeln ausgeben. Speichern Sie diese als benutzerdefinierte Felder in Ihrem Helpdesk.
Beispiel für einen System-Prompt:
Fassen Sie dieses Support-Ticket in 2 Sätzen zusammen.
Geben Sie anschließend Folgendes aus:
- sentiment: POSITIVE | NEUTRAL | NEGATIVE
- priority: LOW | MEDIUM | HIGH basierend auf:
* HIGH: Ausfall, Zahlungsprobleme, VIP-Kunde, rechtliches Risiko
* MEDIUM: Bestellprobleme, moderate Beschwerden
* LOW: allgemeine Fragen, Feedback, geringfügige Themen
Geben Sie ausschließlich JSON zurück.Nutzen Sie diese Felder, um Warteschlangen zu sortieren, Alerts für Tickets mit hoher Priorität auszulösen und Tickets mit niedriger Priorität und geringem Wert in KI-unterstützte Queues zu routen, in denen Mitarbeitende sie gebündelt bearbeiten können.
Prompts und Wissen kontinuierlich anhand realer Tickets verfeinern
Eine ChatGPT-Einführung ist kein „Set-and-Forget“-Projekt. Um Genauigkeit und Deflection-Raten zu halten, brauchen Sie einen Feedback-Loop zwischen realen Tickets, Ihrem Prompt-Design und Ihrer Wissensdatenbank. Benennen Sie eine:n interne:n Verantwortliche:n oder ein kleines Team, das regelmäßig fehlklassifizierte Intentionen, schlechte automatisierte Antworten und häufige Agenten-Korrekturen an KI-Entwürfen überprüft.
Operativ kann dies wie eine wöchentliche „KI-Sprechstunde“ aussehen:
- Export einer Stichprobe von Tickets, bei denen Kundinnen oder Kunden den Support nach Nutzung des Self-Service erneut kontaktiert haben.
- Analyse, welche Intentionen falsch erkannt oder welche Antworten unvollständig waren.
- Aktualisierung der Wissensdatenbank und Prompts mit klareren Anweisungen und Beispielen.
- Erneutes Testen mit denselben Tickets, um verbesserte Performance sicherzustellen.
Mit der Zeit verschiebt dieser kontinuierliche Verbesserungsprozess immer mehr Tickets mit geringem Wert aus der Kategorie „durch Mitarbeitende bearbeitet“ in die Kategorie „vollständig automatisiert“.
Deflection und Qualität mit klaren, KI-spezifischen KPIs messen
Um den Nutzen zu belegen und Investitionen zu steuern, sollten Sie eine kleine Anzahl an KPIs definieren, die speziell auf Ihr KI-gestütztes Ticket-Triage zugeschnitten sind. Mindestens sollten Sie messen: den Prozentsatz automatisch gelöster Tickets, den Prozentsatz ohne manuelles Triage gerouteter Tickets, die Bearbeitungszeitreduktion für Tickets mit geringem Wert und den CSAT für KI-bearbeitete Interaktionen.
Richten Sie Dashboards (in Ihrem Helpdesk oder BI-Tool) ein, die Zeiträume vor und nach Einführung von ChatGPT nach Intention segmentiert vergleichen. So könnten Sie zum Beispiel feststellen, dass Tickets zum „Bestellstatus“ innerhalb von drei Monaten 70–80 % vollständige Self-Service-Lösungsquote erreichen, während „Produkt-How-to“-Tickets sich bei 40–50 % Automatisierung einpendeln und durch KI-gestützte Entwürfe dennoch deutlich besser unterstützt werden.
Typische Zielgrößen für eine gut umgesetzte Implementierung liegen bei 20–40 % Deflection von Tickets mit geringem Wert innerhalb von 3–6 Monaten, 30–50 % kürzerer Bearbeitungszeit für verbleibende einfache Fälle und messbaren Verbesserungen der Erstreaktionszeit für komplexe Tickets, da die Warteschlangen entlastet werden.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT eignet sich besonders für strukturierte, repetitive Anfragen, bei denen die Antwort aus klaren Regeln, einer Wissensdatenbank oder bestehenden Systemen abgeleitet werden kann. Häufige Beispiele sind:
- Passwort-Zurücksetzungen und Login-Hilfe (oft durch Begleitung in bestehenden Flows)
- Fragen zu Bestellstatus und Lieferung über eine Integration mit Ihrem Bestellsystem
- Rechnungskopien, Adressänderungen oder Abonnementinformationen
- Einfache Produktanleitungen und How-to-Fragen
Für diese Kategorien kann ChatGPT die Anfrage entweder vollständig im Self-Service lösen oder eine hochwertige Antwort für eine:n Agent:in vorbereiten – und so die Zeit für Tickets mit geringem Wert drastisch reduzieren.
Die Zeitpläne hängen von Ihrer Systemlandschaft und Ihrem Anspruch ab, aber ein fokussierter erster Rollout dauert in der Regel Wochen, nicht Monate. Ein typischer Fahrplan sieht so aus:
- Woche 1: Identifikation der wichtigsten Intentionen mit geringem Wert, Mapping der aktuellen Flows, Definition von Erfolgskennzahlen.
- Wochen 2–3: Implementierung von ChatGPT-basierter Intent-Klassifikation und grundlegenden Routing-Regeln; Rollout eines internen Agent-Copilots für einen Ticket-Subset.
- Wochen 3–6: Aufbau von 1–3 vollständig automatisierten Flows (z. B. Bestellstatus, Rechnungskopie), Integration mit Backend-Systemen und Start eines kontrollierten Rollouts.
Weitere, fortgeschrittene Automatisierung und die Abdeckung zusätzlicher Intentionen können anschließend schrittweise ergänzt werden. Das KI-PoC-Angebot von Reruption ist darauf ausgelegt, die Machbarkeit zu validieren und innerhalb dieses Zeitrahmens einen funktionierenden Prototyp zu liefern.
Sie brauchen kein großes KI-Lab, aber einige Kernkompetenzen sind wichtig. Auf der technischen Seite benötigen Sie Zugriff auf Entwickler:innen oder Integrationsspezialist:innen, die ChatGPT-APIs mit Ihrem Helpdesk, CRM und Ihren Kernsystemen verbinden können. Auf der Business-Seite brauchen Sie eine:n Product Owner im Kundenservice, die oder der Workflows, Schmerzpunkte und KPIs versteht.
Zusätzlich sollte jemand für Prompt-Engineering und die Qualität der Wissensdatenbank verantwortlich sein – diese Person verfeinert Prompts, kuratiert Beispiele und stellt sicher, dass automatisierte Antworten zu Ihren Richtlinien und Ihrer Tonalität passen. Mit dieser Kombination, ergänzt um externe Unterstützung bei Architektur und Best Practices, können die meisten Organisationen einen KI-gestützten Support-Stack effektiv betreiben und weiterentwickeln.
Realistische Ergebnisse hängen von Ihrem Ausgangspunkt und Ihrem Ticket-Mix ab, aber bei Organisationen mit einem hohen Anteil repetitiver Anfragen sieht man häufig:
- 20–40 % Reduktion der Tickets mit geringem Wert, die Mitarbeitende erreichen, innerhalb von 3–6 Monaten.
- 30–50 % kürzere Bearbeitungszeit für verbleibende einfache Tickets durch KI-gestützte Entwürfe und Zusammenfassungen.
- Spürbare Verbesserungen der Erstreaktionszeit für komplexe Fälle, da die Warteschlangen weniger überlastet sind.
Auf der Kostenseite ergeben sich Einsparungen durch weniger Agentenstunden für repetitive Arbeit und die Möglichkeit, Volumenwachstum ohne proportionalen Personalaufbau aufzufangen. Zusätzliche Vorteile zeigen sich häufig in höheren CSAT- und NPS-Werten, da Kundinnen und Kunden einfache Anliegen sofort lösen können, statt hinter vermeidbaren Tickets warten zu müssen.
Reruption arbeitet als Co-Preneur und integriert sich in Ihr Team, um reale KI-Lösungen zu konzipieren und umzusetzen – nicht nur Foliensätze. Für nicht triagierte Tickets mit geringem Wert starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC für 9.900 €: Wir definieren den konkreten Use Case (z. B. Intent-Klassifikation plus 1–2 automatisierte Flows), validieren die technische Machbarkeit in Ihren Systemen und liefern einen funktionierenden Prototyp inklusive Performance-Kennzahlen und Produktionsplan.
Darauf aufbauend unterstützen wir Sie mit praxisnaher KI-Entwicklung, Integration und Enablement – wir verbinden ChatGPT mit Ihrem Helpdesk und Ihren Backend-Systemen, designen Prompts und Guardrails und coachen Ihr Kundenservice-Team im Betrieb und in der Weiterentwicklung der neuen Workflows. Unser Fokus liegt darauf, KI-first-Fähigkeiten direkt in Ihrer Organisation aufzubauen, sodass Sie Automatisierung und Triage kontinuierlich ausweiten können.
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