KI-Assistenten und Chatbots, die Ihre Daten verstehen

Wir bauen Assistenten, die Ihre Produkte, Ihre Prozesse und Ihre Sprache kennen. Für Kundensupport, interne Wissensbasen und automatisierte E-Mail-Bearbeitung. Mit Ihren Daten, in Ihrer Umgebung, DSGVO-konform.

Drei typische Einsatzfelder

1. Kundensupport-Bot mit echtem Kontext

Statt "Bitte wenden Sie sich an einen Mitarbeiter" liefert der Assistent konkrete Antworten aus Ihrem Handbuch, Ihrer Wissensdatenbank und Ihrem Ticket-Verlauf – mit Quellenangabe. Eskalation an Menschen erfolgt automatisch, wenn die Confidence niedrig ist oder Themen außerhalb des Scopes liegen.

2. Interner Wissensassistent

Ihre Mitarbeitenden fragen den Assistenten, statt zehn SharePoint-Ordner zu durchsuchen. "Wie ist die Reisekostenrichtlinie für Übernachtungen in München?" – Antwort kommt mit Link auf das Originaldokument. Onboarding-Zeit für neue Mitarbeitende sinkt drastisch.

3. Automatisierte E-Mail-Bearbeitung

Der Assistent klassifiziert Eingangs-E-Mails, erstellt Antwortentwürfe und legt strukturierte Daten in Ihrem CRM/ERP an. Mitarbeitende prüfen und senden – statt selbst zu tippen.

Was uns von ChatGPT & Co. unterscheidet

AspektGenerisches ChatGPTL3D1 Custom Assistant
Kennt Ihre DatenNeinJa – per RAG
Antwort mit QuellenangabeSeltenPflicht
DatenhoheitOpenAI / USAIhre Cloud / on-prem
Integration in Ihre ToolsBegrenztVolle Integration
Anpassbare GuardrailsNeinJa
AuditierbarkeitNeinVollständig

Tech-Stack

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zu ChatGPT?

Unsere Assistenten kennen Ihre Daten, halten sich an Ihre Richtlinien und integrieren sich in Ihre Systeme. ChatGPT ist ein generisches Werkzeug.

Wie wird der Assistent mit unseren Daten trainiert?

Über RAG (Retrieval Augmented Generation): Ihre Dokumente werden indexiert, der Assistent ruft sie zur Laufzeit ab und antwortet kontextgenau. Daten bleiben bei Ihnen.

Wie lange dauert die Umsetzung?

Erste produktive Version typisch nach 4-8 Wochen.

Auf welchen Modellen läuft das?

GPT-4o, Claude 3.5, Gemini, Llama 3, Mistral, Qwen – je nach Use Case. Auch on-premise möglich.

Wie verhindern wir Halluzinationen?

Quellenangabe pro Antwort, Confidence-Schwellwerte, Guardrails gegen Out-of-Scope-Themen, regelmäßige Evaluation gegen einen Test-Datensatz.

Welche Fragen soll Ihr Assistent beantworten?

Erzählen Sie uns in 30 Minuten von Ihrem Use Case. Wir geben Ihnen offen Auskunft, was technisch heute möglich ist – und was nicht.

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