Welche Anliegen eurer Kunden kann AI lösen, statt sie weiterzuleiten?

Gelöst heißt: erledigt im System, nicht nette Antwort im Chat. Für Service-Organisationen mit hohem Anfragevolumen und gewachsenen Systemen, in denen ein Bot schon antwortet und am Ende doch ein Mensch den Vorgang abschließt.

Acht Bausteine für AI Assistance & Customer Service.

Jeder löst ein Problem für sich. Zusammen ergeben sie den Weg: klären, was sich lohnt, bauen, was fehlt, und betreiben, was läuft.

Design

AI Interaction Discovery
Problem
Welche eurer Kundeninteraktionen kann AI wirklich übernehmen? Und wo lohnt es sich anzufangen?
Lösung
Wir gehen eure Kundeninteraktionen durch, rechnen je Fall den Business Case und ziehen die Automatisierungsgrenze, schriftlich.
Priorisierte Use-Case-Landkarte an der Kundenschnittstelle
Business Case je Anwendungsfall
Automatisierungsgrenze, Datenlage-Check und Zielarchitektur
ca. 3 bis 4 Wochen
Welche eurer Kundeninteraktionen kann AI wirklich übernehmen? Und wo lohnt es sich anzufangen?
Pilot-to-Production Check
Problem
Warum kommt euer AI-Pilot nicht in den Echtbetrieb? Und lässt er sich noch retten?
Lösung
Wir prüfen euren Piloten in fünf Feldern: Sicherheit, Integration, Governance, Wirkungsmessung und AI-Act-Konformität.
Betriebsreife-Bewertung über fünf Prüffelder
Sanierungsfahrplan oder eine begründete Stopp-Empfehlung
Maßnahmenliste, nach Aufwand sortiert
ca. 2 bis 3 Wochen
Warum kommt euer AI-Pilot nicht in den Echtbetrieb? Und lässt er sich noch retten?

Build

Conversational Product Advisors
Problem
Wie wird aus eurer Website ein Berater, der versteht, führt und verkauft?
Lösung
Wir bauen einen beratenden Assistenten auf euren Produkten, Tarifen und Daten, mit Zugriff auf eure Systeme, nicht auf eine Kopie.
Beratender Assistent auf euren Produkten und Tarifen
Anbindung an eure Bestandssysteme
Ausbaustufen: Bild- und Spracheingabe, Abschluss aus dem Dialog
ca. 8 Wochen
Wie wird aus eurer Website ein Berater, der versteht, führt und verkauft?
Guided Selling & CPQ
Problem
Wie finden eure Kunden im erklärungsbedürftigen Sortiment sicher zum richtigen Produkt?
Lösung
Wir bauen die geführte Beratung auf eurer Varianten- und Preislogik und übergeben am Ende an Vertrieb oder Checkout.
Geführte Beratung für konfigurierbare Sortimente
Anbindung an Konfigurator oder CPQ: Varianten, Preis, Angebot
Übergabe an Vertrieb oder Checkout
ca. 6 Wochen
Wie finden eure Kunden im erklärungsbedürftigen Sortiment sicher zum richtigen Produkt?
Automated Case Resolution
Problem
Welche Serviceanliegen kann AI selbst erledigen? So, dass am Ende etwas gelöst ist, nicht nur beantwortet?
Lösung
Wir bauen Einordnung und Abschluss direkt in eurem Bestandssystem, dazu die Assistenz für eure Service-Mitarbeitenden.
Einordnung und Self-Service-Abschluss im Bestandssystem
Assistenz für eure Service-Mitarbeitenden
Abgrenzung, welche Fälle der Assistent abschließt und welche an euer Team gehen
ca. 8 Wochen
Welche Serviceanliegen kann AI selbst erledigen? So, dass am Ende etwas gelöst ist, nicht nur beantwortet?
Digital Human Experiences
Problem
Wie gebt ihr eurer Marke ein Gesicht, das rund um die Uhr berät, online wie vor Ort?
Lösung
Wir bauen den fotorealistischen Berater im Markenauftritt und richten ihn je Kanal und Standort betriebsfertig ein.
Fotorealistischer AI-Berater im Markenauftritt
Ausspielung über Web, Messe und Beratungspunkt vor Ort
Betriebsfertige Einrichtung je Standort
ca. 8 Wochen
Wie gebt ihr eurer Marke ein Gesicht, das rund um die Uhr berät, online wie vor Ort?
AI Knowledge Foundation
Problem
Woher weiß eure AI verlässlich das Richtige? Und wie bleibt dieses Wissen aktuell?
Lösung
Wir bauen die Wissensarchitektur, aus der eure Assistenten antworten, schließen sie an eure Systeme an und legen fest, wie das Wissen aktuell bleibt.
RAG- und Wissensarchitektur
Anbindung an CRM, ERP, Ticketing und PIM
Prozesse für Qualität und Aktualität der Inhalte
ca. 4 bis 6 Wochen
Woher weiß eure AI verlässlich das Richtige? Und wie bleibt dieses Wissen aktuell?

Operate

AI Operations & Governance
Problem
Wer hält eure AI im Alltag verlässlich am Laufen, konform und nachweisbar?
Lösung
Wir betreiben eure Assistenten mit festen Reaktionszeiten, überwachen den Betrieb und berichten monatlich, was passiert ist.
Feste Reaktionszeiten, laufende Überwachung, lückenlose Protokolle
Bericht jeden Monat über Verfügbarkeit und Vorfälle
Übergabe an euer Team, wo menschliches Urteil zählt
Start in ca. 2 bis 3 Wochen, dann laufend
Wer hält eure AI im Alltag verlässlich am Laufen, konform und nachweisbar?

Wir bauen keine Chatbots. Wir bauen Berater, die abschließen.

Beratende Assistenten und Digital Humans haben wir gebaut und im Betrieb, im Store und auf der Website. Sie beraten auf euren Produkten und schließen den Vorgang im Bestandssystem ab; das löst das Anliegen des Kunden und entlastet euer Team. Wo AI nicht übernehmen soll, ziehen wir die Grenze vorher, schriftlich, und betreiben, was wir bauen, mit festen Reaktionszeiten.

Avatar, Sprache und Modell vom Markt, der Zusammenbau von uns.

Verstehen: Sprachmodelle von OpenAI; Wissen aus euren Systemen per RAG, Abläufe in Dify
Sprechen und Zeigen: Stimme von ElevenLabs, 3D-Avatar von UneeQ, wo ein Digital Human gewünscht ist
Anschluss: CRM, ERP, Ticketing und PIM; Abschluss im Bestandssystem
Bauen: Eigenentwicklung mit TypeScript und Node.js; Claude Code