Wir sehen uns an, wo sich Ihr Team wiederholt: dieselben Fragen, dasselbe Abtippen, dieselbe Zusammenfassung. Die Kandidaten werden nach Volumen, Fehlertoleranz und Messbarkeit bewertet — inklusive einer klaren Aussage dort, wo KI das falsche Werkzeug ist.
Wir sammeln das Material, aus dem das System antworten soll: Produktdaten, Richtlinien, frühere Tickets, Handbücher, Verträge. Die Inhalte werden bereinigt, segmentiert, als Embeddings indexiert und an einen Aktualisierungsprozess gehängt, damit die Wissensbasis nicht unbemerkt veraltet.
Innerhalb weniger Wochen steht ein lauffähiger Prototyp, der echte Fragen aus Ihren echten Inhalten beantwortet — keine Präsentation. Nur der Test am eigenen Material zeigt zuverlässig, wo das Modell stark ist und wo das Retrieval nachgeschärft werden muss.
Wir erstellen ein Evaluationsset aus Fragen mit bekannter Antwort sowie Fällen, die das System verweigern muss, und messen jede Prompt-Änderung dagegen. Leitplanken begrenzen den Themenraum, verhindern die Preisgabe interner Details und zwingen das Modell, Unwissen einzugestehen statt zu erfinden.
Der Assistent wird dort angebunden, wo die Arbeit stattfindet: Website-Chat, WhatsApp oder Instagram, ein internes Dashboard oder ERP und Helpdesk über deren Schnittstellen. Wir starten mit engem Themenumfang und weiten ihn aus, sobald die Protokolle sauber aussehen.
Konversationen, Eskalationen, Verweigerungen und Token-Kosten werden protokolliert und regelmäßig ausgewertet; erkannte Lücken fließen direkt in Wissensbasis und Prompts zurück. Da sich Modelle schnell ändern, halten wir das System portabel und prüfen neue Modelle gegen dasselbe Evaluationsset.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
Fortschrittsberichte jede Woche
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Klare Kontrollpunkte für Lieferungen
Vollständige technische Übergabe
Beginnen wir mit einem Gespräch über Ihre Projektziele.