Einstiegsangebot
In 2–3 Wochen zu einem klaren Plan, wie KI Ihren Support schneller und konsistenter macht – ohne Hype, ohne Tool-Zirkus.
Wenn Ihr Support spürbar unter Druck steht, ist KI oft kein „Nice-to-have", sondern ein Hebel für Stabilität und Qualität – wenn man es richtig angeht.
Tickets steigen, aber Einarbeitung und Durchsatz halten nicht mit
Wissen ist verteilt (Köpfe, Mails, Dokus), die Suche kostet Zeit
Antworten sind qualitativ nicht konsistent (Ton, Vollständigkeit, Compliance)
2nd-Level wird zu oft „unnötig" belastet
Tools vorhanden, aber keine durchgängigen Workflows oder Governance
Wichtig: Wir starten nicht mit „Welches Modell?", sondern mit „Welcher Prozess bringt den größten Nutzen – und wie machen wir es betriebssicher?"
Nach 2–3 Wochen haben Sie keine Folien-Sammlung, sondern ein Paket, mit dem Sie intern entscheiden und direkt loslegen können.
Mit Impact-/Aufwandsschätzung, Risiken, Abhängigkeiten und Empfehlung, womit Sie starten.
Vorschlag für Messung (z. B. First Response Time, Time to Resolve, FCR, Quality Score, Adoption).
Prozessdesign, Rollen, Daten-/Wissensquellen, Integrationspunkte, Review-Mechanik.
Wer darf was? Was wird geloggt? Wo braucht es Freigaben? Wie verhindern wir „KI-Wildwuchs"?
Schritte, Ressourcen, Timeline und ein realistischer Weg in den produktiven Betrieb (4–6 Wochen).
Was kommt häufig? Was eskaliert? Was ist repetitiv?
Intake → Triage → Bearbeitung → Übergabe → Dokumentation → Abschluss
KB/FAQ, interne Dokus, Vorlagen, Richtlinien, „inoffizielles Wissen"
Tonalität, Pflichtangaben, rechtliche/vertragliche Vorgaben, Freigaben
Rollen, Berechtigungen, sensible Inhalte, Protokollierung
Unser Ziel ist nicht „maximal KI", sondern maximal sinnvoller Einsatz – an den Stellen, die Teams wirklich entlasten und Qualität stabilisieren.
Wir arbeiten strukturiert, aber pragmatisch – so, dass Ihr Team nicht „im Projekt versinkt".
Tag 1–2
Ziele, KPIs, Rahmenbedingungen, Scope, verfügbare Daten-/Wissensquellen und Ansprechpartner klären.
Woche 1–2
Tickets/Beispiele, Prozesse und Wissensquellen analysieren. Quick Wins vs. strukturelle Themen. Qualitäts- und Risikobewertung.
Woche 2–3
Priorisiertes Backlog, KPI-Zielbild + Messlogik, Pilot-Blueprint für 1–2 Use Cases, Umsetzungsplan.
Minimal und machbar – damit die 2–3 Wochen effizient sind.
Wenn Sie (noch) keinen sauberen Ticket-Export haben: Kein Problem – wir starten mit repräsentativen Samples und Prozesswissen.
Governance-Minimum, Rollen/Rechte, Logging, Human-in-the-loop. Scope kann mit anonymisierten Daten starten.
Tool-agnostische Analyse. Fokus auf Prozess und Integrationspunkte. Tool-Entscheidungen kommen später.
Use-Case-Design mit Qualitätsmechaniken: Quellenbezug, Review, Eskalation, klare Grenzen der Automatisierung.
Nach 2–3 Wochen haben Sie eine priorisierte Liste und einen Pilot-Plan. Einen ersten produktiven Pilot setzen wir typischerweise in 4–6 Wochen um.
Nein. Aber wir müssen wissen, welche Quellen „vertrauenswürdig" sind und wie wir Qualität sichern. Genau das definieren wir in der Potenzialanalyse.
Wir definieren ein pragmatisches Governance-Minimum: Rollen/Rechte, Logging, Freigaben, Umgang mit sensiblen Daten, Human-in-the-loop.
Wir schlagen Standard-KPIs vor: First Response Time, Time to Resolve, First Contact Resolution, Quality Score, Adoption Rate.
Entweder Sie setzen intern um – oder wir gehen gemeinsam in den Production Pilot und danach in Rollout & Coaching.
Typischerweise dort, wo Wiederholung, Text/Kommunikation und Wissensarbeit dominieren: 1st-Level, interne Services, Dokumentenprozesse.
Wenn Sie schneller und konsistenter arbeiten wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren, ist die KI-Potenzialanalyse der pragmatische Einstieg.