Anliegen, Dringlichkeit und fehlende Angaben
Vorführmodus · keine echte KI
LOKALE INTELLIGENZ. MENSCHLICHE VERANTWORTUNG.
Guter Service.
Mit einem Menschen im Loop.
Mehr Fälle bewältigen. Antworten belegen. Entscheidungen bewusst treffen.
✦KI + TEAMGemeinsam wirksam
Freigegebene FAQs statt freier Vermutungen
Freigabe, Fachrouting und Rückfragen
Ein Fall. Der ganze Prozess.
INTERAKTIVE LIVE-DEMO1 Kundenanliegen
EINGANGFiktive Beispiele. Kein Versand an Kunden. Im Vorführmodus laufen alle Schritte im Browser.
✦
Starte mit einem Beispiel.
Die KI bereitet die Entscheidung vor.
2 Menschliche Entscheidung
HUMAN GATE◎
Erst qualifizieren, dann prüfen.
Hier erscheinen Quellen und Handlungsoptionen.
3 / AUS SICHT DES KUNDEN
War das hilfreich?
Bewerte den abgeschlossenen Demofall. Niedrige Werte erzeugen einen Prüfauftrag.
VORFÜHRLOGIK Keine Selbstauskunft der KI als Wahrheitsmaß. Quellen, Regeln und Menschen bilden die Qualitätssicherung.
DER PROZESS
Jeder Schritt hat
eine klare Verantwortung.
Durchgängiger Ablauf mit zwei menschlichen Entscheidungspunkten und einer kontrollierten Lernschleife.
↗ Vollständige Prozessgrafik als SVG öffnen
KI / SYSTEMMENSCHSTOPP / ESKALATION
Wann die KI stoppt
- Pflichtangaben fehlen → gezielte Rückfrage zur menschlichen Prüfung.
- Kein aktueller, fachlich passender Wissensbeleg → keine fachliche Lösung erzeugen.
- Widersprüchliche Dokumente oder wiederholter Lösungsfehlschlag → Fachteam.
- Beschwerde, Schaden, Vertrag oder Zahlungsfreigabe → menschliche Entscheidung.
- Keine passende Fachkraft verfügbar → transparente Warteschlange mit Eskalationsfrist.
So schließt sich der Kreis
Nach Bearbeitung bewertet der Kunde Verständlichkeit, Lösung und Gesamterlebnis. Niedrige Bewertungen werden durch die Serviceleitung geprüft.
Ein Wissensverantwortlicher bearbeitet daraus einen Änderungsvorschlag, testet ihn mit Referenzfällen und gibt eine neue Wissensversion frei. Feedback verändert weder das Modell noch die FAQ automatisch.
TECHNIK, DIE ZUM KMU PASST
Lokal denken.
Nachvollziehbar antworten.
Ollama betreibt Gemma lokal. Eine kontrollierte Wissenssuche liefert die Belege. Die Prozesslogik erzwingt die Entscheidungspunkte.
HTML / CSS / JavaScriptServiceoberfläche & Freigabe
↕Lokales Backend / ProzessregelnValidierung · Routing · Freigabestatus · Protokoll
↙ ↓ ↘WissensbasisFAQ / Handbuch / Versionen
Ollama + GemmaLokale Antwortentwürfe
Tickets & PräsenzCRM / Helpdesk / Teamstatus
Referenzarchitektur
- Sprachmodell
- Gemma 3, zunächst
gemma3:4bals Pilotkandidat. Sprachqualität, Laufzeit und Speicherbedarf auf der Zielhardware messen; für größere Modelle gesondert prüfen. - Wissenszugriff / RAG
- Dokumente bereinigen, freigeben, in Abschnitte zerlegen und versionieren. Für den Ausbau: lokale Embeddings mit EmbeddingGemma, Vektorsuche z. B. Qdrant plus Stichwortsuche; Treffer nach Gültigkeit und Zugriffsrecht filtern.
- Workflow
- Explizite Zustandsmaschine. JSON-Antworten werden validiert; Modelltexte erteilen keine Freigabe. Verbindliche Aktionen liegen hinter einem serverseitigen Berechtigungscheck.
- Routing
- Fachgebiet + Präsenz + freie Kapazität + Priorität. Im Betrieb per Helpdesk-/Präsenzschnittstelle mit Zeitstempel; vor Zuweisung Kapazität atomar reservieren.
Was diese Demo wirklich tut
Vorführmodus: JavaScript-Regeln, Stichwortsuche in drei fiktiven FAQ-Einträgen, editierbare Entwürfe, zwei Entscheidungspunkte, manuell schaltbarer Teamstatus, Feedback und JSON-Export.
Lokaler Modellmodus: Über den mitgelieferten Node-Server wird Ollama auf diesem Rechner angesprochen. Die Vorauswahl der FAQ bleibt regelbasiert. Gemma formuliert einen Entwurf aus diesen Quellen.
Für den produktiven Ausbau: semantisches RAG, Dokumentimport, Benutzeranmeldung, Rollen, echte Präsenzdaten, persistentes Audit, Ticketintegration und Versand sind noch umzusetzen.
Lokaler Betrieb ersetzt kein Berechtigungs- und Datenschutzkonzept. Auch ein belegter Entwurf kann inhaltlich falsch sein und muss geprüft werden.
Die Wissensbasis der Demo
FIKTIV · FREIGEGEBENE BEISPIELELokal starten
ollama pull gemma3:4b node server.mjs # Browser: http://127.0.0.1:8787
Ohne Installation: dist/index.html direkt öffnen und im Vorführmodus nutzen. Für Ollama werden Node.js und ein laufender lokaler Ollama-Dienst benötigt. Keine API-Schlüssel oder Cloudmodelle erforderlich.
Technische Primärquellen: Gemma 3 · Ollama Chat-API · JSON-Schema · Embeddings · geprüft am 21.10.2026.
PRÜFUNGSBAUSTEIN · KI CONSULTANT
Vom Use Case
zum belastbaren Pilot.
Branchenübergreifendes Konzept für kleine und mittlere Unternehmen. Präsentationsvorschlag: 10–15 Minuten, an die tatsächliche Prüfungsordnung anzupassen.
Qualität steigern. Kapazität gewinnen.
Verantwortung erhalten.
ServicePilot unterstützt Serviceteams bei der Aufnahme, Qualifizierung und Bearbeitung von Kundenanliegen. Eine lokal betriebene KI strukturiert Anfragen, erkennt fehlende Angaben und erstellt Antwortentwürfe auf Basis freigegebener FAQs und Dokumentationen. Menschen bestätigen die Einordnung und entscheiden über Antwort, Rückfrage oder Übergabe. Schwierige Fälle werden nach Fachgebiet und aktueller Verfügbarkeit vorgeschlagen. Kundenfeedback liefert überprüfbare Impulse zur Prozess- und Wissensverbesserung.
Der Nutzen entsteht durch weniger Such- und Sortierarbeit sowie vollständigere Übergaben. Ob mehr Fälle bei besserer Qualität bearbeitet werden können, wird im Pilot gemessen.
Beratungsauftrag & Abgrenzung
Ausgangslage: verstreutes Wissen, wiederkehrende Anfragen, unnötige Rückfragen und schwer nachvollziehbare Übergaben.
Zielgruppe: KMU-Service, z. B. Handel, Handwerk, technische Dienstleistungen und B2B-Support. Fachregeln und Eskalationen werden pro Unternehmen angepasst.
Pilotscope: ein Eingangskanal, zwei bis drei häufige Anliegen, kuratierte Wissensbasis und ein kleines Serviceteam.
Abgrenzung: keine autonomen Zusagen, Erstattungen, Vertragsentscheidungen oder ungeprüften Wissensänderungen.
Verantwortung & Betrieb
- Serviceleitung / Prozesseigner
- Genehmigt Regeln, Prioritäten, Ziele und Eskalationsfristen.
- Servicekraft / Fachteam
- Prüft Quellen, entscheidet, bearbeitet und verantwortet die Antwort.
- Wissensverantwortlicher
- Pflegt Dokumente, Freigaben, Gültigkeit und Regressionstests.
- IT / Datenschutzverantwortliche
- Prüfen Zugriff, Datenminimierung, Löschung, Backup und lokalen Betrieb. Rechtliche Anforderungen müssen unternehmensbezogen geprüft werden.
Erfolg messen, bevor man skaliert
Beispielhafte Pilotziele, keine nachgewiesenen Ergebnisse. Vergleichbare Fallarten und Teamzeiten verwenden; Qualitätsprüfung durch fachliche Stichproben.
| Kennzahl | Messung | Beispiel-Ziel |
|---|---|---|
| Bearbeitungszeit je Fall | Aktive Arbeitszeit inkl. Prüfung und Nacharbeit | −20 % gegenüber Baseline |
| Fälle pro Teamstunde | Abgeschlossene Fälle / eingesetzte Stunden | +15 % bei stabiler Qualität |
| Fachliche Richtigkeit | Anteil korrekter Antworten in geprüfter Stichprobe | Mindestens Baseline, keine kritischen Fehler |
| Wiedereröffnung | Erneute Kontakte zum gleichen Problem / Abschlüsse | Nicht höher als Baseline |
| Kundenzufriedenheit | CSAT 4–5 / gültige Bewertungen; Rücklauf mitmessen | Nicht schlechter als Baseline |
| Freigabedisziplin | Ausgehende Antworten mit dokumentierter Freigabe | 100 % |
Wirtschaftlichkeit als Rechenmodell
Reine Szenariorechnung. Nettozeit umfasst menschliche Prüfung und Nacharbeit. Kapazitätswert ist erst bei tatsächlicher Nutzung wirtschaftlicher Nutzen; einmalige Investitionen gesondert berücksichtigen.Vorgeschlagener Pilot · 6 Wochen
- Woche 1 / VerstehenProzess aufnehmen, Baseline messen, Fallarten und Verantwortung festlegen.
- Woche 2 / Wissen ordnenFAQ bereinigen, Rechte und Freigaben klären, Testfälle erstellen.
- Woche 3–4 / ErprobenLokalen Prototyp aufbauen, zunächst im Schattenbetrieb testen und Team schulen.
- Woche 5 / Begleitet anwendenBegrenzten Kanal mit verpflichtenden Freigaben betreiben.
- Woche 6 / EntscheidenQualität, Kapazität und Kosten auswerten. Ausbauen, nachbessern oder beenden.
Dein roter Faden für die Prüfung
2 Min. Problem und Nutzenhypothese → 3 Min. Prozess und Rollen → 5 Min. Demo mit Normalfall, Wissenslücke und fehlender Verfügbarkeit → 3 Min. Technik, Grenzen und Pilotbewertung.
Kernaussage: Der Mehrwert entsteht aus dem Zusammenspiel von lokaler KI, verlässlichem Wissen und klaren menschlichen Entscheidungen.