Viele unserer Kunden sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, unstrukturierte und vage Anfragen zu digitalen Lösungen – etwa zu KI-Chatbots oder internem Wissensmanagement – einzuordnen und greifbar zu machen. Die Kontaktaufnahme erfolgt häufig über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Telefon oder persönliche Gespräche, wobei oft eine Vielzahl an Themen angesprochen wird, die in keinem klaren Zusammenhang stehen. So wird beispielsweise der Wunsch nach einem KI-gestützten Chatbot geäußert, gleichzeitig aber auch auf Probleme im Wissensmanagement und unklare Abläufe in bestehenden Prozessen hingewiesen.
Besonders komplex wird es, wenn Kunden sehr individuelle Produkte oder Dienstleistungen anbieten, wie etwa maßgeschneiderte Maschinen oder technische Sonderlösungen. In solchen Fällen fehlt oft eine klare Struktur in der Anfrage. Es geht dann weniger um standardisierte Funktionen als vielmehr um das Erfassen und Sortieren verschiedenster Anforderungen, die stark auf den jeweiligen Geschäftskontext zugeschnitten sind. Die zentrale Herausforderung besteht somit darin, diese diffusen, aber relevanten Elemente frühzeitig zu erkennen, zu priorisieren und in ein umsetzbares Projektziel zu überführen.
Intent des Kunden
Das zentrale Ziel des Kunden war es, die Überlastung in stark kommunikationsgetriebenen Abteilungen wie Sales oder Marketing zu reduzieren. Täglich gingen zahlreiche Kundenanfragen ein, die nicht systematisch erfasst und auch nicht effizient bearbeitet werden konnten. Dadurch gingen relevante Informationen unter, Potenziale blieben ungenutzt und es entstand ein hoher manueller Aufwand.
Teilweise wurde der Einsatz von KI mit Blick auf ein konkretes Problem angestoßen, etwa um diese unübersichtliche Datenflut zu strukturieren. In anderen Fällen entstand der Wunsch nach einer KI-Lösung erst im gemeinsamen Gespräch, beispielsweise durch das Aufzeigen, wie KI aus unstrukturierten Informationen automatisiert nutzbares Wissen generieren kann. Die Kunden wollten vor allem eins: eine smarte Entlastung für ihre Teams und eine bessere Übersicht über eingehende Informationen.
Projektschritte und Umsetzung
Zu Beginn des Projekts stand die gemeinsame Analyse des bestehenden Prozesses im Mittelpunkt. Mithilfe von Process Shadowing – also der direkten Begleitung der Mitarbeitenden bei der Bearbeitung von Anfragen – wurde nachvollzogen, wie mit unstrukturierten Informationen, wie z. B. eingehenden E-Mails oder CRM-Tickets, tatsächlich gearbeitet wird. Ziel war es, ein vollständiges Bild vom realen Ablauf zu erhalten und manuelle Schritte transparent zu machen.
Auf Basis dieser Prozessanalyse wurde ein End-to-End-Modell erstellt, das als Grundlage für die technische Umsetzung diente. Im Anschluss wurden die Datenströme geprüft. Welche Daten werden verarbeitet? Enthalten sie personenbezogene Informationen? In diesem Zusammenhang mussten zentrale Fragen zur Sicherheit und zur DSGVO-Konformität beantwortet werden, insbesondere im Hinblick auf die Entscheidung für eine geeignete Infrastruktur (Cloud vs. On-Premises).
Eine zentrale Herausforderung war die Einschätzung, ob die Cloud genutzt werden kann und wenn ja, wie sicher dies ist. Dank unserer zertifizierten Infrastruktur-Expert:innen konnte ein sicheres, skalierbares und datenschutzkonformes Cloud-Setup in der EU etabliert werden. Eine Alternative wären lokale KI-Modelle gewesen, die jedoch deutlich höhere Investitionen in Hardware, insbesondere Grafikkarten, erfordert hätten.
Der Prototyp wurde iterativ entwickelt und getestet. Dabei wurde bewusst keine vollständige Dunkelverarbeitung realisiert, sondern ein Assistenzsystem, das die Mitarbeitenden unterstützt, ihnen aber gleichzeitig die volle Kontrolle ermöglicht: Sie sehen sowohl die Originalanfrage als auch die von der KI extrahierten Informationen und Vorschläge. So konnten Prozesse teilautomatisiert, aber gleichzeitig nachvollziehbar und anpassbar gestaltet werden.
Besonders wichtig war außerdem die frühzeitige Einbindung von Datenschutzverantwortlichen und, sofern vorhanden, des Betriebsrats, um die Nutzung von KI transparent und regelkonform zu gestalten.
Technische Themen und Lösungen
Für die Umsetzung der KI-gestützten Lösung wurde auf eine Kombination aus Low-Code-Technologien und bestehenden Microsoft-Diensten zurückgegriffen – insbesondere auf Power Automate. Diese Plattform ermöglichte es, mit geringem Entwicklungsaufwand und ohne komplexe Programmierung zentrale Prozesse zu automatisieren. Besonders vorteilhaft: Die nahtlose Anbindung an bestehende E-Mail-Postfächer sowie der Zugriff auf integrierte KI-Modelle, etwa zur Texterkennung und automatisierten Extraktion relevanter Informationen.
Durch die Nutzung von Microsoft AI Builder (im Rahmen größerer Power Automate-Lizenzen) konnten direkt einsatzbereite KI-Funktionen verwendet werden, ohne dass aufwendige Trainingsphasen notwendig waren. Für spezifischere Anforderungen wurde ergänzend auf Azure Cognitive Services zurückgegriffen – etwa für erweiterte Analyse- und Klassifizierungsfunktionen. So entstand ein flexibles, skalierbares System, das sich leicht an die jeweilige Datenlage und Unternehmensumgebung anpassen ließ.
Die technische Integration verlief dank der vorhandenen Microsoft-Infrastruktur in der Regel reibungslos – viele Kunden nutzen ohnehin bereits Microsoft 365, wodurch Schnittstellen, Authentifizierung und Berechtigungen effizient gehandhabt werden konnten. Herausforderungen wie Datenschutz, Cloud-Skepsis oder IT-Sicherheitsfragen wurden durch die Wahl von DSGVO-konformen EU-Cloud-Standorten und die enge Abstimmung mit IT-Abteilungen frühzeitig adressiert.
Vorteile der gewählten Lösung:
- Schnelle Umsetzung durch Low-Code-Ansatz
- Nutzung vorhandener Microsoft-Technologien und -Lizenzen
- Erweiterbarkeit durch Azure-Services
- Keine aufwendige KI-Modellentwicklung notwendig
- Sichere, DSGVO-konforme Cloud-Integration
Change für den Kunden und Nutzen
Durch die Einführung der KI-gestützten Lösung konnte der Kunde seine internen Abläufe deutlich effizienter gestalten. Während zuvor eine Vielzahl unstrukturierter Anfragen manuell gesichtet, sortiert und bearbeitet werden musste, übernimmt nun ein intelligentes Assistenzsystem einen Großteil der Vorarbeit. Die Mitarbeitenden erhalten nur noch die bereits vorverarbeiteten, relevanten Aufgaben inklusive strukturierter Informationen und klarer Zuordnung.
Das Ergebnis: Die Bearbeitungszeiten sanken spürbar und die interne Überlastung wurde nachhaltig reduziert. Anstatt sich durch E-Mail-Fluten oder komplexe CRM-Einträge zu kämpfen, können sich die Teams nun auf die Entscheidungsfindung und die Kundenkommunikation konzentrieren.
Konkret bedeutet das eine Reduzierung des manuellen Aufwands für die Bearbeitung der Anfragen um bis zu 80 %. Die Arbeit fühlt sich für viele Mitarbeitende damit nicht nur leichter, sondern auch sinnvoller an – vergleichbar mit dem Unterschied zwischen einer mühsamen manuellen Auswertung und einer intelligent vorbereiteten Excel-Analyse mit klaren Visualisierungen.
Die Vorteile im Überblick:
- Bis zu 80 % weniger manueller Aufwand
- Deutliche Entlastung der Mitarbeitenden
- Schnellere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen
- Mehr Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten
- Höhere Zufriedenheit und Akzeptanz im Teamn
