Das Problem mit Chatbots von der Stange
Die meisten Chatbot-Baukästen kennen euer Geschäft nicht. Sie beantworten Fragen mit allgemeinem Wissen, erfinden im Zweifel etwas dazu und ärgern damit genau die Kunden, die ihr gewinnen wolltet. Das Ergebnis: Nach drei Monaten schaltet ihn jemand ab.
Ein brauchbarer Assistent braucht drei Dinge: Zugriff auf eure echten Unterlagen, eine harte Grenze, was er sagen darf, und einen sauberen Übergabepunkt an einen Menschen. Genau darauf baue ich.
Was der Assistent konkret macht
- Anfragen einordnen: Er erkennt, worum es geht — Angebot, Support, Reklamation, Terminwunsch — und leitet an die richtige Stelle weiter.
- Aus euren Unterlagen antworten: Preislisten, Leistungsbeschreibungen, FAQ, Handbücher. Er zitiert, was da steht, statt zu improvisieren.
- Antwortentwürfe schreiben: Auf Wunsch antwortet er nicht selbst, sondern legt einen Entwurf ins Postfach. Ein Mensch liest drüber und schickt ab.
- Sauber eskalieren: Bei Unsicherheit, Beschwerden oder allem Vertraglichen übergibt er sofort an eine Person — mit der bisherigen Konversation im Gepäck.
- Nachvollziehbar bleiben: Jede Antwort ist protokolliert, samt Quelle. Ihr könnt jederzeit prüfen, warum er was gesagt hat.
Wichtigste Designregel: Der Assistent darf nichts zusagen, was Geld kostet oder rechtlich bindet. Preise, Termine und Zusagen bestätigt immer ein Mensch. Das ist keine technische Einschränkung, sondern Absicht.
Wo das besonders gut funktioniert
- Handwerk und Dienstleistung: viele gleichartige Anfragen, wenig Zeit fürs Postfach
- Online-Handel: Fragen zu Versand, Rückgabe, Verfügbarkeit und Produktdetails
- Kanzleien und Praxen: Terminanfragen und wiederkehrende Standardfragen vorfiltern
- Software und B2B: First-Level-Support aus der eigenen Dokumentation
Womit ich das baue
Technisch setze ich auf Retrieval-Augmented Generation: Eure Dokumente werden durchsuchbar gemacht, die passenden Stellen werden zur Anfrage gesucht und nur diese gehen an das Sprachmodell. Dadurch antwortet der Assistent aus euren Inhalten statt aus dem Bauch. Als Modelle nutze ich je nach Fall die Claude API oder die OpenAI API; die Suche läuft über PostgreSQL mit pgvector, der Rest über Python oder TypeScript.
Zum Thema Datenschutz: Ich kläre vor dem Start, was personenbezogen ist und wo es verarbeitet werden darf — inklusive Auftragsverarbeitungsvertrag und, wenn nötig, Verarbeitung in der EU oder komplett auf eurer eigenen Infrastruktur.
Aufwand und Preis
Ein erster produktiver Assistent für einen klar abgegrenzten Anwendungsfall liegt üblicherweise bei zwei bis vier Wochen Umsetzung. Du bekommst vorher ein Festpreisangebot mit klarem Umfang — keine offene Stundenabrechnung. Dazu kommen die laufenden Kosten für das Sprachmodell, die sich nach Nutzung richten und die ich dir vorher hochrechne.
Passend dazu: der Anfrage-Assistent als gebaute Konzeptstudie, sowie Prozesse & Systeme verbinden.