KI-Assistent

KI-Wissens-Assistent für SCALARA

SCALARA's neuer Wissens-Assistent: Eine präzise und halluzinationsfreie KI, die den B2B-Kundensupport transformiert.
60%
Steigerung der Antwortqualität
75%
weniger irrelevante Suchergebnisse
3 Wochen
von Kick-Off zu Go-Live MVP
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Der Kunde
SCALARA
B2B SaaS für die Immobilienwirtschaft
SaaS-Unternehmen
26 Mitarbeiter
SCALARA bietet eine spezialisierte SaaS-Lösung, die Verwaltungs- und Buchhaltungsprozesse in der Immobilienwirtschaft (insbesondere WEG- und Mietverwaltung) digitalisiert und automatisiert.
Die Herausforderung
  • Generische KI-Modelle lieferten unzuverlässige oder falsche Antworten auf komplexe Fragen zu Buchhaltung und WEG-Recht (Halluzinationen).
  • Bestehende HubSpot-Hilfeartikel wurden nicht effektiv genutzt, die manuelle Pflege der Wissensbasis war aufwendig und nicht skalierbar.
  • Unspezifische Nutzeranfragen führten zu unbrauchbaren Antworten, da Kontext und Rückfragemöglichkeiten fehlten.
  • Die Themen sind hoch komplex, reguliert und erfordern stets aktuelles Fachwissen, das Standard-KI nicht abdecken konnte.
Unser Tech-Stack
Die Lösung
  • Entwicklung eines intelligenten Multi-Agenten-Systems: Ein Orchestrierung-Agent leitet Anfragen an spezialisierte Experten-Agenten (z. B. WEG-Buchhaltung) weiter.
  • Einführung eines Multi-Stage-Qualitätsprozesses: Mehrere Prüfschritte inkl. intelligenter Filter und versionierter Prompts für höchste Antwortqualität.
  • Aufbau einer automatisierten Wissensbasis: HubSpot-Hilfeartikel werden automatisch extrahiert, aufbereitet, in eine Vektor-Datenbank geladen und synchronisiert.
  • Implementierung von intelligenter Dialogführung und Feedback-Loops zur kontinuierlichen Verbesserung.
Das Ergebnis
  • Fachlich korrekte, halluzinationsfreie Antworten auf Basis verifizierter Wissensartikel.
  • Deutlich verbesserte Nutzererfahrung: präzise Antworten und aktive Rückfragen bei Unklarheiten.
  • Automatisierte Bearbeitung wiederkehrender Anfragen, Entlastung des Support-Teams.
  • Lernendes System: kontinuierliche Qualitätssteigerung durch Nutzerfeedback und Analyse.
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