AI RAG, Agents & Avatars
Praktische KI für regulierte Teams, People Operations und kundengerichtete Mobile-Produkte.
Fallstudie 1
RAG-gestützte Rechtsberatung für albanisches Recht
Die Herausforderung
Eine albanische Kanzlei benötigte sofortige, vertrauenswürdige Antworten über Jahrhunderte von Zivilrecht, lokale Verordnungen und Gerichtsurteile. Anwälte verbrachten Stunden mit dem manuellen Abgleich des Amtsblatts, und jüngere Mitarbeiter waren unsicher bei der Auslegung überlappender Gesetze.
Die Lösung
Wir bauten eine RAG-Pipeline, die den vollständigen Korpus albanischen Rechts einbettet, Inhalte nach Jurisdiktion chunked und jeden Prompt grounded, bevor das LLM Empfehlungen formuliert. Zitate verlinken direkt ins Amtsblatt, sodass Anwälte jede Empfehlung gegen das maßgebliche Gesetz prüfen können.
- Tägliche Ingest-Jobs überwachen neue Dekrete, Anwaltskammer-Bulletins und EU-konforme Updates
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Audit-Logs schützen Mandantenangelegenheiten
- On-Premise-Deployment erfüllt albanische Anforderungen an Datenresidenz
Täglicher Ingest
- Amtsblatt: Dekrete und Urteile
- Chunking nach Jurisdiktion
- Gesamten Korpus einbetten
- Vektorindex
Jede Frage
- Frage des Anwalts
- Abrufen und Prompt grounden
- LLM formuliert Empfehlung
- Empfehlung mit Amtsblatt-Zitaten
Alles läuft on-premise, mit rollenbasiertem Zugriff und Audit-Logs.
Tägliche Jobs betten neue Dekrete und Urteile ein. Jede Frage ruft zuerst das relevante Recht ab, bevor das LLM eine Empfehlung formuliert, und jede Antwort zitiert das Amtsblatt, sodass Anwälte sie gegen das maßgebliche Gesetz prüfen können.
70%
weniger Recherchezeit pro Anfrage — von Stunden manuellen Abgleichs auf Minuten
100%
der Antworten enthalten direkte Amtsblatt-Zitate und bieten Anwälten eine prüfbare Spur für jede Empfehlung
Täglich
Wissensaktualisierungen — neue Dekrete und Urteile werden automatisch ohne Downtime eingebettet
Fallstudie 2
Ein HR-Startup mit intelligenten Agenten skalieren
Die Herausforderung
Ein schnell wachsendes HR-Software-Startup gewann Enterprise-Verträge schneller, als es Support-Mitarbeiter einstellen konnte. Ticket-Volumina verdreifachten sich, Onboarding-Anfragen stauten sich tagelang, und das Operations-Team verbrachte die meiste Zeit mit repetitiven Datenübergaben zwischen Systemen.
Die Lösung
Wir legten spezialisierte KI-Agenten über den Produkt- und Back-Office-Stack des Startups. Agenten triagieren eingehende Tickets, entwerfen menschenfertige Antworten, orchestrieren Freigabe-Workflows zwischen SaaS-Plattform, CRM und Finanzsystemen und eskalieren Sonderfälle mit vollständigem Kontext an Spezialisten.
- Smart-Intake-Agenten klassifizieren und routen Tickets über HR, Payroll und Compliance
- Workflow-Agenten automatisieren mehrstufige Freigabeketten End-to-End
- Aufsichts-Dashboards tracken Agentenaktionen, KPIs und Customer Health in Echtzeit
- Eingehende Tickets
- Intake-Agenten klassifizieren, routen
- HRPayrollCompliance
- Workflow-Agenten Freigabeketten
- Menschenfertige AntwortFreigaben über SaaS, CRM und Finanzsysteme
Sonderfälle und Aufsicht
- Spezialist, mit vollständigem KontextAufsichts-Dashboard: Aktionen, KPIs, Customer Health
Intake-Agenten klassifizieren und routen jedes Ticket über HR, Payroll und Compliance. Workflow-Agenten steuern Freigabeketten zwischen SaaS-Plattform, CRM und Finanzsystemen, Sonderfälle gehen mit vollständigem Kontext an einen Spezialisten, und Aufsichts-Dashboards tracken jede Agentenaktion.
3x
Ticketvolumen bewältigt ohne zusätzlichen Headcount — Agenten absorbieren Routine-Anfragen, damit sich das Team auf wertschöpfende Arbeit konzentriert
80%
der Freigabe-Workflows vollständig automatisiert — manuelle Übergabezeit von Tagen auf Minuten reduziert
< 2 Min
durchschnittliche Erstantwortzeit für agenten-triagierte Tickets, zuvor über 4 Stunden
Fallstudie 3
Ein Conversational-AI-MVP für ein US-Startup entwickeln
Die Herausforderung
Ein US-Startup in der Seed-Phase musste ein Conversational-AI-Konzept vor der nächsten Finanzierungsrunde beweisen. Sie hatten Domänenexpertise, aber kein AI-Engineering-Team, und Investoren erwarteten eine funktionierende Demo mit echten Nutzern — kein Pitch Deck — innerhalb von 10 Wochen.
Die Lösung
Wir lieferten ein schlankes MVP, das Speech-to-Text, Retrieval-Augmented Prompts und leichte Avatar-Animation kombiniert, sodass Early Adopter Kontodaten abfragen, Beratung erhalten und bei Bedarf an menschlichen Support übergeben können.
- Niedrige Latenz durch Streaming hält Gespräche unter 200ms responsiv
- Sensible Felder werden vor dem LLM tokenisiert und erfüllen US-Datenschutzanforderungen
- Produkt-Analytics tracken Adoption, CSAT und Support-Deflection vom ersten Tag an
- Early Adopter fragt per Sprache
- Speech-to-Text
- Sensible Felder tokenisieren
- Retrieval-Augmented Prompt
- LLM
- Avatar antwortet gestreamt
Parallel zu jedem Gespräch
- Übergabe an menschlichen SupportAnalytics: Adoption, CSAT, Deflection
Antworten werden in unter 200ms zurückgestreamt.
Sprache wird transkribiert, sensible Felder werden tokenisiert, bevor sie das LLM erreichen, und Antworten streamen über den Avatar zurück. Nutzer können an menschlichen Support übergeben, und Produkt-Analytics tracken Adoption, CSAT und Support-Deflection vom ersten Tag an.
Zwei Wochen vor der Investor-Demo-Deadline.
8 Wochen
von Kickoff bis Live-MVP mit echten Nutzern — zwei Wochen vor der Investor-Demo-Deadline
40%
der Support-Anfragen vom KI-Assistenten während des Piloten abgefangen, was die Support-Last sofort reduzierte
Finanziert
Gründer sicherten sich die nächste Runde mit Live-Traction-Daten aus dem gemeinsam gelieferten MVP
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