Support-Tickets vollständig schließen.Auch die, die eure AI nicht schafft.

Out-of-the-Box-AI liest nur euer Help Center. Das war's. Sie kann beantworten "Wie ist eure Rückgabe-Policy", scheitert aber an allem, was echten Kontext braucht, Account-Historie, Vertragsdetails, Edge Cases. Wir integrieren uns mit eurem Helpdesk, CRM, Produktdaten und tatsächlich gelösten Tickets. Deshalb sind unsere Resolution Rates typischerweise 2–3× höher bei Tickets, die Kontext brauchen, nicht nur Copy-Paste-Antworten aus Docs.

Jede Antwort bekommt vor dem Versand einen Confidence Score. Unter eurem Schwellenwert wird das Ticket zur menschlichen Prüfung entworfen, nicht autonom gesendet. Wir fahren außerdem Simulationen auf eurer echten Ticket-Historie vor dem Go-Live, so seht ihr, wo das Modell stark ist und wo nicht: pro Thema, pro Kundensegment, pro Sprache. Wenn es nicht weiß, eskaliert es. Es rät nicht.

Ja, bis zum einzelnen Ticket-Typ. Ihr setzt Eskalationsregeln, Confidence-Schwellen, Tone-Guidelines und Policy-Grenzen. Shadow Mode heißt: wir entwerfen, euer Team prüft. Autonomous Mode heißt: wir schließen, euer Team reviewt danach. Ihr bewegt jede Kategorie von Shadow zu Autonomous, wenn ihr bereit seid, nicht vorher.

Etwa zwei Wochen End-to-End. Woche 1: Integration und Simulation auf euren letzten 90 Tagen Tickets, ihr seht prognostizierte Resolution Rates, bevor irgendetwas live geht. Woche 2: Shadow Mode, euer Team reviewt jeden Entwurf. Autonome Lösung bei Low-Risk-Kategorien startet meist in Woche 3, höheres Risiko später, sobald Vertrauen wächst.

SOC 2 Type II in Vorbereitung, EU Data Residency verfügbar. Wir unterschreiben DPAs als Standard, und Kundendaten werden niemals zum Training von Foundation-Modellen verwendet. Ticket-Daten bleiben in eurem Tenant, unser Learning Loop ist kundenspezifisch, nicht gepoolt.

Könntet ihr. Die schwierigen Teile sind nicht die LLM-Calls, es sind die Context-Pipelines, das Edge-Case-Handling, die Confidence-Kalibrierung, das Simulations-Framework und die Feedback Loops, die das System über Zeit wirklich besser machen. Das sind 9–12 Monate fokussierte Arbeit, um auf unseren heutigen Stand zu kommen, und wir verbessern uns jede Woche. Eure Engineers haben wichtigere Dinge zu bauen.

Wir skalieren automatisch mit eurem Volumen. Black Friday, Produkt-Launches, Outages, keine Kapazitätsgrenze, keine Überstundenkosten. Ihr bezahlt pro gelöstem Ticket, die Ökonomie wird bei Spikes also besser, nicht schlechter.

Dann berechnen wir es nicht. Ungelöste Tickets gehen mit vollem Kontext an euer Team, was wir versucht haben, warum wir eskaliert haben, was der Kunde braucht. Eure Agents starten bei Minute 10 der Untersuchung, nicht bei Minute 0.

Ja. Lasst eine Simulation auf euren letzten 90 Tagen Tickets laufen. Ihr bekommt einen Report mit prognostizierter Resolution Rate pro Kategorie, markierten Edge Cases und erkannten Knowledge-Lücken. Wenn die Zahlen den Invest nicht rechtfertigen, geht ihr weg. Kein Vertrag, keine Setup-Kosten für die Simulation.

Ja, 80+ Sprachen out-of-the-box, darunter Deutsch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Niederländisch. Eure Kunden schreiben in ihrer Sprache, wir antworten in ihrer Sprache. Trainiert auf eurer tatsächlichen mehrsprachigen Ticket-Historie, Tone und Terminologie passen zu eurer Marke, keine generische Übersetzung.

Am besten mit Teams, die High-Volume-, kontextintensiven Support machen, Energie, Telco, Fintech, E-Commerce, Versicherung, SaaS. Wenn eure Tickets Daten aus mehreren Systemen ziehen (CRM, Produkt, Billing, Verträge), bevor eine Antwort Sinn ergibt, seid ihr bei uns richtig. Reiner FAQ-Support passt weniger, das handhaben Standard-Tools gut.

Ein Ticket gilt als gelöst, wenn es geschlossen wird und innerhalb von X Tagen nicht wieder geöffnet wird. Wenn ein Kunde unzufrieden zurückschreibt und das Ticket reopent, berechnen wir nichts. Das ist das Commitment, ihr bezahlt für Ergebnisse, nicht für Versuche.