Der Ablauf wiederholt sich
- Ausgangslage
- Eine Aufgabe taucht regelmäßig auf und folgt erkennbaren Mustern.
- Sinnvolle Lösung
- KI unterstützt genau diesen Schritt und übergibt kontrollierbare Ergebnisse.
KI & Automatisierung
Ich entwickle KI-Assistenten für Websites, Portale oder interne Tools, wenn viele ähnliche Fragen beantwortet und Leads besser vorqualifiziert werden sollen.
Moritz Klaßen
20+
Jahre Erfahrung in Webprojekten
50+
Erfolgreiche Projekte
Use Cases
Ein KI-Chat lohnt sich, wenn wiederkehrende Fragen schneller beantwortet und gute Anfragen sauber weitergeleitet werden sollen.
Praxisbeispiel: KI-Chat & Support
Ein guter KI-Chat verbindet die Frage aus der Website mit freigegebenem Wissen, vorhandenen Kundendaten und einem klaren Übergabeweg. Dadurch entstehen hilfreiche Antworten statt eines isolierten Chatbots.
POST /chatEin Besucher fragt auf der Website nach einer Leistung, einem Produkt oder einem bestehenden Vorgang.
RAG + CRMDer Chat ergänzt passende FAQ-Inhalte, Dokumente oder freigegebene Informationen aus CRM und Kundenbereich.
intent + replyDie KI erkennt Absicht und Dringlichkeit und formuliert eine konkrete, zum vorhandenen Kontext passende Antwort.
confidence: .86Konfidenz, Datenschutz und fachliche Grenzen entscheiden, ob direkt geantwortet oder an einen Menschen übergeben wird.
reply / ticketDer Besucher erhält die Antwort. Komplexe Fälle werden mit Gesprächsverlauf als Ticket an Support oder Vertrieb übergeben.
Wiederkehrende Fragen werden sofort beantwortet, während komplexe Supportfälle vollständig dokumentiert beim richtigen Team landen.
KI & Automatisierung Kostenrechner
Schätze KI-Funktionen für Support, Dokumente, Wissen, Content und Workflows grob ein.
Grobe Orientierung
KI & Automatisierung sollte klein starten und früh zeigen, ob Systemanschluss, Datenqualität, Kosten und Alltagstauglichkeit stimmen. KI-Projekt einordnen lassen
Kurz geklärt, bevor daraus ein belastbares KI-Projekt wird.
Ja. Entscheidend ist, wo Daten, Inhalte und Arbeitsabläufe heute liegen. Die Integration kann in WordPress, Laravel, Filament, APIs oder bestehenden Adminbereichen passieren.
Nein. Für Conversion und Alltagstauglichkeit ist ein klar abgegrenzter erster Use Case meist besser als ein großes Experiment ohne Kontrolle.
Durch klare Aufgaben, Testfälle, Quellen, Freigaben, Logs und Fallbacks. KI-Ausgaben sollten dort geprüft werden, wo sie echte Folgen haben.
Kontakt
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