Leistungen
Wir entwerfen und liefern LLM-gestützte Chatbots, die eine Eval-Bar bestehen — nicht nur eine Demo. Stufen mit festem Umfang von 400 bis 2.900 USD: ein skriptbasierter FAQ-Bot, ein Lead-qualifizierender Sales-Bot, ein interner Manager-Assistenz-Bot mit Tool-Aufrufen oder ein orchestriertes Multi-Agenten-System. RAG-Verankerung auf Pinecone oder pgvector, Übergabe an Mitarbeiter über Intercom/Zendesk/Salesforce und vollständige Langfuse-Observability, mit einem versionierten Golden-Set und Ragas-Regressionstests, sodass Halluzination ein nachverfolgter SLO ist. All-in-USD-Preise, IP am ersten Tag übertragen, kein Recruiting-Aufschlag und keine Tool-Zuschläge.
DSGVO-konform · ISO-27001-bereit · SOC 2 Type II in Vorbereitung · HIPAA-fähig · CCPA-berücksichtigt · MEZ-Arbeitstag mit Überlappung 9–13 Uhr ET
Die meisten Chatbots scheitern auf dieselben drei Arten: Sie halluzinieren selbstsicher bei Fragen außerhalb ihrer Wissensdatenbank, fangen Nutzer in Sackgassen-Loops ein statt an menschliche Mitarbeiter zu übergeben, und werden ohne Eval-Suite ausgeliefert, sodass niemand beweisen kann, dass Monat zwei besser als Monat eins ist. Wir bauen Chatbots um diese drei Fehlermuster herum. Jeder Gesprächsflow hat einen Ausweg zu einem menschlichen Mitarbeiter mit vollem Kontext. Jede sachliche Antwort ist in einem Abruf-Zitat verankert. Jede Version läuft gegen ein versioniertes Golden-Set mit Ragas-Treue- und Antwortrelevanz-Bewertung. Der Bot wird ausgeliefert, wenn die Zahlen es sagen, nicht wenn der Kalender es sagt.
Workshop mit Ihrem Support-, Vertriebs- oder Operations-Team zur Abbildung echter Nutzerabsichten aus Ticket- und Chat-Daten. Flow-Diagramme, Slot-Filling-Logik, Eskalationsregeln und ein schriftliches Gesprächsdesign-Dokument, bevor Code ausgeliefert wird.
GPT-4o, Claude 3.7 oder Gemini 2.0, workload-spezifisch auf Basis eines Seite-an-Seite-Evals anhand Ihrer echten Daten ausgewählt. Funktionsaufrufe für Tool-Einsatz, strukturierte Ausgaben für Ticket-Erstellung und Routing-Logik, die sicher fehlschlägt.
Ingestion-Pipeline für Dokumente, Help-Center-Artikel, Confluence, Notion, SharePoint und Zendesk-Makros. Pinecone- oder pgvector-Index mit Hybrid-Suche, Zitat-Rendering und konfidenzbasierter Ablehnung bei schwachem Abruf.
Web-Widget, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Business über Twilio oder Meta Cloud API, SMS, Telegram und Sprache über Twilio oder LiveKit. Kanal-agnostische Gesprächs-Engine: gleiche Flows, gleicher RAG, gleiche Eval-Suite.
Erstklassige Integration mit Intercom, Zendesk, Salesforce Service Cloud, Front, HubSpot. Die Übergabe enthält Protokoll, erkannte Absicht, Zitate und Konfidenzpunktzahl. Auslöser werden an Ihren CSAT- und AHT-Zielen kalibriert.
Langfuse-Tracing bei jedem Gespräch, Helicone-Kosten-Dashboards, Posthog-Session-Replay, GA4-Funnels, wöchentliche Eval-Regressionsberichte und ein monatlicher Verbesserungs-Loop, bei dem Antworten mit geringer Konfidenz ins Golden-Set zurückfließen.
Wochen 1–3: Ticket- und Chat-Daten auswerten, Absichts-Workshops mit Support/Operations durchführen, Gesprächsdesign-Dokument verfassen, LLM über Seite-an-Seite-Eval auswählen, Golden-Set v0 aufbauen. Go/No-Go vor dem MVP-Build.
Wochen 4–7: Ingestion-Pipeline, Vektor-Index, Hybrid-Retrieval, wichtigste Absichten mit Tool-Aufrufen verdrahtet, strukturierte Ausgaben, Zitat-Rendering. Ragas-Eval läuft bei jedem PR. Konfidenz-Schwellenwerte am Golden-Set kalibriert.
Wochen 8–9: Launch-Kanal (Web, Slack, Teams oder WhatsApp), Übergabe an Ihr Support-Tool mit vollem Kontext, Eskalations-Auslöser, Analytics-Dashboards, Runbooks für Vorfälle.
Ab Woche 10: Canary-Rollout auf 10 Prozent, dann 50, dann 100. Wöchentliche Eval-Regressionsprüfung, monatliche Absichtserweiterung, vierteljährliches Modell-Upgrade-Ablation. Produktionssupport läuft als Retainer nach Wunsch.
1–2 Wochen. Skriptbasierter FAQ- und Deflection-Bot auf einem Kanal: Ihre häufigsten Fragen beantwortet, saubere Fallbacks und ein Notausgang zur Übergabe an Mitarbeiter. Ab 400 USD.
2–3 Wochen. Lead-qualifizierender Konversations-Bot mit Slot-Filling und CRM-Übergabe — Leads erfassen, qualifizieren und in Ihre Pipeline routen. Ab 1.100 USD.
3–4 Wochen. Interner Ops-Assistent mit Tool-Aufrufen und RAG-Verankerung — Antworten aus Ihrer Wissensdatenbank und Aktionen gegen Ihre internen Systeme. Ab 1.400 USD.
4–6 Wochen. Orchestriertes Multi-Bot-System — spezialisierte Agenten hinter einem Router, geteilter RAG-Index, Eval-Harness und vollständige Observability. Ab 2.900 USD.
Fester Umfang, All-in-USD-Preise. IP am ersten Tag übertragen, kein Recruiting-Aufschlag, keine Tool-Zuschläge. Der LLM-API-Verbrauch läuft auf Ihren eigenen Konten, sodass Sie den Kostenhebel und Zero-Retention-Vertragsbedingungen behalten.
Die meisten Agenturen verstecken die Zahl bis zum Verkaufsgespräch. Hier sind unsere USD-Stufen mit festem Umfang, damit Sie vor der Discovery budgetieren können. Jeder Chatbot wird individuell zugeschnitten, aber diese vier Stufen decken den üblichen Weg vom skriptbasierten FAQ-Bot bis zum orchestrierten Multi-Agenten-System ab, das Ihr Team besitzt. All-in USD, kein Recruiting-Aufschlag, keine Tool-Zuschläge — Sie sehen das Budget als Einzelposten am Ende der Discovery und geben es frei, bevor Code geschrieben wird.
FAQ-Bot
ab 400 USD
1–2 Wochen · skriptbasierter FAQ & Deflection
Ein Kanal, Ihre häufigsten Fragen mit sauberen Fallbacks und einem Notausgang zur Übergabe an Mitarbeiter. Der schnellste Weg, repetitive Tickets zu senken.
Sales-Bot
ab 1.100 USD
2–3 Wochen · Lead-Qualifizierung + CRM-Übergabe
Konversationelle Lead-Erfassung mit Slot-Filling und Qualifizierung, die qualifizierte Leads direkt in Ihre CRM-Pipeline routet.
Manager-Assistenz-Bot
ab 1.400 USD
3–4 Wochen · interne Ops + Tool-Aufrufe
Interner Assistent mit RAG-Verankerung und Tool-Aufrufen — Antworten aus Ihrer Wissensdatenbank und Aktionen gegen Ihre internen Systeme.
Multi-Agenten-System
ab 2.900 USD
4–6 Wochen · orchestrierter Multi-Bot
Spezialisierte Agenten koordiniert von einem Router, ein geteilter RAG-Index, Eval-Harness und vollständige Observability für komplexe, mehrstufige Workflows.
Was die Zahl innerhalb einer Stufe bewegt: wie viele Kanäle Sie starten (Web, Slack, Teams, WhatsApp — jeder zusätzliche kostet Zeit); Größe und Unordnung der Wissensdatenbank hinter RAG; wie viele Support- oder CRM-Tools die Übergabe integriert (Intercom, Zendesk, Salesforce Service Cloud); und der Compliance-Umfang (DSGVO-konform, HIPAA-fähig oder PCI-DSS-Arbeit hebt die Latte). Fester Umfang, All-in-USD-Preise — IP am ersten Tag übertragen, kein Recruiting-Aufschlag, keine Tool-Zuschläge. Sie sehen das Budget als Einzelposten am Ende der Discovery und geben es frei, bevor Code geschrieben wird. Der LLM-API-Verbrauch läuft auf Ihren eigenen Konten, sodass Sie den Kostenhebel behalten.
Produktive Social-Plattform — App Store + Google Play, aktiv in den USA und der EU — mit Geo-Radar, verschlüsseltem Messaging und einer virtuellen Wirtschaft.
Native iOS- und Android-E-Signatur-Clients mit einem Symfony + React CRM für eine grenzüberschreitende Anwaltskanzlei — KYC-Onboarding und eine rechtssichere Beweiskette für US- und EU-Angelegenheiten.
Consumer-WireGuard-VPN-App für iOS und Android mit Zero-Log-Architektur, in den USA und der EU gestartet.
Ein Support-Assistent ist nur so sicher wie seine Passung zu Ihrer regulatorischen und operativen Realität. Wir verbinden Konversations-Engineering mit branchenspezifischer Compliance über US- und EU-Märkte und ziehen unsere Schwester-Teams KI, ML & Data, GenAI-Integration und RAG-as-a-Service hinzu, wenn eine Wissensdatenbank sie braucht.
Support- und Servicing-Bots für Saldo-, Streitfall- und KYC-Anfragen mit PCI-DSS-scope Datenverarbeitung, PII-Redaktion vor jedem Prompt und Übergabe an Mitarbeiter bei jeder unumkehrbaren Aktion.
FinTech-Chatbots →HIPAA-fähige, DSGVO-konforme Assistenten für Aufnahme-, Termin- und Aktenabruf-Fragen — EU-Region-Hosting, dokumentierte Datenflüsse und Sync-Freigabe-Gates bei klinischen Aktionen.
HealthTech-Chatbots →Bestellstatus-, Retouren- und Produktfinder-Bots, verankert in Ihrem Katalog und Help-Center über RAG, mit konfidenzbasierter Ablehnung und sauberer Übergabe an Zendesk oder Intercom.
Retail-Chatbots →Sendungsverfolgungs-, ETA- und Ausnahmebehandlungs-Assistenten über wechselnden Zustand, verdrahtet mit Ihren bestehenden APIs unter strengen Tool-Schemata und ausgerollt über Web, WhatsApp und Sprache.
Logistik-Chatbots →DSGVO-konform · ISO-27001-bereit · SOC 2 Type II in Vorbereitung · HIPAA-fähig · CCPA-berücksichtigt
Treue, Antwortrelevanz und Kontextpräzision werden in Langfuse verfolgt und wöchentlich geprüft. Wenn eine Version das Golden-Set über den vereinbarten Schwellenwert hinaus verschlechtert, wird der Merge blockiert — nicht hinter einem Feature-Flag ausgeliefert.
Wir verwenden Voiceflow und Botpress wenn sie passen, aber die Gesprächs-Engine ist Code in Ihrem Repository. Kein Anbieter-Lock-in, keine überraschenden Gebühren pro Nachricht, keine “die Plattform ist ausgefallen”-Anrufe an einem Dienstagnachmittag.
LLM-APIs laufen auf Ihren Anbieterkonten, Helicone zeigt Echtzeit-Ausgaben pro Absicht, und wir liefern monatlich Kostenoptimierungsempfehlungen: günstigere Modelle für hochvolumige Absichten, Prompt-Komprimierung, Prefix-Caching.
Für regulierte Workloads unterzeichnen wir HIPAA-BAAs, leiten an HIPAA-fähige LLM-Endpunkte weiter und integrieren mit Ihrer bestehenden Data-Governance und DLP — nicht parallel dazu.
Telecom-Self-Service ist nur nützlich, wenn Kunden ihn dem Anruf beim Support vorziehen. YuSMP entwickelte iOS- und Android-Apps mit Guthaben-Management, Tarifwechsel und Nutzungsanalysen, die unser Call-Centre-Volumen im ersten Quartal nach dem Launch um 30 % reduzierten.
Das hängt vom Workload ab, nicht von der Markentreue. GPT-4o führt bei der Zuverlässigkeit von Tool-Aufrufen und der Einhaltung strukturierter Ausgaben bei geringer Latenz; wir verwenden es standardmäßig für Transaktions-Support-Bots, die APIs aufrufen. Claude 3.7 führt bei der Langkontext-Verankerung und der Kalibrierung von Ablehnungen; wir verwenden es standardmäßig für rechtliche, Compliance- und richtlinienintensive Assistenten. Gemini 2.0 führt bei den Kosten pro Token bei Frontier-Qualität für hochvolumige leseintensive Workloads. Jedes Engagement beginnt mit einem Seite-an-Seite-Eval anhand Ihrer echten Ticket-Daten, präsentiert als schriftlicher Vergleich mit Kosten-, p95-Latenz- und Ablehnungsraten-Zahlen, bevor wir uns entscheiden.
Drei Ebenen. Erstens RAG-Verankerung: Jede sachliche Antwort zitiert eine Passage aus Ihrer Wissensdatenbank über Pinecone oder pgvector, und der LLM wird angewiesen abzulehnen, wenn die Abruf-Konfidenz unter einem eingestellten Schwellenwert liegt. Zweitens der Eval-Harness: ein Golden-Set von 300 bis 800 echten Fragen mit markierten richtigen Antworten, bei jeder Version mit Ragas (Treue, Antwortrelevanz, Kontextpräzision/Recall) plus regelbasiertem LLM-as-Judge bewertet. Drittens Monitoring in der Produktion: Langfuse verfolgt jedes Gespräch, markiert Antworten mit geringer Konfidenz zur menschlichen Überprüfung und speist sie zurück in das Golden-Set. Die Halluzinationsrate ist ein nachverfolgter SLO, kein Bauchgefühl.
Ja, und die Übergabe ist ein erstklassiger Teil des Designs, kein Nachgedanke. Wir integrieren mit Intercom, Zendesk, Salesforce Service Cloud, Front und HubSpot Service Hub über deren native APIs. Die Übergabe enthält das vollständige Gesprächsprotokoll, die erkannte Nutzerabsicht des Bots, Abruf-Zitate und eine Konfidenzpunktzahl, damit der menschliche Mitarbeiter den Kontext hat. Übergabe-Auslöser sind konfigurierbar: explizite Nutzeranfrage, geringe Konfidenz, sensible Absicht (Abrechnungsstreit, Rechtsangelegenheit, Beschwerde) oder nach N fehlgeschlagenen Klarstellungen. Wir passen den Schwellenwert an Ihre CSAT- und AHT-Ziele im ersten Monat an.
Web-Chat-Widget (Vanilla JS oder React Drop-in), Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Business über Twilio oder Meta Cloud API, SMS, Telegram, Intercom Messenger, Facebook Messenger und Sprache über Twilio Voice oder LiveKit. Die Gesprächs-Engine ist kanal-agnostisch: gleiche Flows, gleicher RAG-Index, gleiche Eval-Suite. Kanalspezifische Arbeit betrifft hauptsächlich Authentifizierung und Rich-Message-Rendering. Ein typischer zweiter Kanal fügt zwei bis drei Wochen hinzu; ein dritter eine Woche. WhatsApp Business dauert länger wegen der Meta-Template-Genehmigung, die Papierkram ist, keine Technik.
Das Engagement beginnt mit einem DSGVO-konformen DPA und einem Datenflussdiagramm, das jeden Ort zeigt, an dem eine Nutzernachricht landet. EU-Kunden laufen ausschließlich auf EU-Regionen (AWS eu-west-1, eu-central-1, GCP europe-west). PII-Redaktion (Presidio plus benutzerdefinierte Regeln) läuft, bevor ein Prompt den LLM-Anbieter erreicht. Gesprächsprotokolle werden gemäß Ihrer Richtlinie mit eingebautem Recht-auf-Löschung-Werkzeug aufbewahrt. Für Anthropic, OpenAI und Google verwenden wir Zero-Retention-API-Endpunkte, wo verfügbar. Wir sind DSGVO-konform, ISO-27001-bereit, SOC 2 Type II in Vorbereitung, HIPAA-fähig für HealthTech und CCPA-berücksichtigt für US-Konsumentenprodukte.
Chatbots haben einen festen Umfang und werden all-in in USD über vier Stufen angeboten. Ein skriptbasierter FAQ- und Deflection-Bot beginnt ab 400 USD (1–2 Wochen). Ein Lead-qualifizierender Sales-Bot mit CRM-Übergabe beginnt ab 1.100 USD (2–3 Wochen). Ein interner Manager-Assistenz-Bot mit Tool-Aufrufen und RAG-Verankerung beginnt ab 1.400 USD (3–4 Wochen). Ein orchestriertes Multi-Agenten-System beginnt ab 2.900 USD (4–6 Wochen). Sie sehen das Budget als Einzelposten am Ende der Discovery und geben es frei, bevor Code geschrieben wird. Es gibt keinen Recruiting-Aufschlag und keinen Tool-Zuschlag; der LLM-API-Verbrauch läuft auf Ihren eigenen Konten, sodass Sie den Kostenhebel behalten.
Praxisnahe Leitfäden und Analysen unserer Ingenieure für 2026.
Teilen Sie uns einige Details mit, und ein Senior-Consultant antwortet innerhalb eines Werktages.