KI Ergebnisse prüfen und freigeben, bevor sie Wirkung entfalten
Wir bauen Prüfregeln und Freigabewege, damit KI Outputs konsistent bleiben und kritische Inhalte nicht unkontrolliert rausgehen.
Qualität als Prozess, damit KI Ergebnisse verlässlich werden
Validierung, damit Ergebnisse strukturiert und vollständig sind
Wir prüfen, ob Pflichtfelder vorhanden sind, ob Formate stimmen und ob Werte plausibel sind. Das gilt für Daten genauso wie für Texte. Wenn ein Output unvollständig ist, wird er nicht weitergegeben. Dadurch entstehen keine stillen Fehler in CRM, Ticketsystem oder Buchhaltung und kein Content geht online, der inhaltlich nicht fertig ist.
Risikologik, damit sensible Fälle nicht automatisch laufen
Nicht jeder Fall ist gleich. Wir definieren Regeln, wann ein Ergebnis kritisch ist, zum Beispiel bei rechtlichen Aussagen, Zahlungsprozessen, Reklamationen oder Eskalationen. Wenn Risiko hoch ist, geht der Output in eine Freigabe oder wird als Ausnahme geführt. So bleibt der Prozess sicher, ohne dass alles langsamer wird.
Freigaben nach Rollen, damit Verantwortung klar bleibt
Wir bauen Freigabewege so, dass klar ist, wer was freigibt. Ein Support Lead prüft andere Dinge als Finance oder Marketing. Freigaben können einstufig oder mehrstufig sein und hängen von Regeln ab, zum Beispiel Betrag, Kundentyp, Kategorie oder Ergebnisstatus. Dadurch bleibt Verantwortung nachvollziehbar.
Protokolle und Ausnahmen, damit nichts still schief läuft
Jeder Prüfpunkt und jede Freigabe wird protokolliert. Fälle, die nicht bestehen, landen in einer Ausnahmeliste mit Grund und Kontext. Nach Korrektur kann der Fall erneut verarbeitet werden. Dadurch wird Qualität nicht nur geprüft, sondern auch operativ steuerbar.
SO FUNKTIONIERT ES
Qualitätskontrolle und Freigaben in vier klaren Schritten
Wir klären, welche Outputs kritisch sind und welche automatisch weiterlaufen dürfen. Dazu definieren wir Zielkriterien, Pflichtfelder und Risikofaktoren.
Wir bauen Validierungen, Plausibilitätschecks, Regelwerke und Freigabeschritte. Zuständigkeiten und Eskalation werden festgelegt.
Wir implementieren die Logik in n8n und testen reale Fälle. Wir prüfen, ob Regeln greifen, ob Freigaben praktikabel sind und ob Ausnahmen sauber geführt werden.
Nach Go Live verbessern wir Regeln anhand realer Daten. Häufige Ausnahmen werden reduziert, Kriterien werden präziser und Freigabewege werden effizienter.
Use Cases für Qualitätskontrolle und Freigaben
Support Antworten mit Freigabe bei sensiblen Themen
Ziel
Schneller antworten, aber bei heiklen Fällen Kontrolle behalten.
Input
Ticket, Kontext, Antwortentwurf.
Agent Schritte
1 Validierung auf Pflichtinfos und Tonalität
2 Risikoerkennung, zum Beispiel Abrechnung oder Beschwerde
3 Freigabe für Lead oder Spezialteam auslösen
Output
Freigegebener Entwurf oder Ausnahme mit Grund.
Typisch für
Supportteams mit Eskalationsfällen.
Sales Entwürfe, aber keine falschen Versprechen
Ziel
Entwürfe schneller erstellen, aber Aussagen kontrollieren.
Input
Lead, Angebot, Entwurf.
Agent Schritte
1 Prüfen ob Pflichtinhalte und Bedingungen enthalten sind
2 Aussagen markieren, die geprüft werden müssen
3 Freigabe durch verantwortliche Rolle
Output
Entwurf mit Freigabe oder Korrekturhinweis.
Typisch für
Vertrieb und Beratung.
Dokumentprozesse, Freigabe nach Betrag oder Risiko
Ziel
Dokumente schneller erstellen, aber Freigaben nachvollziehbar halten.
Input
Dokumententwurf, Beträge, Bedingungen.
Agent Schritte
1 Plausibilitätscheck auf Beträge und Bedingungen
2 Freigabeweg nach Schwellenwert
3 Protokollierung der Entscheidung
Output
Freigegebenes Dokument plus Audit Verlauf.
Typisch für
Backoffice und Finance.
Content Veröffentlichung mit Qualitätsprüfung
Ziel
Content schneller produzieren, aber Qualität sichern.
Input
Text, Quellen, Stilregeln.
Agent Schritte
1 Struktur und Wiederholungen prüfen
2 Aussagen gegen Quellenlogik prüfen
3 Freigabe oder Ausnahme auslösen
Output
Freigabeempfehlung und Änderungscheck.
Typisch für
Teams mit Content Workflows.
FAQ
Häufige Fragen zu Qualitätskontrolle und Freigaben
Macht das den Prozess nicht langsam
Nicht wenn es richtig gebaut ist. Standardfälle laufen durch, kritische Fälle gehen in Freigabe. So bleibt Geschwindigkeit hoch und Risiko niedrig.
Wie entscheidet ihr, was kritisch ist
Über Risikofaktoren wie Geld, rechtliche Aussagen, Eskalationsstufe, Kundentyp oder Prozesswirkung. Diese Faktoren werden vorab definiert.
Können Freigaben mehrstufig sein
Ja. Freigaben können nach Rollen und Regeln aufgebaut werden, inklusive Schwellenwerten und Zuständigkeitslogik.
Was passiert bei Fehlern oder unklaren Ergebnissen
Sie landen als Ausnahme mit Kontext. Nach Korrektur kann der Fall erneut verarbeitet werden, statt manuell neu gebaut zu werden.
Ist das nur für KI sinnvoll
Nein. Qualitätslogik hilft auch bei Integrationen und Automatisierung, wenn Daten sauber sein müssen und Fehler nicht still durchlaufen dürfen.