Problem aus Kundensicht
Viele Teams wollen KI nutzen, aber stoßen schnell auf drei Probleme:
- Ergebnisse schwanken in Qualität
- Inhalte wirken generisch oder passen nicht zur Marke
- Niemand weiß, welche Daten die KI verwendet hat und ob es stimmt
Gleichzeitig gibt es echte Zeitfresser: Anfragen zusammenfassen, Tickets kategorisieren, Leads bewerten, Inhalte erstellen, interne Infos durchsuchen. KI kann das beschleunigen, aber nur, wenn der Prozess kontrolliert ist und klare Regeln hat.
Use Case
Ein Unternehmen will KI für drei Dinge einsetzen:
- Support Anfragen automatisch klassifizieren und zusammenfassen
- LinkedIn und Newsletter Inhalte aus internen Dokumenten und Quellen erstellen
- Lead Scoring anhand von Anfrage Text und CRM Daten Wichtig: Alles mit Freigabe, Logging und nachvollziehbaren Quellen.
Handlung und Lösung
Wir bauen einen KI Workflow in n8n, der nicht wie ein Blackbox Bot wirkt.
Schrittfolge im Workflow
- Eingänge anbinden E Mail, Formular, Ticketsystem, CRM.
- Kontext zusammenstellen Wir sammeln relevante Daten: Kunde, Historie, Produkt, bisherige Kommunikation.
- RAG aus eigenen Daten Damit KI nicht halluziniert, nutzen wir eigene Inhalte:
- Wissensdatenbank
- Dokumente
- interne Prozesse
- Produktinfos Je nach Setup: Vektorsuche in einer Datenbank oder eine strukturierte Suche über Dokumente.
- Prompt Regeln und Stil definieren
- Tonalität
- erlaubte Aussagen
- verbotene Begriffe
- Format, zum Beispiel kurze Absätze, klare Handlungsoptionen
- Qualitätssicherung Wir bauen Checks:
- Quellen müssen referenziert werden, intern im Log
- Wiederholungen und Floskeln reduzieren
- sensible Fälle automatisch in Freigabe leiten
- Freigabe Prozess Entwürfe landen in einem Freigabe Board. Erst nach Freigabe wird gesendet oder veröffentlicht.
- Ergebnisse zurückschreiben Ticket System bekommt Kategorie, Zusammenfassung, vorgeschlagene Antwort. CRM bekommt Score, Notizen, nächste Aktion.
Typische Hürden und worauf wir achten
1 Datenzugang und Rechte
KI ist nur so gut wie die Daten. Wir klären, welche Inhalte genutzt werden dürfen und wie Zugriff geregelt ist.
2 Prompt Pflege ist Betrieb, nicht einmalig
Prompts sind nicht statisch. Wir bauen sie so, dass sie gepflegt werden können, ohne dass alles bricht.
3 Kosten und Geschwindigkeit
Manche Modelle sind teuer oder langsam. Wir optimieren, indem wir nur dann KI nutzen, wenn sie wirklich Mehrwert bringt.
4 Haftung und Risiko
In kritischen Fällen muss ein Mensch entscheiden. Wir setzen Regeln, wann KI nur Vorschläge liefern darf.
Ablauf in der Zusammenarbeit
- Zieldefinition und Risikoklassen Welche Aufgaben, welche Grenzen, welche Freigaben.
- Datenquellen und Wissensbasis Welche Dokumente, welche Systeme, welche Struktur.
- Umsetzung in n8n RAG Setup, Prompt Logik, Freigaben, Logging.
- Testphase Wir testen mit echten Fällen und verbessern Stil und Trefferquote.
- Live Betrieb Monitoring, Auswertung, kontinuierliche Optimierung.
Weiterer Verlauf nach Projektabgabe
- Laufende Qualitätsverbesserung Mit echten Fällen wächst die Qualität. Kategorien werden präziser, Inhalte passen besser.
- Ausbau auf weitere Prozesse Viele Teams starten mit Support und erweitern später in Vertrieb, Content und Backoffice.
- Schulung und Dokumentation Ihr bekommt klare Regeln, damit das Team versteht, wann KI nutzt und wann nicht.
Wichtige Information ganz zum Schluss
Wichtig: Das ist ein Beispielansatz, kein starres Rezept. Jedes Projekt ist individuell. Je nach Datenlage, Risiko und Zielgruppe braucht es andere Prompts, andere Freigaben oder eine andere Wissensstruktur. Der Effekt bleibt aber gleich: Ihr spart Zeit bei Routine, erhöht Konsistenz und bekommt KI Ergebnisse, die kontrolliert und nachvollziehbar entstehen.
