Ein KI-Chatbot, der antwortet wie das beste Teammitglied.
Rund um die Uhr.
Dometrics baut KI-Assistenten für den Kundenservice, die ausschließlich aus freigegebenem Unternehmenswissen antworten, ihre Quellen kennen und an Menschen übergeben, sobald es nötig ist. Gehostet in der EU, messbar an Lösungsquote und Antwortzeit.
Hier antwortet ein KI-Assistent. Bei Bedarf übernimmt das Team.
- Kann ich die Schuhe auch nach 30 Tagen noch zurückschicken?
- Ja. Ungetragene Artikel können innerhalb von 60 Tagen zurückgesendet werden. Das Rücksendeetikett steht im Kundenkonto unter Bestellungen bereit. Rückgaberichtlinie, Abschnitt 2
- Und wenn sie schon getragen wurden?
- Bei getragener Ware entscheidet das Serviceteam im Einzelfall. Soll die Anfrage mit dem Bestellverlauf weitergegeben werden? An das Team übergeben →
Woran Kundenservice heute scheitert.
Nicht an fehlendem Wissen. Das Wissen ist da, aber es steckt in Köpfen, PDFs und alten E-Mails, und es ist nur zu Bürozeiten erreichbar.
Dieselben Fragen, jeden Tag
Lieferzeiten, Rückgabe, Öffnungszeiten, Produktdetails: Ein großer Teil der Anfragen wiederholt sich. Gut ausgebildete Mitarbeiter verbringen ihre Zeit mit Copy-Paste.
Antworten kommen zu spät
Wer abends eine Frage stellt, bekommt am nächsten Vormittag eine Antwort. Bis dahin hat der Interessent längst beim Mitbewerber gekauft oder gebucht.
Wissen ist nicht auffindbar
Handbücher, Datenblätter und interne Regeln liegen verstreut. Neue Mitarbeiter brauchen Monate, bis sie Fragen sicher beantworten.
Billige Chatbots schaden mehr, als sie helfen
Regelbasierte Bots verstehen Fragen nicht, generische KI-Bots erfinden Antworten. Für falsche Zusagen haftet am Ende das Unternehmen.
Aus dem eigenen Wissen. Mit klaren Grenzen.
Der Assistent arbeitet nach dem Prinzip Retrieval-Augmented Generation: Er sucht zuerst die passenden Stellen im freigegebenen Wissen und formuliert erst dann eine Antwort. Was nicht im Wissen steht, wird nicht behauptet.
- 01 · Wissen
Quellen zusammenführen
FAQ, Handbücher, Produktdaten, Richtlinien und bewährte Antworten aus dem Postfach werden gesichtet und freigegeben.
- 02 · Index
Durchsuchbar machen
Das Wissen wird in Abschnitte zerlegt und in einer Vektordatenbank in der EU indexiert. Änderungen fließen automatisch nach.
- 03 · Antwort
Antworten mit Beleg
Das Sprachmodell antwortet nur auf Basis der gefundenen Stellen, in der Sprache des Kunden, und nennt bei Bedarf die Quelle.
- 04 · Übergabe
Mensch übernimmt
Bei Reklamationen, Unsicherheit oder Kaufabsicht geht das Gespräch mit vollem Kontext an das Team oder ins CRM.
- 05 · Lernen
Messen und verbessern
Lösungsquote, Eskalationen und offene Fragen zeigen, wo Wissen fehlt. Lücken werden geschlossen, nicht überspielt.
Regel-Bot gegen KI-Assistent.
Beide heißen Chatbot. In der Praxis liegen zwischen einem Entscheidungsbaum und einem Assistenten mit Retrieval-Augmented Generation Welten.
| Kriterium | Klassischer Regel-Bot | KI-Assistent von Dometrics |
|---|---|---|
| Verständnis | Erkennt nur vorgegebene Schlüsselwörter | Versteht Fragen in natürlicher Sprache, auch mit Tippfehlern |
| Wissen | Jede Antwort muss einzeln angelegt werden | Antwortet aus Handbüchern, FAQ und Produktdaten |
| Sprachen | Pro Sprache ein eigener Baum | Antwortet in der Sprache des Kunden aus demselben Wissen |
| Falsche Antworten | Selten, dafür oft keine Antwort | Durch Quellenbindung und Grenzen stark reduziert, laufend geprüft |
| Übergabe | Abbruch oder Formular | Übergabe an Menschen mit Gesprächsverlauf und Zusammenfassung |
| Pflege | Aufwendig, veraltet schnell | Wissen aktualisieren genügt, der Assistent zieht nach |
Was einen guten KI-Chatbot vom schlechten unterscheidet.
Ein KI-Chatbot im Kundenservice ist dann gut, wenn Kunden ihn nicht als Hürde erleben, sondern als schnellsten Weg zur richtigen Antwort. Dafür braucht es weniger ein besonders großes Sprachmodell als eine saubere Architektur: freigegebenes Wissen, klare Grenzen und eine Übergabe an Menschen, die funktioniert.
Was ein KI-Chatbot leisten kann
Die bekannteste Zahl stammt von Klarna. Der KI-Assistent des Zahlungsdienstleisters übernahm im ersten Monat zwei Drittel aller Service-Chats, die durchschnittliche Lösungszeit sank laut Unternehmen von elf auf unter zwei Minuten [1]. Solche Werte entstehen bei sehr hohem Anfragevolumen und gut dokumentierten Prozessen. Für ein mittelständisches Unternehmen ist die realistische Frage eine andere: Welcher Anteil der Anfragen ist wiederkehrend, gut dokumentiert und ohne Ermessensentscheidung zu beantworten? Genau dieser Anteil ist der Einsatzbereich.
Gut zu wissen: Rund 30 Prozent der österreichischen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten nutzten 2025 künstliche Intelligenz [4]. Mehr als drei Viertel der Unternehmen ohne KI haben einen Einsatz laut Statistik Austria noch gar nicht geprüft. Der Vorsprung ist also noch zu holen.
Warum viele Chatbots enttäuschen
Regelbasierte Bots scheitern an der Sprache: Sie erkennen Schlüsselwörter, keine Anliegen. Generische KI-Bots scheitern am Gegenteil: Sie formulieren flüssig, auch wenn sie die Antwort nicht kennen. Wie teuer das werden kann, zeigt ein Fall aus Kanada. Der Chatbot von Air Canada sagte einem Kunden eine Rückerstattung zu, die es nach den Tarifbedingungen nicht gab. Das Schiedsgericht verpflichtete die Airline zur Zahlung und wies das Argument zurück, der Chatbot sei eine eigenständige Stelle [2].
Retrieval-Augmented Generation in einem Absatz
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, trennt Wissen und Sprache. Das Unternehmenswissen liegt in einer durchsuchbaren Datenbank. Bei jeder Frage sucht das System zuerst die passenden Abschnitte und gibt dem Sprachmodell nur diese als Grundlage. Das Modell formuliert die Antwort, erfindet aber keine Fakten dazu. Steht die Antwort nicht im Wissen, sagt der Assistent das und übergibt an einen Menschen. Ändert sich eine Regel, genügt es, das Dokument zu aktualisieren.
Der rechtliche Rahmen
- AI Act, Art. 50: Seit 2. August 2026 müssen Nutzer erkennen können, dass sie mit einer KI sprechen [3]. Ein sichtbarer Hinweis im Chatfenster erfüllt das.
- DSGVO: Verarbeitung in der EU, Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Modellanbieter, keine Nutzung der Gespräche für fremdes Training, kurze Speicherfristen.
- Sicherheit: Schutz gegen Prompt-Injection, also Versuche, den Assistenten über manipulierte Eingaben aus seinen Grenzen zu holen [5].
- Haftung: Zusagen zu Preisen, Fristen oder Kulanz trifft der Assistent nicht selbst, er verweist auf die verbindliche Quelle oder übergibt.
Rechnen statt glauben
Ob sich ein Assistent lohnt, entscheidet eine einfache Rechnung. Ein Beispiel: 1.500 Anfragen im Monat, davon lassen sich 40 Prozent vollständig automatisch lösen, jede kostet im Team durchschnittlich sechs Minuten. Das sind 60 Arbeitsstunden pro Monat, die frei werden für die Anfragen, bei denen Beratung den Unterschied macht. Dazu kommen Anfragen außerhalb der Bürozeiten, die sonst unbeantwortet blieben. Gemessen wird nach dem Livegang an der tatsächlichen Lösungsquote, nicht an der Zahl der Gespräche.
Merke: Ein KI-Chatbot ersetzt kein Serviceteam. Er übernimmt das Wiederkehrende, damit das Team Zeit für das Besondere hat. Die Übergabe an Menschen ist kein Notausgang, sondern Teil des Designs.
Für Hotels und Tourismusbetriebe beschreibt die Seite KI-Assistent für Hotels die Besonderheiten. Wie sich KI-Werkzeuge vor der Einführung bewerten lassen, zeigt der Ratgeber KI-Tools bewerten.
Was der Assistent mitbringt.
- Wissens-Inventur und Freigabeprozess für alle Quellen
- RAG-Architektur mit Vektordatenbank in der EU
- Einbindung auf Website, im Shop oder im Kundenportal
- Übergabe an Team, Ticketsystem oder CRM mit Gesprächskontext
- Hinweis auf KI-Interaktion nach Art. 50 AI Act
- Schutz gegen Prompt-Injection und Themen außerhalb des Auftrags
- Dashboard mit Lösungsquote, Eskalationen und offenen Fragen
- Laufender Betrieb: Monitoring, Modell-Updates, Wissenspflege
So läuft das Projekt ab
Analyse
Auswertung der häufigsten Anfragen und der vorhandenen Wissensquellen. Ergebnis: Umfang, Grenzen und Zielkennzahl.
Prototyp
Ein Assistent für einen klar abgegrenzten Themenbereich, getestet mit echten Fragen aus dem Postfach.
Livegang
Einbindung auf der Website, Übergabe an das Team, Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit Eskalationen.
Betrieb
Monatliche Auswertung, Wissenspflege und Erweiterung auf weitere Themen, gemessen an der Lösungsquote.
Häufige Fragen
Wie verhindert man, dass ein KI-Chatbot falsche Antworten gibt?
Durch drei Schichten: Der Assistent antwortet nur auf Basis von Textstellen, die er im freigegebenen Wissen gefunden hat. Er hat klare Anweisungen, bei fehlender Grundlage nicht zu antworten, sondern zu übergeben. Und jede Woche werden echte Gespräche stichprobenartig geprüft. Ganz ausschließen lassen sich Fehler bei Sprachmodellen nicht, sie lassen sich aber auf ein kontrollierbares Maß senken.
Muss ein KI-Chatbot als KI gekennzeichnet werden?
Ja. Nach Art. 50 Abs. 1 der EU-KI-Verordnung müssen Personen darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren, sofern das nicht offensichtlich ist. Diese Pflicht gilt seit 2. August 2026. Dometrics baut den Hinweis standardmäßig in jeden Assistenten ein.
Ist ein KI-Chatbot DSGVO-konform möglich?
Ja, mit der richtigen Architektur: Verarbeitung bei Anbietern mit Rechenzentren in der EU, Auftragsverarbeitungsverträge, keine Verwendung der Gesprächsdaten für das Training fremder Modelle, kurze Speicherfristen und eine transparente Information in der Datenschutzerklärung. Personenbezogene Daten fragt der Assistent nur ab, wenn sie für die Übergabe nötig sind.
Haftet ein Unternehmen für Aussagen seines Chatbots?
Davon ist auszugehen. 2024 musste Air Canada einem Kunden eine Rückerstattung zahlen, die der Chatbot der Airline fälschlich zugesagt hatte. Das kanadische Schiedsgericht wies das Argument zurück, der Chatbot sei für seine Aussagen selbst verantwortlich. Deshalb gehören klare Grenzen und eine Übergabe an Menschen zu jedem seriösen Setup.
Welche Sprachmodelle verwendet Dometrics?
Das hängt von Anforderungen an Qualität, Kosten und Datenstandort ab. Möglich sind kommerzielle Modelle über EU-Endpunkte ebenso wie Open-Weight-Modelle auf eigener Infrastruktur. Die Architektur ist so gebaut, dass das Modell später gewechselt werden kann, ohne das Wissen neu aufzubauen.
Wie lange dauert die Einführung?
Ein erster Assistent für einen abgegrenzten Themenbereich ist in der Regel nach vier bis acht Wochen im Einsatz. Der größte Teil des Aufwands liegt nicht in der Technik, sondern in der Aufbereitung und Freigabe des Wissens.
Was kostet ein KI-Chatbot im Betrieb?
Laufende Kosten entstehen für Modellnutzung, Hosting und Pflege. Die Modellkosten hängen vom Gesprächsvolumen ab und liegen bei kleinen und mittleren Unternehmen meist deutlich unter den Personalkosten einer zusätzlichen Servicekraft. Vor dem Projekt rechnet Dometrics den Nutzen mit dem echten Anfragevolumen durch.
- [1] Klarna: AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month (Februar 2024)
- [2] Civil Resolution Tribunal British Columbia: Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149
- [3] EUR-Lex: Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (AI Act)
- [4] Statistik Austria: IKT-Einsatz in Unternehmen 2025
- [5] OWASP: Top 10 for Large Language Model Applications
