Leistung · KI Beratung · KI Chatbot
KI Chatbot für Unternehmen
Chatbots mit festen Regeln & geprüften Antworten
Wir bauen die Logik hinter deinem KI Chatbot. Produkte, Preise und Sicherheitsregeln liegen in festen Regeln auf dem Server, die KI formuliert daraus die Antwort. Automatisierte Tests prüfen jede Änderung, bevor sie live geht. Für die Hautbildberatung von Arya Laya sichern 262 Tests den Entscheidungsbaum ab.
brandnew in Zahlen
Jede Änderung zuerst im Testsystem
Live erst nach bestandener Testsuite
Fester Entscheidungsbaum
Für eine Hautbildberatung im Shop
Erfolgsgeschichten
Arya Laya
KI Hautbildberatung mit festem Entscheidungsbaum
262 automatisierte Tests
Sichern die Beratungslogik des Chatbots ALAYA
Sicherheitsfälle eigens abgesichert
Bei Schwangerschaft, Medikamenten & Babyhaut verweist der Bot an eine Fachperson
Rückmeldungen werden zu Testfällen
Die Regeln legt die Produktexpertin des Kunden fest
Alltrucks Magazin
KI Content Pipeline mit festen Prüfpunkten
- Beiträge in 13 Sprachen
- 611
30 Prüfpunkte vor dem Import
Unter 70 von 100 Punkten kein Import
Veröffentlichen bleibt bei der Redaktion
Importiert wird immer als Entwurf
Eigene Entwicklung
Shopware Plugin mit automatisierten Tests & KI Prüfern
138 automatisierte Tests
97 Unit, 15 Pixel & 26 E2E Szenarien
Drei KI Prüfer vor jedem Push
Korrektheit, Sicherheit & Einfachheit
Weitere Projekte mit KI & fester Logik
Alltrucks Business Impact Calculator
ROI Rechner für Werkstätten, die Rechenlogik besteht 23 von 23 Validierungstests.
Projekt ansehen →
Alltrucks Werkstattdaten
KI Agents prüfen jeden Datensatz einer Werkstattdatenbank für neun Länder.
Projekt ansehen →
Senseble
Gesundheitsapp für Unternehmen, weltweit in 8 Sprachen dank einer KI Übersetzungspipeline.
Projekt ansehen →Warum Chatbots Regeln brauchen
der Unternehmen mit KI setzen sie im Kundenkontakt ein, etwa für Anfragen.
der befragten Kunden wären lieber ohne KI im Kundenservice. Ein Bot muss also spürbar helfen.
der Antworten großer KI Assistenten auf Nachrichtenfragen hatten ein erhebliches Problem, etwa bei Quellen oder Fakten. Studie in 18 Ländern.
So testen wir deinen Chatbot
01
Logiktests
Für jede Regel gibt es einen Test. Eine bestimmte Kundenaussage führt zu einer festen Rückfrage oder zu festen Produkten.
- Bei jeder Änderung
- Laufzeit in Sekunden
02
Break Tests
Grenzfälle mit Absicht: zwei Anliegen in einem Satz, Fragen nach ausgelaufenen Produkten, Tippfehler und Widersprüche.
- Zwei Anliegen in einem Satz
- Ausgelaufene Produkte
03
Schutz gegen Prompt Injection
Nachrichten, die dem Bot neue Anweisungen unterschieben, laufen in vielen Varianten durch die Tests. Preise, Rabatte und Sicherheitsregeln ändern sich durch eine Chatnachricht nie.
- Eingeschleuste Anweisungen
- Werkzeuge mit minimalen Rechten
04
Replay echter Aufrufe
Die Aufrufe des Bots aus dem Zugriffsprotokoll schreiben wir als Test fest. So zeigt sich, wie das Modell Fragen tatsächlich an die Logik übergibt.
- Aufrufe aus dem Betrieb
- Fehler vor dem Kundengespräch finden
05
Vollständiger Durchlauf
Ein Skript ruft jede Verzweigung auf jedem Antwortweg auf und gleicht das Ergebnis mit Artikelnummern und Preisen ab.
- Abgleich mit den Produktdaten
- Vor jedem Livegang
06
Ende zu Ende mit Prüfung
Testfälle aus Fachabteilung, Support und früheren Fehlern laufen durch den echten Chatbot. Jede Antwort liest zusätzlich ein Mensch aus dem Projekt.
- Kriterien je Testfall
- Erneut nach jedem Modellupdate
Was wir für deinen Chatbot bauen
01
Beratungslogik & feste Regeln
Produktempfehlungen, Preise und Sicherheitsregeln legen wir in einer Logik auf dem Server fest, etwa als Entscheidungsbaum. Der Chatbot fragt sie als Werkzeug ab und formuliert das Ergebnis.
- Rückfragen mit festen Antwortoptionen
- Empfehlungen aus deinem Sortiment
- Regeln von deinen Fachleuten
- Verweis an eine Fachperson bei Sicherheitsfällen
02
Wissen & Werkzeuge
Für offene Fragen durchsucht der Chatbot deine Dokumente. Für typische Fragen legen wir fest, welches Dokument er finden muss. Werkzeuge binden wir über das Model Context Protocol an, jedes nur mit den Rechten, die seine Aufgabe braucht.
- Wissenssuche in deinen Dokumenten
- Tests für die Suchtreffer
- Werkzeuge über MCP
- Übergabe an einen Menschen
03
Kennzeichnung & Datenschutz
Seit August 2026 muss ein Chatbot erkennbar machen, dass eine KI antwortet. Den Hinweis setzen wir vor die erste Nachricht und nehmen ihn in die Abnahme auf. Wir arbeiten über die API Zugänge von OpenAI und Anthropic.
- Hinweis nach Artikel 50 AI Act
- Vertrag zur Auftragsverarbeitung
- Kein Training mit deinen Daten
- Nur die Daten, die der Chatbot braucht
04
Betrieb & Kennzahlen
Jede Änderung läuft zuerst auf einem Testsystem durch die komplette Suite. Jeder gefundene Fehler wird als Test festgeschrieben, bevor wir ihn beheben. Nach einem Update des Sprachmodells laufen die Tests erneut.
- Testsystem vor dem Livegang
- Ein Test für jeden gefundenen Fehler
- Anteil der Übergaben an einen Menschen
- Abgleich genannter Preise mit dem Shop
So entsteht dein Chatbot
Schritt 1
Ziele & Kriterien
Wir klären mit deiner Fachabteilung, welche Fragen der Chatbot beantwortet, wo er an eine Fachperson verweist und welche Aussagen nie vorkommen dürfen. Daraus entstehen die Abnahmekriterien.
Schritt 2
Logik & Anbindung
Regeln, Entscheidungsbaum und Wissenssuche entstehen auf dem Server. Der Chatbot ruft sie als Werkzeug ab und formuliert die Antwort.
Schritt 3
Tests & Abnahme
Logiktests, Break Tests und Testfälle aus der Fachabteilung laufen gegen das echte System. Live geht der Chatbot erst nach bestandener Suite.
Schritt 4
Betrieb & Ausbau
Rückmeldungen und Fehler werden zu neuen Testfällen. Kennzahlen zeigen früh, wenn sich Qualität oder Nutzung verändern.
Tech Fähigkeiten
KI
- Claude
- OpenAI API
- MCP
- Inngest
- DeepL
Backend
- PHP
- Symfony
- Node.js
- Python
- MySQL
- Supabase
- pgvector
Qualität & Betrieb
- Playwright
- Automatisierte Tests
- Linux Server
- Hosting und Monitoring
Häufige Fragen
Was ist ein KI Chatbot für Unternehmen?
Ein KI Chatbot beantwortet Fragen von Kunden oder Mitarbeitenden in natürlicher Sprache. Im Kern arbeitet ein Sprachmodell, das auf das Wissen deines Unternehmens zugreift, etwa auf Produktdaten, Preise oder Richtlinien. Gegenüber Kunden spricht er verbindlich für dein Angebot.
Wie verhindert ihr falsche Antworten?
Verbindliche Inhalte wie Preise, Produkte und Sicherheitsregeln kommen aus einer festen Logik, die KI formuliert daraus die Antwort. Für dieselbe Eingabe liefert die Logik immer dasselbe Ergebnis, jede Abweichung findet ein automatischer Test. Wie unser Testaufbau im Detail aussieht, steht in unserem Beitrag zu Tests für KI Chatbots im Kundenservice.
Können wir unseren Chatbot Anbieter behalten?
Ja. Bei Arya Laya läuft der Chatbot bei einem spezialisierten Anbieter, die Beratungslogik und die 262 Tests dafür kommen von uns. Ob sich dein System auf diese Weise anbinden lässt, prüfen wir vorab.
Was verlangt der AI Act von einem Chatbot?
Seit August 2026 muss ein Chatbot nach Artikel 50 erkennbar machen, dass eine KI antwortet, spätestens bei der ersten Interaktion. Der Hinweis gehört bei uns in die Abnahme. An der Haftung für den Inhalt der Antworten ändert er nichts.
Haften wir für die Antworten des Chatbots?
Ein Tribunal in Kanada hat 2024 entschieden, dass ein Unternehmen für die Auskünfte seines Chatbots haftet wie für jede andere Seite seiner Website. Dokumentierte Tests zeigen, welche Sorgfalt du für die Richtigkeit aufwendest.
Landen unsere Daten im Training der Modelle?
Wir nutzen die API Zugänge von OpenAI und Anthropic. Dort werden Daten laut den Anbietern standardmäßig nicht zum Training verwendet, dazu bekommst du von uns einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung. Wie wir Datenschutz in KI Projekten umsetzen, beschreibt unsere Seite zu KI Datenschutz.
Was kostet ein KI Chatbot?
Das hängt von der Zahl der Regeln, Datenquellen und Testfälle ab. Nach einem ersten Gespräch bekommst du ein festes Angebot.
Chatbot mit festen Regeln planen?
Wir klären mit dir, welche Fragen dein Chatbot beantworten soll und welche Regeln und Tests er dafür braucht.
Projekt anfragen