Branchen · Technologie & IT
theBlue.ai entwickelt maßgeschneiderte KI-Systeme, die Servicedesk-Tickets sortieren und zuweisen, Fragen aus technischer Dokumentation beantworten, Störungen zusammenfassen und Ihre eigenen Softwareprodukte um KI-Funktionen erweitern. Jedes System wird an Ticketsystem, Monitoring und Datenpipelines angebunden, die Sie schon nutzen, oder arbeitet hinter einer API, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
KI in der IT liest Tickets, Logs und Betriebsmeldungen. Sie ordnet Anfragen einer Kategorie und einem Team zu, schlägt Antworten vor und fasst Störungen zusammen.
Im Servicedesk und im Betrieb unterstützt das die Bearbeitung im First Level, die Analyse von Vorfällen und die Suche nach Auffälligkeiten in Logdaten. Die Ergebnisse gehen an das Ticketsystem, die Wissensdatenbank oder die Monitoring-Werkzeuge.
Der Vorteil: Tickets landen sofort richtig, wiederkehrende Fragen sind schneller beantwortet und Störungen sind sauber dokumentiert. Eingriffe in Systeme und die Bewertung kritischer Vorfälle bleiben beim Team.
Projektbeispiel · InSaaS.ai
InSaaS.ai, ein Unternehmen für Datenanalyse, verarbeitet große Mengen an Social-Media-Beiträgen, Forendiskussionen und Kundendaten für Marktforschung und Produktplanung. In all dem können personenbezogene Daten stecken, und sie von Hand zu prüfen war bei dieser Menge unmöglich. Heute läuft die Anonymisierung als API direkt in der Pipeline.
Einige der Organisationen, für die wir Systeme gebaut haben
Was die KI übernimmt
Technologie- und IT-Teams verbringen viel Zeit mit Tickets, Dokumentation und Datenarbeit. KI übernimmt im Servicedesk, im Betrieb, im Produkt, in Datenpipelines, im Presales und in der Entwicklung.
Servicedesk
Eingehende Tickets werden nach System, Komponente und Dringlichkeit eingeordnet, die wichtigen Angaben werden herausgelesen, und jedes Ticket geht an die Kollegin oder den Kollegen mit den passenden Kenntnissen, Verfügbarkeit und Auslastung.
Servicedesk
Supportmitarbeitende und Anwender fragen in normaler Sprache und bekommen eine Antwort aus Runbooks, Wissensartikeln und gelösten Tickets, mit Link zur Quelle.
Betrieb
Alarme, Log-Auszüge und Ticketverlauf werden zu einer Zeitleiste mit den betroffenen Diensten verdichtet, und die Rufbereitschaft beginnt mit den Fakten.
Betrieb
Metriken, Logs und Telemetriedaten werden auf ungewöhnliche Muster und ausfallende Komponenten überwacht, und jeder Befund kommt mit den Daten dahinter.
Produkt
Eine Suche, die Fragen versteht, Assistenten, Zusammenfassungen und Klassifikation, eingebaut in Ihr eigenes Produkt und bereitgestellt über eine API, die Ihre Entwickler aufrufen.
Daten
Dokumente, Beiträge und Datensätze aus vielen Quellen werden gesammelt, strukturiert, eingeordnet und von personenbezogenen Daten befreit, bevor sie Ihre Analyse oder Ihr Produkt erreichen.
Presales
Wiederkehrende Fragen in Ausschreibungen und Sicherheitsfragebögen von Kunden bekommen Antwortentwürfe aus Ihren Richtlinien und Ihrer Produktdokumentation, und Ihr Team prüft sie.
Entwicklung
Release Notes, Changelogs und technische Dokumentation werden aus Tickets, Pull Requests und Spezifikationen entworfen und liegen zur Prüfung durch die Entwicklung bereit.
Interne Automatisierung
Wiederkehrende interne Anfragen wie Onboarding, Zugänge und Reporting erledigen Agenten, die über Ihre Systeme hinweg arbeiten und jede Freigabe einem Menschen überlassen.
So funktioniert es
Seit dem gestrigen Release bricht der CSV-Export von Berichten mit Zeitüberschreitung ab, bei Konten mit mehr als 10.000 Zeilen.
Unser Monatsreporting ist am Freitag fällig.
Ticket · Entwurf
Beispiel mit erfundenen Daten.
Anforderungen der Branche
Viele Werkzeuge, hohe Mengen und Teams, die eine API erwarten, die sie aufrufen können.
Das System sitzt als API in Ihrer Pipeline oder Ihrem Produkt, und Ihre Entwickler rufen sie auf. Daten gehen hinein, Ergebnisse kommen heraus, und niemand muss ein eigenes Werkzeug öffnen.
Viele gleichzeitige Anfragen werden parallel verarbeitet, und der KI-Schritt hält mit dem Rest Ihrer Pipeline Schritt.
Antworten enthalten nur Daten, die der Nutzer sehen darf, und das System läuft im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
Das System ordnet ein, entwirft und bereitet vor. Prioritäten, Freigaben und jede Änderung an der Produktion bleiben bei Ihren Entwicklern.
Referenzen
Unser Projekt für ein Datenanalyse-Unternehmen, eine Softwareplattform vom Proof of Concept bis zum Marktstart und ein Multi-Agenten-System für interne Arbeit in einer Beratung.
Marktforschung · InSaaS.ai
Das Analyseprodukt von InSaaS.ai verarbeitet große Mengen an Social-Media-, Foren- und Kundendaten, und in all diesen Daten können personenbezogene Angaben stecken. Eine Anonymisierungs-API sitzt jetzt direkt in der Pipeline, ohne manuellen Schritt.
Zur Referenz
Public Affairs · Policy-Insider.AI
Public-Affairs-Analysten verfolgten Millionen politischer Dokumente aus vielen Ländern und Sprachen von Hand. Wir haben die KI-Schicht gebaut, die beobachtet, analysiert und benachrichtigt, vom ersten Prototyp bis zur Markteinführung.
Zur Referenz
Public Affairs · RPP Group
Erfahrene Berater verbrachten Stunden mit Dokumentenanalyse, Datenaufbereitung und Entwürfen, und diese Arbeit verdrängte die strategische. ChatRPP übernimmt sie jetzt, im Tonfall der Beratung und in ihrer eigenen Infrastruktur.
Zur ReferenzDer Einstieg
Eine Servicedesk-Warteschlange, eine Sammlung von Runbooks oder eine Datenpipeline: die Arbeit, die Ihr Team heute von Hand erledigt, und die Daten dahinter. Wir prüfen früh, ob die Daten den Anwendungsfall tragen und wo sie verarbeitet werden dürfen.
Sagen Sie uns, wo die Handarbeit anfällt und welche Daten dabei im Spiel sind. Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
Prozess beschreibenWir nehmen die Abläufe auf, prüfen Ihre Datenquellen und Anforderungen und schlagen eine Architektur mit Umfang, Zeitplan und Kosten vor. Ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Zum KI Discovery WorkshopFAQ
In Technologie und IT übernimmt KI Arbeit, die Support und Entwicklung sonst von Hand erledigen: Tickets im Servicedesk, Antworten für den First-Level-Support, Störungen und Anomalien im Betrieb, KI-Funktionen im Produkt, unstrukturierte Daten in Pipelines, Ausschreibungen und Sicherheitsfragebögen im Presales und Dokumentation in der Entwicklung. Das KI-System bereitet das Ergebnis vor, und Entwickler und Support entscheiden.
Ja. Ein Sprachmodell ordnet jedes Ticket nach System, Komponente und Dringlichkeit ein und liest die wichtigen Angaben heraus. Die Zuweisung folgt dann Regeln, die Sie festlegen, etwa Kenntnisse, Verfügbarkeit und aktuelle Auslastung. Ihr Team sieht, warum ein Ticket wohin ging, und kann es jederzeit neu zuweisen.
Ja. Für Policy-Insider.AI hat theBlue.ai die gesamte technische Plattform gebaut, vom Proof of Concept bis zum Produkt mit zahlenden Kunden: Sammlung und Strukturierung von Millionen politischer Dokumente in mehreren Sprachen, Analyse mit NLP und großen Sprachmodellen und persönliche Dashboards mit KI-Zusammenfassungen in Echtzeit.
Mit einer Anonymisierungs-API. Für das Datenanalyse-Unternehmen InSaaS.ai hat theBlue.ai ShareMedix direkt in die Verarbeitungspipeline eingebunden. Die API erkennt und maskiert Namen, Adressen, Telefonnummern, IBANs und E-Mail-Adressen in Texten aus sehr unterschiedlichen Quellen, verarbeitet viele Anfragen gleichzeitig und unterstützt Whitelists, Blacklists und konfigurierbare Regeln.
Ja. Erfahrene KI- und ML-Entwickler verstärken Ihr Team für eine Aufgabe oder einige Monate, als Teamerweiterung oder als eigenes spezialisiertes Team, ohne langfristige Bindung.
Mit einem einzelnen Prozess, etwa der Ticketeinordnung für eine Warteschlange, und den Daten dahinter. Die Prozessanalyse hat einen Festpreis ab 3.000 Euro und endet mit einem Architekturvorschlag, der Umfang, Zeitplan und Kosten benennt, einschließlich der Frage, wo die Daten verarbeitet werden dürfen. Die Umsetzung wird nach Meilensteinen abgerechnet, erste funktionierende Bausteine gibt es meist nach sechs bis acht Wochen.
Beschreiben Sie den Prozess, und wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
