Beratung · Public Affairs
Fünf Agenten, die arbeiten wie ein zusätzliches Teammitglied
Die RPP Group, eine führende Public-Affairs-Beratung, verlor strategische Kapazität an Routinearbeit: Dokumentenanalyse, Datenaufbereitung, erste Entwürfe. Wir haben ChatRPP gebaut, ein Multi-Agenten-System, zugeschnitten auf ihre Abläufe, ihren Tonfall und ihre Compliance-Anforderungen.
Ergebnisse
Kunde: RPP Group
Eine führende Public-Affairs-Beratung, spezialisiert auf Policy-Entwicklung und politische Kommunikation. Entwickelt gemeinsam mit Policy-Insider.AI.
- Branche
- Public Affairs und Beratung
- Anwendungsfall
- Dokumentenanalyse, Inhalte, Recherche
- KI-Ansatz
- Multi-Agenten-Architektur mit RAG
- Datenquelle
- Interne Dokumente und externe Policy-Daten
- Compliance
- DSGVO-konform, in der eigenen Infrastruktur
- Partner
- Policy-Insider.AI
Kurz gefasst
Die Arbeit, die die eigentliche Arbeit verdrängte
- Die RPP Group analysiert komplexe politische Dokumente, strukturiert Policy-Informationen, schreibt strategische Kommunikation und verfolgt die Regulierung. Das braucht Fachwissen, und vieles davon folgt einem vorhersehbaren Muster.
- Lange Dokumente zusammenfassen, Positionen herausarbeiten, Daten für Präsentationen aufbereiten, erste Entwürfe schreiben: Das kostete die Stunden, die der strategischen Arbeit am Kunden fehlten.
- Ein generischer Chatbot war nie die Lösung. Das System musste den Fachbereich verstehen, den Tonfall der Beratung treffen, die Compliance einhalten und sich in die bestehende Arbeitsweise einfügen.
- ChatRPP trägt heute diese Routineschicht, der Zeitaufwand dafür sank um 70 Prozent, und vertrauliches Material verlässt die eigene Umgebung der RPP Group nie.
Die Ausgangslage
Die Aufgabe
Gesucht war kein generischer Chatbot, sondern ein System, das den Fachbereich der RPP Group versteht, den professionellen Tonfall trifft, die Compliance-Anforderungen einhält und sich in die tatsächliche Arbeitsweise des Teams einfügt.
Die RPP Group arbeitet an der Schnittstelle von Policy, Politik und Kommunikation. Das Team analysiert regelmäßig komplexe politische Dokumente, strukturiert Policy-Informationen, verfasst strategische Kommunikation und verfolgt regulatorische Entwicklungen: Arbeit, die tiefes Fachwissen verlangt und trotzdem voller wiederkehrender Handgriffe ist.
Viel Zeit floss in Aufgaben mit vorhersehbarem Muster: lange Dokumente zusammenfassen, zentrale Policy-Positionen herausarbeiten, Daten für Präsentationen strukturieren, erste Entwürfe von Kommunikationsmaterial schreiben.
Diese Zeit fehlte für die strategische, kundennahe Arbeit, in der die Expertise des Teams den größten Wert schafft.
Der Bau
Was wir gebaut haben
Gemeinsam mit Policy-Insider.AI haben wir ChatRPP entwickelt, ein Multi-Agenten-System, gebaut für die Abläufe der RPP Group.
Ein Orchestrator vor fünf Spezialisten
Statt eines einzelnen Allzweck-Chatbots besteht ChatRPP aus mehreren spezialisierten Agenten, jeder für eine Art von Aufgabe. Ein zentraler Orchestrierungsagent leitet die Anfrage an den passenden Spezialisten weiter, ob Dokumentenanalyse, Entwurf, strategische Planung oder Policy-Recherche, damit jede Aufgabe mit dem richtigen Kontext und den richtigen Werkzeugen bearbeitet wird.
Hunderte Seiten, verdichtet auf das Wesentliche
Wer ein Policy-Papier, einen regulatorischen Text oder einen Gesetzentwurf hochlädt, bekommt eine strukturierte Zusammenfassung, die zentralen Erkenntnisse und Antworten auf Rückfragen, in Echtzeit.
Entwürfe im Ton der Beratung
ChatRPP schreibt strategische Pläne, Kernbotschaften und Kommunikationsentwürfe, die zum Tonfall und Corporate Design der RPP Group passen. Keine generischen Texte, sondern Inhalte, wie das Team sie selbst gegenüber Stakeholdern und Entscheidungsträgern formulieren würde.
Vertrauliches bleibt im Haus
Politische Arbeit ist sensibel, deshalb gelten strenge Datenschutzmaßnahmen. Die gesamte Verarbeitung ist DSGVO-konform und läuft in der eigenen Infrastruktur der RPP Group, vertrauliche Informationen verlassen die kontrollierte Umgebung nie.
Agenten, die die anderen Agenten prüfen
Spezialisierte QA-Agenten prüfen die Ergebnisse gegen interne Standards. Das senkt das Risiko, dass eine Ungenauigkeit beim Kunden landet, und hält die Inhalte auf dem Niveau, das die Kunden der RPP Group erwarten.
Was sich geändert hat
Das Ergebnis
Vorher
Stundenlange manuelle Dokumentenanalyse, Datenaufbereitung und erste Entwürfe. Die strategische Arbeit wurde von Routineaufgaben verdrängt.
Nachher
Automatische Analyse, Antworten in Echtzeit, Entwürfe in Sekunden. Das Team konzentriert sich wieder auf strategische und kundennahe Arbeit.
Der Zeitaufwand für manuelle Routinearbeit sank deutlich. Das System übernimmt Zusammenfassungen, Datenaufbereitung und erste Entwürfe, Arbeit, die jede Woche viele Stunden erfahrener Mitarbeitender gebunden hatte.
Das Team beschreibt ChatRPP als intelligentes zusätzliches Teammitglied: Es fügt sich in den Arbeitsalltag ein, versteht den Fachbereich und liefert Ergebnisse, die kaum Nachbearbeitung brauchen.
Entscheidungen fallen schneller, weil die relevanten Daten und Erkenntnisse in Echtzeit bereitstehen und nicht erst nach stundenlanger Recherche.
Fragen zu diesem Projekt
Dokumentenanalyse, Inhalte, Recherche. Gesucht war kein generischer Chatbot, sondern ein System, das den Fachbereich der RPP Group versteht, den professionellen Tonfall trifft, die Compliance-Anforderungen einhält und sich in die tatsächliche Arbeitsweise des Teams einfügt.
Weniger Zeit für manuelle Routinearbeit: –70 %. Spezialisierte Agenten, die als ein System arbeiten: 5 Agenten. Antworten aus internen und externen Datenquellen: Echtzeit. Vertrauliche Daten bleiben in der eigenen Infrastruktur: DSGVO.
Multi-Agenten-Architektur mit RAG. Eingesetzte Technik: Multi-Agenten-Architektur, Large Language Models, RAG, Dokumentenverarbeitung, Policy-Insider.AI-Integration, Python, DSGVO-konforme Infrastruktur.
Eingesetzte Technik
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