Philipp Ahner und Johannes Markert schildern die Einführung und Skalierung eines Chatbots zur Automatisierung von Supportprozessen in einem mittelständischen B2B-SaaS-Unternehmen. Im Mittelpunkt steht die iterative Entwicklung eines Conversational AI-Systems, das auf Basis realer Supportdaten und kontinuierlichem Nutzerfeedback ausgebaut wird. Die Praxisorientierung zeigt sich in der detaillierten Beschreibung der einzelnen Projektphasen, der organisatorischen Verankerung und der engen Verzahnung mit dem Supportteam. Besonderes Augenmerk liegt auf der methodischen Herangehensweise, der Nutzung eines Minimum-Viable-Product-Ansatzes und der konsequenten Einbindung von Stakeholdern und Endanwendern.
Die Umsetzung erfolgt in fünf klar definierten Phasen: Teambildung, Zieldefinition, Toolauswahl, MVP-Implementierung und kontinuierliche Optimierung. Die Entscheidung für den Salesforce Einstein Bot basiert auf einer strukturierten Evaluierung und dem Abgleich technischer Anforderungen. Der Rollout startet mit einem Silent Release im Kundenportal, um gezielt Feedback zu sammeln und Anpassungen vorzunehmen. Die Skalierung des Chatbots erfolgt durch die schrittweise Erweiterung der Intents und die Integration neuer Use Cases, wobei die Dokumentation und Ownership im Team als kritische Erfolgsfaktoren hervorgehoben werden. Die Erfahrungen zeigen, dass ein iteratives Vorgehen, die frühzeitige Klärung von Verantwortlichkeiten und die kontinuierliche Abstimmung mit dem Supportteam die Akzeptanz und Weiterentwicklung der Lösung maßgeblich unterstützen. Perspektivisch steht die Ausweitung auf weitere Unternehmensbereiche und die Mehrsprachigkeit im Fokus.