
In kurzer Zeit entwickelte escape einen KI-gestützten Chatbot-Prototyp, der die automatisierte Beantwortung wiederkehrender Nutzeranfragen exemplarisch erprobt, um das Potenzial zur Entlastung interner Teams und zur Unterstützung digitaler Self-Service-Ansätze aufzuzeigen.

KI-Prototyp für dialogorientierten Kundenservice
Verbände & Organisationen, Kulturwirtschaft, Verwertungsgesellschaften
Konzeption, Entwicklung und Implementierung eines KI-Prototyps für dialogorientierten Kundenservice
Dauer
~ 4 Wochen
~ 15 PT
cellms, Claude AI
Digital Experience
Künstliche Intelligenz & Deep Search
Mindestens einmal im Jahr ist die VG Bild-Kunst mit einem außergewöhnlich hohen Aufkommen an Serviceanfragen konfrontiert. In solchen Phasen stoßen die bestehenden Strukturen regelmäßig an ihre Grenzen. Das Servicemodell – basierend auf E-Mail-Kommunikation, Hotline und PDF-Formularen – ist stark personalintensiv, kaum skalierbar und führt zu deutlich verlängerten Bearbeitungszeiten.
Als digitale erste Anlaufstelle dient die Website. Trotz eines Relaunchs mit überarbeiteter Struktur, FAQ-Bereich und Suchfunktion lassen sich Anliegen nicht immer effizient im Selbstservice klären.
Vor diesem Hintergrund wurde die Einführung eines digitalen, KI-basierten Chatbots im Rahmen eines Proof of Concept geprüft, um insbesondere in Belastungsspitzen Serviceanfragen effizient abzufangen und interne Ressourcen zu entlasten.

So sieht der Prototyp in Aktion aus
Klicken Sie einfach auf das Chat-Symbol und stellen Sie eine Beispiel-Frage:
Jetzt unseren intelligenten FAQ-Chatbot testen!
Verwendung mit freundlicher Genehmigung der VG Bild-Kunst.

Zur Bewältigung dieser Herausforderungen wurde ein intelligenter Chatbot-Prototyp auf Basis des KI-gestützten Dialogsystems von Claude (Anthropic) entwickelt.
Ziel war es, eine moderne, dialogorientierte Nutzererfahrung zu schaffen, die den Service effizienter und zugänglicher macht. Der Chatbot greift auf eine strukturierte Wissensbasis bestehend aus den vorhandenen FAQ-Inhalten zu und ermöglicht eine kontextabhängige Beantwortung auch komplexer Anfragen durch gezielte Extraktion relevanter Informationen.
Durchführung einer detaillierten Anforderungsanalyse
Definition relevanter Use Cases auf Basis typischer Nutzeranfragen
Entwicklung eines funktionalen Chatbot-Prototyps auf Basis von Claude AI (Anthropic)
Implementierung und Testphase mit realen Anwendungsbeispielen
Integration des Prototyps in einer geschützten Testumgebung
Einbindung ausgewählter Testnutzer
Monitoring anonymisierter Konversationsverläufe im Rahmen des Proof of Concept
Iterative Weiterentwicklung und Optimierung basierend auf Nutzerfeedback


Ein schneller Projektstart erwies sich als zentraler Erfolgsfaktor: Bereits nach zwei Wochen stellte das Team einen funktionsfähigen MVP-Prototyp bereit. Die modulare Architektur erlaubt es, das System flexibel auf weitere Anwendungsbereiche – etwa für interne Wissensabfragen – zu erweitern. Eine integrierte Analytics-Lösung erfasst die Nutzung und ermöglicht eine kontinuierliche, datenbasierte Optimierung des Services.
Im Proof of Concept prüfte das Team den Chatbot unter realistischen Bedingungen anhand klar definierter Kriterien. Es bewertete die Qualität und Verständlichkeit der Antworten, die Transparenz der zugrunde liegenden Informationsquellen, den Umgang mit variierenden Anfragen sowie die Akzeptanz der dialogorientierten Nutzerführung.
Die Ergebnisse bestätigten die Praxistauglichkeit des Ansatzes: Der Chatbot beantwortet komplexe Serviceanfragen und eignet sich als skalierbare, KI-gestützte Unterstützung im Serviceumfeld.
Der Chatbot-Prototyp zeigt, wie natürlichsprachliche Anfragen – auch zu komplexeren Themen – beantwortet werden können. Der Prototyp verdeutlicht das Potenzial einer rund um die Uhr verfügbaren Unterstützung, unabhängig von Bürozeiten.
Gleichzeitig könnten interne Teams deutlich entlastet werdem, da typische Standardfragen automatisiert beantwortet werden können. Insgesamt trägt die Lösung zur spürbaren Steigerung der Servicequalität bei – durch schnellere, klarere und strukturierte Kommunikation.

Unsere Arbeit zeigt, wie Innovation, Usability und datengetriebene Optimierung Hand in Hand gehen, um digitale Services zukunftsfähig zu gestalten.


Der erfolgreiche Prototyp zeigt verschiedene potenzielle Einsatzmöglichkeiten für den Chatbot auf. Perspektivisch denkbar sind unter anderem eine Integration in bestehende Webangebote sowie:
Inhaltliche Erweiterung auf weitere Themenbereiche
Weitere Funktionalitäten wie Unterstützung weiterer Sprachen, Audio-Ausgabe
Zusammenspiel mit bestehenden Suchlösungen (z. B. OpenSearch)
