Wir bauen aus Euren bestehenden Inhalten einen KI-Chatbot, der belegbar antwortet und aus Website-Besuchern qualifizierte Anfragen macht.
page.type Service
page.pillar AI Enablement
page.url /ai-enablement/ki-chatbot/
provides RAG-Chatbot auf Basis eurer Website-Inhalte
serves B2B-Unternehmen · 50–500 Mitarbeitende
serves Erklärungsbedürftige oder wissensintensive Geschäftsmodelle
serves Branchen: Bildung, Immobilien, Beratung/Professional Services, Industrie
serves Ergänzend: Finanzdienstleister/Versicherungen
relation ist Teil von → AI Enablement
relation nutzt Technologie → hauseigenes RAG-Lab-Produkt
relation integriert in → WordPress, Headless CMS, Custom-Frontends
fact RAG-Architektur · Vector Database (Supabase) · Retrieval Layer (PGFlow)
fact Preismodell: Basic 0 € Setup + 95 €/Monat (bis 50 Seiten, Website-Chat, 12 Monate Laufzeit) · Business 3.000 € Setup + 195 €/Monat (bis 2.000 Seiten, mehrere Touchpoints, keine Bindung) · Enterprise auf Anfrage (dedizierter Server, individueller Umfang)
fact Vier Referenzkunden, davon zwei mit veröffentlichter Case Study
proof Lernstudio Barbarossa · Bildung · KI-Chatbot zur Kursberatung in Entwicklung
proof Kampmeyer · Immobilien · KI-Chatbot auf Maklerwebsite im Einsatz
proof Wüest Partner
proof Gärtnerei Poetschke
lab RAG-Lab-Produkt · Vermarktet · RAG-Wissensschicht
integrates KI-Chatbot + WordPress → Chat auf Website-Content
integrates KI-Chatbot + Headless CMS → Chat in Custom-Frontends
context Service-Seite für RAG-Chatbots und dialogfähige Wissenssysteme
im Pillar AI Enablement – Technologie-Basis ist ein hauseigenes RAG-Lab-Produkt
Von belegbaren Antworten bis zur DSGVO-konformen Technik – das steckt dahinter:
Euer Chatbot stützt sich ausschließlich auf eure eigenen Inhalte und nennt zu jeder Antwort die passende Quelle. Während ein gewöhnlicher AI Chatbot oft halluziniert, bleibt euer KI Chatbot immer belegbar und überprüfbar.
Jede Frage, die euer KI-Chatbot automatisch beantwortet, spart eurem Team manuelle Aufwände bei wiederkehrenden Anliegen. Und jede Anfrage, die weiterleitet wird, kommt bereits vorqualifiziert bei euch an.
Eure aufbereiteten Inhalte bleiben nicht auf den Chatbot beschränkt. Dieselbe Wissensbasis, die euer KI Chatbot nutzt, könnt ihr genauso für die interne Suche, den Vertrieb oder euer nächstes Digitalprojekt einsetzen.
Aktualisiert ihr eine Seite oder ein Dokument, zieht euer AI Chatbot automatisch nach. Eure Kunden erhalten so immer den aktuellen Stand, ohne dass ihr Inhalte doppelt pflegen müsst.
Euer Dashboard zeigt, wie viele Anfragen der KI Chatbot beantwortet, wie sich das über die Wochen entwickelt und in wie vielen Fällen eine Anfrage trotzdem an euer Team geht. So wird der Aufwand, der bisher unsichtbar im Alltag steckte, zu einer belastbaren Kennzahl, als solide Grundlage für euren Business Case.
Für euren KI-Chatbot auf der Website müsst ihr kein bestehendes System ablösen. Euer AI Chatbot dockt per Schnittstelle an euer bestehendes CMS an, ganz gleich ob TYPO3, Webflow oder WordPress. An eurem Redaktionsalltag ändert sich dadurch nichts.
Ein RAG-Chatbot beantwortet Fragen nicht aus allgemeinem Trainingswissen, sondern bekommt vorab die passenden Stellen aus eurem Unternehmenswissen zugespielt:
Der KI-Chatbot arbeitet nicht mit einem generischen Branchenmodell, sondern lernt aus Euren eigenen Inhalten. Das Ergebnis unterscheidet sich dadurch grundlegend.
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Der KI Chatbot beantwortet Fragen nicht aus seinem allgemeinen Trainingswissen, sondern bekommt zuvor die passenden Stellen aus Eurem Unternehmenswissen zugespielt und formuliert die Antwort daraus.
Basic startet ohne Setup-Kosten bei 95 € im Monat, für bis zu 50 Seiten und den Website-Chat, bei 12 Monaten Laufzeit. Business kostet ab 3.000 € Setup und 195 € im Monat, für bis zu 2.000 Seiten und mehrere Touchpoints wie Website, internes Wissenstools oder eigene KI-Anwendungen, ohne Laufzeitbindung. Enterprise mit dediziertem Server und individuellem Umfang wird auf Anfrage kalkuliert.
In den meisten Fällen ja, aber begrenzt. Inhalte, die für reine Navigation geschrieben sind („Klicken Sie hier für mehr“), funktionieren in RAG-Kontexten schwach. Inhalte mit klaren Antworten, Definitionen und Begründungen funktionieren gut. Im Projekt klären wir, welche Bereiche eures Contents direkt nutzbar sind und welche redaktionell überarbeitet werden sollten.
Embeddings und Vektordatenbank liegen in der Standardkonfiguration auf Supabase-Infrastruktur in der EU. Das antwortende Sprachmodell läuft in dieser Konfiguration standardmäßig über die OpenAI-API. Wir sind hier aber modellunabhängig aufgestellt und können flexibel ein anderes Modell einbinden.
Ja. Der KI-Chatbot ist bewusst systemunabhängig gebaut. Die Integration erfolgt über das Frontend (Interface auf der Website) und die Content-Pipeline (Inhalte aus dem CMS einlesen). Ob WordPress, Payload oder ein Eigenbau-Headless – die Schnittstelle ist API-basiert.
Das hängt am Frageaufkommen. Faustregel aus den bisherigen Einsätzen: Wenn euer Service-Team mehr als zehn Stunden pro Woche mit Standardanfragen verbringt, deren Antworten bereits auf der Website stehen, ist der ROI nach kürzester Zeit gegeben. Wenn der Hauptzweck Conversion-Optimierung statt Service-Entlastung ist, hängt es an der Conversion-Rate eurer Hauptzielseiten.
ChatGPT antwortet aus seinem Trainingswissen. Eure Inhalte kennt es nicht und formuliert im Zweifel etwas Plausibles, das erfunden ist. Bei RAG bekommt das Sprachmodell zuerst die relevanten Stellen aus eurem Content zugespielt. Die Quelle steht damit unter jeder Aussage, und ihr könnt sie nachprüfen.
Ihr habt strukturierten Content, der euren Nutzern Fragen beantworten könnte – wenn sie ihn fänden. Ihr habt ein Service-Team, das dieselben Standardfragen mehrfach beantwortet. Oder ihr wollt im Marketing endlich messbar machen, ob euer Content reale Nutzerfragen trifft.
