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Dialogsysteme mit KI

Conversational-AI-Entwicklung

Conversational-AI-Entwicklung heißt: Dialogsysteme bauen, die Anfragen in natürlicher Sprache verstehen und lösen – im Chat, am Telefon oder im Messenger. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, entwickelt Chatbots und Voicebots, die Ihr Unternehmenswissen nutzen, Ihre Systeme bedienen und bei Bedarf sauber an Ihr Team übergeben.

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Moderne Konzerthalle mit geschwungenem Dach und kupfergrüner Dachkante unter bedecktem Himmel – Sinnbild für Dialogsysteme mit KIKI-generiertes Bild
Natürliches SprachverständnisMehrsprachigAutomatisierte Erstantworten24/7 verfügbar
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

(01)

Was ist Conversational AI?

KI-Technologie

Conversational AI bezeichnet KI-Systeme, die natürlichsprachliche Dialoge in Text und Sprache führen. Anders als regelbasierte Chatbots erkennen sie Absicht, Kontext und Nuancen, greifen per RAG auf Unternehmenswissen zu und erledigen Aufgaben über angebundene Systeme – etwa Buchungen, Statusabfragen oder die Übergabe an Mitarbeitende.

Spezialisierung
Chatbots, Voicebots, Dialogmanagement, NLU/NLG
Technologien
GPT, Claude, Rasa, Dialogflow, Voiceflow
Zielgruppe
Unternehmen mit hohem Kundenkontaktvolumen
Projektdauer
Ziel: erstes MVP in ca. 4–6 Wochen, Omnichannel-Systeme typischerweise 3–5 Monate
Compliance
DSGVO, Barrierefreiheit (WCAG 2.1), Telekommunikationsgesetz

KI-Chatbot-EntwicklungKI-SprachassistentKI-Assistent-EntwicklungKI-KundenserviceLLM-Entwicklung

(02)

Was leisten unsere Dialogsysteme?

Von der Intent-Erkennung bis zum Omnichannel-Deployment — Dialogsysteme auf Enterprise-Niveau

(01)

LLM-basiertes Dialogmanagement

Natürliches Sprachverständnis auf Basis moderner LLMs: Unsere Systeme erfassen Absichten, Kontext und Nuancen für menschenähnliche Dialoge.

(02)

Kontextgedächtnis

Voicebots mit Kontextgedächtnis: Der Dialog merkt sich vorherige Aussagen und Präferenzen für kohärente Langzeitgespräche.

(03)

Omnichannel-Integration

Multi-Channel-Deployment über Website, App, WhatsApp, Telefon und mehr — mit konsistenten Erlebnissen auf jedem Kanal.

(04)

Wissensanbindung per RAG

RAG-Architektur verbindet Dialoge mit Ihrem Unternehmenswissen für faktenbasierte, quellengestützte Antworten.

(05)

Sentiment-Analyse & Eskalation

Sentiment-Analyse erkennt Kundenstimmung und löst bei Bedarf automatische Eskalation aus — für empathische, situationsgerechte Reaktionen.

(06)

Voicebot-Entwicklung

Voice-Integration mit Sprache-zu-Text und Text-zu-Sprache für Telefonie und Sprachassistenten — natürliche gesprochene Dialoge inklusive.

(03)

Wie entsteht ein Dialogsystem mit KI?

  1. (01)

    Beratungsgespräch

    Kostenloses 30-minütiges Erstgespräch per Video-Call. Wir verstehen Ihre Kundenkommunikation, identifizieren geeignete Dialoge und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Zeitplan.

    Tag 1
  2. (02)

    Angebot & Planung

    Detaillierte Aufschlüsselung der Dialoge und Integrationen, schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis sowie ein technischer Architekturplan.

    Tag 2–3
  3. (03)

    KI-beschleunigte Entwicklung

    Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos. Ziel: ein funktionierendes MVP in ca. 4 Wochen, mit produktionsreifem Code, Testdialogen und automatisierten Tests.

    Wochen 1–4
  4. (04)

    Launch & Support

    Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und 30 Tagen kostenloser Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung. Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.

    Woche 4+

Häufige Fragen zu Dialogsystemen mit KI

(01)Was unterscheidet Conversational AI von einem klassischen Chatbot?
Klassische Chatbots folgen starren Regelbäumen: Weicht eine Frage vom vorgesehenen Pfad ab, bleiben sie hängen. Moderne Dialogsysteme nutzen Sprachmodelle für echtes Sprachverständnis. Sie erkennen Absicht und Kontext, stellen Rückfragen, greifen auf Ihr Unternehmenswissen zu und führen so natürliche Gespräche ohne vordefinierte Dialogpfade – auch bei ungewöhnlich formulierten Anliegen.
(02)Welche Kanäle können mit einem Dialogsystem bespielt werden?
Wir setzen Dialogsysteme auf Website, App, WhatsApp, E-Mail und internen Tools wie Slack oder Microsoft Teams ein. Dazu kommen Voice-Kanäle: Telefonie, Sprachassistenten und In-App-Voice mit Sprache-zu-Text und Text-zu-Sprache. Die Logik liegt zentral, sodass Wissen, Tonalität und Regeln auf allen Kanälen gleich bleiben und Sie Änderungen nur an einer Stelle pflegen.
(03)Wie hoch ist die typische Automatisierungsrate?
Das hängt stark vom Anwendungsfall und von der Qualität der Wissensbasis ab. Standardanfragen wie Status, Öffnungszeiten oder Vertragsdaten lassen sich meist gut automatisieren, beratungsintensive Fälle weniger. Wir definieren deshalb gemeinsam ein realistisches Ziel, messen die Automatisierungsrate ab dem Start im laufenden Betrieb und erweitern das System schrittweise dort, wo es sich lohnt.
(04)Kann ein Dialogsystem auch Transaktionen durchführen?
Ja. Über APIs binden wir das Dialogsystem an CRM, Helpdesk, ERP oder Buchungssysteme an. So kann es zum Beispiel Termine anlegen, Bestellungen prüfen, Tickets erstellen oder Adressdaten ändern. Kritische Aktionen sichern wir mit Berechtigungen, Bestätigungsschritten und Protokollierung ab, damit jede Transaktion nachvollziehbar bleibt und nichts ohne Freigabe passiert.
(05)Wie lange dauert die Entwicklung eines Dialogsystems?
Ziel ist ein erstes MVP für einen Kanal in ca. 4–6 Wochen, damit Sie früh mit echten Gesprächen testen können. Vollständige Systeme mit Voice, mehreren Kanälen und komplexen Integrationen dauern in der Regel drei bis fünf Monate. Den genauen Zeitplan legen wir nach dem Scoping fest, abhängig von Wissensbasis, Schnittstellen und Freigabeprozessen.
(06)Wie wird die Gesprächsqualität überwacht und verbessert?
Wir messen Zufriedenheit, Lösungsquote, Eskalationsrate und Gesprächsabbrüche und werten Dialoge regelmäßig aus. Auffällige Gespräche landen in einer Review-Ansicht, in der Ihr Team Antworten korrigieren kann. Diese Korrekturen fließen in Wissensbasis, Prompts und Testfälle ein, sodass das Dialogsystem datenbasiert besser wird, ohne dass Sie Modelle neu trainieren müssen.
(07)Können bestehende FAQ-Inhalte als Wissensbasis genutzt werden?
Ja. Bestehende FAQs, Handbücher, Produktdaten und Helpdesk-Artikel lassen sich direkt als Wissensbasis nutzen. Wir indexieren sie per RAG, sodass das System seine Antworten auf Ihre Inhalte stützt und die Quelle angeben kann. Aktualisieren Sie ein Dokument, fließt die Änderung automatisch in die Antworten ein – ohne neues Training und ohne manuelle Pflege im Bot.
(08)Ist ein KI-Dialogsystem datenschutzkonform einsetzbar?
Ja. Wir setzen auf DSGVO-konforme Architekturen mit Hosting in der EU, Datenverschlüsselung, Rollenrechten und klaren Löschfristen für Gesprächsdaten. Personenbezogene Daten können vor der Verarbeitung durch das Sprachmodell maskiert werden. Auf Wunsch betreiben wir Open-Source-Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur, sodass keine Gesprächsinhalte an externe Anbieter gehen.
(09)Wie funktioniert die Übergabe an menschliche Agenten?
Das Dialogsystem erkennt anhand von Regeln, Stimmung und Unsicherheit, wann menschliche Hilfe nötig ist. Dann übergibt es das Gespräch samt Verlauf, erkannten Anliegen und bereits gesammelten Daten an eine Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter, etwa im Helpdesk oder per Rückruf. Ihre Kundinnen und Kunden müssen nichts wiederholen, und Ihr Team steigt direkt an der richtigen Stelle ein.
(10)Was kostet ein Dialogsystem im laufenden Betrieb?
Die laufenden Kosten hängen von Gesprächsvolumen, Kanälen und Hosting ab; API-Kosten hängen von Modell und Volumen ab. Durch Model-Routing und Caching halten wir sie planbar. Die Entwicklung mit Omnichannel, Voice und Integrationen kalkulieren wir projektbezogen: Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden. Für den Einstieg eignet sich ein Workshop zum Festpreis.
(04)

Technologie-Stack

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AI & ML

Anthropic ClaudeOpenAI GPTGoogle GeminiOpen-Source LLMs (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral)ConvexRAG & Vector DBs (Pinecone, Weaviate)MCP (Model Context Protocol)Hugging Face TransformersComputer Vision (YOLO, SAM)ElevenLabs (Voice AI)Google Veo (Video AI)
(02)

Web & Mobile

Next.js 16 & React 19TypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSS v4Shadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)

Backend & Data

Node.js & Hono (Edge)PythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI 3.1
(04)

DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD-Pipelines (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
(05)

Dialogsysteme nach Branche

Telekommunikation

Intelligente Dialoge für Support, Bestellungen und Reklamationen — automatisieren einen großen Teil der Anfragen im Kundenservice.

Bankwesen

Beratungsdialoge für Banking, Versicherung und Investment — unter Einhaltung regulatorischer Anforderungen.

Gesundheitswesen

Patientendialoge für Terminbuchung, Symptomcheck und Nachsorge — entlastet medizinisches Personal spürbar.

Personalwesen

Bewerberdialoge, Onboarding-Assistenz und Mitarbeiterservice für effizientere People Operations.

Einzelhandel

Kaufberatung, Produktsuche und After-Sales-Service per Dialog — steigert Conversions im E-Commerce.

Tourismus & Hospitality

Buchungsassistenz, Reiseinformation und Support in Echtzeit — 24/7-Dialogservice für die Reisebranche.

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Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Kundenservice

KI-gestützter Support-Agent

Ein natürlichsprachlicher Support-Agent mit Wissensdatenbank-Anbindung, der Kundendialoge kontextbewusst beantwortet und Anfragen automatisiert bearbeitet.

Automatisierte Erstantwort · Mehrsprachig · 24/7 verfügbar
Wissensmanagement

RAG-basiertes Dokumentensystem

Eine dialogbasierte Suche in tausenden Dokumenten via RAG, die die Informationsfindung spürbar beschleunigt.

Quellenbasierte Antworten · Schnelle Suche · Skalierbar
Prozessautomatisierung

Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten

KI-Dialoge, die Informationen sammeln und Prozesse steuern — für eine durchgängige Workflow-Koordination mit weniger manueller Bearbeitungszeit.

End-to-End automatisiert · Fehlerreduktion · Zeitersparnis
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Dialogsysteme mit KI — Beratung in Berlin

Gründer KI-nativ seit
2024
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Dialogsysteme für Ihr Unternehmen

Schaffen Sie natürlichsprachliche Dialogerlebnisse für Ihre Kunden. Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall in einem 30-minütigen Gespräch direkt mit dem Gründer.