In einem europäischen Telekommunikationskonzern mit mehreren tausend Customer-Service-Agenten war die Sales-Ansprachequote ein blinder Fleck: Teamleiter konnten nur durch manuelle Stichproben – 3 bis 5 Calls pro Agent pro Monat – beurteilen, ob Agenten aktiv Cross- und Upsell-Angebote platzierten. Der Prozess war zeitaufwändig, nicht skalierbar und statistisch nicht repräsentativ. Gleichzeitig fehlte der KPI vollständig im Performance-Dashboard, was eine datenbasierte Steuerung der Vertriebsleistung unmöglich machte.

Marius hat das Projekt von der Konzeption bis zum produktiven Rollout geleitet. Er verantwortete die Architektur der vollständigen Transkriptions- und Analyse-Pipeline, das Training des Klassifikationsmodells auf unternehmensspezifische Gesprächsmuster sowie die cross-funktionale Abstimmung mit Datenschutz, Betriebsrat und IT Security. Das System wurde nahtlos in die bestehende Konzerninfrastruktur integriert und liefert seitdem tagesaktuelle Sales-KPIs auf Team- und Agentenebene. Teamleiter können erstmals datenbasiert coachen – ohne manuelle Stichproben.

Neue Mitarbeitende im Customer Service benötigten 4–8 Wochen, bis sie selbstständig und regelkonform arbeiten konnten. Jeder Trainer vermittelte Inhalte anders – Compliance-Vorgaben, Eskalationslogik und Servicestandards variierten stark. Ein messbares Ergebnis fehlte vollständig: Ob ein Agent wirklich bereit war, ließ sich kaum objektiv prüfen.

BOA wurde als vollständig automatisierte KI-Beratungslösung konzipiert und in 6 Wochen in den Pilotbetrieb gebracht. Das System führt neue Mitarbeitende durch ein adaptives Gespräch, passt Tiefe und Tempo automatisch an den Erfahrungsstand an und liefert am Ende einen objektiven Score (0–100) sowie ein digitales Zertifikat. Führungskräfte sehen Echtzeit-Scores und Fortschritt aller Mitarbeitenden im Dashboard. BOA wurde auf 26 CS-Expertendokumenten trainiert – von Telefonetikette über HEARD-Methode bis zu Deeskalationstechniken.

Ein wachsender Home Interior Online-Shop kämpfte täglich mit hunderten repetitiver Anfragen zu Tracking, Retouren und Lieferzeiten – das Team war mit Routineaufgaben blockiert. Antwortzeiten von 12–24 Stunden führten zu sinkender Kundenzufriedenheit und negativen Bewertungen. Saisonale Spitzen wie Black Friday und Weihnachten überbelasteten den Service und führten zu Qualitätsverlusten. Eine strukturierte Eskalationslogik fehlte vollständig – verärgerte Kunden wurden nicht priorisiert. Das Wachstum des Unternehmens erforderte proportional mehr Service-Ressourcen, was das Modell nicht skalierbar machte.

Marius konzipierte ein Multi-Agent-System aus 5 spezialisierten KI-Agenten, die über eine vollständige n8n-Automatisierungspipeline verbunden sind. Jeder Agent ist auf eine einzige Aufgabe optimiert und übergibt strukturiert an den nächsten. Das System verarbeitet Anfragen per E-Mail, Chat und Web-Formular – klassifiziert, bearbeitet und beantwortet vollautomatisch. Bei negativem Sentiment oder komplexen Fällen eskaliert es nahtlos an einen menschlichen Agenten. Die Pipeline wurde vollständig in Shopify, DHL-API und Salesforce integriert.

Die meisten Unternehmen wissen nicht, wo sie beim Thema KI wirklich stehen. Klassische Assessments sind statische Fragebögen ohne Kontext – sie liefern generische Empfehlungen statt konkreter Handlungsschritte. Führungskräfte investieren Stunden in Workshops und erhalten am Ende eine PowerPoint, die im Regal verstaubt. Was fehlt: ein strukturiertes, tiefes Gespräch, das die Realität des Unternehmens versteht – und daraus eine priorisierte, umsetzbare Roadmap ableitet.

KI Radar wird als vollständig konversationelles Assessment gebaut: Ein KI-Assistent führt das Interview per Sprache, stellt kontextbasierte Rückfragen, analysiert optional hochgeladene Unternehmensdokumente und generiert am Ende ein Spider-Diagramm mit Reifegrad-Score je Dimension sowie einen detaillierten, priorisierten Handlungsplan. Das Tool richtet sich an Führungskräfte, die in einem Erstgespräch sofort Klarheit über den eigenen KI-Status und die nächsten Schritte wollen – ohne Berater-Workshop, ohne Vorbereitung.