KI-Assistent für den GaLa-Bau

Der Münchner IT-Dienstleister handz.on hat mit Tony eine B2B-Chatbot- und Voice-Agent-Lösung vorgestellt, die auf mittelständische Unternehmen zugeschnitten ist und sich auch für den Garten- und Landschaftsbau anpassen lässt. Das System kann auf Websites, in Intranets oder in internen Anwendungen eingebunden werden. Nutzer kommunizieren wahlweise per Sprache oder Text. Unterstützt werden Text-to-Text-, Text-to-Speech-, Speech-to-Text- und Speech-to-Speech-Funktionen. Ziel ist es, wiederkehrende Anfragen zu beantworten, Abläufe zu automatisieren und Wissen im Unternehmen leichter verfügbar zu machen.

Einsatzfelder im Garten- und Landschaftsbau

Für den GaLa-Bau nennt der Anbieter mehrere Anwendungsfelder. Über eine Fotoupload-Funktion kann das System Pflanzen oder Materialien wie Beton oder Naturstein erkennen und dazu passende Pflegehinweise geben. Bei Bildern ganzer Gartenanlagen soll Tony Gestaltungen analysieren und Vorschläge für Um- oder Neugestaltungen liefern. Darüber hinaus sind Anwendungen für die Beratung von Interessenten vorgesehen, etwa durch Abfragen zu Standortbedingungen, Pflanzenwünschen oder Budget. Auch interne Aufgaben wie der Abruf von Materialverfügbarkeiten, Wartungsintervallen oder Maschinenhinweisen sowie automatisierte Pflegeempfehlungen nach Projektabschluss gehören zum vorgesehenen Funktionsspektrum.

Antworten auf Basis hinterlegter Daten

Der Assistent greift laut Anbieter ausschließlich auf Informationen zu, die bei der Einrichtung bereitgestellt oder über Schnittstellen und interne Datenbanken angebunden werden. Als Quellen dienen unter anderem PDF-Dokumente, Links, FAQs oder strukturierte Fragebögen. Dadurch soll das Antwortverhalten konsistent bleiben und sich an gesicherten Daten orientieren. Tony kann neben der Bearbeitung von Kundenanfragen auch in internen Wissensprozessen eingesetzt und über Schnittstellen an CRM- oder ERP-Systeme angebunden werden. Ein Dashboard visualisiert Konversationsdaten, zentrale Kennzahlen und weitere Analysen unter Einhaltung der DSGVO.

SaaS oder lokaler Betrieb möglich

Technisch basiert das System auf einem RAG-Ansatz und nutzt laut Unternehmen marktführende LLM-Modelle. Die Lösung kann als SaaS-Angebot oder lokal beim Kunden betrieben werden. Für den lokalen Einsatz ist eine Workstation vorgesehen, auf der der Chatbot einschließlich Serverkomponenten offline ausgeführt wird. Damit richtet sich das Angebot auch an Anwendungsfälle mit erhöhten Anforderungen an Datenkontrolle und Infrastruktur.