Gerade wird es spannend: Agentische KI fängt an, echte Arbeit in Unternehmen zu übernehmen. Ein solches Feature als Demo zum Laufen zu bringen, ist nicht schwer. Schwer wird der Weg in die Produktion. Und der entscheidet sich selten am Prompt. Den Ausschlag gibt alles drumherum.
Genau diesen Weg sind wir bei der österreichischen Versicherung NV gegangen. Unser Service liest eingehende Schadendokumente, ordnet sie ein und leitet sie an die passende Stelle im Prozess weiter, ob E-Mail, PDF oder eingescanntes Schriftstück. Mitten im Kerngeschäft, nicht am Rand.
Gemeinsam geben einen Erfahrungsbericht aus dem laufenden Projekt: Peter Friedl, der den Service auf Kundenseite entwickelt, und Michael Seel, der die AI Systems Architecture dahinter mitgestaltet. Wie wurde aus dem ersten Prototyp ein produktionsreifer Service? Wo hat uns die Architektur geholfen, wo haben wir Lehrgeld gezahlt?
Im Mittelpunkt stehen die Fragen, die kein Prompting-Guide beantwortet und die erst im Betrieb wirklich wehtun: Wie hält man den Vertrag zwischen Modell und Anwendung stabil, wenn die Antworten des Modells schwanken? Wie sichert man Qualität, wenn es kein simples richtig oder falsch gibt? Wie geht man mit Fehlern um und lernt daraus? Und wie behält man ein System im Blick, das sich nicht deterministisch verhält?
Ehrlich und aus erster Hand: was funktioniert, was wir wieder verworfen haben, und was wir beim nächsten Mal anders machen würden.
