Open Source Sprechstunde: LLM-gestützten Analyse von Tickets im Außendienstmanagement
Die im Green-AI Hub Mittelstand realisierten KI-Pilotprojekte veröffentlichen Teile ihrer technischen Lösungen als Open-Source-Modelle auf GitHub. Damit erhalten Unternehmen die Möglichkeit, auf bestehende Standardanwendungen zurückzugreifen, um eigene Ressourceneinsparpotenziale zu realisieren.
Open-Source Sprechstunde: Technische Einblicke & Hilfestellung für Unternehmen
Der Umgang mit Open-Source-Konzepten in der Umsetzung von KI-Lösungen ist für viele Unternehmen noch Neuland. Um den Einstieg zu erleichtern, bieten wir eine vierteilige Online-Sprechstundenreihe an:
In vier kompakten Terminen à 30 Minuten stellen Expert*innen des DFKI ausgewählte Demonstratoren aus dem Green-AI Hub Mittelstand vor – jeweils inklusive einer kurzen Live-Tech-Demo. Dabei zeigen sie nicht nur, wie die Lösungen funktionieren und was für den Einstieg notwendig ist, sondern auch, wie sich die Open-Source-Modelle auf andere Anwendungsbereiche übertragen lassen. Ziel ist es, die Skalierbarkeit der Ansätze auf verschiedene Branchen und Prozesse sichtbar zu machen und gemeinsam mit den Teilnehmenden neue Einsatzmöglichkeiten zu erschließen.
Open Source Sprechstunde: LLM-gestützten Analyse von Tickets im Außendienstmanagement
In unserer dritten Open Source Sprechstunde zeigen wir erneut, wie Unternehmen praxiserprobte KI-Lösungen aus dem Green-AI Hub Mittelstand ganz ohne tiefgehendes Vorwissen einsetzen können. Diesmal steht unser KI-Demonstrator zur LLM-gestützten Analyse von Tickets im Außendienstmanagement im Mittelpunkt, entwickelt im Rahmen des gemeinsamen KI-Pilotprojekts mit Fieldcode.
Ob beim Kundensupport oder der Einsatzplanung im Außendienst: Oft ist unklar, ob ein technisches Problem direkt vor Ort behoben werden muss oder bereits remote lösbar ist. Der Demonstrator nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um eingehende Tickets automatisiert zu analysieren, passende Lösungsvorschläge bereitzustellen und Einsätze datenbasiert zu planen. Durch intelligente Vorhersagen und die Auswahl passender Ersatzteile können so unnötige Fahrten vermieden, Ressourcen geschont und die Kundenzufriedenheit erhöht werden - transparent, modular und Open Source.
Konkret zeigt der Demonstrator, wie durch die Integration von Retrieval Augmented Generation (RAG), Vektordatenbanken und historischen Supportdaten die Effizienz im Außendienst gesteigert wird:
- Mehr Remote-Lösungen ohne Außendiensteinsatz
- Höhere Erfolgsquote beim Ersteinsatz
- Gezieltere Auswahl benötigter Ersatzteile
Darüber hinaus stellen wir in der Sprechstunde weitere Anwendungsmöglichkeiten dieser KI-Lösung vor – insbesondere aus dem Bereich der Produktions- und Einsatzplanung. Unsere Tools sind quelloffen, modular und sofort einsetzbar – ideal für kleine und mittlere Unternehmen, die nachhaltige KI-Lösungen umsetzen möchten.
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Wann: Dienstag, 15.07.2025, 08:30 - 09:00 Uhr
Ort: Online, Zoom
Zielgruppe: IT-Abteilungen von KMU, KI-Entwickler*innen
Referierende: Entwickler*innen des DFKI
Die Teilnahme ist kostenlos.
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