Antworten aus Ihren Daten — nicht aus dem Internet.
Die meisten Chatbots raten. Ihrer nicht: Er antwortet aus Ihren eigenen Dokumenten, ruft Ihre Systeme auf, wenn eine Zahl gebraucht wird, und schweigt lieber, als zu erfinden. Jedes Gespräch endet als Kontakt, nicht als Sackgasse.
Teams, die in denselben zwanzig Fragen ertrinken. Teams, deren Support-Antworten in zehn verschiedenen Dokumenten liegen. Teams, die einen Standard-Bot probiert haben und selbstbewussten Unsinn bekamen.
Nicht passend, wenn Sie nur ein Kontaktformular brauchen — dafür ist ein Bot das falsche Werkzeug.
Wissensbasis
Ihre Dokumente, Seiten und Preislisten gesammelt, geparst und indexiert, damit der Bot die richtige Passage findet — und neu indexiert, wenn sich Inhalte ändern.
Agent & Tools
Die Engine: Sessions, Gesprächsverlauf, Streaming, Nutzungslimits und Kostenkontrolle. Integrationen in Ihre Systeme werden separat bepreist.
Widget & Lead-Erfassung
Der Bot auf Ihrer Website, mit Lead-Erfassung, die den Kontakt direkt ins CRM schiebt, statt das Gespräch im Nichts enden zu lassen.
Antwortzuverlässigkeit
Belegpflicht, Dialogprotokolle, Qualitätsprüfung und Korrektur — der Teil, der einen funktionierenden Bot von einer Demo unterscheidet.
Was kostet der Bau eines KI-Chatbots 2026?
Standard-Widgets kosten 50–500 $ im Monat und antworten aus einer Wissensbasis, die Sie hineinkopieren. Ein individueller Bot, der aus Ihren Systemen antwortet und Handlungen ausführt, beginnt bei 5.950 € in der Umsetzung, plus Modell-Tokens als laufende Kosten — wie Hosting. Der Unterschied liegt nicht in der Gesprächsqualität. Er liegt darin, ob der Bot außer Reden noch etwas kann.
Kann man einen Chatbot mit eigenen Daten trainieren?
Nicht trainieren — abrufen. Ein Modell auf Ihren Dokumenten zu trainieren ist teuer, langsam und veraltet an dem Tag, an dem sich Ihre Preise ändern. Was funktioniert, ist Retrieval: Dokumente werden indexiert, die passende Passage wird im Moment der Frage gefunden, und das Modell antwortet aus diesem Text. Aktualisieren Sie ein Dokument, ist der Bot am selben Tag aktuell — ohne Nachtraining.
Kann man KI daran hindern zu halluzinieren?
Sie können ein Modell nicht am Generieren hindern, aber Sie können die Ausgabe am Verlassen hindern. Die Regel, die funktioniert: Jede Antwort muss eine abgerufene Passage zitieren, und eine Antwort ohne wird blockiert statt angezeigt. Prompt-Anweisungen allein — „erfinde nichts“ — scheitern, weil das Modell nicht wissen kann, dass es das tut.
Warum scheitern RAG-Systeme?
Fast immer am Retrieval, nicht am Modell. Dokumente an den falschen Stellen geteilt, sodass die Antwort über zwei Chunks verteilt ist und keiner davon vollständig abgerufen wird. Kein Ablehnungspfad, sodass das Modell trotzdem antwortet, wenn nichts Passendes gefunden wird. Und ein Index, der nie neu gebaut wird, sodass der Bot selbstbewusst die Preise vom Vorjahr zitiert.
Ist ein KI-Agent dasselbe wie ein Chatbot?
Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt — er prüft Bestände, berechnet einen Preis, bucht einen Termin, legt eine Anfrage an, indem er Ihre Systeme aufruft. Von außen sieht die Oberfläche identisch aus. Der Unterschied ist, ob er Ihnen nur etwas sagen oder es tatsächlich tun kann — und dieser Unterschied macht den größten Teil der Baukosten aus.