Es läuft innerhalb der Tools, die Ihr Team bereits nutzt: Jira, Slack, Teams, Confluence. Keine neue Benutzeroberfläche. Keine Verhaltensänderung erforderlich.
Aufnahme und Kontextrekonstruktion
Wenn eine Anfrage eingeht, liest arti sie, klassifiziert die Art der Aufgabe und rekonstruiert den relevanten Kontext, noch bevor ein Mensch dies tun muss. Es durchsucht frühere Tickets, Dokumentationen, die Projekthistorie sowie kundenspezifisches Wissen und stellt die für das Handeln erforderlichen Informationen zusammen – und das in der Zeit, die zum Öffnen des Tickets benötigt wird.
Das Team geht vom Kontext aus, nicht bei Null.
Entscheidungsreife Vorlagen
Für jeden eingehenden Fall erstellt arti eine strukturierte Zusammenfassung: worum es bei der Anfrage geht, welcher Kontext relevant ist, welche Informationen fehlen, welche ähnlichen Fälle existieren, was bereits unternommen wurde und welcher nächste Schritt empfohlen wird. Die Argumentation ist sichtbar – jede Routing-Entscheidung, jeder Abruf und jeder Vorschlag wird von den zugrunde liegenden Belegen begleitet.
Das Team hört auf zu fragen: „Wer hat das schon einmal gesehen?“, und beginnt, auf der Grundlage eines vorbereiteten Bildes zu handeln.
Operativer Assistent
Arti ist direkt in Slack und Teams verfügbar – dort, wo die Servicearbeit ohnehin stattfindet. Das Team kann arti fragen, warum etwas auf eine bestimmte Weise weitergeleitet, klassifiziert oder zugewiesen wurde – und arti liefert die Belege für jeden Vorschlag. Arti funktioniert auch in der Gegenrichtung: Das System kennzeichnet inaktive Aufgaben, erkennt Tickets, die ohne echte Lösung geschlossen wurden, und bittet den zuständigen Experten um Klärung, wenn die Lernbasis unklar ist.
Entscheidungen, Korrekturen und implizites Wissen, die sonst in Chat-Verläufen verloren gingen, werden Teil des Systems.
Aus Ergebnissen lernen
Arti lernt daraus, wie die Arbeit tatsächlich erledigt wird. Jede Korrektur, jede Routing-Änderung und jede Entscheidung, die von Artis Vorschlag abweicht, wird zu einem Signal. Das System vergleicht seine Vorschläge mit dem, was tatsächlich funktioniert hat, ermittelt die Differenz und aktualisiert die nächste Empfehlung. Korrekturen durch Experten gehen nicht verloren – sie werden wiederverwendbar.
Die meisten KI-Tools lernen aus Feedback, das schriftlich festgehalten werden muss. Arti lernt aus dem, was das Team tut.
Aufzeigen, was vorgelagert geändert werden sollte
Sobald arti genügend Anfragen, Korrekturen und Ergebnisse erfasst hat, ermittelt es, was im Vorfeld behoben werden sollte: wiederkehrende Kundenprobleme, Dokumentationslücken, wiederkehrende Produkt- oder Lieferantenprobleme, Prozessineffizienzen, fehlendes Schulungsmaterial. Das Ziel ist nicht, dasselbe Problem dauerhaft schneller zu bearbeiten – sondern aufzudecken, warum es immer wieder auftritt.
Teams gehen dazu über, nicht mehr nur wiederkehrende Aufgaben zu bearbeiten, sondern deren Ursachen zu reduzieren.
Ihre Daten, Ihre Wissensdatenbank
Jede Korrektur, Auflösung und Routing-Entscheidung, die über Arti abgewickelt wird, sammelt sich in Ihrer Operational Memory an – nicht in unserem. Wir trainieren unsere Modelle nicht mit Ihren Daten. Die Playbooks, die Klassifizierungen und das erfasste Fachwissen gehören Ihrem Unternehmen. Arti ist das System, das dir beim Aufbau hilft; was dabei herauskommt, gehört dir.
Beginnen Sie mit einem Workflow
Die meisten Teams beginnen mit einem „Friction Audit“ – einer gezielten, zweiwöchigen Analyse eines einzelnen Jira-Workflows. Es identifiziert, wo bereits nützliche Signale vorhanden sind, welche Struktur fehlt, welche wiederkehrenden Probleme wiederverwendbar sind und welcher erste Produktionsabschnitt realistisch ist.
Echte Integrationserfolge
Arti hat sich mit der dreijährigen Jira-Historie verbunden und Workflow-Muster aufgedeckt, die unserem Prozessteam entgangen waren. Deutsche Genehmigungsanfragen werden nun automatisch korrekt weitergeleitet, anstatt viermal so lange zu dauern wie US-Anfragen.
Die Integration dauerte 2 Wochen, nicht 6 Monate. Das System hat aus unseren bestehenden Ticketmustern gelernt und erledigt jetzt 40 % der Triage automatisch, während es unseren Experten einen besseren Kontext liefert.
Sehen, wie Entscheidungen in der Praxis umgesetzt werden
Buche ein Reibungsanalyse-Audit – wir zeigen Ihnen genau, welche Muster in Ihren bestehenden Systemen verborgen sind – und wie Arti diese aufdeckt, ohne Ihren Betrieb zu stören.
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