Was ist Trillet AI?
Eine Sprach-KI-Plattform für Telefonate, bei denen Fehler keine Option sind: eine Zahnarztpraxis, die einen Termin verschiebt, eine Rechtsberatungsstelle, die eine neue Klientin aufnimmt, eine Behörde, die bei einem Wohnungsgesuch nachfasst, ein Inkassobüro, das einen Zahlungsplan vereinbart. Die KI am Telefon muss prüfen, mit wem sie spricht, aktuelle Informationen abrufen, die Aufgabe erledigen und genau protokollieren, was getan wurde.
Das Problem
Über 3’900 Unternehmen aus Gesundheitswesen, Recht, Finanzen, öffentlicher Verwaltung und Versorgung setzen heute auf die Plattform. Die frühe Version hatte jedoch zwei ernsthafte Probleme.
- Sie brach ihre eigenen Regeln. Eigentlich hätte sie nie davon abweichen dürfen, und doch ging etwa jeder zwanzigste Anruf schief, zum Beispiel wenn ein Termin angeboten wurde, der gar nicht gebucht werden durfte. Das Modell hielt sich nicht strikt genug an das, was es nicht tun durfte.
- Sie war zu langsam, um echt zu wirken. Zwischen dem Ende eines Satzes und der Antwort der KI lag eine spürbare Pause, und manchmal begann sie zu sprechen, bevor die anrufende Person fertig war. Das untergrub das Vertrauen zusätzlich zu den Fehlern.
Die Lösung
Der Wechsel zu Google Cloud wurde zu einer weltweiten Fallstudie, und dadurch änderten sich drei Dinge.
- Die KI behält weit mehr Anweisungen gleichzeitig im Blick. Jeder Kunde hat sein eigenes Regelwerk: Öffnungszeiten, Buchungsrichtlinien, was die KI sagen und tun darf. Mit dem neuen Setup kann die KI Hunderte Seiten solcher Regeln pro Unternehmen lesen und sich daran halten, einschliesslich der «Niemals»-Leitplanken, die das alte System immer wieder ignoriert hatte.
- Antworten in unter zwei Sekunden. Gespräche fühlten sich plötzlich an wie mit einem Menschen statt mit einem automatisierten Agenten. Unterbricht jemand oder überlegt es sich mitten im Satz anders, passt sich die KI an und setzt die Buchung dort fort, wo sie stehen geblieben ist.
- Das System skaliert von selbst. Die Infrastruktur wächst zu Stosszeiten automatisch mit und schrumpft danach wieder, sodass keine ungenutzte Kapazität bezahlt werden muss.
Die Ergebnisse
- < 1%
- Fehlerquote, gesenkt von 5%. Das Problem der Phantombuchungen ist gelöst.
- ~80%
- tiefere Infrastrukturkosten
- 85%
- der komplexen Anrufe ohne menschliches Zutun gelöst
- < 2 s
- Antwortzeit, selbst bei dreifachen Lastspitzen
- +10%
- Conversions bei Kunden aus dem Rechtsbereich, weil Anrufende, die sich gehört fühlten, eher weitermachten
Das Fazit
Am meisten zählten die weniger sichtbaren Ergebnisse. Statt Anrufprotokolle von Hand zu prüfen, konnte sich das Engineering-Team wieder der Entwicklung widmen: Agenten, die ein von der anrufenden Person geteiltes Dokument, etwa ein medizinisches Formular, ansehen und in Echtzeit besprechen, und ein Gedächtnis, mit dem die KI wiederkehrende Anrufende erkennt und an ihre Vorgeschichte anknüpft.
Sprach-KI scheitert, wenn sie rät. Die Wende bei Trillet AI kam, weil das Raten wegfiel: ein Modell, das harte Grenzen respektiert, eine Infrastruktur, die mit einem echten Gespräch Schritt hält, und ein System, das skaliert, ohne dass jemand eingreifen muss. Das ist der Massstab für KI dort, wo viel auf dem Spiel steht, und an diesem Massstab messen wir uns bei Vector AI.
