In langfristigen Kundenpartnerschaften findet oft die bedeutendste Innovation statt.

Dies war sicherlich der Fall bei SES (Società Elettrica Sopracenerina), deren Reise mit Spitch sich von einem ersten FAQ-Voicebot zu einem multilingualen Collaborative Agentic AI-Ökosystem entwickelt hat, das von LLMs, RAG und einem Knowledge Agent unterstützt wird.

Was diese Geschichte besonders interessant macht, ist nicht nur der technologische Fortschritt, sondern auch die Art und Weise, wie die Zusammenarbeit Schritt für Schritt gewachsen ist – stets auf den realen Bedürfnissen des Kunden basierend, in jeder Phase messbare Ergebnisse liefernd, durch enge Teamarbeit unterstützt und geprägt von dem gemeinsamen Bestreben, die Erfahrung für Nutzer in verschiedenen Sprachregionen zu verbessern.

Ein erster Schritt in die Automatisierung von Konversationen

Die Reise begann 2023 mit einer klaren und praktischen Herausforderung: SES wollte wiederkehrende FAQ-Anfragen über den Sprachkanal automatisieren, um die manuelle Bearbeitung zu reduzieren und Kunden auf dem Schweizer italienischsprachigen Markt schnellere Unterstützung zu bieten.

Die erste Lösung war ein italienischer Voicebot auf Basis von NLU-Technologie. Er wurde um eine vordefinierte Menge von Intents und strukturierten Dialogabläufen aufgebaut, was ihn gut für vorhersehbare Customer Journeys geeignet machte. Nutzer konnten anrufen und automatisierte Antworten auf häufige Fragen durch eine natürliche Sprachinteraktion erhalten, ohne auf einen menschlichen Mitarbeiter warten zu müssen.

Für SES war dies mehr als nur ein neues Tool. Es war der erste Schritt in die Automatisierung von Konversationen und eine Möglichkeit zu validieren, wie sprachbasierte KI in bestehende Supportprozesse integriert werden konnte. Das Ergebnis war eine Grundlage für zukünftige Entwicklungen: Wiederkehrende Anfragen wurden effizienter bearbeitet, und der Kunde sammelte wertvolle Erfahrungen mit KI-gestützter Interaktion.

Erweiterung der Erfahrung auf Chat

Im Jahr 2024 öffnete der Erfolg des Voicebots die Tür zum nächsten logischen Schritt: die gleiche Logik in einen digitalen Chat-Kanal zu bringen.

SES wollte die FAQ-Erfahrung auf Kunden ausweiten, die textbasierte Interaktion bevorzugten, während die Bearbeitung über alle Kanäle hinweg konsistent bleiben sollte. Die Antwort war ein italienischer FAQ-Chatbot, der das Intent-Modell und die Konversationsstruktur des bestehenden Voicebots widerspiegelte.

Diese Phase war wichtig, weil sie die Automatisierung über einen einzelnen Touchpoint hinaus erweiterte. Anstatt sich nur auf Sprache zu verlassen, konnte SES den Nutzern nun auch auf der Website eine konsistente Erfahrung bieten. Für Kunden bedeutete das mehr Flexibilität. Für das Unternehmen bedeutete es eine breitere und kohärentere Konversationsstrategie.

Mehrsprachigkeit

Der nächste Meilenstein kam 2025 mit der Implementierung eines deutschen Voicebots für den Schweizer deutschsprachigen Markt. Dies brachte das Projekt in eine neue Phase: multilinguale Bereitstellung.

Das Ziel war es, deutschsprachigen Nutzern die gleiche Qualität automatisierter Unterstützung zu bieten und gleichzeitig die Konsistenz mit der italienischen Erfahrung zu wahren. Die Lösung war an die vorherige Implementierung angepasst, aber auf die deutsche Sprache, Dialekte und lokale Erwartungen zugeschnitten.

In dieser Phase wurde die Zusammenarbeit noch wichtiger. Das Projekt erforderte eine enge Koordination zwischen den Business Analysts, die die italienischen und deutschen Streams verwalteten, um die Ausrichtung über Sprachen hinweg sicherzustellen und gleichzeitig die spezifischen Bedürfnisse jedes Marktes zu respektieren.

Dies war auch ein Zeichen dafür, dass die Lösung nicht mehr nur ein einzelner Anwendungsfall war. Sie war Teil eines breiteren Konversations-Ökosystems geworden, das über Märkte hinweg skalieren konnte.

Von Intent-basierter Automatisierung zu generativer KI

Während der NLU-basierte Chatbot für vordefinierte Themen gut funktionierte, war sein Umfang naturgemäss durch das Intent-Modell begrenzt. Als die Bedürfnisse von SES wuchsen, wurde klar, dass Nutzer eine flexiblere und natürlichere Art der Interaktion mit dem System benötigten.

Hier kam die nächste grosse Innovation ins Spiel: der Übergang zu einem multilingualen Chatbot, der von LLM-Technologie und Retrieval-Augmented Generation, oder RAG, angetrieben wird.

Der neue Chatbot unterstützte sowohl Italienisch als auch Deutsch und konnte ein viel breiteres Spektrum an Fragen bearbeiten. Anstatt von Nutzern zu verlangen, ihre Anfrage auf eine bestimmte Weise zu formulieren, ermöglichte er offenere und intuitivere Konversationen.

Der Hauptvorteil der RAG-Architektur bestand darin, dass die Antworten in der eigenen Dokumentation von SES verankert waren. Dies half sicherzustellen, dass die Antworten relevant, präzise und mit vertrauenswürdigem internem Wissen abgestimmt blieben. In der Praxis bedeutete dies eine bessere Nutzererfahrung, weniger Reibung und grössere Flexibilität für zukünftiges Wachstum.

Diese Phase markierte einen grossen Wandel im Projekt – von regelbasierter, Intent-gesteuerter Interaktion zu generativer KI, die von zuverlässigen Inhaltsquellen unterstützt wird.

Stärkung der Wissenssteuerung mit einem Knowledge Agent

Als der RAG-basierte Chatbot zentral für die Erfahrung wurde, gewannen die Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Dokumentation noch mehr an Bedeutung. Zuverlässige Antworten hängen von zuverlässigem Wissen ab.

Um diesen Bedarf zu unterstützen, war der nächste Schritt die Implementierung eines Knowledge Agent für das Dokumentenmanagement. Dies ermöglichte es SES, die Dokumente, die die Wissensbasis des Chatbots speisen, eigenständig zu verwalten, zu organisieren und zu pflegen.

Dies mag wie ein technisches Detail klingen, war aber in der Praxis ein bedeutender Meilenstein. Vor dieser Änderung mussten Dokumentenaktualisierungen über den Bereitstellungsprozess laufen. Mit direktem Zugriff auf den Knowledge Agent gewann SES deutlich mehr Autonomie.

Diese Veränderung verbesserte die Agilität, reduzierte die Abhängigkeit vom Bereitstellungsteam und erleichterte es, den Chatbot mit geschäftlichen Aktualisierungen abzustimmen. Sie stärkte auch die langfristige Skalierbarkeit, indem sie ein nachhaltigeres Modell für die Wissenspflege schuf.

Eine Partnerschaft, die auf Vertrauen und Teamarbeit aufbaut

Hinter dieser Innovationsreise stand auch eine wichtige menschliche Geschichte.

Die Zusammenarbeit zwischen Spitch und SES wurde durch enges Kundenengagement, stetige Kommunikation und ein starkes Gefühl der Partnerschaft aufgebaut. Von der ersten Implementierung an basierte die Beziehung darauf, die geschäftlichen Bedürfnisse des Kunden zu verstehen und die Lösung gemeinsam kontinuierlich zu verbessern.

Für Giorgia, die 2024 zum Projekt stiess, ging es in der Rolle nicht nur um Anforderungen und Bereitstellung. Es ging darum, nah am Kunden zu sein, die Leistung zu analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und dabei zu helfen, Geschäftsziele in praktische Lösungen zu übersetzen.

Was in dieser Geschichte hervorsticht, ist die Teamdynamik. Die Zusammenarbeit zwischen Giorgia und Linda schuf eine starke Balance über Märkte und Sprachen hinweg, wobei Linda den deutschen Stream leitete. Ihre komplementären Stärken halfen, Kontinuität und Ausrichtung während des gesamten Projekts aufrechtzuerhalten.

Yury Lipkin, Lead Solution Architect für Utilities bei Spitch, spielte ebenfalls eine Schlüsselrolle, indem er die Vision des Kunden mit technischer Machbarkeit verband. Die Stabilität, über die Zeit hinweg konsistente Teammitglieder zu haben, trug zu Effizienz, Vertrauen und einer reibungsloseren Bereitstellungserfahrung bei.

Eine Geschichte der Evolution

Die SES-Reise ist ein starkes Beispiel dafür, wie Conversational AI im Laufe der Zeit wachsen kann, wenn Technologie, Menschen und geschäftliche Bedürfnisse gemeinsam evolvieren:

• Sie begann mit einem einzelnen italienischen Voicebot für FAQs.
• Sie wurde auf Chat erweitert.
• Sie wurde multilingual.
• Sie wechselte von NLU zu LLM und RAG.
• Und sie umfasst nun einen Knowledge Agent, der dem Kunden grössere Kontrolle über seine eigenen Inhalte gibt.

Jede Phase baute auf der vorherigen auf und schuf nicht nur eine Abfolge von Implementierungen, sondern einen echten Innovationspfad.

Für SES bedeutete das besseren Kundensupport, breitere Kanalabdeckung, multilinguale Konsistenz und mehr Autonomie über das Wissensmanagement. Für Spitch war es eine Gelegenheit zu demonstrieren, wie Conversational AI sich auf eine Weise entwickeln kann, die sowohl technisch fortschrittlich als auch operativ praktisch ist.

Am wichtigsten ist, dass es zeigt, was passieren kann, wenn langfristige Zusammenarbeit mit einer gemeinsamen Bereitschaft zur Innovation gepaart wird.

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