DIE OTOBO KI
Die OTOBO KI holt frühere Lösungen direkt ins Ticket.
Mit dem LLM Ihrer Wahl, ohne Abhängigkeit.
Über die Jahre hat sich in Ihrem Ticketsystem jede Menge Wissen angesammelt: in alten Tickets, in FAQ-Artikeln, in Handbüchern. Nur ist just das, was man gerade braucht, oft schwer zu finden. Vor allem, wenn man neu im Team ist.
Als Teil des Open-Source-Ticketsystems OTOBO holt die OTOBO KI dieses Wissen dorthin, wo es gebraucht wird: ins Ticket.
Eine neue Anfrage kommt rein, und im Ticket liegt schon ein Antwortvorschlag. Die OTOBO KI baut ihn aus früheren Tickets, FAQ-Artikeln und Dokumenten, die gezielt eingebunden wurden – und berücksichtigt den Kontext der Anfrage.
Sie prüfen, passen an und schicken ab, ohne vorher lange zu suchen. Jeder Vorschlag stammt dabei nur aus dem Wissen, das für Ihre Queue freigegeben ist.
Die entscheidende Info steckt irgendwo zwischen der zwölften Nachricht, einem verknüpften Ticket und einer alten FAQ? Harry – wie der OTOBO Pfau, genau – hat sie schnell beisammen. Ein Klick im Ticket, und er fasst den Vorgang zusammen, findet ähnliche Fälle, schärft den Antwortvorschlag mit Ihnen nach und entwirft FAQ-Texte. Immer mit Ihren Rechten als Agent.
Sie nutzen schon eine andere Chat-Lösung? Die binden Sie per Deep Link ins Ticket ein. Ein MCP-Server fungiert als Schnittstelle zu Ihrem OTOBO.
Mehrere Produkte, mehrere Teams, vielleicht sogar mehrere Mandanten in einem System? Die OTOBO KI hält das auseinander. Pro Queue legen Sie fest, welches Wissen genutzt wird und mit welchem Prompt die KI arbeitet.
So bekommt der Produktsupport die Infos aus den jeweils passenden Handbüchern und die interne IT die aus ihren Tickets. Diese Funktion ist übrigens in der Beta entstanden, weil ein Kunde genau das gebraucht hat.
Sie nutzen schon ein LLM, einen Chat oder eine eigene Wissensbasis? Dann binden wir an, was da ist. Den Datenschutz haben Sie selbst in der Hand.
Der einfachste Weg: ein Open-Weights-Modell, von uns in Deutschland gehostet. Kein Training mit Ihren Daten, keine Abrechnung pro Aufruf. Im SLA Enterprise inklusive.
Sie betreiben alles selbst, auf Wunsch komplett offline. Für Daten, die Ihr Haus nicht verlassen dürfen.
Ihr Wissen. Ihr Modell. Ihre Kontrolle.
Richtig gut wird die KI, wenn Wissensbasis, Prompts und Datenauswahl zu Ihrem Alltag passen. Diesen Teil machen wir gern mit Ihnen zusammen.
Mit einem unserer KI-Profis klären Sie, wo die KI eingesetzt wird und welches Wissen hineinfließt. Meist reichen ein bis zwei Einrichtungstage. Weil wir die OTOBO KI selbst entwickeln, kennen wir die Stellschrauben und wissen, was in anderen Projekten funktioniert hat.
Die meisten Fragen kommen im Alltag auf: Welcher Prompt passt zu dieser Queue? Welche Dokumente lohnen sich noch? Wo können wir Daten optimieren? Dann fragen Sie einfach uns. Im Rahmen Ihres SLA bekommen Sie unser Wissen und unsere Erfahrung aus anderen Projekten dazu.
Die Basis steht. Darauf lassen sich viele Features mit wenig Aufwand ergänzen: weitere Aktionen im Ticket, Schnittstellen und Abläufe, die automatisieren, was Ihr Team heute noch von Hand macht. Wir setzen um, was Sie brauchen, und lassen es in den Standard einfließen.
Unsere Begleitung gibt es ab dem SLA Professional. So arbeiten Sie direkt mit den Entwicklern der OTOBO KI.
Im SLA Enterprise sind die OTOBO Managed KI und ein Einrichtungstag schon inklusive.
Schon mit OTOBO unterwegs? Die OTOBO KI läuft ab OTOBO 11.0. Wir helfen beim Start und begleiten Sie im Alltag.
Ihr Team bekommt Antwortvorschläge und einen Chat im Ticket – mit Zugriff auf genau die Informationen, die es für seine Arbeit braucht. Welches Sprachmodell und welche Chat-Lösung Sie nutzen und wo beides läuft, entscheiden Sie.
Kommt eine Anfrage in eine Queue mit aktivierter KI, holt OTOBO die passenden, freigegebenen Abschnitte aus der Wissensbasis. Das LLM formuliert daraus einen Antwortvorschlag, der im Ticket landet. Öffnet ein Agent Harry, übergibt ein Deep Link den Ticket-Kontext. Der MCP-Server übersetzt Anweisungen in OTOBO Webservice-Aufrufe, mit den Rechten des Agenten.
Grafik KI-generiert.
Die Antwortvorschläge entstehen aus Ihrer Wissensbasis. Dafür übernehmen Sie Tickets, FAQ-Artikel und eigene Dokumente wie Handbücher in eine Vektordatenbank. Was hineinkommt, legen Sie fest. Je besser Tickets und FAQ gepflegt sind, desto besser werden die Vorschläge. Eingebunden werden Textformate wie txt, Markdown, YAML oder JSON. PDFs und Anhänge aktuell noch nicht – bei Bedarf setzen wir das für Sie um. Neue Tickets können innerhalb weniger Minuten automatisch in die Wissensbasis einfließen. Die Funktion ist mitgeliefert, und wir aktivieren sie gern mit Ihnen.
Jedes Team arbeitet mit seiner eigenen Wissensbasis. Pro Queue legen Sie fest, ob die KI Vorschläge erstellt, mit welchem Prompt und aus welchem Teil der Wissensbasis. Labels an den Daten sorgen dafür, dass jedes Team nur die Informationen bekommt, die für seinen Bereich, das jeweilige Produkt oder Thema relevant sind. Auch Harry arbeitet mit den Rechten des angemeldeten Agenten und sieht nur, was dieser sieht.
Als Sprachmodell nutzen Sie jedes LLM mit OpenAI-kompatibler API oder unsere Managed KI. Für ein eigenes LLM brauchen Sie ein Embedding- und ein Generierungsmodell, für den Chat eines mit Tool-Calling. Mitgeliefert wird ein Chat auf Basis von OpenWebUI. Diesen können Sie durch eine eigene Lösung ersetzen, sofern sie den Ticket-Kontext aus OTOBO übernimmt. Auch die Vektordatenbank lässt sich tauschen, die nötige Anpassung setzen wir nach Angebot um. Wissensbasis und Chat funktionieren unabhängig voneinander, zusammen ergeben sie den vollen Funktionsumfang.
„Der Chat ist so schön, weil sich damit beliebige KI-Lösungen, die es auch schon gibt, anbinden lassen, mit Deep Link direkt ins Ticket.“
Arnold Sykosch, Product Owner OTOBO KI
Betreiben Sie das LLM selbst, verlassen Ihre Daten Ihre Infrastruktur nicht, auf Wunsch komplett offline. Die Schutzmechanismen des Modells liegen dann in Ihrer Hand. Mit der OTOBO Managed KI läuft das LLM in unserem deutschen Rechenzentrum. Ihre Inhalte werden nur zur Verarbeitung übermittelt und nie zum Training verwendet. Wir protokollieren, wie oft die KI aufgerufen wird, nicht was. Der Chatverlauf bleibt bei Ihnen. Ein Monitoring richten wir nur auf Ihren Wunsch ein, die Daten dafür bleiben höchstens sieben Tage.
Ab OTOBO 11.0 kommen zwei Bausteine hinzu:
Ihre bestehenden Workflows bleiben unverändert. Docker brauchen Sie auch bei nativer Installation.
Mehr dazu: OTOBO AI Guide
Code: auf GitHub
Nein. Antwortvorschläge landen im Ticket, und rausgeschickt wird erst, wenn ein Agent das entscheidet. Harry handelt auf Anweisung und mit den Rechten des Agenten, auf Wunsch auch für mehrere Tickets auf einmal.
Noch nicht, aber das Interesse an automatischer Priorisierung und Klassifizierung ist groß. Schon heute verschiebt Harry Tickets auf Anweisung in andere Queues. Wenn Sie einen Schritt weiter gehen wollen, sprechen Sie uns an. Am liebsten entwickeln wir die Funktion für mehrere Kunden und verteilen die Kosten auf möglichst viele Schultern.
Ja. Zu jeder neuen Anfrage entsteht automatisch ein Antwortvorschlag aus Ihrer Wissensbasis, also aus früheren Lösungen, FAQ und Ihren Dokumenten. Wollen Sie tiefer einsteigen, findet Harry im Chat ähnliche Tickets und verlinkt sie direkt. Ähnliche Tickets zeigt OTOBO außerdem schon im Standard über die Elasticsearch-Suche an.
Sprechen Sie uns an. Wir schauen uns Ihren Bedarf an, schätzen den Aufwand und entwickeln die Funktion für Sie. Weil die Basis steht, ist der Aufwand oft überschaubar. Danach fließt die Funktion in den Standard ein. Ein Beispiel: FAQ-Texte schreibt Harry schon heute, künftig könnte er die FAQs auch direkt anlegen.
Ja, jedes Modell mit OpenAI-kompatibler API, ob in Ihrer Cloud oder lokal. Auch die übrigen Bausteine sind austauschbar: Embedding-Modell, Vektordatenbank, Chat und MCP-Server. Welches Setup am besten zu Ihrem Use Case passt, klären wir gern gemeinsam.
Ja. Für den otobo-ai-stack brauchen Sie Docker, OTOBO selbst bleibt nativ installiert.
(Wobei: Docker ist auch für OTOBO zu empfehlen – wir unterstützen gern bei der Migration!)
Für gehostete OTOBO Systeme gelten die gleichen Konditionen. Je nach Größe des Systems kann die Hardware Grenzen setzen, das klären wir vorab.
Ja. Externe Systeme und Agenten arbeiten über die OTOBO Webservices, mit den Rechten des jeweiligen Benutzers, etwa für Tickets, FAQ oder Config Items. Weitere REST-Schnittstellen lassen sich an die KI anbinden, vieles per Konfiguration, und wir unterstützen mit Consulting oder Entwicklung. Der MCP-Server ist standardmäßig nicht von außen erreichbar. Ob Sie ihn oder die Vektordatenbank öffnen, entscheiden Sie.
Dafür ist sie gebaut. Sie legen fest, welche Daten genutzt werden und wohin sie fließen, und können alles in Ihrer eigenen Infrastruktur betreiben, bis zum Offline-Betrieb.
Mit der Managed KI werden Ihre Daten nur zur Verarbeitung an unser deutsches Rechenzentrum übermittelt, werden nie zum Training genutzt, und wir protokollieren nur, wie oft die KI aufgerufen wird. Wir schließen einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung ab. Ob das zu Ihren Vorgaben passt, bewertet am Ende Ihr Datenschutz. Die Informationen dafür liefern wir gern.
Lizenzkosten fallen keine an: Die OTOBO KI ist Open Source, wie OTOBO selbst.
Kosten entstehen, wenn Sie uns für Einrichtung und Beratung dazuholen. Voraussetzung dafür ist ein Servicevertrag ab Professional, der auch den Support zur KI umfasst. Dazu kommt gegebenenfalls der Betrieb Ihres eigenen LLM.
Wollen Sie kein eigenes LLM betreiben, nutzen Sie die OTOBO Managed KI. Die ist im SLA Enterprise inklusive, ebenso ein Einrichtungstag. Für die Nutzung gilt statt einer Abrechnung pro Aufruf oder Token eine Fair Use Policy. Brauchen Sie mehr, vereinbaren wir etwas. Bestehende Verträge rechnen wir beim Upgrade an.
Ja, und wir empfehlen sie.
Installieren können Sie die OTOBO KI selbst, Doku und Code sind offen. Richtig gut wird sie aber erst, wenn Wissensbasis, Prompts und Datenauswahl zu Ihrem Alltag passen, und dabei helfen wir mit unserer Erfahrung aus anderen Projekten.
In ein bis zwei Einrichtungstagen stimmen wir die KI mit Ihnen ab, im laufenden Betrieb helfen wir dann im Rahmen des Supports bei allen Fragen.
Voraussetzung ist ein Servicevertrag ab dem Level Professional, im SLA Enterprise ist ein Einrichtungstag inklusive.
Erzählen Sie uns von Ihrem Use Case – oder lernen Sie erst einmal OTOBO kennen.
