Octonomy AI automatisiert komplexe Support- und Serviceprozesse mit intelligenter KI-Technologie
Wie würdest du octonomy AI in wenigen Worten vorstellen und was war der Impuls, das Unternehmen zu gründen?
octonomy AI entwickelt eine Plattform, die Support-Tätigkeiten hochqualifizierter Fachkräfte automatisiert – vom technischen Support über die Produktberatung bis hin zum Field-Service-Support.
Der Impuls kam aus einem wiederkehrenden Muster: In fast jedem Unternehmen bleiben die komplexesten Aufgaben bei Menschen hängen, weil herkömmliche KI-Systeme dort den Kontext verlieren. Wir wollten eine Lösung schaffen, die genau diese Lücke schließt – mit verlässlicher, messbarer Qualität.
Wer steckt hinter octonomy AI – wie habt ihr euch als Team gefunden und welche Erfahrungen prägen eure Arbeit heute?
Hinter octonomy steht ein Team aus Technologie- und KI-Experten, die alle schon zuvor komplexe Systeme gebaut und skaliert haben – bei Unternehmen wie Meta, Amazon, Aleph Alpha oder Unicorns wie Personio, Staffbase und SoSafe.
Uns verbindet die Überzeugung, dass KI nicht bloß Text generieren, sondern echte Wissensarbeit übernehmen muss. Diese Kombination aus technischer Tiefe und unternehmerischer Erfahrung prägt, wie wir Produkte entwickeln: schnell, sicher und mit messbarem Impact.
Euer Ansatz setzt auf Multi-Agenten statt klassischer Chatbots. Was war die Idee dahinter und welchen Unterschied bemerken eure Kunden im Alltag?
Chatbots reagieren. Unsere Agenten verstehen. Wir automatisieren keine FAQ-Listen, sondern echte Wissensarbeit. Standardlösungen greifen meist auf vorgefertigte Fragen-Antwort-Sets zurück – das funktioniert bei einfachen Kundenanfragen, aber nicht, wenn es um technische Dokumentationen, Produkthandbücher oder komplexe Entscheidungslogiken geht.
Der Unterschied liegt im Aufbau: Wir kombinieren spezialisierte Agenten, die jeweils auf bestimmte Aufgaben trainiert sind – von Dokumentenverständnis bis Prozessausführung. Das sorgt für Stabilität in Szenarien, in denen Standardmodelle mit rund 50 % Genauigkeit scheitern. Unsere Kunden bemerken das sofort: Statt Halluzinationen und Nacharbeit erhalten sie verlässliche, nachvollziehbare Antworten – getestet wie Software, mit einer Genauigkeit von über 95 %.
Welche Art von Unternehmen profitiert am meisten von eurer Technologie und wie reagiert eure Zielgruppe auf das Thema KI-gestützte Automatisierung?
Unsere Kunden sind Industrie- und Serviceunternehmen, die täglich komplexe Supportanfragen bearbeiten – also Organisationen, in denen Wissen die wichtigste Ressource ist. Ob technischer Kundendienst, Field Service oder Compliance-Prüfung: Überall dort, wo Fachkräfte knapp sind, verschafft unsere Technologie messbare Entlastung.
Die Reaktion? Erst Skepsis, dann Begeisterung. Sobald Kunden erleben, dass KI hier wirklich funktioniert – ohne Halluzinationen, mit klaren Qualitätsmetriken – kippt die Stimmung von „interessant“ zu „endlich!“.
Octonomy AI will Support- und Serviceprozesse ohne lange Implementierung digitalisieren. Wie gelingt es euch, diese Komplexität einfach nutzbar zu machen?
Wir haben von Beginn an auf eine API-first-Architektur gesetzt, die sich in bestehende Systeme – CRM, ERP, Ticketing – nahtlos integrieren lässt.
Unsere KI nutzt vorhandenes Wissen im Unternehmen, statt alles neu zu trainieren. Dadurch erreichen wir Implementierungszeiten von unter 20 Tagen – ein entscheidender Faktor für Enterprise-Kunden, die keine monatelangen Pilotprojekte wollen, sondern Ergebnisse ab Woche eins.
Was war die bisher größte Herausforderung auf eurem Weg und wie habt ihr sie gemeistert?
Unsere größte Herausforderung war es, eine Plattform zu entwickeln, die auf komplexes Wissen mit über 95 % Genauigkeit verlässlich bessere Antworten liefert als der Mensch.
Das klingt einfach, ist es aber nicht – weil technisches Wissen selten eindeutig strukturiert ist. Wir mussten also eine Architektur schaffen, die Kontext versteht, Fehlerquellen minimiert und Ergebnisse testbar macht.
Gemeistert haben wir das durch viel Teamarbeit, lange Nächte, den direkten Zugang zu echtem Expertenwissen – und ein außergewöhnliches Team, das fachlich wie menschlich einfach funktioniert.
Inwiefern spielt Datensicherheit und DSGVO-Konformität für euch eine Rolle – gerade im Hinblick auf KI-Lösungen aus Deutschland?
Eine zentrale Rolle. Unsere Kunden arbeiten mit sensiblen, oft sicherheitskritischen Informationen. Wir hosten ausschließlich in Deutschland, erfüllen SOC2-Standards und sind vollständig DSGVO- und EU-AI-Act-konform. Gerade im Enterprise-Umfeld wird Vertrauen zum entscheidenden Kaufargument – und genau das liefern wir: KI made in Germany, die höchste Qualitäts- und Sicherheitsstandards vereint.
Wie definiert ihr Erfolg bei octonomy AI. Geht es für euch eher um technologische Exzellenz oder um die spürbare Entlastung eurer Kunden?
Beides. Technologische Exzellenz ist nur dann relevant, wenn sie in der Realität ankommt. Wir definieren Erfolg nicht über Releases oder Features, sondern über Produktivität: Wie viele Tickets oder Supportanfragen unsere Systeme eigenständig und fehlerfrei bearbeiten, wie viel Zeit dadurch im Team frei wird, und ob die Zufriedenheit der Endkunden steigt. Wenn KI echte Arbeit übernimmt – das ist Erfolg.
Was unterscheidet octonomy AI am stärksten von anderen Anbietern, die ebenfalls auf KI im Kundenservice setzen?
Wir automatisieren keine Chats, sondern Fachwissen. Während viele Anbieter sich auf Kommunikation konzentrieren, arbeiten unsere Agenten tief im Prozess – sie lesen technische Handbücher, prüfen SOPs, greifen auf ERP-Daten zu und handeln kontextbasiert. Das ist der fundamentale Unterschied: Wir ersetzen nicht menschliche Freundlichkeit, sondern menschliche Fachlichkeit – mit getesteter Qualität.
Wenn ihr in die Zukunft blickt. Welche Entwicklungen oder neuen Funktionen stehen bei euch als Nächstes an?
Sehr vieles. Unser Ziel ist, dass die Plattform künftig noch stärker im Self-Service funktioniert – also so intuitiv, dass sie auch von Business-Analyst:innen ohne technische Vorkenntnisse konfiguriert werden kann. Parallel arbeiten wir daran, die Antwortgenauigkeit weiter zu steigern, insbesondere bei noch komplexerem Wissen. Dafür entwickeln wir unsere Multi-Agenten-Architektur kontinuierlich weiter, um dauerhaft die beste Lösung in diesem Segment zu bleiben.
Kurz gesagt: Wir bauen keine Features um der Features willen, sondern schärfen alles auf Präzision, Einfachheit und Stabilität.
Wie siehst du die Rolle von KI in der Arbeitswelt 2026. Wird sie eher unterstützen oder verändern, wie Teams arbeiten?
Beides. KI wird nicht nur unterstützen, sie wird Arbeit neu strukturieren – vor allem dort, wo Fachkräfte fehlen. In vielen Branchen wächst der Druck: zu viele Aufgaben, zu wenig Personal, zu viel Wissen, das in Köpfen steckt. KI kann diese Lücke schließen, indem sie Routine- und Wissensarbeit übernimmt, ohne an Qualität zu verlieren.
Das bedeutet nicht, dass Menschen ersetzt werden. Im Gegenteil: Sie gewinnen Zeit für das, was Empathie, Erfahrung und Urteilsvermögen erfordert – also genau die Fähigkeiten, die kein System nachbilden kann. KI ist kein Risiko für den Arbeitsmarkt, sondern eine Antwort auf den Fachkräftemangel – sie verschiebt die Grenzen dessen, was Teams leisten können.
Welche drei Ratschläge würdest du Gründerinnen und Gründern geben, die mit einer KI-Idee starten möchten?
Defensibility: Frag dich ehrlich, ob du eine echte Technologie baust oder nur ein Feature. Wenn dein Produkt auf bestehende Modelle oder Wrapper aufsetzt, kann es morgen verschwinden, sobald ein großer Anbieter dieselbe Funktion nativ anbietet. Nur wenn du originäre IP aufbaust – also Technologie, die dir gehört und die schwer zu kopieren ist – hast du langfristig eine Chance.
Access to capital: Plane früh, wie du Kapital effizient beschaffen kannst. KI ist aktuell einer der kapitalintensivsten Märkte überhaupt. Geschwindigkeit und Ressourcen entscheiden darüber, ob du in 18 Monaten noch relevant bist.
Access to talent: Bau so früh wie möglich ein exzellentes Team auf. In KI zählt Umsetzungsgeschwindigkeit – und die bekommst du nur, wenn du Leute hast, die gleichzeitig tief verstehen und schnell handeln können.
Und ganz ehrlich: Am Ende hilft alles Strategische nichts, wenn du es nicht einfach machst. Viele Ideen scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass sie nie wirklich begonnen werden.
Bild Sushel Bijganath und Oliver Trabert @ octonomy AI GmbH
Wir bedanken uns bei Sushel Bijganath und Oliver Trabert für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder
