TESSAR

Funktionen · KI-Chat & Research Agent

Ein Chat, der Ihr Systemhaus kennt. Auf Ihren Servern.

Ihre Mitarbeiter nutzen längst KI — die Frage ist nur, ob mit Kundendaten in fremden Clouds oder kontrolliert im Haus. Tessar gibt Ihrem Team einen zentralen KI-Chat, der Tickets, Teams-Chats, Meeting-Transkripte, Geräte und Wiki kennt — DSGVO-konform per Architektur.

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Schatten-KI ist schon da. Geben Sie ihr ein Zuhause.

Ohne offizielles Angebot landen Ticketauszüge und Kundennamen in privaten Chat-Konten. Mit Tessar bekommt Ihr Team etwas Besseres als ChatGPT: einen Chat mit Geschäftskontext.

Kontext über alle Kanäle

Die Antwort auf »Was war mit Acme besprochen?« liegt verteilt: im Ticket, im Teams-Thread, im Meeting von letzter Woche, im Wiki. Der Chat sieht alle vier Quellen — und antwortet mit Belegen.

  • Live-Werkzeuge: Tickets, Organisationen, Geräte, Anrufe, Verträge und Rechnungen werden zur Laufzeit abgefragt
  • Semantischer Index: Teams-Kanäle und -Chats, Meeting-Transkripte, Confluence, TANSS-Wissensartikel
  • Antworten zitieren Ticketnummern, Personen und Zeitstempel
KI-Chat · Unterhaltung
Fragej.olten · web

»Was wurde mit Acme zur Exchange-Migration vereinbart?«

Antwort3 Quellen

Migration bis Ende Q2 zugesagt (Meeting 12.03., Hr. Schmidt) — Aktionspunkt: Hardware bis Freitag bestellen. Ticket #4520 hält den Umsetzungsplan; im Teams-Kanal #acme wurde die Postfach-Liste am 14.03. bestätigt.

Quellen
Meeting-Transkript · 12.03.Recorder
Ticket #4520TANSS
#acme · ThreadTeams

Meetings werden Wissen — automatisch

Der Meeting-Recorder tritt Teams-Terminen bei, transkribiert lokal (Whisper, Deutsch inklusive) und erzeugt Zusammenfassung, Aktionspunkte und Entscheidungen. Teilnehmer werden Personen und Kunden zugeordnet — und alles fließt in den Chat-Kontext ein.

  • »Was haben wir Acme im letzten Meeting zugesagt?« — beantwortbar
  • Aktionspunkte mit Verantwortlichen, aus dem Gespräch extrahiert
  • Audio und Transkript bleiben in Ihrer Infrastruktur
Meeting · Acme GmbH · 12.03.
Zusammenfassung30:30 min · 4 Teilnehmer

Hauptthemen: Exchange-Online-Migration Q2, Hardware-Budget, offenes RAID-Ticket.

Aktionspunkte3
Server-Hardware bestellenbis Freitag · J. Olten
Migrationsplan versendenHr. Schmidt
Postfach-Liste prüfenerledigt 14.03.
TranskriptSprecher-Labels

[00:12:04 M. Schmidt] Wir wollen die Migration bis Ende Q2 abschließen.

Der Research Agent: Tiefenanalyse auf Knopfdruck

Für die Fälle, in denen ein Chat nicht reicht: Der Deep-Research-Agent untersucht ein Ticket selbstständig in mehreren Schritten — und liefert einen Bericht, den sonst ein Senior-Techniker in 30 Minuten erarbeitet.

  • Lädt Ticket, Kunde und Gerätehistorie; erkennt wiederkehrende Muster
  • Durchsucht alle Kunden nach ähnlichen, gelösten Fällen
  • Optional: Online-Recherche zu Fehlerbildern und Herstellerhinweisen
  • Ergebnis: priorisierte Lösungsvorschläge mit Konfidenz und Quellen
Research Agent · Ticket #4698
AnalyseSchritt 6/6
Problem klassifiziert✓ VPN / Firewall
Gerätehistorie geprüft✓ 3 Vorfälle
Ähnliche Fälle (alle Kunden)✓ 2 Treffer
Online-Recherche (optional)✓ Herstellerhinweis
BerichtKonfidenz: hoch

Empfehlung: Firmware-Update (FortiOS ≥ 7.4.2). Beide ähnlichen Fälle wurden damit gelöst; Hersteller bestätigt Tunnel-Drop-Bug in älteren Versionen.

Governance eingebaut

Ein zentraler LLM-Zugang heißt: eine Stelle für Kontrolle. Jeder Aufruf läuft über das interne Gateway — protokolliert, budgetiert, geroutet.

  • LLM-Endpunkt pro Aufgabe: Azure OpenAI (Ihr Vertrag), EU-Anbieter oder lokales Modell auf eigener GPU
  • Kosten-Dashboard mit jedem Aufruf; Limits pro Tag und Monat
  • Embeddings und Transkription laufen lokal im Container
Admin · LLM
Routingpro Aufgabe
Chatazure-gpt · Ihr Vertrag
Klassifikationlokal · eigene GPU
Embeddings / Whisperim Container
VerbrauchMonat
Aufrufe14 812
Limitkonfiguriert · Alarm bei 80 %

Häufige Fragen zu KI-Chat & Research Agent

Ist das eine ChatGPT-Alternative für unser Team?
Ja — mit zwei Unterschieden: Der Chat läuft auf Ihren Servern mit dem LLM-Endpunkt Ihrer Wahl (DSGVO-Frage gelöst), und er kennt Ihr Geschäft: Tickets, Kunden, Geräte, Verträge, Teams-Chats, Meeting-Transkripte und Wiki. Ein generischer Chatbot weiß nichts davon.
Woher kennt der Chat unsere Daten?
Über Werkzeugzugriffe auf die kanonische Datenschicht: Der Chat fragt live Tickets, Organisationen, Geräte, Anrufe und Commerce-Daten ab und durchsucht semantisch Teams-Nachrichten, Meeting-Transkripte, Confluence und TANSS-Wissensartikel. Jede Antwort entsteht aus Ihren echten Daten, nicht aus Trainingswissen.
Recherchiert der Research Agent im Internet?
Auf Wunsch — Online-Recherche ist ein optionaler, bewusst aktivierbarer Schritt. Ohne diese Option arbeitet der Agent ausschließlich auf Ihren eigenen Daten: Gerätehistorie, Ticket-Bestand, Wissensartikel.
Was sehen Mitarbeiter im Chat — alles?
Der Chat arbeitet mit Benutzerkonten und Rollen. Zugriffe laufen über dieselbe Berechtigungsschicht wie die übrige Oberfläche.
Auf welchen Kanälen ist der Chat erreichbar?
Im Web (Tessar-Oberfläche), als Bot in Microsoft Teams und per WhatsApp — praktisch für Bereitschaft und Außendienst. Alle Kanäle sprechen mit derselben Installation auf Ihrem Server.

Stellen Sie dem Chat eine Frage über Ihre eigenen Kunden.

In der Demo verbinden wir auf Wunsch Ihren Testbestand — und Sie fragen selbst.

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