Analysieren Sie eingehende Tickets und weisen Sie sofort strukturierte, hierarchische Tags zu. Keine Regeln zu pflegen. Vollständig automatisiert.
Testen Sie unser feinjustiertes Modell an einem Hochschul-Helpdesk-Szenario. Geben Sie ein deutsches Support-Ticket ein oder wählen Sie ein Beispiel — das Modell ordnet es einer von 20 Warteschlangen zu und zeigt die Konfidenz. Die Demo läuft live gegen unser öffentliches Universitätsmodell.
Vollständige Demo ansehenBeispiel wählen oder Text eingeben, dann Klassifizieren klicken.
Alles, was Sie brauchen, um die Ticket-Klassifizierung auf Ihrer eigenen Infrastruktur zu automatisieren.
Eigenes Modell pro Kunde und Zielattribut (Queue, Priorität, Kategorie). Lernt Ihre Service-Logik statt einer starren Standardlogik.
Klare Beschreibungen Ihrer Zielwerte reichen. EU-Training erzeugt synthetische Daten aus Metadaten — kein Export produktiver Tickets.
Signierte Modelle laufen lokal in OTAI Core per Docker. Connectoren lesen Tickets vor Ort und schreiben Vorhersagen zurück.
Die Cloud-App für Abonnements, Lizenzen, Trainingsläufe und Modell-Bereitstellung — alles außerhalb Ihrer On-Premise-Umgebung.
Keine Ticket-Uploads. Nur Queue-Namen und Beschreibungen — Studio erzeugt daraus synthetische Trainingsdaten.
Es werden niemals echte Tickets hochgeladen.
Keine personenbezogenen Daten verlassen Ihre On-Premise-Umgebung.
Trainieren, prüfen und deployen Sie Modelle nach Ihrem eigenen Zeitplan.
OTAI-Modelle trainieren auf synthetischen Daten — nicht auf gescrapten Tickets oder manuellen Labels. Unser Kaggle-Beispieldatensatz: 90+ Upvotes und 10K+ Downloads.
Abrechnung, Credits, Training und Deployment — volle Kontrolle über Ihren Modell-Lebenszyklus.
Verwalten Sie Ihre Abonnementstufe, Zahlungsmethode und Rechnungen. Upgraden Sie jederzeit von Community auf Pro oder Enterprise.
Kaufen Sie zusätzliche Credits in Paketen (10, 50 oder 100 Credits). Credits verfallen nie und akkumulieren sich monatsübergreifend.
Definieren Sie Ihre Queues, Prioritäten oder andere Ticket-Attribute mit Beschreibungen. Starten Sie einen Trainingslauf und wählen Sie Ihren Qualitätsmodus.
Nach Abschluss des Trainings prüfen Sie den Genauigkeitswert und deployen. Das signierte Modell-Artefakt wird direkt an Ihre OTAI Runtime übertragen.
Kein Data Labeling. Keine Ticket-Uploads. Beschreiben Sie einfach Ihre Queues und lassen Sie Studio den Rest erledigen.
Beschreiben Sie Ihre Queues und Kategorien mit Metadaten — keine echten Tickets nötig.
Studio generiert synthetische Daten und trainiert ein individuelles Modell in der Google Cloud (EU).
Prüfen Sie Genauigkeitswerte und Qualitätsmetriken, bevor Sie das Modell freigeben.
Das signierte Artefakt wird automatisch an Ihre On-Premise OTAI Runtime übertragen.
Studio steht zwischen Ihnen und dem Training-Service in der Google Cloud. Ihr Ticketsystem und die OTAI Runtime bleiben vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur.
Transparenz ist ein Kernwert. Hier ist genau aufgelistet, was OTAI Studio niemals berühren wird.
Studio liest oder verarbeitet niemals Ihre Ticket-Inhalte. Training basiert ausschließlich auf Taxonomie-Metadaten.
Die gesamte Studio-Infrastruktur läuft in Rechenzentren in der EU-Region. Ihre Metadaten verlassen nie die EU.
Ihre On-Premise OTAI Runtime läuft unabhängig. Studio überträgt nur neue Modellversionen.
Die Connector-Einrichtung erfolgt in der OTAI Console vor Ort. Studio verwaltet nur den Modell-Lebenszyklus.
Abgegrenzte Pilot- oder Projekteinsätze — wir konfigurieren, trainieren und deployen on-prem. Noch kein Self-Service.
Als Service verfügbar · Auf Anfrage
Wir deployen einen On-Premise-Chatbot für interne Teams — auf Basis von Runbooks und FAQs mit RAG. Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur.
Als Service verfügbar · Auf Anfrage
On-Premise-KI schlägt FAQ-Artikel vor, während Agenten Tickets bearbeiten — weniger Recherche, konsistentere Antworten.
Als Service verfügbar · Auf Anfrage
On-Premise-RAG über Ihre Wissensdatenbank — vorgeschlagene Antwortentwürfe im Agenten-Workflow.
Als Service verfügbar · Auf Anfrage
On-Premise-FAQ-Chatbot mit RAG — konsistente Antworten, Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur.
Pro: Support & Updates inklusive. Enterprise: Cloud-Training, keine lokale GPU. Sovereign: vollständig air-gapped auf Ihrer Hardware. Alle Tarife auch als einmalige Dauerlizenz erhältlich (kein Abonnement nötig) — auf Anfrage.
Evaluieren & Testen
Alles für den Produktivbetrieb
Vollständig air-gapped, On-Premise-Training
Skalierung, SLA & größte Modelle
Support, Updates und Patches sind in Pro und Enterprise enthalten — direkt vom OTAI-Team, ohne Dritte. Die folgenden Stufen zeigen, was jeder Plan abdeckt.
Support- & Wartungs-Subscription Add-on für Standardabdeckung
Support- & Wartungs-Subscription Add-on für Teams, die enthaltene Updates mit Support zu Geschäftszeiten benötigen. Patches sind nicht enthalten.
Support- & Wartungs-Subscription Add-on mit Premium-SLA-Abdeckung
Support- & Wartungs-Subscription Add-on für Teams, die enthaltene Updates, Patches und erweiterte Support-Abdeckung mit schnelleren SLA-Zielen benötigen.
Alles, was Sie brauchen, um Ihre KI-Bereitstellung mit Spitzenleistung am Laufen zu halten.
Regelmäßige Updates für OTAI Studio und Inference Engines. Bleiben Sie mit den neuesten Funktionen und Verbesserungen auf dem Laufenden.
Zeitnahe Sicherheitspatches für Ihre On-Premise-Bereitstellung. Verfügbar mit der Premium-Stufe.
Garantierte Reaktions- und Lösungszeiten. Von 1 Werktag (Basis) bis 4 Stunden (Premium).
Direkter Zugang zum OTAI-Engineering-Team zur Diagnose und Lösung von Bereitstellungsproblemen.
Anleitung zur Modell-Nachschulung, Leistungsüberwachung und zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit Ihrer KI über die Zeit.
Klare Eskalationsverfahren bei kritischen Problemen. Direkte Leitung zu Senior Engineers.
Alle Implementierungs-, Integrations-, Automatisierungs- und Custom Development-Dienstleistungen werden von unseren zertifizierten Partnern erbracht.
Partner & Services ansehenBetreiben Sie OTAI dort, wo Ihre Daten liegen — on-premise oder in Ihrer Private Cloud, auf CPU oder GPU.
Erfahren Sie, wie Open Ticket AI Ihre Ticket-Klassifizierung on-premise automatisieren kann.
