Native OTOBO-Automatisierung
Generic Agent, Prozessmanagement und dynamische Felder sind die richtige Basis für feste, nachvollziehbare Regeln. Sie funktionieren besonders gut, wenn Bedingungen und Zielaktionen eindeutig sind.
Open Ticket AI ergänzt OTOBO um ein kundenspezifisches Modell für Queues, Prioritäten und weitere Ticketfelder. Training und Betrieb erfolgen Full On-Prem auf Ihrer Infrastruktur.
Geben Sie Ihre OTOBO-Queue-Namen und Kurzbeschreibungen als kurze Setup-Liste an, keine echten Tickets erforderlich.
Full On-Prem Training auf Ihrer GPU anhand der Setup-Beschreibungen, nichts verlässt Ihre Infrastruktur. Inference bleibt On-Prem; Ticketinhalte verlassen das System nie. Meist am selben Tag.
Installieren Sie OTAI Runtime Core via Docker Compose. Laden Sie Ihr signiertes Modell-Artefakt, die Inference läuft vollständig in Ihrem Netzwerk.
Der OTOBO-Connector liest neue Tickets über das Generic Interface ein und schreibt Routing-Entscheidungen in dynamische Felder zurück. Überwachen und bei Bedarf nachschulen.
OTOBO bleibt das führende Ticketsystem und führt Regeln, Prozesse und Eskalationen aus. Die passende KI-Schicht hängt davon ab, ob Sie deterministische Automatisierung, generative Assistenz oder eine spezialisierte Klassifizierung benötigen.
Generic Agent, Prozessmanagement und dynamische Felder sind die richtige Basis für feste, nachvollziehbare Regeln. Sie funktionieren besonders gut, wenn Bedingungen und Zielaktionen eindeutig sind.
Allgemeine Sprachmodelle können Texte zusammenfassen oder Antworten entwerfen. Datenschutz, Ergebnisqualität und Datenfluss hängen dabei vom gewählten Modell, Endpunkt und der konkreten Integration ab.
OTAI konzentriert sich auf kundenspezifische Ticket-Klassifizierung und Zusammenfassungen. Das Modell wird aus Ihrer Helpdesk-Struktur vorbereitet und läuft in Full On-Prem vollständig auf Ihrer Infrastruktur.
Full On-Prem trainiert und läuft auf Ihrer GPU, air-gap fähig. Nichts verlässt Ihre Infrastruktur, nicht einmal Setup-Daten.
Konfiguration für Abonnements und Modellbereitstellung auf Ihrer Seite
Neue Tickets treffen zur AI-Verarbeitung ein
Lokales Training und Inference auf Ihrer GPU, air-gap fähig
Klassifizierung, Priorität und Felder automatisch aktualisiert
Keine Ticketdaten verlassen Ihr Netzwerk. Full On-Prem trainiert vollständig On-Prem, nichts verlässt das System, nicht einmal Setup-Daten. Inference läuft immer auf Ihrer Infrastruktur.
OTAI doesn't just route to Queue — it can classify and populate multiple OTOBO fields automatically.
Tickets basierend auf Inhaltsanalyse automatisch der richtigen OTOBO-Queue zuweisen
Ticket-Priorität durch Analyse von Dringlichkeitssignalen in Betreff und Text festlegen
Tickets nach ihrem Anliegen klassifizieren, etwa als Incident, Service Request oder Problem
Ersten Ticket-Status basierend auf Anfrage-Tonalität vorhersagen
Weitere konfigurierte Auswahlfelder in OTOBO mit passenden Klassifikationen befüllen
Pre-built setup templates to get started quickly with OTOBO.
Incident, Service Request, Change, Problem Management
Bestellungen, Retouren, Abrechnung, Technischer Support, Eskalationen
Hardware, Software, Netzwerk, Access, Onboarding/Offboarding
Example monthly savings from replacing manual ticket routing with OTAI. See the full page for the assumptions behind these figures.
See how much OTOBO can save you
estimated monthly savings vs. manual routing
See full ROI examplesFree Cloud Trial zum Evaluieren. Full On-Prem: ab ca. €500 / Monat (Software, agentenbasiert), auf Anfrage — Angebot je nach Agenten + Pack (Entry / Standard / Premium).
Evaluieren & testen
Auf Anfrage · agentenbasiert
Häufige Fragen zu OTAI für OTOBO.
Alles, was Sie brauchen, um OTAI für OTOBO zu deployen, zu konfigurieren und zu betreiben.
Maßgeschneidertes Modell auf Basis Ihrer Queue-Definitionen. Typischerweise am selben Tag, Deployment on-prem.