Individuelles Modell für Ihre Zammad-Gruppen — On-Premise-Inferenz, Same-Day-Training, kein Datenexport.
Stellen Sie Ihre Zammad-Gruppennamen und kurze Beschreibungen als QueueSpec bereit — keine echten Tickets nötig.
Unser EU-gehosteter Trainingsservice generiert synthetische Daten aus Ihrer QueueSpec und trainiert einen individuellen Adapter. In der Regel am selben Tag.
Installieren Sie OTAI Runtime Core via Docker Compose. Laden Sie Ihr signiertes Modell-Artefakt — die Inferenz läuft vollständig in Ihrem Netzwerk.
Das Zammad Connector Plugin liest neue Tickets und schreibt Routing-Entscheidungen zurück. Überwachen Sie Konfidenzscores und trainieren Sie bei Bedarf neu.
OTAI Studio configures your automation on-prem. Optional cloud training generates synthetic data and fine-tunes your model — then the signed artifact is downloaded to run inference locally. Fully on-prem training is available with a GPU. Other features like ticket summarization run on-prem without cloud training.
Creates training examples from your configuration metadata
Supervised fine-tuning on cloud GPU hardware
Ready for one-time download to your infrastructure
Queue names and descriptions only — no ticket data
Configuration and control plane — always on your infrastructure
New tickets arrive for AI processing
On-prem inference — CPU for routing, GPU optional for on-prem training
Classification, priority, and fields updated automatically
Privacy by design: No ticket data ever leaves your network. Only configuration metadata is sent for optional cloud training. Your custom model is downloaded once and inference runs entirely within your own secure infrastructure.
OTAI doesn't just route to Gruppe — it can classify and populate multiple Zammad fields automatically.
Tickets automatisch der richtigen Zammad-Gruppe basierend auf Inhaltsanalyse zuweisen
Ticketpriorität (1-5) durch Analyse von Dringlichkeitssignalen in Betreff und Text setzen
Initialen Ticketstatus basierend auf Anfragetyp und Komplexität vorhersagen
Relevante Tags aus Ihrer Taxonomie automatisch anwenden
Benutzerdefinierte Zammad-Objektattribute mit KI-extrahierten Werten füllen
Pre-built QueueSpec templates to get started quickly with Zammad.
1st/2nd/3rd Level, Hardware, Software, Netzwerk, Zugriffsverwaltung
Abrechnung, Retouren, Versand, Produktfragen, Beschwerden
Bürgeranfragen, Genehmigungen, Infrastruktur, öffentliche Sicherheit
Example monthly savings from replacing manual ticket routing with OTAI. See the full page for the assumptions behind these figures.
See how much Zammad can save you
estimated monthly savings vs. manual routing
See full ROI examplesPro: 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
Common questions about using OTAI with Zammad .
Everything you need to deploy, configure, and operate OTAI with Zammad.
Get a custom queue model trained on your Gruppe definitions. Same-day turnaround, on-prem deployment.
