Finden Sie, was native KI-Support-Agenten vor Launch brechen
PrivateFlow stresstestet Zendesk-, Salesforce-, HubSpot- und interne KI-Aktionen gegen riskante Tickets und Policies und gatet unsichere Writes vor dem Produktionsrollout.
Konzipiert für regulierte Teams in Banken, Versicherungen und Kundenservice. Architektur für Failure Discovery, Datenresidenz, menschliche Prüfung und Audit-Transparenz.
Produkt mit Sitz in Zürich; Datenresidenz hängt vom Deployment-Modus ab.
Für native KI-Tests entwickelt. Hält vor riskanten Aktionen inne.
Wo PrivateFlow sein Gewicht trägt
Vier Dinge, die native KI-Agenten vor Produktion beweisen müssen.
Gleiches Supportvolumen, vier Readiness Checks: riskante Aktionen kontrollieren, Qualität stabil halten, über Systeme hinweg portabel bleiben und Ausgaben planbar halten.
Sensible Antworten gehen raus, ohne dass jemand sie prüft.
Jede Antwort durchläuft 26 Richtlinien-Prüfungen, und sobald die KI unsicher ist, wird automatisch eine Person zur Freigabe gebeten.
Belege anzeigen
- Prüfung auf personenbezogene Daten, unerlaubte Inhalte und Richtlinienverstöße bei jeder Antwort.
- Audit-Protokoll, das Änderungen erkennt - damit Sie belegen können, was gesendet wurde und warum.
- Bei niedriger Konfidenz wird automatisch eine menschliche Freigabe ausgelöst.
Jede Antwort durchläuft 26 Richtlinien-Prüfungen, und sobald die KI unsicher ist, wird automatisch eine Person zur Freigabe gebeten.
Heute:Sensible Antworten gehen raus, ohne dass jemand sie prüft.
Belege anzeigen
- Prüfung auf personenbezogene Daten, unerlaubte Inhalte und Richtlinienverstöße bei jeder Antwort.
- Audit-Protokoll, das Änderungen erkennt - damit Sie belegen können, was gesendet wurde und warum.
- Bei niedriger Konfidenz wird automatisch eine menschliche Freigabe ausgelöst.
Prompts driften, niemand merkt es bis sich Kunden beschweren.
Neue Versionen werden zuerst auf einem kleinen Anteil des Traffics getestet, und bei Qualitätsverlust rollt das System automatisch zurück.
Belege anzeigen
- Jeder neue Prompt oder jedes neue Modell läuft erst auf einem kleinen Teil des echten Traffics.
- Wird die neue Version schlechter, rollt sie von selbst zurück - kein Pager nötig.
- Jeden vergangenen Run nachspielen und genau sehen, was die KI gesehen, gesagt und entschieden hat.
Neue Versionen werden zuerst auf einem kleinen Anteil des Traffics getestet, und bei Qualitätsverlust rollt das System automatisch zurück.
Heute:Prompts driften, niemand merkt es bis sich Kunden beschweren.
Belege anzeigen
- Jeder neue Prompt oder jedes neue Modell läuft erst auf einem kleinen Teil des echten Traffics.
- Wird die neue Version schlechter, rollt sie von selbst zurück - kein Pager nötig.
- Jeden vergangenen Run nachspielen und genau sehen, was die KI gesehen, gesagt und entschieden hat.
Festgelegt auf ein Modell, einen Helpdesk, eine Cloud.
92+ Modelle bei 29+ Anbietern, mit intelligentem Routing und derselben Governance über alle hinweg.
Belege anzeigen
- Als Managed SaaS betreiben, selbst hosten oder air-gapped - in jedem Fall dasselbe Setup.
- Eigene Provider-Schlüssel mitbringen oder später wechseln, ohne Flows neu zu bauen.
- 166 fertige Vorlagen und 11+ Bausteine als Startpunkt.
92+ Modelle bei 29+ Anbietern, mit intelligentem Routing und derselben Governance über alle hinweg.
Heute:Festgelegt auf ein Modell, einen Helpdesk, eine Cloud.
Belege anzeigen
- Als Managed SaaS betreiben, selbst hosten oder air-gapped - in jedem Fall dasselbe Setup.
- Eigene Provider-Schlüssel mitbringen oder später wechseln, ohne Flows neu zu bauen.
- 166 fertige Vorlagen und 11+ Bausteine als Startpunkt.
Die Token-Rechnung ist eine Überraschung am Monatsende.
Ein Run stoppt von selbst, wenn er Ihr Budget übersteigt, und das Routing wählt das günstigste Modell, das Ihre Qualitätsanforderung noch erfüllt.
Belege anzeigen
- Budget pro Flow festlegen - der Run stoppt mitten im Lauf, bevor er ihn überschreitet.
- Gleiche Anfragen werden aus dem Cache wiederverwendet, damit Sie nicht doppelt zahlen.
- Limits pro Team verhindern, dass ein Team das ganze Monatsbudget verbraucht.
Ein Run stoppt von selbst, wenn er Ihr Budget übersteigt, und das Routing wählt das günstigste Modell, das Ihre Qualitätsanforderung noch erfüllt.
Heute:Die Token-Rechnung ist eine Überraschung am Monatsende.
Belege anzeigen
- Budget pro Flow festlegen - der Run stoppt mitten im Lauf, bevor er ihn überschreitet.
- Gleiche Anfragen werden aus dem Cache wiederverwendet, damit Sie nicht doppelt zahlen.
- Limits pro Team verhindern, dass ein Team das ganze Monatsbudget verbraucht.
Dieselben Kontrollen gelten, ob Sie selbst hosten, in der EU laufen oder air-gapped bleiben - Ihre Daten bleiben standardmäßig in Ihrer Umgebung.
Native KI-Agenten sind leicht gestartet, aber schwer skalierbar zu vertrauen.
Zendesk, Salesforce und HubSpot können Supportarbeit schnell bewegen. Die fehlende Schicht sind unabhängige Tests, Freigabe-Ownership und Audit-Nachweise, bevor Agenten antworten, CRM aktualisieren, Billing auslösen oder eskalieren.
Illustratives Szenario aus typischen CX-Rollouts.
Weitere geschützte Flows:SLA-Brüche . Routing in die falsche Queue . Fragmentierter Kontext
26 Kontrollpunkte, die Antworten stoppen, bevor sie versendet werden.
Jeder Stopp wird protokolliert. Auditoren, Compliance und Ihr Team sehen denselben Eintrag.
| Zeit | Akteur | Aktion | Ergebnis |
|---|
[Beispiel-Audit-Export herunterladen ->]Illustratives synthetisches JSON für einen Erstattungslauf
Illustrativer Flow. Die Kontrollen sind darauf ausgelegt, die Anforderungen von DSGVO, Schweizer nDSG und EU AI Act zu unterstützen. Den vollständigen Zertifizierungsstatus finden Sie in der Fußzeile.
Von der Kundennachricht zur freigegebenen Aktion
Sehen Sie ein Ticket durch Guardrails, Policy und menschliche Freigabe laufen. Ohne Schnitte.
CX-KI betreiben vom Ticket bis zur Lösung
Deployment-Wahl, Freigabe-Gates, Audit-Trails, Datengrenzen. Die Teile, nach denen Ihr Security-Team zuerst fragt.
EU-gehostet
Gemanagtes PrivateFlow in EU-Rechenzentren. Sie behalten die Tenant-Schlüssel.
- Tenant-Daten bleiben in der EU-Region
- Gemanagte Upgrades und SLAs
- BYOK-Modelle, damit Provider nur das verarbeiten, was Sie explizit an sie weiterleiten
Die Fragen, die wir bekommen
Suchen Sie oder wählen Sie eine Kategorie. Ist Ihre Frage nicht dabei, buchen Sie einen Failure-Mode-Sprint. Wir beantworten sie im Gespräch.
Für wen ist das gebaut?
Teams, die KI mit Governance auf ihrem bestehenden Support-, Operations- oder Back-Office-Stack einsetzen wollen - meist mit Anforderungen an Audit, Datenresidenz oder Freigabe-Policies. Wenn ein Compliance-Verantwortlicher ausgehende Arbeit freigibt und Sie volle Kontrolle darüber wollen, wo Daten liegen und welche Anbieter laufen, passt PrivateFlow.
Welche Deployment-Modi gibt es?
Drei Modi: Managed SaaS (wir betreiben es, EU- oder Schweizer Region), Kunden-gehostet (Ihre Cloud, Ihre VPC, Ihre Schlüssel) und Air-gapped / on-prem (keine ausgehenden Verbindungen, Offline-Modell-Registry). BYOK funktioniert in allen drei Modi. Der Deployment-Modus bestimmt die Datenresidenz; die vollständige Matrix finden Sie auf der Enterprise-Seite.
Deployment-Optionen lesenWie sieht ein typisches Engagement aus?
Ein fokussierter Failure-Mode-Sprint deckt in der Regel ein bis zwei riskante KI-Aktionen in einer Support-Linie ab und läuft in Tagen statt Wochen. Ein Regulated-Enterprise-Rollout wird nach Geschäftsbereich phasenweise eingeführt, mit Policy-Review, Template-Anpassung und operativem Support für die geteilte Laufzeitebene. Die Preisgestaltung skaliert nach Deployment-Modus, Volumen und Support-Stufe - die Paketgröße legen wir im Sprint fest. Zeitlinien und Umfang sind illustrativ; Ihr tatsächlicher Plan hängt von Volumen, Integrationen und Prüfungsrichtlinien ab.
Erreichen meine Kundendaten einen LLM-Anbieter?
Nur wenn Sie das ausdrücklich so entscheiden. PrivateFlow unterstützt BYOK und Self-Hosted-Modi, damit Tenant-Daten in Ihrem Perimeter bleiben. Im Managed-Cloud-Modus werden Aufrufe an Provider-Endpunkte nur für Flows ausgeführt, die Ihr Team freigegeben hat - mit Redaktion und PII-Prüfung vor dem Prompt-Aufbau.
Wie isolieren Sie Daten zwischen Tenants?
Tenanteigene Datensätze sind auf Datenschicht nach Tenant gescoped. Laufzeitpfade scheitern geschlossen, wenn der Mandantenkontext fehlt. Credential-Speicherung, Audit-Trails und Run-Historie sind durchgängig tenant-isoliert.
Können wir in unserer eigenen Cloud selbst hosten?
Ja. PrivateFlow läuft als Managed Service, im Hybrid-Modell, in Ihrer VPC oder vollständig air-gapped. Self-Hosted-Deployments halten Anwendung und Data Plane in Ihrer Umgebung, mit ausgehenden BYOK-Verbindungen unter Ihrer Kontrolle.
Deployment-Optionen lesenWie lange dauert ein Rollout?
Ein abgegrenzter Pilot für einen Workflow ist typischerweise in wenigen Wochen live. Breitere Rollouts skalieren mit Anzahl der Queues, Integrationen und Freigabe-Richtlinien. Den phasenweisen Plan stimmen wir im Kickoff gemeinsam mit Ihnen ab, damit er zu Ihrem Team, Ihrer Review-Policy und Ihrem Zeitplan passt.
Was passiert, wenn die Guardrails widersprüchliche Signale liefern?
Guardrails laufen als explizite Policy-Kette. Blockiert, redigiert oder meldet eine Prüfung niedrige Konfidenz, pausiert der Flow für menschliche Freigabe oder leitet über einen Spezialpfad um. Entscheidungen werden mit passender Regel und Reviewer protokolliert, sodass der Audit-Trail jeden Schritt erklärt.
Kann ich eigene Richtlinien für meine Branche hinzufügen?
Ja. Erstattungsobergrenzen, SLA-Wortlaut, jurisdiktionsspezifische Formulierungen und Tonregeln werden als eigene Guardrails konfiguriert. Policy-Änderungen werden mit dem Flow versioniert und zusammen mit Modell- und Prompt-Historie auditierbar gehalten.
Wie sieht Ihre Preisgestaltung aus?
Kontaktieren Sie uns für Preise. Pakete skalieren nach Nutzung, Deployment-Modus und Support-Stufe. Wir dimensionieren das passende Paket im Failure-Mode-Sprint anhand Ihres Volumens und der Kontrollen, die Ihr Team braucht.
Wer richtet die Workflows ein?
Ihr Team konfiguriert Policies und Review-Pfade visuell. Unser Implementierungsteam hilft, die ersten Produktions-Flows in Failure Tests, Gates und Monitoring zu überführen. Vorlagen decken gängige CX-Pfade ab: Triage, Erstattungs-Review, wissensgestützte Antworten, Eskalation.
Bieten Sie Implementierungs-Support?
Ja. Enterprise-Rollouts umfassen geführte Implementierung, Policy-Review und Vorlagen-Anpassung. Managed- und Hybrid-Deployments enthalten zusätzlich operativen Support für die gemeinsame Runtime-Schicht.