Executive Summary

Als führender Anbieter von Spezialsoftware für die Mineralöl-Logistik stand MINOVA vor einer wachsenden Herausforderung: Wie lässt sich ein 24/7-Support für hochspezialisierte Softwarelösungen aufrechterhalten, wenn qualifizierte Fachkräfte immer schwerer zu finden sind? In Zusammenarbeit mit vAudience implementierte das Unternehmen eine KI-gestützte Wissensdatenbank und transformierte damit seine Support-Prozesse grundlegend.

Zentrale Ergebnisse:

• Mindestens doppelte Bearbeitungsgeschwindigkeit bei Support-Anfragen mit relevantem Datenbankbezug

• Nahtlose Integration in Microsoft Teams als virtuelle Kollegin "Mira" für alle Mitarbeiter

• Deutlich beschleunigtes Onboarding neuer Support-Mitarbeiter durch direkten KI-gestützten Wissenszugriff

• Unternehmensweite Nutzung durch Support-Teams, Entwickler und Management

• Kontinuierliche Qualitätsverbesserung der Antworten durch selbstlernende KI

Unternehmenshintergrund

MINOVA ist ein etablierter Spezialist für Softwarelösungen in der Mineralöl-Logistik mit über 30 Jahren Markterfahrung. Das Unternehmen entwickelt und betreut Anwendungen für Tanklagerverwaltung, Mengenverwaltung, Flugzeugbetankungen und Straßendisposition. In diesem Nischenmarkt muss die Software rund um die Uhr zuverlässig funktionieren.

Unter der Leitung von Geschäftsführerin Gudrun Theuerer fokussiert sich MINOVA auf Lösungen, die tiefgreifendes Branchen- und Produktwissen erfordern. Die komplexen Kundenanforderungen und die geschäftskritische Bedeutung der Systeme machen einen erstklassigen Support zur strategischen Notwendigkeit.

Die strategische Herausforderung

Support-Komplexität und Fachkräftemangel

Die zentrale Herausforderung für MINOVA ergab sich aus dem Zusammentreffen mehrerer Faktoren. "Wir haben eine Software, die von unseren Entwicklern und Support-Kollegen betreut wird. Die Software muss an vielen Stellen rund um die Uhr funktionieren. Wir haben Wartungsverträge, SLA-Verträge und es ist immer schwieriger, Leute zu finden, die gerne Support machen", beschreibt Gudrun Theuerer die Ausgangssituation.

Die hohe Spezialisierung stellte besondere Anforderungen: "Unsere Software ist hochspezialisiert. Man braucht sehr viel Wissen und Erfahrung, um adäquat helfen zu können."

Ineffiziente Wissenssuche

Eine umfangreiche Ticket-Datenbank war zwar vorhanden, doch die Recherche gestaltete sich zunehmend aufwändig: "Wir haben sehr viele Issues und Tickets, wir dokumentieren alles, aber es wird immer schwieriger, das richtige Ticket zum jeweiligen Problem zu finden."

Diese ineffiziente Wissenssuche führte zu Verzögerungen bei der Problemlösung und blockierte wertvolle Ressourcen, die für die Weiterentwicklung der Software dringend benötigt wurden.

Die Lösung

Von der Schulung zur konkreten Anwendung

Der Impuls zur KI-gestützten Lösung entstand während einer KI-Schulung bei vAudience, bei der besonders das Thema RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) Eindruck hinterließ. "Wir hatten eine KI-Schulung bei vAudience, und dabei ist mir besonders das Thema RAG-Systeme ins Auge gefallen. Im Gespräch mit Toni Wagner habe ich mein Problem geschildert und dann sind wir darauf gekommen: Man könnte diese Wissensdatenbank wunderbar über ein RAG-System anbinden", erinnert sich Gudrun Theuerer.

Strategische Auswahlkriterien

Die Entscheidung für vAudience basierte auf mehreren überzeugenden Faktoren. "Der persönliche Kontakt war wichtig, die Schulung, die Erfahrung dort. Man merkt sofort, dass man es mit KI-Fachleuten zu tun hat, die wirklich dafür brennen. Wenn man jemanden sucht, der Ahnung hat, dann ist es diese Firma, bei der man sagt: Da steckt jahrelange Erfahrung dahinter", erklärt Gudrun Theuerer.

Entscheidend war die erkennbare Expertise und Leidenschaft des Teams: "Ich habe mich schon öfter mit Toni Wagner unterhalten und festgestellt, dass er dafür brennt, genauso wie Claudia. Aufgrund dieser persönlichen Kontakte war klar: Die wissen, was sie tun."

Technische Umsetzung

MINOVA implementierte eine KI-gestützte Lösung, die über API-Schnittstellen die umfangreiche Wissensdatenbank des Unternehmens erschließt. Durch die nahtlose Integration in Microsoft Teams haben alle Mitarbeitenden jederzeit Zugriff auf das KI-System.

Implementierungsstrategie

Agiler Projektansatz

Die Implementierung erfolgte in einem strukturierten, agilen Rahmen. "Die Betreuung war sehr gut, es hat gepasst. Die Arbeit mit den Sprints war gut, weil man wirklich das Gefühl hatte, dass das Team dranbleibt. Im Gegensatz zu manchen anderen Projekten, wo man sich manchmal fragt, ob wirklich weitergearbeitet wird. Mit den Sprint-Reviews alle zwei bis drei Wochen war alles sehr transparent", lobt Gudrun Theuerer die Projektdurchführung.

Ein besonderes Merkmal war die zügige Umsetzung: "Was ich sehr gut fand und wovon wir uns auch eine Scheibe abschneiden können, ist die Schnelligkeit des Projektes. Wir wollen möglichst zügig Ergebnisse haben, weil es sonst zum Totläufer wird. Wenn schnell etwas Nutzbares da ist, wird es auch wirklich getragen und eingesetzt. Diese kurze Projektlaufzeit mit einem klaren Ziel und dem zügigen Erreichen dieses Ziels fand ich gut."

Qualitätsentwicklung

Die Lösungsqualität entwickelte sich kontinuierlich. "Am Anfang war es, wie ich erwartet hatte. Die Antworten auf unsere Fragen waren noch nicht optimal, da dachten wir: Weiß das System wirklich, was es tut? Aber es wurde dann von Mal zu Mal besser", beschreibt Gudrun Theuerer den Verlauf.

Eine intensive Testphase sicherte die Qualität: "Wir haben eine Prüfungsphase eingeschoben, in der wir nochmal zwei Wochen alles kritisch getestet haben. Und dann hat es sich extrem verbessert. Zum Ende hin hat man gemerkt: Jetzt war klar, wie es funktionieren muss und wie man es richtig anwendet."

Messbare Geschäftsergebnisse

Quantifizierte Erfolge

Die Implementierung führte zu deutlich messbaren Verbesserungen. "Aus meiner eigenen Erfahrung kann ich sagen: Man ist mindestens doppelt so schnell, würde ich schätzen", berichtet Gudrun Theuerer.

Besonders bei konkreten technischen Fragen zeigt sich der Mehrwert: "Wenn man die richtige Frage stellt und die Wissensdatenbank verfügbar ist, wird es sehr konkret und hilft wirklich. Man ist mindestens doppelt so schnell. Früher dachte man: Da war doch ein Tool, ein Programm, bestimmte Parameter. Wie hießen die noch? Jetzt fragt man einfach: Welches Programm, welches Modul, welche Klasse, welcher Parameter macht was? Und dann kommt in der Regel auch eine gute Antwort."

Unternehmensweite Integration

Die Lösung wurde als virtuelle Kollegin "Mira" in Teams integriert und wird von allen Abteilungen genutzt. "Eigentlich nutzen es alle, vor allem natürlich der Support und auch die Entwickler. Wir haben es in unsere Teams-Oberfläche eingebunden. Es ist eine virtuelle Kollegin namens Mira, die Tag und Nacht online ist. So kommunizieren wir es auch intern: Sie ist immer ansprechbar und immer verfügbar."

Die Anwendungsbreite ist bemerkenswert. Selbst bei der Erstellung von Fachartikeln kommt Mira zum Einsatz: "Ich habe einen Artikel über KI für unsere Fachzeitschrift geschrieben. Dabei habe ich Mira selbst gefragt: 'Beschreib dich mal.' Die erste Antwort war zu lang, also habe ich nachgefragt und eine kürzere Version bekommen."

Vorteile für neue Mitarbeiter

Besonders neue Team-Mitglieder profitieren vom direkten Zugriff auf das Unternehmenswissen: "Wenn wir neue Mitarbeiter haben, können die das sofort nutzen. Gerade die Support-Mitarbeiter greifen häufig darauf zurück, etwa bei Fragen zu Parametern oder zu Produktionsabläufen. Sie holen sich dann schnell das benötigte Wissen von der KI."

Erkenntnisse und Lerneffekte

Bedeutung der richtigen Nutzung

Ein wichtiger Erfolgsfaktor war die Erkenntnis über die Bedeutung der korrekten Anwendung. "Ich merke es jeden Tag mehr: Die KI ist nur so gut wie der Mensch, der sie bedient. 'Garbage in, garbage out' ist inzwischen zu meinem geflügelten Wort geworden. Es macht keinen Sinn, wenn man nicht weiß, was man tut", reflektiert Gudrun Theuerer.

Wichtigkeit von Grundlagenwissen

Die Bedeutung fundierter KI-Kenntnisse wurde schnell deutlich: "Es ist wichtig, dass man versteht, wie dieses System tickt. Dann kann man es auch ganz anders nutzen. Man braucht wirklich Erfahrung. Wir haben mit Toni zusammen programmiert und gemerkt: Am Anfang ist viel Arbeit nötig. Man muss sich viel mehr Gedanken machen, muss genau kommunizieren. Aber dann kommt auch etwas Gescheites dabei heraus."

Zukunftsperspektive und Empfehlungen

Geplante Erweiterungen

MINOVA plant, die Erfolgsgeschichte fortzuschreiben. "Wir möchten diese Lösung auch unseren Kunden zur Verfügung stellen", kündigt Gudrun Theuerer an. Das Unternehmen sieht großes Potenzial in der Ausweitung der KI-Nutzung auf weitere Bereiche und die Weitergabe des Mehrwerts an die eigenen Kunden.

Zentrale Erfolgsfaktoren

Für Unternehmen, die ähnliche Projekte planen, empfiehlt Gudrun Theuerer:

Grundlagenverständnis entwickeln: "Ein Basiskurs, um zu sehen, was KI alles kann, ist wichtig. Das war bei uns der erste Anstoß. Man hört sich das an und denkt: Wow, was ist da alles möglich?"

Fachberatung einholen: "Dann würde ich einfach mit den Experten zusammensetzen, wenn ich eine Idee habe, und fragen: Was ist machbar, was nicht? Was ist technisch möglich? Wo sind die Grenzen?"

Ehrliche Einschätzung wählen: "Wichtig ist, dass man sich von Leuten beraten lässt, denen es wirklich darum geht, dass es am Ende funktioniert. Ich würde mich von einer Fachfirma mit echter Kompetenz beraten lassen."

Konkrete Ziele definieren: "Man sollte sich genau überlegen, was man möchte, dann mit einer konkreten Idee kommen und diese gemeinsam besprechen und analysieren."

Testimonial

"Ich war am Anfang zugegebenermaßen etwas skeptisch, aber ich wurde eines Besseren belehrt. Ich bin wirklich angenehm überrascht, das hätte ich am Ende nicht so gut erwartet. Die Erfahrung ist wie ein Flug in eine andere Höhe: Man erhebt sich von der Basis und bewegt sich in Welten, die eine ganz andere Perspektive bieten. Man blickt plötzlich ganz anders auf seine Themen und darauf, wie man KI nutzt. Es ist wirklich eine andere Denkweise, die alles nochmal umdreht."

Gudrun Theuerer, Geschäftsführerin, MINOVA

Über vAudience.ai: vAudience.ai verbindet akademische Exzellenz mit praxisorientierter Unternehmenskompetenz. Die Nexus-Plattform ermöglicht Unternehmen jeder Größe den sicheren, DSGVO-konformen Einstieg in die KI-gestützte Arbeitsoptimierung.

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