Entwicklung eines KI-Agenten zur kontextuellen Verarbeitung und automatisierten Beantwortung von Supportanfragen unter Berücksichtigung von Datenschutz und Ethik.

Ziel dieser Masterarbeit ist die Erforschung und prototypische Umsetzung eines autonomen KI-Agenten, der eingehende Supportanfragen versteht, relevante Daten aus internen Systemen abruft und daraus selbstständig Antwortvorschläge generiert.

Der wissenschaftliche Fokus liegt auf der Kombination aus Large Language Models (LLMs), Systemintegration und verantwortungsvoller KI-Nutzung im Kundensupport.

Der Prototyp soll zeigen, wie ein KI-System kontextuelle Informationen aus verschiedenen Systemen verknüpft, Antworten generiert und diese im Hinblick auf Datenschutz, Tonalität und Kommunikationsqualität bewertet. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und einer Feedbackschleife aus den Anpassungen des Support-Teams soll das System fortlaufend dazulernen und wiederkehrende Themen automatisch erkennen.

Die Textverarbeitung und Analyse erfolgen über API-Schnittstellen zu bestehenden LLMs, während CLI-Tools gezielt zur Unterstützung der Entwicklungsarbeit (Codegenerierung, Tests, Architekturentwurf) eingesetzt werden können.

Der genaue Umfang und Schwerpunkt der Arbeit werden gemeinsam definiert - wir haben eine klare Vision für das Projekt, sind aber offen für eigene Forschungsansätze und Schwerpunkte des Bewerbers.

Mögliche Forschungsfragen: 
Wie lassen sich Supportanfragen semantisch analysieren und mit internen Systemen verknüpfen? Wie kann Datenschutz (DSGVO) technisch sichergestellt werden? Welche Methoden eignen sich zur Bewertung von Tonalität und Antwortqualität, und wie verbessert ein Human-in-the-Loop-Ansatz den Lernprozess?

Deine Aufgaben:

• Konzeption und Implementierung eines modularen KI-Gateways (Agent / Connector)

• Integration verschiedener Datenquellen (APIs)

• Nutzung von LLM-basierten Systemen zur Sprachverarbeitung und Kontextanalyse

• Aufbau eines Bewertungsframeworks für Datenschutz, Tonalität und Antwortqualität

• Umsetzung eines End-to-End-Prototyps (PoC) mit wissenschaftlicher Dokumentation

• Aufbau einer Lern- und Feedbackschleife zur kontinuierlichen Verbesserung der Antwortqualität und Erkennung wiederkehrender Supportthemen

Unterstützung im Projekt:

• Inhaltliche Betreuung durch das phase6 Support-Team (Zugang zu realen Anwendungsfällen)

• Unterstützung beim Thema Datenschutz und KI-Sicherheit

• Optionale Unterstützung durch das Daten- und Entwickler:innen-Team und ggf. Werkstudentin (Datenintegration, Evaluierung)

• Analytische Begleitung durch eine erfahrene Führungskraft mit Fokus auf Prozessdesign, Architektur, Datenschutz und Sicherheit