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Vorab gerechnet

Onboarding-Lotse

Neue Mitarbeiter fragen die KI statt dreimal den Kollegen: Prozesse, Ansprechpartner, Formulare — aus Ihrem Intranet gespeist. Wir möchten das als internen Prototyp für unser Unternehmen umsetzen.

Gerechnet am 11.09.2026 um 22:18 Uhr

Ihr erster Prototyp · Festpreis netto
6.390 €
Prototyp Aufwand 58 / 100 · ca. 5 Wochen

So haben wir Sie verstanden

Interner KI-Chatbot-Prototyp, der Fragen neuer Mitarbeiter zu Prozessen, Ansprechpartnern und Formularen aus dem Intranet beantwortet.

Was der Prototyp enthält

Chat-Oberfläche mit Anbindung an einen Teilbereich des Intranets, KI beantwortet Fragen zu Prozessen und Ansprechpartnern anhand echter Inhalte.

Aufwands-Meter — 100 heißt maximaler Aufwand und maximaler Preis, keine Note.

KI-Integration plus Anbindung an bestehendes Intranet als Datenquelle unklarer Struktur

Danach: Vollausbau

Vollausbau ab 77.000 € · indikativ bis 100.000 € · 5 Wochen · Team aus 3

Komponenten

  • Intranet-Anbindung & Indexierung6 PT
  • KI-Anbindung & Antwortlogik5,25 PT
  • Chat-Oberfläche4 PT
  • Architektur & Datenmodell2,75 PT
  • Tests & Einrichtung2 PT

Besetzung

  • Principal Developer (Principal Engineer)
  • Senior Developer (Senior .NET-Entwickler)
  • Inventive Engineer (Architektur)

Annahmen hinter dem Preis

  • Intranet bietet einen technischen Zugriffsweg (z. B. Export, API oder Dateisystem)
  • Prototyp für begrenzten internen Nutzerkreis ohne hohe Lastanforderungen
  • Inhalte liegen überwiegend als Text vor, nicht als gescannte Dokumente

Was wir zu Beginn klären

  • Über welche Schnittstelle oder welches Format ist das Intranet zugänglich?
  • Wie viele Dokumente/Seiten sollen initial eingebunden werden?
  • Welches KI-Modell bzw. welcher Anbieter ist vorgesehen (Datenschutz)?

Der Fahrplan — was in welcher Woche fertig ist

0
0
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zu spät im Plan
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  1. Woche 1 Kickoff Abstimmung, Zugänge, Feinschnitt des Umfangs
  2. Woche 2 Intranet-Anbindung & Indexierung 6 PT
  3. Woche 3 KI-Anbindung & Antwortlogik 5,25 PT
  4. Woche 4 Chat-Oberfläche 4 PT
  5. Woche 4 Architektur & Datenmodell 2,75 PT
  6. Woche 4 Tests & Einrichtung 2 PT
  7. Woche 5 Abnahme Übergabe nach Abnahme und Restzahlung

Verstärkung: Köpfe auf Abschnitte legen

  • 1 Woche früher, Abnahme in Woche 4 statt 5: „Intranet-Anbindung & Indexierung“ +1 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Chat-Oberfläche“ +1 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Tests & Einrichtung“ +1 Tester · +190 €
  • 2 Wochen früher, Abnahme in Woche 3 statt 5: „Intranet-Anbindung & Indexierung“ +3 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „KI-Anbindung & Antwortlogik“ +4 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Chat-Oberfläche“ +2 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Tests & Einrichtung“ +1 Tester · +520 € hilft am meisten

Legen Sie Köpfe auf die Abschnitte, die schneller fertig werden sollen: dieselben Stunden, mehr Köpfe, weniger Wochen — wie bei den Tempopaketen, ein Kopf mehr +5 %, zwei +8 %, drei +10 %, vier +12 % auf den Anteil des Abschnitts am MVP-Festpreis. Entwickler kommen nicht auf Abschnitte, die andere zusammenführen, und nicht auf, was erst im letzten Drittel beginnt — dort macht ein weiterer Entwickler ein Projekt langsamer. Auf den letzten Abschnitt vor der Abnahme legen Sie stattdessen Tester. Wer die Köpfe sind, wählen wir.

Lastenheft und Pflichtenheft

Ziel Mitarbeiter können intranetbasierte Fragen zu Prozessen, Ansprechpartnern und Formularen über eine KI-Chatoberfläche beantwortet bekommen.

Lösungsweg Eine ASP.NET-Core-Anwendung mit Chat-Oberfläche greift auf einen aus Intranet-Inhalten aufgebauten Wissensbestand zu und nutzt eine KI-Anbindung zur Antworterzeugung.

  1. Was gefordert istDas System muss Inhalte aus dem bestehenden Intranet als Wissensbasis nutzen können.
    Wie wir es umsetzenIntranet-Inhalte werden einmalig extrahiert und in SQL Server strukturiert abgelegt.
  2. Was gefordert istDas System muss natürlichsprachliche Fragen von Mitarbeitern per KI beantworten.
    Wie wir es umsetzenDie KI-Anbindung verarbeitet Nutzerfragen unter Einbezug der abgelegten Intranet-Inhalte.
  3. Was gefordert istDas System muss eine Chat-Oberfläche für die Eingabe von Fragen bereitstellen.
    Wie wir es umsetzenEine Razor-basierte Weboberfläche nimmt Fragen entgegen und zeigt Antworten an.
  4. Was gefordert istDas System muss Antworten zu Prozessen, Ansprechpartnern und Formularen liefern können.
    Wie wir es umsetzenDie Antwortlogik filtert und verknüpft Inhalte zu Prozessen, Ansprechpartnern und Formularen aus der Wissensbasis.

Rahmenbedingungen

  • Interner Prototyp, kein Produktivsystem
  • Nutzerkreis: neue Mitarbeiter des Auftraggebers
  • Fristen: Pilot in 4–6 Wochen

Nicht im Umfang

  • Keine automatische, laufende Synchronisation mit dem Intranet im Prototyp
  • Keine mehrsprachige Umsetzung
  • Keine Rechte-/Rollenverwaltung je Abteilung
  • Kein produktiver Rollout auf gesamte Belegschaft

Woran Sie die Abnahme messen

  • Prototyp beantwortet mindestens 10 vordefinierte Testfragen aus dem Intranet-Bestand korrekt
  • Chat-Oberfläche ist über Browser für definierten Testnutzerkreis erreichbar
  • Antwortzeit liegt unter 5 Sekunden je Anfrage
  • Wissensbasis umfasst mindestens den vereinbarten Intranet-Teilbereich

Meilensteine

  • Woche 2: Intranet-Anbindung & Indexierung
  • Woche 3: KI-Anbindung & Antwortlogik
  • Woche 4: Chat-Oberfläche
  • Woche 4: Architektur & Datenmodell
  • Woche 4: Tests & Einrichtung
  • Woche 5: Abnahme

Technologien, die wir einsetzen

  • ASP.NET Core MVC & Razor Pages
  • Microsoft.Extensions.AI
  • Entity Framework Core & Dapper
  • SQL Server 2025
  • Serilog & OpenTelemetry
  • Vektor-Suche & RAG
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAI
  • Blazor
  • ASP.NET Core MVCBereitstellung der Web-Anwendung inklusive Chat-Oberfläche
  • Razor ViewsServerseitig gerenderte Oberfläche für die Chat-Eingabe und Antwortanzeige
  • KI-AnbindungVerstehen der Nutzerfragen und Erzeugen der Antworten auf Basis der Intranet-Inhalte
  • EF Core 10Zugriff auf die in SQL Server abgelegten Intranet-Inhalte
  • SQL ServerSpeicherung der aufbereiteten Intranet-Inhalte als Wissensbasis
  • SerilogProtokollierung von Anfragen und KI-Antworten zur Nachvollziehbarkeit im Prototyp
  • Vektor-Suche & RAGSuche im Intranet mit Fundstelle je Antwort
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAIDas Sprachmodell, das die Frage der neuen Kollegin beantwortet
  • BlazorDas Chatfenster im Intranet

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