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Use Case

Terminplanung ohne Hin und Her

„Passt Ihnen Dienstag?“ – „Nur vormittags.“ – „Dann Donnerstag?“ Jede Terminabstimmung kostet mehrere Nachrichten. Ein KI-Agent versteht Terminwünsche, schlägt passende Zeitfenster vor und kümmert sich um Bestätigung und Erinnerung.

Ausgangslage

Das Problem im Alltag

  • Terminabstimmung braucht drei bis fünf Nachrichten
  • Kalender von Team und Fahrzeugen müssen abgeglichen werden
  • Kurzfristige Absagen bleiben ungenutzt
  • Erinnerungen werden vergessen, Termine platzen
Zwei Mitarbeitende werten Kennzahlen auf einem Dashboard aus
Ablauf

So läuft es mit einem KI-Agenten

Der Agent übernimmt die wiederkehrenden Schritte – der Mensch behält die Entscheidung.

  1. Terminwunsch geht ein„nächste Woche, eher nachmittags“Eingang
  2. Freie Fenster werden geprüftKalender, Fahrzeit, QualifikationAgent
  3. Vorschläge gehen rauszwei bis drei passende OptionenAgent
  4. Team bestätigt Sonderfällez. B. Notdienst oder GroßaufträgeMensch
  5. Bestätigung & Erinnerungautomatisch, inkl. UnterlagenAgent

Das übernimmt der Agent

  • Versteht Terminwünsche in Freitext
  • Gleicht Kalender und Ressourcen ab
  • Schlägt passende Zeitfenster vor
  • Bestätigt, erinnert und füllt Lücken bei Absagen

Das bleibt beim Menschen

  • Plant Sonderfälle und Großeinsätze
  • Legt Regeln für Pufferzeiten fest
  • Spricht mit Kunden bei Konflikten
Beispielrechnung

Wie viel Zeit typischerweise frei wird

Die tatsächliche Ersparnis hängt von Menge, Komplexität und Datenqualität ab. Diese Beispielrechnung zeigt die Größenordnung für ein mittelständisches Unternehmen.

Voraussetzungen
  • Ein digitaler Kalender für alle Beteiligten
  • Regeln für Dauer, Puffer und Zuständigkeit
  • Ein Kanal, über den Terminwünsche eingehen
Aufwand heute
25 Termine pro Woche × 6 Minuten
Routine pro Monat
≈ 11 Std. / Monat
Davon realistisch übertragbar
50–75 % automatisierbar
Frei werdende Zeit
≈ 5–8 Std. / Monat frei
Beispielrechnung mit typischen Werten. Ihre eigenen Zahlen setzen Sie im Rechner ein.
Praxisbeispiel

Fallbeispiel Friseursalon

Wie ein Salon mit sechs Mitarbeitenden Terminanfragen über WhatsApp und Anrufbeantworter automatisiert – und die No-Show-Quote von 8 auf 3 Prozent senkt.

Friseurinnen arbeiten an mehreren Plätzen in einem gut besuchten Salon
Symbolbild. Foto: Vinicius „amnx“ Amano / Unsplash
FAQ

Fragen zu diesem Use Case

Ist das nicht dasselbe wie ein Online-Buchungstool?

Buchungstools funktionieren gut, wenn Kunden selbst einen Slot wählen. Ein Agent hilft dort, wo Terminwünsche per Mail, Telefon oder Messenger kommen und Rahmenbedingungen wie Fahrzeiten zu beachten sind.

Kann der Agent auch absagen oder verschieben?

Ja, nach festgelegten Regeln. Kritische Änderungen – etwa bei wichtigen Kunden – können zur Freigabe vorgelegt werden.

Wie viel bringt das bei Ihnen?

Der Rechner ist für diesen Ablauf schon vorausgewählt – Sie passen nur noch die Mengen an.

Jetzt durchrechnen →
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