Jannik erklärt, wie aus dem Spot‑Quote‑Prototyp ein erster realer Systembau wird: Datenbanken, AI‑Scans und Schnittstellen ersetzen Dummy‑Daten und reduzieren manuelle Tipparbeit.
Nachdem Feedback von Marco Schenkel hat Jannik den Prototyp aus der Demo‑Blase geholt und auf echte Anbindungen fokussiert. Unter der Haube wurden separate Datenbanken für Angebote, Kunden, Partner sowie Short‑ und Long‑Term‑Memory aufgebaut. Schnittstellen zu LLMs/Gemini lesen Dokumente aus und füllen Felder automatisch, Tarife werden in Vektoren überführt. Ziel ist ein schnellerer, weniger manueller Spot‑Quote‑Flow; der End‑to‑End‑Prozess ist noch nicht vollständig, erste Bugs sind aufgetreten.
Zahlen & Fakten
95%
Beispielhafte Genauigkeitsangabe für die Vergleichbarkeit eines alten Angebots mit einem neuen (Vektorvergleich).
20+
Empfohlene Anzahl historischer Datenpunkte statt nur drei, um das System zu verbessern.
5–10 Minuten
Geschätzter Aufwand für manuelles Abtippen eines Dokuments vor der AI‑Extraktion.
Weitere 2 Zahlen & Fakten anzeigenWeniger anzeigen
2–3 Monate
Zeitfenster, in dem Jannik das nächste Update und weitere Entwicklungen ankündigt.
Sekunden
Dauer, in der ein AI‑Scan Informationen aus Dokumenten extrahiert und Felder befüllt (statt Minuten).
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