Aiden Solutions

Ein Techniker steht vor einer gewerblichen Klimaanlage und hat keine Zeit, ein 400-seitiges Handbuch zu durchsuchen. Aiden liefert ihm die Antwort in Sekunden — direkt aus dem Handbuch.

Branche: Technologie, Kundensupport, Industrie | Stack: Next.js, Supabase, TypeScript, NLP APIs, Vercel | Status: Live | Aiden Solutions besuchen

Was Aiden Solutions leistet#

Aiden ist eine KI-gestützte technische Support-Plattform, die die Dokumentation eines Unternehmens in eine lebendige, konversationelle Wissensdatenbank verwandelt. Kunden laden Handbücher, Produktspezifikationen, Compliance-Vorschriften, FAQs und Schulungsmaterialien hoch. Aiden erstellt daraus einen durchsuchbaren KI-Assistenten, der ausschließlich auf diesen Inhalten trainiert ist. Wenn jemand eine Frage stellt, antwortet er aus der Dokumentation — nicht aus dem offenen Internet.

Das Ergebnis ist technischer 24/7-Support, der die Produkte des Kunden kennt. Bereitgestellt über Web, Mobile und Intranet-Kanäle.

Das Dokumentationsproblem#

Jedes Unternehmen mit komplexen Produkten stößt auf denselben Wissensengpass. Die Informationen existieren. Sie stecken in PDFs, Produkthandbüchern, Compliance-Leitfäden und Schulungsunterlagen, verstreut über gemeinsame Laufwerke und Aktenschränke. Die Menschen, die diese Informationen brauchen, sind im Außendienst, am Telefon mit einem Kunden oder beheben um 2 Uhr nachts eine Störung.

Herkömmliche Suche löst das nicht. Eine Suche nach „Druckventil-Kalibrierverfahren Modell X-7200" liefert ein 60-seitiges PDF. Der Techniker muss immer noch den richtigen Abschnitt finden, den Kontext interpretieren und hoffen, dass das Handbuch die aktuelle Revision ist.

Aiden wurde gebaut, um diese Lücke zu schließen. Die KI liest den gesamten Dokumentenbestand, versteht Kontext und Zusammenhänge zwischen Konzepten und liefert direkte Antworten mit Quellenverweisen. Der Techniker stellt eine Frage in Alltagssprache und erhält in Sekunden eine verwertbare Antwort. Der Kundensupport-Mitarbeiter gibt eine Anfrage ein und bekommt dieselbe Antwortqualität, für die früher eine Eskalation an einen erfahrenen Ingenieur nötig war.

Für die Branchen, die Aiden bedient — Klimatechnik, Fertigung, Schwermaschinenbau, Medizintechnik, Bergbau und Compliance — hat langsamer Zugang zu technischem Wissen reale Kosten: Fahrzeuge, die zum falschen Einsatzort fahren, Maschinenausfallzeiten, Compliance-Verstöße und wiederholte Kundenanrufe, die die Margen auffressen.

Was wir gebaut haben#

Wir haben Aiden von der Idee bis zum produktiven Deployment entworfen und entwickelt — inklusive UI/UX-Design, Frontend-Entwicklung, Backend-Architektur und KI-Integration.

Das Herzstück des Produkts ist die Dokumenten-Ingestion-Pipeline. Kunden laden ganze Bibliotheken von Handbüchern, Spezifikationen und Vorschriften hoch. Das System zerteilt die Inhalte, erstellt Embeddings und indexiert Zusammenhänge zwischen Abschnitten — so entsteht eine Wissensdatenbank, die ausschließlich auf den Dokumenten dieses Kunden trainiert ist. Keine Vermischung zwischen Accounts, keine Internetdaten beigemischt.

Die Retrieval-Seite war das interessante Designproblem. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, generiert Aiden keine Antwort aus einem allgemeinen Modell. Es ruft relevante Passagen aus dem Dokumentenbestand des Kunden ab und verankert seine Antwort in diesen spezifischen Inhalten. Jede Antwort lässt sich bis zum Quelldokument und Abschnitt zurückverfolgen. Diese Nachvollziehbarkeit ist entscheidend für compliance-regulierte Branchen, in denen die Herkunft technischer Anleitungen nicht nur nützlich, sondern vorgeschrieben ist.

Außendiensttechniker können ein Problem oft nicht allein in Text beschreiben, deshalb haben wir eine In-Chat-Bildfreigabe integriert. Ein Nutzer kann ein Bauteil, eine Fehlermeldung oder ein Typenschild fotografieren und zusammen mit seiner Frage teilen. Die KI nutzt den visuellen Kontext, um die Antwortgenauigkeit zu verbessern.

Wir haben außerdem eine Analyseschicht gebaut, die jede Anfrage erfasst und Muster aufdeckt. Wenn mehrere Nutzer Varianten derselben unbeantworteten Frage stellen, markiert das Dashboard die Lücke. Dokumentationsteams sehen nicht nur, was Aiden beantwortet, sondern auch, was es nicht beantworten kann, weil die Dokumentation es nicht abdeckt.

Architektur:

• Next.js App Router mit TypeScript für die Anwendungsschicht
• Supabase für Authentifizierung, Datenbank und Echtzeit-Funktionalität
• NLP-Pipeline für Dokumentenverarbeitung, Embedding-Generierung und Retrieval-Augmented Generation
• Stripe-Integration für Abonnement-Abrechnung
• Vercel-Deployment mit Edge Functions
• Individuelles Branding-System, das jedem Kunden ein White-Label seiner Instanz ermöglicht

Ergebnisse#

• 24/7 automatisierter technischer Support über 7+ Branchenvertikalen: Handwerk, Fertigung, Compliance und Medizintechnik
• Live im Produktivbetrieb mit aktiven Kunden in Australien
• Das vollständige Produkt geliefert — von UI/UX über Backend bis KI-Integration — vom ersten Gespräch bis zum Launch

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