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Autonomous Learning: Wie vennie aus kleinen Lücken lernt
Article
Leon Jungfleisch
CEO & Co-Founder
In diesem Beitrag
Autonomous Learning ergänzt feste Prozesse um eine dynamische Wissensebene – ohne neues Dashboard und ohne zusätzlichen Pflegeaufwand im Alltag.
Warum kleine Lücken zählen
Bevor es um Autonomous Learning geht, kurz vorweg: Seit dem 2. August 2026 gelten neue Transparenzpflichten für bestimmte KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren. Mehr dazu am Ende dieses Artikels ↓
Ein zentraler Teil unseres Prozesses ist Gap Mining: Wir vergleichen laufend, wie ein Kunde eine Anfrage tatsächlich beantworten würde, mit dem, was vennie automatisiert vorschlägt.
Dabei geht es selten um große Lücken, sondern eher um Kleinigkeiten: kleine Abweichungen, die kaum überraschen, sich aber trotzdem summieren. Genau diese Kleinigkeiten sind der Grund, warum wir jetzt Autonomous Learning einführen.
Warum Autonomous Learning nötig ist
Ein neuer Flow lohnt sich nicht für jede Kleinigkeit. Manche Fälle sind zu selten, andere zu spezifisch für eine einzelne Anfrage, um dafür einen separaten Prozess zu bauen.
Trotzdem summieren sich genau diese Fälle zu echten Unterschieden in der Qualität. Autonomous Learning ist unsere Antwort darauf: eine dynamische Ebene, die genau diese Fälle aufnimmt, statt dass jeder davon einen eigenen Flow bräuchte.
Wie das Wissen entsteht
Autonomous Learning zieht seine Lernnotizen automatisch aus dem, was im Alltag ohnehin schon passiert – zum Beispiel aus Gap Mining und Process Automation Mining.
Wir bauen laufend weitere Stellen aus, an denen das System neue Informationen aufnehmen kann. So wächst die Wissensbasis, aus der vennie lernt, kontinuierlich mit dem Betrieb.
Wo die Lernnotizen genutzt werden
Einmal erfasst, fließt eine Lernnotiz an mehreren Stellen ein. Wir bauen diese Verbindung Stück für Stück in immer mehr Teile der Software ein:
1 – Bei Informationsanfragen liefert sie die passende Antwort direkt mit.
→ Ein Beispiel: Bei einem Shop ist normalerweise ein Rückgaberecht von 30 Tagen hinterlegt. Aktuell gibt es jedoch ein Problem, weshalb die Kulanzfrist vorübergehend bei 60 Tagen liegt. Aus einer menschlichen Antwort erfasst vennie diese Abweichung und zieht die Information automatisch in weitere Antworten ein, solange sie gilt – ohne dass dafür eine neue Regel gepflegt werden muss.
2 – Beim Formulieren von Antworten werden kleine Anpassungen bei Stil oder Wortwahl, die aus Gap Mining bekannt sind, automatisch berücksichtigt.
3 – Bei der Qualitätssicherung zieht das System vergangene Antworten zum Abgleich heran: sowohl bei der ursprünglichen Entscheidung als auch beim fertigen Ergebnis. So wird geprüft, ob die Bearbeitung dem entspricht, wie ihr den Fall selbst handhaben würdet.
Was sich für unsere Kunden ändert
Für die meisten: nichts, was ihr aktiv tun müsst. Kein neues Dashboard, kein Extraschritt im Alltag – ihr bekommt einfach bessere, konsistentere Antworten.
Für alle, die aktuell QA Policies pflegen, kann sich der Aufwand sogar verringern. Die QA Policies bleiben die Grundlage, werden jetzt aber zusätzlich durch Autonomous Learning ergänzt.
Rollout und Transparenzpflichten ab August 2026
Wir rollen Autonomous Learning schrittweise aus. Am Ende soll es in möglichst vielen Bereichen der Software verankert sein. Gleichzeitig machen wir zunehmend transparent, aus welchen konkreten Aktionen einzelne Lernnotizen entstehen.
Hinweis zum EU AI Act: Seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten aus Artikel 50 des EU AI Act. Anbieter von KI-Systemen, die direkt mit Menschen interagieren, müssen die Systeme grundsätzlich so gestalten, dass betroffene Personen zu Beginn der ersten Interaktion klar darüber informiert werden, dass sie mit KI interagieren – sofern dies nicht aufgrund des Nutzungskontexts ohnehin offensichtlich ist.
Welche Pflichten Anbieter und Betreiber im konkreten Setup treffen, hängt vom jeweiligen Einsatz ab und sollte rechtlich geprüft werden. Dieser Überblick ersetzt keine Rechtsberatung.
