Integrierte KI: Onboarding von 45 auf 2 Minuten verkürzt

Wir haben das Kundendashboard einer US‑amerikanischen Plattform für Cyber‑Risikomanagement neu gestaltet und einen eingebetteten KI‑Agenten in den Mittelpunkt gestellt. Das Onboarding wurde von einem 45‑minütigen, begleiteten Prozess auf unter 2 Minuten im Self‑Service‑Modus reduziert, und ein zuvor vierteljährlich genutztes Tool wurde zu einem System für die tägliche Entscheidungsunterstützung. Vorstandsmitglieder, der CFO und der CISO nutzen dieselbe Oberfläche — jeder auf seine Weise.

Herausforderung

Die Plattform war eine ausgereifte Cyber‑Risiko‑Analytics‑Lösung mit einer Fortune‑500‑Kundenbasis. Mit der Weiterentwicklung des Produkts traten jedoch drei Hürden zutage:

• Hohe Hürde beim Datenverständnis: Die Interpretation von Kennzahlen erforderte spezialisiertes Fachwissen — ein gängiges Muster in streng regulierten, daten- und analysengetriebenen Branchen wie Banking, Finanzen und Compliance.
• Geringe tägliche Nutzung: Die meisten Nutzer meldeten sich nur einmal pro Quartal an, um periodische Berichte zu erstellen — die Plattform war kein Teil ihrer täglichen Arbeit.
• Hoher Implementierungsaufwand: Neue Kunden benötigten rund 45 Minuten Einrichtung mit dem Kundensupport‑Team, bevor sie das System eigenständig nutzen konnten.

Als agentische, konversationelle KI zum Marktstandard wurde, beauftragte uns der Kunde, dieses Interaktionsmodell in das Nutzer‑Dashboard zu bringen. Die größte Herausforderung bestand darin, dass eine einzige Oberfläche sehr unterschiedliche Zielgruppen bedienen musste:

• Vorstandsmitglied benötigt eine prägnante, selbsterklärende Ansicht, die für sich spricht, ohne in Details zu gehen.
• CFO sucht nach geschäftlichem Kontext und der Geschichte hinter den Zahlen.
• CISO benötigt volle Gesprächstiefe, um Schwachstellen präzise zu diagnostizieren und sofort zu handeln.

Unser Ansatz:

Die zentrale Produktaufgabe bestand darin, LLM-Modelle in ein klassisches Dashboard zu integrieren, ohne Nutzer zu zwingen, zwischen zwei unterschiedlichen Arbeitsmodi zu wechseln. Wir entschieden uns dagegen, neben der Plattform einen separaten Chat zu bauen, um zwei parallele, konkurrierende Oberflächen zu vermeiden. Stattdessen wählten wir ein hybrides Modell: die vertraute Point-and-Click-Oberfläche für Alltagsaufgaben, kombiniert mit der Möglichkeit, bei Bedarf nach Automatisierung eine Frage in natürlicher Sprache zu stellen. Dieser Ansatz bewahrt bestehende Nutzergewohnheiten—sie können sich schrittweise an KI-Unterstützung gewöhnen, während an jeder Stelle Leitplanken bereitstehen.

Im Kern des Portals steht ein vierstufiges Modell der Interaktion mit dem KI-Agenten (Aria):

Level 0 – Management: Was passiert? 

Die erste Ansicht nach dem Anmelden. Ein klassisches Dashboard mit zentralen Cybersicherheitsmetriken, das keine direkte Interaktion mit der KI erfordert. Schaltflächen unter den Kennzahlen zeigen sofort vorab generierte Datenzusammenfassungen an. Es ist eine prägnante, in sich geschlossene Ansicht, die für das Führungsteam konzipiert ist.

Level 1 – Finance: Warum passiert das? 

Eine analytische Ebene für den CFO und Finanzverantwortliche. Jede Kennzahl lässt sich über vorgefertigte Analysen oder einen interaktiven KI-Chat vertiefen. Kontextuelle Abfragevorschläge (Prompt-Chips) lösen im Hintergrund komplexes Prompting aus und liefern Erkenntnisse auf Expertenniveau, ohne dass Nutzer eigene Prompts formulieren müssen.

Level 2 – Execution: Mach es für mich. 

Ein operativer Arbeitsbereich für den CISO und die SecOps-Teams. Aktionsschaltflächen werden zu konkreten Befehlen (Create, Identify, Prepare). Anstatt Anweisungen zu geben und zu empfehlen, was der Nutzer tun sollte, plant der Agent eigenständig einen mehrstufigen Workflow und führt ihn mit integrierten Tools aus.
 

Level 3 – Beliebige Abfrage.

Ein offenes Textfeld (Freitext-Prompt), jederzeit verfügbar für Nutzer mit einem klar definierten Ziel.

Dieses Layout ist bewusst nicht linear. In der Praxis durchlaufen Nutzer ihre Schritte häufig in Schleifen (von der Erkundung über die vertiefte Analyse bis hin zu einer konkreten Aktion) und passen das Tool ihrem eigenen Entscheidungsprozess an.

Lösung

Aria ist ein vollständig nativer KI-Agent, der in das Gefüge der Plattform eingebettet ist. Er arbeitet direkt innerhalb von Benutzeroberfläche, Branding und Authentifizierungssystem und kombiniert die analytische Tiefe der Quelldaten mit einer Konversationsebene. Nutzer müssen sich nicht auf externe Tools verlassen. Ein System, das zuvor Unterstützung durch Analysten erforderte, ist vollständig Self-Service geworden—es ermöglicht, Fragen zu stellen, Hypothesen zu validieren und Maßnahmen an einem Ort umzusetzen. Identifizierte Risiken werden nicht mehr nur passiv berichtet; sie werden direkt vom Dashboard aus aktiv mitigiert.