Onboarding um 95 % verkürzt und tägliche statt quartalsweiser Nutzung – integriertes KI-Kundenportal für eine Cybersecurity-Plattform für Fortune-500-Kunden (USA)

Kunde
🔒 NDA (Geheimhaltungsvereinbarung)
Standort
🇺🇸 USA
Kooperationsdaten
2025
Projektstatus
🟢 Laufend
Arbeitsumfang
AI ArchitectureMCP integrationEmbedded AIProduct Design
Wir haben das kundenorientierte Panel einer US-Cyberrisiko-Plattform rund um einen eingebetteten AI-Agenten neu gestaltet. Das Onboarding sank von 45 Minuten mit Support auf unter 2 Minuten im Self-Service, und ein Tool, das Kunden einmal im Quartal öffneten, wurde zu einem täglichen Entscheidungsunterstützungssystem. Board-Mitglieder, CFOs und CISOs nutzen dieselbe Oberfläche, jeweils auf ihre Weise.
Die Herausforderung
Die Plattform war ein ausgereiftes Cyberrisiko-Analyseprodukt mit einer Fortune-500-Kundenbasis. Mit zunehmender Reife traten drei Probleme zutage. Die Interpretation der Daten erforderte Expertenwissen – ein Muster, das in stark regulierten, datenintensiven Kategorien wie Banking, Finance und Compliance häufig ist. Die meisten Nutzer öffneten das Tool einmal pro Quartal, um regelmäßige Berichte zu erstellen – es war daher kein Teil ihres täglichen Workflows. Und neue Kunden benötigten etwa 45 Minuten geführtes Setup mit aktivem Kundensupport, bevor sie das Produkt eigenständig nutzen konnten.
Als konversationelle, agentenbasierte AI zur Markterwartung wurde, bat uns der Kunde, dieses Interaktionsmodell in das Kunden-Panel zu bringen. Die Schwierigkeit: Dieselbe Oberfläche musste sehr unterschiedlichen Nutzergruppen dienen. Ein Board-Mitglied braucht einen Screenshot, der sich selbst erklärt. Ein CFO braucht die Geschichte hinter den Zahlen. Ein CISO braucht konversationelle Tiefe, um zu analysieren und zu handeln.
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Fünf Jahre lang bauten wir eine Plattform, die Fortune‑500‑Kunden schätzten, aber nicht täglich nutzten. Der von SH entwickelte AI‑Layer hat das geändert. Das Produkt ist dasselbe, aber wie unsere Kunden es erleben, ist völlig anders.
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Kyle Ferguson
COO @ Cybersecurity Platform (NDA)
Unser Ansatz:
Die zentrale Produktfrage war, wie man ein LLM in ein klassisches Dashboard einführt, ohne Nutzerinnen und Nutzer zwischen zwei Arbeitsmodi wählen zu lassen. Wir haben kein separates Chat-Tool neben der Plattform gebaut, weil das zwei parallele Oberflächen schafft. Wir haben uns für einen Hybrid entschieden: Klicken-und-los für das, was Nutzerinnen und Nutzer bereits kennen, Fragen-und-los für alles andere. Der Hybrid schützt die Lernkurve; Nutzerinnen und Nutzer werden schrittweise an die KI-Zusammenarbeit herangeführt – mit Leitplanken bei jedem Schritt.
Im Herzen des Portals steht ein Vier-Ebenen-Modell, mit dem KI-Agenten (Aria) auf jeder Ebene:
Ebene 0 – Management: Was passiert?
Die erste Ansicht nach dem Login. Wichtige Cybersicherheits-Statusindikatoren, klassisches Dashboard, ohne KI-Aufruf. Schaltflächen unter jeder Kennzahl öffnen vorgerenderte Antworten aus vorhandenen Daten – sofort. Das ist der Screenshot, der sich selbst erklärt.
Ebene 1 – Finanzen: Warum passiert das?
Die Untersuchungsebene für CFOs und Finanzverantwortliche. Jede Kennzahl kann über vorgerenderte Inhalte oder den eingebetteten KI-Chat erkundet werden. Kontextuelle Prompt-Chips tragen komplexe Prompts im Hintergrund, sodass Nutzerinnen und Nutzer Expertenfragen erhalten, ohne sie selbst zu formulieren.
Ebene 2 – Ausführung: Erledige es für mich.
Die Aktionsebene für CISOs und Security-Operatoren. Schaltflächen werden zu Befehlen: Create, Identify, Prepare. Der Agent plant mehrschrittige Arbeit und führt sie über seine Tools aus, anstatt zu beschreiben, was die Nutzerin oder der Nutzer als Nächstes tun sollte.
Ebene 3 – Offene Anfrage.
Ein freies Prompt-Feld, jederzeit verfügbar, für Nutzerinnen und Nutzer, die genau wissen, was sie wollen.
Die Leiter ist bewusst nicht linear. In der Praxis kehrt Ebene 1 häufig zu sich selbst zurück (erkunden → tiefer erkunden → handeln), weil Nutzerinnen und Nutzer jeweils ihren eigenen Entscheidungsweg haben.

Die Lösung
Aria ist eingebettete, plattformnative KI. Sie lebt innerhalb der Benutzeroberfläche, der Marke und der Authentifizierungsgrenze der Kundschaft, mit der analytischen Tiefe der ursprünglichen Plattform im Hintergrund und einem Conversational-Frontend darüber. Nutzerinnen und Nutzer wechseln nicht zu einem separaten Tool. Das Analytics-Produkt, das früher Expertinnen- und Experteninterpretation erforderte, wurde zum Self-Service: Nutzerinnen und Nutzer fragen, erkunden und handeln an einem Ort. Risiken werden nicht mehr nur angezeigt; sie werden im selben Panel adressiert.

Die Ergebnisse
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