Gemini Decisions API: Kundenanfragen mit KI vorsortieren

Im Postfach eines Betriebs treffen jeden Tag Anfragen zu Angeboten, Terminen und Rechnungen ein. Bevor jemand antworten kann, muss das Team die Nachricht an die richtige Stelle weitergeben. Kann KI diese Vorsortierung übernehmen und wann sollte ein Mensch entscheiden?

Google hat am 11. November 2026 die Gemini Decisions API vorgestellt. Die Schnittstelle lässt Software vorgegebene Fragen zu Texten und anderen Dateien auswerten. Ein Betrieb erhält damit kein fertiges Postfach: Die Funktion muss in einen passenden Ablauf eingebunden und mit Beispielen geprüft werden.

Was kann die neue Schnittstelle?

Eine Schnittstelle verbindet Programme miteinander. Bei Gemini Decisions gibt ein Programm eine Eingabe und feste Antwortmöglichkeiten vor. Es kann zum Beispiel fragen, ob eine Nachricht eine Rechnung betrifft oder ob sie zu einer von mehreren Anfragenkategorien passt. Google nennt neben Text auch Bilder, Audio, Video und PDF als mögliche Eingaben.

Zu einer Antwort liefert die Schnittstelle einen Konfidenzwert. Dieser Wert ist ein technischer Hinweis darauf, wie sicher das Modell eine Auswahl bewertet. Er ersetzt keine Prüfung, ob die Antwort im konkreten Arbeitsablauf tatsächlich richtig ist. Google beschreibt die Funktion als Bestandteil der Gemini API über Google AI Studio. Welche Konten und Regionen Zugang haben, sollten Betriebe vor der Planung selbst prüfen.

Ein fiktiver Test mit Kundenanfragen

Stellen Sie sich einen Handwerksbetrieb vor, der Nachrichten zunächst in drei Gruppen einordnet: Angebotsanfrage, Terminfrage und Rechnung. Für einen ersten Test erstellt das Team künstliche Nachrichten, die keine echten Kunden oder vertraulichen Angaben enthalten. Es legt vorher fest, welche Kategorie jeweils richtig ist. Dazu gehören auch unklare Nachrichten, etwa eine Terminfrage zu einer bereits vorliegenden Rechnung.

Die technische Betreuung übergibt diese Beispiele an einen abgegrenzten Testablauf und vergleicht die KI-Auswahl mit der vorher festgelegten Lösung. Eine verantwortliche Person prüft besonders Fälle mit mehreren möglichen Kategorien und falsche Zuordnungen. Die KI verschickt dabei keine Antwort und verschiebt keine Nachricht im produktiven Postfach.

Vor dem Versuch sollte das Team festlegen, wie viele falsch zugeordnete Anfragen es überhaupt akzeptieren würde. Anschließend zählt es richtige und falsche Einordnungen sowie Fälle, die wegen Unklarheit an eine Person gehen. Erst wenn die Ergebnisse für die eigene Aufgabe ausreichend sind, lohnt sich die Entscheidung über einen weiteren Test. Ein hoher Konfidenzwert allein reicht nicht als Freigabe.

Welche Voraussetzungen sind wichtig?

Für einen späteren Einsatz muss der Betrieb klären, welche Daten verarbeitet werden dürfen, welche Einstellungen und Verträge gelten und wer Zugriff erhält. Die zuständigen Fachpersonen müssen bewerten, ob der konkrete Einsatz mit den betrieblichen Datenschutzvorgaben vereinbar ist. Das hängt von der tatsächlichen Konfiguration ab.

Auch der Aufwand endet nicht beim Preis für eine Modellabfrage. Vorbereitung, Anbindung, Freigabe, Überwachung und die Bearbeitung falsch zugeordneter Fälle gehören zur Entscheidung. Google veröffentlicht eigene Angaben zu Geschwindigkeit und Kosten; daraus lässt sich keine verlässliche Einsparung für einen einzelnen Betrieb ableiten.

Wann ist eine einfachere Lösung besser?

Wenn ein festes Stichwort oder ein bereits vorhandener Postfachfilter die Aufgabe zuverlässig löst, kann diese Lösung einfacher zu betreiben sein. Auch bei wenigen Anfragen oder sensiblen Entscheidungen kann die manuelle Zuordnung sinnvoll bleiben. KI ist besonders dann ein möglicher Kandidat, wenn Eingaben unterschiedlich formuliert sind und sich eine klare, überprüfbare Auswahl definieren lässt.

Wie ein abgegrenzter Ablauf mit menschlicher Prüfung aussehen kann, zeigt die aufgezeichnete Arbeitsprobe zur KI-Implementierung. Das dortige Beispiel nutzt künstliche Daten und ist kein Kundenprojekt. Für die Auswahl einer geeigneten Aufgabe hilft außerdem der Beitrag Welche Prozesse eignen sich für KI-Automatisierung?

KI-generiertes Symbolbild. Keine Aufnahme eines realen Ereignisses.

Autor: Niklas Entenmann