So verbessert Fluido die betriebliche Resilienz durch Datennutzung
Schritt 1: Discover & Design‑Thinking (Problem‑zu‑Wert)
- Co‑Creation‑Workshops mit Operations, Safety, Regulatory, Contact‑Center, Member Services.
Empathy‑/Service‑Blueprinting der kritischen Journeys (z. B. IRROPS, Safety‑Reports, Member‑Support, Disruption‑Kommunikation). - Resilienz‑KPIs definieren: MTTR (Mean Time to Resolution) in Disruptionen, First‑Contact‑Resolution, SLA‑Einhaltung, Knowledge Coverage, Passenger/Member Impact Index.
- AI‑Use‑Case‑Priorisierung (Value vs. Feasibility) und Leitplanken (Human‑in‑the‑Loop, Audit, Halluzinations‑Kontrollen).
Schritt 2: Daten‑Fundament & Architektur („Ready for Agentforce“)
- Salesforce Data Cloud als Single Source of Truth: Zusammenführung von Betriebs‑, Safety‑, Disruptions‑, Crew‑, Fluggast‑, Partner‑ und Interaktionsdaten.
- Standard‑Mapping & Semantik (z. B. Buchungs‑/Ticket‑, Disruption‑, Case‑Klassifikationen) und Event‑Streams für Near‑Real‑Time‑Signale.
- Data Governance: Datenqualitäts‑Checks, Katalogisierung, PII‑/Reg‑Compliance, Grounding‑Strategie für Agent‑Antworten.
Schritt 3: Agentforce‑Blueprint (Service & Operations)
- Kern‑Use‑Cases für Resilienz:
- Disruption Command Agent – priorisiert Vorfälle, bündelt Telemetrie/Prognosen, schlägt nächste beste Aktion vor, erzeugt standardisierte Comms (mehrsprachig).
- Safety‑Triage Agent – vorsortiert Meldungen, fasst zusammen, verknüpft Wissensartikel, leitet regelkonform weiter (Human‑in‑the‑Loop).
- Contact‑Center Co‑Pilot – Case‑Zusammenfassungen, Intent‑/Prioritäts‑Routing, Lösungs‑Vorschläge; eskaliert bei Risiko.
- Proaktiver Member‑Support – erkennt Muster, informiert vor Eintritt von Störungen (z. B. großflächige Disruptionen).
- Design‑Leitplanken: Retrieval‑Grounding auf geprüfte Quellen, Audit‑Trails, Prompt‑Versionierung und Roll‑Back‑Strategien.
Schritt 4: Rapid Prototyping mit KI‑Beschleunigern
- Fluido Agentforce Accelerators: vorgefertigte Case‑Summaries, Knowledge‑Grounding, Intent‑Klassifikation, Action‑Playbooks – an IATA‑Domäne und Policies angepasst.
- Technisches Test‑Vorgehen: „Reverse Testing“ der Agent‑Prompts/Flows (über API), Input/Output‑Validierung, Security/Permissions‑Checks, Edge‑Case‑Handling; anschließend Pilot‑Rollout.
- Metriken im Prototyp: Qualitäts‑Score der Antworten, Halluzinationsrate, FCR, AHT, Deflection Rate, SLA‑Hit Rate.
Schritt 5: SAFe/DevOps Delivery – skalierbar & auditierbar
- Design‑Thinking → SAFe‑Backlog: Von HMW‑Statements zu Features/Epics, PI‑Planning, klaren Definition‑of‑Done inkl. AI‑Eval‑Kriterien.
- DevOps auf Salesforce: Pipelines (DevOps Center), automatisierte Tests (Apex/LWC, Integrations‑ und Model‑Evaluation), staged Releases (Sandbox → Pilot → Prod) mit Monitoring & Rollback.
- Compliance‑by‑Design: Audit‑Logging, RBAC, Prompt‑ und Dataset‑Governance; Responsible‑AI (Bias‑Checks, Red‑Teaming).
Schritt 6: Glokales Delivery‑Modell (Onsite × Offshore)
- Onsite (IATA/Genf/München o. ä.): Product Owner, Lead Architect, Design‑Thinking‑Facilitation, Stakeholder‑Management, Change & Training.
- Offshore/NEAR‑Shore‑Pods: Data Engineering, Integration, Test‑Automation, MLOps, Agent‑Tuning – Follow‑the‑Sun‑Betrieb.
- Governance: Gemeinsame Ceremonies (PI‑, System‑Demos), klarer RACI, Wissens‑Transfer, Cost‑to‑Serve‑Optimierung durch globalen Pool.
Schritt 7: Scale, Rollout & Adoption
- Mehrsprachigkeit und regionale Compliance‑Policies; Role‑based Enablement für Ops/Safety/Member‑Teams; Playbooks und Runbooks.
- ROI‑Tracking & Business‑KPIs live in Data Cloud (z. B. MTTR‑Reduktion, Automations‑/Deflection‑Raten, NPS/CSAT, SLA‑Einhaltung).
Schritt 8: Operate & Improve (ModelOps/MLOps)
- Kontinuierliche Modell‑Überwachung (Drift, Halluzinationen, Bias), Retraining‑Zyklen, Feedback‑Loops aus Agent‑/Mitarbeiterinteraktionen.
- Sicherheits‑/Resilienz‑Drills (z. B. Disruptions‑GameDays) – Lessons Learned fließen in Prompts, Wissensbasis und Automations‑Regeln ein.
- Infosys Topaz & Tooling zur Beschleunigung von Entwicklung, Test und Betrieb.
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