Intelligente Regelerstellung beginnt hier
Wir freuen uns, Ihnen unsere neueste Beta-Funktion vorzustellen: den AI Assistant – Ihren intelligenten Begleiter, mit dem Sie Decision Tables ganz einfach erstellen. Statt Regeln von Grund auf aufzubauen, beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall jetzt in natürlicher Sprache und lassen den Assistenten eine strukturierte, bearbeitbare Tabelle als Ausgangspunkt generieren.
Ob Sie Kriterien für die Anspruchsberechtigung, Automatisierungsabläufe oder Preislogik entwerfen: Mit dem AI Assistant überspringen Sie den Moment vor dem leeren Blatt und steigen direkt in die Verfeinerung einer Logik ein, die zu Ihrem Szenario passt.
Basierend auf modernster KI
Der Assistent basiert auf Gemini, dem fortschrittlichen Sprachmodell von Google, das für sein logisches Schlussfolgern und sein Kontextverständnis bekannt ist. Damit verwandelt der Assistent Beschreibungen in natürlicher Sprache in logische Entscheidungsstrukturen – schnell, präzise und konsistent. Sie müssen weder eine Syntax noch Scripting beherrschen: Beschreiben Sie einfach, was Sie brauchen, und das Modell übernimmt die schwere Arbeit.
Nahtlos integriert und sofort verfügbar
Sie finden den AI Assistant genau dort, wo er am praktischsten ist – direkt in der Rule list, die Sie unmittelbar nach dem Anmelden sehen. Er steht allen Nutzern im Trial-Plan zur Verfügung sowie allen Kunden mit dem Business-Plan oder höher.
Keine Einrichtung erforderlich – einfach klicken, Prompt eingeben und entdecken, was die KI erstellt. Sobald der Assistent aktiv ist, funktioniert alles nahtlos und plattformübergreifend einheitlich.
Für den Einstieg bietet die Chat-Oberfläche eine Auswahl an Beispiel-Prompts. Sie dienen nicht nur als Inspiration für Ihre eigenen Anfragen – die daraus generierten Tabellen zeigen zugleich anschaulich, was der Assistent leisten kann.
Alles beginnt mit einem guten Prompt
Der AI Assistant versteht natürliche Sprache, Sie benötigen also kein spezielles Format – beschreiben Sie einfach, was Ihre Regel tun soll. Die hilfreichsten Prompts nennen klar den Zweck der Tabelle und skizzieren die wichtigsten Bedingungen oder Eingaben, die die Regel auswerten soll. Ein wenig Kontext bewirkt viel: Je konkreter Sie sind, desto relevanter und praxistauglicher wird die generierte Tabelle.
Hier ein Beispiel für einen gut formulierten Prompt aus dem Bereich Betrugserkennung:
Erstelle eine Decision Table mit dem Namen "Card Transaction Fraud Evaluation", um bei Kartentransaktionen in Echtzeit möglichen Betrug zu bewerten. Die Eingaben sind: Transaktionsbetrag (mit den Werten low für weniger als 100 $, medium für 100 $ bis 500 $ und high für mehr als 500 $), Transaktionshäufigkeit in den letzten 10 Minuten (low für 1–2, moderate für 3–5 und high für mehr als 5), Risikostatus des Händlers (high-risk oder normal) und Konsistenz des Transaktionsorts (usual oder unusual für den Karteninhaber). Die Ausgabe soll eine Entscheidung sein: approve, challenge (zum Beispiel über 3DS) oder decline.
Was der Assistent liefert
Auf Basis Ihrer Eingabe generiert die KI in der Beta-Version eine Beispiel-Decision-Table mit bis zu 10 Beispielzeilen. Die Struktur entspricht dem, was Sie bereits kennen: Eingabebedingungen, Ausgaben und klar definierte Logik – alles bereit zur Prüfung.
Beachten Sie, dass die generierte Tabelle als Ausgangspunkt gedacht ist. Wir empfehlen Ihnen, sie zu prüfen, anzupassen und zu erweitern, damit sie Ihren konkreten Business Case exakt abbildet.
Praxisbeispiele, die wir getestet haben
Wir haben den AI Assistant an alltäglichen Szenarien getestet – an genau den Entscheidungen, die Unternehmen ständig treffen. Von einfachen Wenn-dann-Regeln bis hin zu differenzierterer Logik mit mehreren Bedingungen hat er sich als bemerkenswert effektiv erwiesen und in Sekunden brauchbare Tabellenentwürfe erstellt. Er ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen, ist aber ein hervorragender Partner, um die frühen Phasen der Regelerstellung zu beschleunigen.
Dieses Release ist erst der Anfang.
In unserem nächsten Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie komplexe Unternehmensrichtlinien in strukturierte, durchsetzbare Decision Tables umwandeln – mit demselben AI Assistant und einem einfachen, promptbasierten Workflow. Hier trifft Dokumentation auf Automatisierung – und Ihr Team beginnt, schneller intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Jana Sprušilová ist QA Engineer bei DecisionRules mit Schwerpunkt auf Produktqualität. Sie testet SaaS-Funktionen über die Benutzeroberfläche, die APIs und die Release-Workflows hinweg und trägt so dazu bei, dass DecisionRules zuverlässig und für den praktischen Einsatz bereit ist.
