# aiSuite February Release 2026

Februar 2026

Im Februar legen wir noch einmal nach und erweitern die aiSuite in mehreren Bereichen: Im aiStudio erhältst du tiefere Einblicke in Konversationen und Events, im aiWorkplace kommen Bildgenerierung, Confluence-Anbindung, neue Modelle und Admin-Funktionen dazu, und im aiWorkflowBuilder starten wir in eine neue Phase mit zentralem Workspace, besserer Bedienung und mehr Integrationen.

Wie immer unterstützt dich unser Customer-Success-Team gerne persönlich bei allen Fragen.

# Chatbots im aiStudio

# Neuer Konversationsexport für aussagekräftigere Auswertungen

Der Konversationsexport im aiStudio wurde grundlegend überarbeitet. Du kannst jetzt nicht mehr nur Konversationen, sondern auch Events exportieren und erhältst dabei deutlich mehr Felder. Besonders hilfreich sind die Labels aus dem Conversation Labeling , die nun direkt mit in den Export einfließen. Dadurch kannst du Konversationen nicht nur nach Volumen und expliziten Bewertungen betrachten, sondern sie inhaltlich auswerten und z. B. Themen, Sentiments oder Intents systematisch analysieren.

Ein typischer Anwendungsfall ist etwa, Konversationen mit einem bestimmten Label (z. B. "Beschwerde" oder "Produkt X") zu filtern und in Excel auszuwerten. Auf dieser Basis lassen sich dann zum Beispiel Verbesserungspotenziale in Inhalten erkennen, wiederkehrende Problemfelder identifizieren oder Peaks erklären, die in den Dashboards auffallen.

Wenn du mit Excel vertraut bist, kannst du im Export sehr detaillierte Auswertungen und Pivot-Tabellen bauen. Wenn du lieber mit KI arbeitest, kannst du den Export bereinigen, im aiWorkplace hochladen und dort mit einem leistungsfähigen Modell wie Claude Sonnet oder Claude Opus Analysen und Visualisierungen erstellen lassen. So kombinierst du die strukturierte Datengrundlage des aiStudios mit den Analyse- und Visualisierungsfähigkeiten des aiWorkplace.

Ergänzend wurde die Filterung nach Referrern in den Analytics-Tools verfeinert. Im Conversation Labeler kannst du jetzt gezielt nach Referrer filtern und dir zum Beispiel nur Konversationen von einer bestimmten Website, einem Intranet oder einem speziellen Portal anschauen. In den Analytics werden Referrer nach Basis-URL gruppiert, sodass verwandte Seiten zu einem Bereich zusammengefasst werden. Im Conversation Viewer stehen dir nun alle verfügbaren Referrer für die Filterung zur Verfügung. Dadurch erhältst du ein wesentlich klareres Bild, welche Einbettungsorte wie genutzt werden und wo sich Optimierungen am meisten lohnen.

# Verbesserte Datenqualität und Suche für RAG-Agenten

Für RAG-Agenten haben wir mehrere Verbesserungen umgesetzt, die zusammen für mehr Zuverlässigkeit und bessere Suchergebnisse sorgen. Ein Schwerpunkt lag dabei auf der Trefferqualität bei Eigennamen. Hohe Keyword-Scores können jetzt stärker gewichtet werden, was dazu führt, dass Dokumente mit relevanten Produktnamen, Personen oder Fachbegriffen häufiger korrekt ausgewählt werden. Gerade bei technischen Umgebungen, Produktportfolios oder komplexen Organisationsstrukturen zahlt sich das aus (siehe Hohe Keyword-Scores stärker gewichten ).

Außerdem haben wir den Umgang mit sehr langen Texten stabiler gemacht. Zu lange Chunks werden verhindert, und es gibt eine Fallback-Logik, die Fehler bei der Verarbeitung vermeidet. So bleiben deine RAG-Agenten robuster, auch wenn die zugrunde liegenden Dokumente nicht ideal strukturiert sind oder sehr große Dateien enthalten. Zusätzlich wurden Crawling- und Overlap-Parameter für große Texte angepasst. Ziel ist es, Wiederholungen zu reduzieren, gleichzeitig aber genug Kontext zu erhalten, damit der Agent sinnvolle Antworten generiert. Damit du das Antwortverhalten besser steuern kannst, haben wir zudem die Längenbeschränkung für Agenten-Prompts auf 15.000 Zeichen erhöht.

Wenn du bereits bestehende RAG-Agenten im Einsatz hast, lohnt sich ein Blick auf die Antwortqualität bei typischen Suchanfragen und die bestehende Konfiguration. Für Use Cases mit vielen Eigennamen oder Fachterminologie, zum Beispiel Produktdatenbanken oder technische Handbücher, macht sich die angepasste Gewichtung besonders bemerkbar.

Wenn du hierzu Beratung benötigst, melde dich gerne bei unserem Customer-Success-Team für eine Analyse.

# aiWorkplace: Dein CompanyGPT

# Bildgenerierung: aiWorkplace meets Nano Banana

Mit dem neuen Tool Bilder generieren kannst du im aiWorkplace direkt visuelle Inhalte erstellen oder vorhandene Bilder bearbeiten. Du gibst entweder eine präzise Beschreibung ein oder lädst ein bestehendes Bild hoch, das als Ausgangspunkt dienen soll. Im Hintergrund kommt das Modell Gemini 2.5 Flash Image ("Nano Banana") zum Einsatz, das auf schnelle und qualitativ hochwertige Ergebnisse ausgelegt ist.

Du kannst verschiedene Seitenverhältnisse wählen, etwa 1:1 für quadratische Grafiken, 16:9 für Folien und Präsentationen oder 9:16 für hochformatige Inhalte. In der Praxis eignet sich das besonders für interne Präsentationen, Intranet-Artikel, Newsletter oder einfache Visualisierungen von Prozessen und Konzepten. Zusätzlich kannst du bestehende Bilder anpassen, etwa Farben ändern, einzelne Elemente hinzufügen oder entfernen oder Varianten eines bereits genutzten Motivs erzeugen.

Mehr erfahren: Dokumentation Bildgenerierung

# Confluence-Integration: Unternehmenswissen im Chat verfügbar machen

Mit der neuen Confluence-Integration kannst du Inhalte aus Confluence direkt im aiWorkplace nutzen. Damit entfällt in vielen Fällen das manuelle Kopieren von Texten, und du kannst mit dem Wissen aus deinem Confluence-System unmittelbar im Chat arbeiten.

Im Bereich Einstellungen > Datenquellen kannst du deinen Account mit Confluence verbinden. Je nach Konfiguration kann eine Admin-Zustimmung per OAuth erforderlich sein. Nach der Verbindung stehen dir zwei grundlegende Nutzungsarten zur Verfügung.

Im ersten Szenario nutzt du Confluence als Dokumentenquelle: Du klickst im Chat auf das Klammern-Symbol, wählst Aus Confluence hochladen und kannst gezielt einzelne Seiten oder ganze Spaces für deine aktuelle Session laden. Auf dieser Basis kannst du zum Beispiel Richtlinien zusammenfassen, Projektstände aufbereiten oder Schulungsmaterialien erstellen lassen.

Im zweiten Szenario nutzt du die Suche in Confluence direkt als Tool im Chat. Wenn dieses Tool von der Organisation freigeschaltet wurde, kannst du im aiWorkplace Fragen stellen, bei denen im Hintergrund in Confluence gesucht wird. Die gefundenen Inhalte werden dann in die Antwort einbezogen. Das eignet sich besonders für spontane Wissensfragen im Arbeitsalltag, etwa zu Prozessen, Guidelines oder Projektwikis.

# Neue Modelle: Anthropic Claude Sonnet 4.6 und Opus 4.6

Im aiWorkplace stehen jetzt die neuen Anthropic-Modelle Claude Sonnet 4.6 und Claude Opus 4.6 zur Verfügung. Beide Modelle wurden insbesondere im Hinblick auf komplexe Aufgaben und Coding weiterentwickelt.

Claude Opus 4.6 ist das leistungsstärkere der beiden Modelle und auf "adaptives Denken" ausgerichtet. Das zeigt sich vor allem bei mehrstufigen Problemstellungen, bei denen Planung, Zwischenschritte und das Zusammenspiel verschiedener Informationen wichtig sind. Gerade bei umfangreichen Codeänderungen, Architekturfragen oder komplexen Analysen über mehrere Dokumente hinweg spielt Opus seine Stärken aus.

Claude Sonnet 4.6 ist als vielseitiges Arbeitsmodell konzipiert, das in vielen typischen Alltagsszenarien sehr gute Ergebnisse liefert. Es bietet gegenüber den Vorgängerversionen eine breite Qualitätssteigerung und liegt in vielen Fällen nahe an der Leistungsklasse von Opus, ist aber deutlich günstiger. Damit eignet es sich sehr gut als Standardmodell für Texte, Analysen, Wissensarbeit und viele Coding-Aufgaben.

Wir empfehlen, innerhalb der Claude-Modellfamilie Sonnet 4.6 als neues Default-Modell für die meisten Use Cases zu verwenden und Opus 4.6 für besonders anspruchsvolle Aufgaben und kritische Analysen vorzuhalten. Gleichzeitig bleibt die Claude-Familie im Vergleich zu anderen Anbietern relativ teuer, sodass sich eine Kombination mit günstigeren Modellen wie OpenAI GPT-5.1 und Gemini Flash anbietet, wenn du dein KI-Punkte-Kontingent gezielt steuern möchtest.

# Mehr Einblick und Steuerung für Admins

Im Administrationsbereich des aiWorkplace gibt es mehrere Neuerungen, mit denen du Nutzung und Kontingente besser steuern kannst.

Im Benutzermanagement steht dir jetzt eine Export-Funktion zur Verfügung. Du kannst für einen gewählten Zeitraum eine Übersicht der Nutzung pro Monat als CSV-Datei herunterladen. Diese Daten helfen dir zum Beispiel dabei, die Auslastung einzelner Nutzer*innen zu verstehen, interne Reports zur KI-Adoption zu erstellen oder Power User und ungenutzte Seats zu identifizieren. Mehr Informationen findest du hier: Nutzungsexport im aiWorkplace

Für Organisationen mit einer kleinen Gruppe besonders aktiver Nutzer*innen gibt es jetzt eine flexible Möglichkeit, zusätzliche KI-Punkte bereitzustellen. Direkt im Benutzermanagement kannst du pro Nutzer ein vergünstigtes Zusatzpaket mit 2.000 KI-Punkten für den laufenden Abrechnungsmonat buchen. Die zusätzlichen Punkte stehen unmittelbar zur Verfügung und erscheinen auf der nächsten Monatsrechnung. So kannst du einzelne Power User gezielt unterstützen, ohne das Grundkontingent für alle anheben zu müssen. Mehr Informationen findest du hier: KI-Punkte aufladen

Außerdem kannst du im Admin-Bereich unter Benutzerdefinierte Links nun eigene Links hinterlegen, etwa zur Firmenhomepage, zum Unternehmenswiki, zu einem internen Marketplace oder zu einer Tipps-und-Tricks-Seite zur KI-Nutzung. Diese Links werden für alle Nutzer*innen in der Seitenleiste des Chats angezeigt. Auf diese Weise kannst du wichtige Ressourcen dort sichtbar machen, wo deine Kolleg*innen ohnehin mit KI arbeiten. Mehr Informationen findest du hier: Benutzerdefinierte Links

# aiWorkflows: Ein neues Kapitel für den aiWorkflowBuilder

Vielen Dank an alle, die in den letzten Monaten so intensiv am Beta-Test des neuen aiWorkflowBuilders mitgewirkt haben. Euer Feedback hat uns sehr geholfen, Funktionen zu schärfen und Prioritäten zu setzen. Auf dieser Grundlage starten wir jetzt in eine neue Phase mit einem zentralen Workspace pro Organisation, verbesserten Kollaborations- und Debugging-Funktionen sowie neuen Integrationen.

# Administration: Login über aiWorkplace und zentraler Workspace

Künftig bist du direkt über deinen aiWorkplace-Zugang im aiWorkflowBuilder eingeloggt. Ein separater Login ist nicht mehr erforderlich.

Parallel dazu haben wir die bisher getrennten Workflow-Workspaces und Accounts konsolidiert. Jede Organisation hat künftig einen zentralen Workflow-Workspace, in den die bestehenden Workflows der aktiven Workflow-Admins überführt werden.

# Bessere Usability und Kollaboration

Die neue Version des aiWorkflowBuilders bringt mehrere Verbesserungen für den Arbeitsalltag mit Workflows. Laufzeitinformationen und Logs werden im Builder übersichtlicher dargestellt, wodurch Fehler und unerwartetes Verhalten leichter nachvollzogen werden können. Mit der Funktion Run from Block kannst du Testläufe ab einem beliebigen Block starten, ohne den gesamten Workflow von vorne durchspielen zu müssen. Das spart besonders bei umfangreichen Flows viel Zeit beim Debugging.

Die visuelle Navigation wurde ebenfalls überarbeitet, sodass du dich in komplexeren Workflows leichter zurechtfindest. Zusätzlich siehst du nun, welche Kolleg*innen gleichzeitig im gleichen Workflow arbeiten. Das erleichtert Abstimmungen mit Fachbereichen und reduziert Konflikte, wenn mehrere Personen an einem Flow Änderungen vornehmen.

# Trigger und Zugriffe: Workflows aus mehr Systemen ansteuern

Workflows lassen sich inzwischen nicht nur im aiWorkplace nutzen, sondern auch über externe Zugriffe starten. Über den Deploy-Dialog kannst du Versionen so bereitstellen, dass sie über API, MCP oder App-to-App-Aufrufe angesteuert werden können. Damit ist es möglich, Workflows aus anderen Tools und Systemen heraus zu starten, etwa aus internen Anwendungen oder Fachsystemen. Perspektivisch lassen sich so auch aiStudio-Chatbots mit Workflows koppeln, um komplexere Aktionen im Hintergrund auszuführen.

Ein wichtiger Baustein ist außerdem der Outlook-Trigger, der mit dieser Version vollständig zur Verfügung steht. Eingehende E-Mails eines Postfachs können automatisiert einen Workflow starten. So lassen sich zum Beispiel Anfragen vorqualifizieren, an Teams oder Systeme weiterleiten oder automatisch beantwortbare Fälle identifizieren.

# Neue Blöcke und Integrationen

Um Workflows enger mit deinen Systemen und Datenquellen zu verbinden, haben wir verschiedene neue Blöcke ergänzt und bestehende erweitert. Zu den neuen Integrationen gehören unter anderem Jira Service Management, Airweave und Google Maps. Die Confluence-Anbindung wurde überarbeitet, sodass sich Wissensinhalte besser in Abläufe integrieren lassen. Zusätzlich wurde das YouTube-Tool erweitert und ein Slack-Trigger mit Unterstützung für Dateien ergänzt. Damit kannst du zum Beispiel Ereignisse aus Slack in Workflows einfließen lassen oder Inhalte aus YouTube und Confluence automatisiert weiterverarbeiten.

# Jetzt beraten lassen

Wenn du bereits konkrete Automatisierungs-Ideen hast, beraten wir dich gerne zu deinen Use Cases. Oft lassen sich bestehende Prozesse mit wenigen Schritten automatisieren. Melde dich hierzu gerne bei unserem Customer-Success-Team .

# Nächste KI-Power-Hour: KPIs für KI

Am 20.03. um 13:00 Uhr dreht sich in der nächsten KI-Power-Hour alles um das Thema "KPIs für KI: Mehrwert unterschiedlicher KI-Anwendungen". Wir sprechen darüber, wie du den Nutzen von KI-Chatbots, aiWorkplace und aiWorkflows messbar machst und welche Kennzahlen sich in der Praxis bewährt haben. Der Fokus liegt dabei nicht nur auf klassisch kennzahlengetriebenen Service-Organisationen, sondern auch auf Bereichen, in denen KPIs nicht im Mittelpunkt des Alltags stehen.

Wenn du gerade verschiedene Use Cases zur Umsetzung evaluierst oder ein KI-Tool schon einige Zeit im Einsatz hast, ist diese Session besonders interessant. Sie hilft dir, Erfolge intern sichtbar zu machen und die richtigen Argumente für Stakeholder aufzubauen.

Zur Anmeldung geht es hier: Zur KI Power Hour.