AI-Flow Success Rate
Zielwert: >= 98 %
Erfolgsquote aller KI- und providernahen Flows ohne manuellen Eingriff.
Case Study · Content- und Medienplattform für Leadership, Teams, Agilität und Transformation
Lead with Flow
Content-Plattform für Lead-with-Flow mit sauberem Redaktionsfluss: von Themenvorschlag über Artikelproduktion bis zur Veröffentlichung. Alles self-hosted, stabil und nachvollziehbar.
Zielwert
Messgrößen im Projektbetrieb
Fallback-Rate
Zielwert: <= 8 %
Anteil der Requests, die auf Fallback-Pfade wechseln.
Event Completeness
Zielwert: >= 95 %
Anteil vollständiger Events inkl. Input/Output/Provider/Model.
Time to Publish
Zielwert: < 45 Min.
Durchlaufzeit vom Topic-Input bis zum veröffentlichungsfähigen Draft.
Bildauswahl
Ausgewählte Screens
Ausgangslage
Redaktion, Website und Bot liefen in getrennten Bahnen. Dadurch fehlte Transparenz über den echten Durchlauf: Was kommt rein, was wird verarbeitet, was geht live – und wo hakt es?
Ziel
Ziel war ein robuster End-to-End-Flow: Themen sauber einsammeln, Inhalte zuverlässig verarbeiten und alles so tracken, dass Betrieb und Qualität messbar bleiben.
Mein Beitrag
Ich habe die Integrationsarchitektur neu strukturiert, die wichtigsten Flows priorisiert und Website, Bot und Gateway technisch so verbunden, dass sie stabil zusammenarbeiten.
Vorgehen
Statt Big Bang lief die Umsetzung in klaren Iterationen: Bestand aufnehmen, Flows trennen, Event-Schema definieren, Schritt für Schritt integrieren und nach jedem Block prüfen.
Ergebnis
Heute laufen die zentralen Redaktions- und KI-Flows deutlich zuverlässiger. Tracking liefert verwertbare Daten, ohne den Produktivbetrieb zu blockieren – eine solide Basis für Reporting und Optimierung.
Besonderheiten / Learnings
Wenn Editorial, Automatisierung und Betrieb zusammenspielen sollen, braucht es klare Verantwortungen pro Flow, entkoppeltes Monitoring und saubere Standards bei Metadaten.