FÜR MARKTFORSCHUNG · FIELDWORK OPERATIONS
AI Fieldwork Manager ist das Private-KI-Cockpit für Ihre Feldleitung. Vorschläge mit schriftlicher Begründung - gespeist aus Einsatzplanung, Zeiterfassung, Verträgen, Sample-Status und Projektquoten, über CATI, CAPI, Face-to-Face oder Fokusgruppen hinweg. Zwei Ebenen auf einem MCP-Backbone: volles Cockpit für die Leitung, begrenzter Self-Service für die Interviewer. Gebaut auf TonsleyAI. Erweitert MR Orga oder läuft Standalone.
In jedem Datenerhebungs-Setup - CATI-Studio, CAPI-Panel, Face-to-Face-Team - gibt es eigentlich zwei operative Probleme, nicht eines.
Der Fieldwork Manager verbringt den Tag damit, zwischen Systemen zu wechseln: Schichten und Routen, Abrechnung, Verträge, Projekt-Quoten, Sample-Status, Geräte-Disposition, Dialler- oder Tablet-Logs, Kunden-Status. Entscheidungen warten, während Daten von Hand zusammengetragen werden.
Die Interviewer - im Studio, zu Hause, auf Tour oder an der Haustür der Befragten - erzeugen den stetigen Strom kleiner Fragen, der auf dem Schreibtisch der Studio-Leitung landet: meine Schicht, mein nächster Einsatz, meine Stunden, mein Vertrag, das heutige Briefing, die Screener-Logik, die Adressliste, die Incentive-Auszahlung.
Beide Probleme teilen eine gemeinsame Ursache. Die operativen Daten existieren. Nichts spricht in dem Moment mit dem Menschen, in dem er sie braucht.
Genau dafür haben wir AI Fieldwork Manager entwickelt.
WEN ES BEDIENT
TIER 1
Vollständiger operativer Scope. Beispiel-Anfragen, die die KI für den Supervisor beantwortet:
TIER 2 (BALD VERFÜGBAR)
Strikt auf die einzelne Person gescopt. Beispiel-Anfragen, die die KI für die Interviewer beantwortet:
DIE ARCHITEKTUR
01
Die Chat-Oberfläche innerhalb von TonsleyAI. Browser-basiert, unterstützt Sprache und Text. Kein neuer Client zu lernen.
02
Ein privates, open-weight Frontier-Class-Modell, das vollständig in der Kundenumgebung läuft, fein-getuned auf den Kontext des Betriebs. Null Datenexposition zu Dritten.
03
Teil von TonsleyAI. Stellt strukturierte Tools bereit - Read-Tools für Status, Write-Tools mit menschlicher Freigabe gegated. Hunderte fertige Connectoren plus ein generischer HTTP-/SQL-Adapter für Inhouse-Systeme.
04
MR Orga, Ihr existierender Stack, Ihre Eigenentwicklungen, oder weitere MaFo-Software - jedes System wird über einen MCP-Connector angebunden. Nichts wird ersetzt; alles wird ergänzt.
ZWEI WEGE, EINE ARCHITEKTUR
Die engere Integration ab Werk. Die Connector-Schicht ist vorgebaut: Zeiten, Skills, Schichtdefinitionen, Buchungen, Projekt-Metadaten und Abrechnungs-Details werden direkt aus MR Orga gelesen, ohne Migration. Der schnellste Weg zur Implementierung.
Eine Connector-Schicht, die auf die produktiv eingesetzten Systeme passt. Funktioniert gegen jeden operativen Stack, der eine Datenbank, eine API oder einen File-Feed exponiert.
In beiden Fällen muss kein operatives System ersetzt werden, um AI Fieldwork Manager einzuführen. Es ergänzt, was bereits da ist.
GEBAUT FÜR REGULIERTE ARBEIT
01
Das Modell, die Daten und die Workflows bleiben alle in Ihrer Umgebung. Kein Traffic zu Drittanbietern oder externer KI.
02
On-Premises by Default. EU-resident Cloud auf Anfrage. Audit-fähige Protokollierung, wo erforderlich.
03
Tier-Zugriff am MCP-Connector durchgesetzt - der Fieldwork Manager sieht das vollständige Cockpit; die Interviewer sehen nur den eigenen Scope. Keine Berechtigung per Prompt.
04
Jeder Prompt, jeder Tool-Call und jede freigegebene Aktion wird bei Bedarf mit Zeitstempel und Benutzer-Identifier protokolliert.
AI Fieldwork Manager ist eine domänenspezifische Anwendung von TonsleyAI, der Private-KI-Plattform von run-e. TonsleyAI handhabt das Natural-Language-Interface, das private Modell-Hosting und die Workflow-/MCP-Schicht. AI Fieldwork Manager ergänzt das fieldwork-spezifische Fine-Tuning, die Connector-Konfiguration für typische Fieldwork-Operations-Stacks (CATI, CAPI, Face-to-Face) und das zweistufige Zugriffsmuster oben.
Mehr über TonsleyAI →Dreißig-Minuten-Discovery-Call. Bringen Sie ein repräsentatives Szenario aus Ihrem Betrieb mit - CATI, CAPI oder Face-to-Face; wir skizzieren, wie AI Fieldwork Manager es handhaben würde.
