ALAB Laboratoria wollte, dass Patienten ihr Anliegen frei aussprechen können, statt sich durch ein Menü zu klicken. Die Entscheidung fiel auf einen AI Voice Agent, der Anfragen versteht und darauf entsprechend reagiert. Die Lösung ging nach vier Monaten live – mit fünf Integrationen über verschiedene Systeme und individuelle APIs hinweg. Heute ist KI-Verarbeitung an 80 % der eingehenden Anrufe beteiligt.
Medizinische Diagnostik-Netzwerke müssen bei der Patientenkommunikation ein hohes Anrufaufkommen bewältigen. Das wirkt sich direkt auf die Patient Experience aus. Die Anfragen reichen von Preisauskünften und Verfügbarkeit über Informationen zu Entnahmestellen und Öffnungszeiten, während komplexere Fälle an einen Berater weitergeleitet werden können.
Das Unternehmen
ALAB Laboratoria, ein führendes Unternehmen der polnischen Diagnostik und seit 2008 Teil der europäischen Limbach Gruppe, betreibt landesweit rund 90 Labore und 754 Probeentnahmestellen. Das Unternehmen führt jährlich über 85 Millionen Tests durch und bietet ein umfangreiches Angebot von 3.500 diagnostischen Verfahren. ALAB Laboratoria blickt auf eine Geschichte technischer Vorreiterrollen zurück: Das Unternehmen führte als erstes in Polen elektronische Signaturen für Befunde ein und transportierte als erstes in Europa medizinische Proben per Drohne.
Die Herausforderung: Steigendes Anrufvolumen und eine veraltete Sprachlösung
Mit dem weiteren Wachstum von ALAB Laboratoria wuchs auch der Bedarf, die Bearbeitung eingehender Patientenanfragen zu modernisieren. Die Organisation wollte eine KI-basierte Sprachlösung einführen, die Patientenanliegen präziser versteht und Berater bei wiederkehrenden Anfragen spürbar entlastet.
ALAB Laboratoria benötigte eine Lösung, die komplexe medizinische Terminologie versteht, sich mit mehreren Datenquellen verbinden lässt und Anrufe präzise innerhalb der bestehenden Kundenserviceprozesse weiterleitet.
- KI-gestützte Patientenkommunikation: Die neue Lösung sollte Gespräche präziser verstehen, einfache und wiederkehrende Anfragen eigenständig übernehmen und Berater bei komplexeren Fällen unterstützen.
- Compliance- und Transparenzanforderungen: Als Gesundheitsdienstleister mit sensiblen Patientendaten definierte ALAB Laboratoria klare Anforderungen an technische Transparenz, Datenschutz, Cybersicherheit und europäische Datenresidenz. Diese Kriterien waren ein wichtiger Bestandteil der Auswahl.
- Operative Effizienz: Mit einem großen Netzwerk an Entnahmestellen und über 4.000 Test-SKUs bearbeitet ALAB Laboratoria ein hohes Volumen eingehender Anfragen. Der AI Voice Agent übernimmt einfache, wiederkehrende Anliegen, damit Berater mehr Zeit für Fälle haben, die individuelle Betreuung erfordern.
Die Lösung
Nach einem wettbewerblichen Auswahlverfahren entschied sich ALAB Laboratoria für den Anbieter – aufgrund der Qualität und Skalierbarkeit der Technologie sowie des Teams dahinter.
Ursprünglich war die Implementierung als AI Voice Agent im FAQ-Stil geplant. Daraus entwickelte sich ein deutlich umfangreicheres Projekt mit fünf Integrationen über die Managementsysteme von ALAB Laboratoria und Drittanbieterdienste hinweg.
- Preise und Verfügbarkeit in Echtzeit. Eine direkte Anbindung an eine Datenbank mit über 4.000 SKUs ermöglicht dem Agent eine präzise Zuordnung auch bei ungenauen Formulierungen. Sagt ein Patient „Zuckertest”, erkennt das System „Blutzuckerspiegel” und nennt den korrekten Preis.
- tandortsuche mit Geo-Bezug. Über die Google Maps API findet der Agent anhand der Postleitzahl des Patienten die nächstgelegene Entnahmestelle – inklusive standortabhängiger Unterschiede bei Testverfügbarkeit und Öffnungszeiten.
- Intelligentes Routing nach Anliegen. Eine ACD-Logik ordnet jeden Anrufer dem passenden Standort und der richtigen Beraterwarteschlange zu. Diese Komponente ging über den ursprünglichen Projektumfang hinaus und wurde eigens entwickelt, um die bestehende Infrastruktur von ALAB Laboratoria abzubilden.
- Human-in-the-Loop-Design. Der AI Voice Agent ist die erste Anlaufstelle. Erfordert eine Anfrage individuelle Bearbeitung, leitet er den Anruf an einen menschlichen Berater weiter.
- Daten, Sicherheit und Datenschutz. Die Lösung läuft ausschließlich innerhalb des EWR und unterstützt das polnische Netzwerk von ALAB Laboratoria. Angesichts der Sensibilität medizinischer Daten stellte ALAB Laboratoria detaillierte Anforderungen an Datenresidenz, Datenschutz und technische Transparenz – diese Kriterien waren fester Bestandteil von Auswahl und Umsetzung.
„Der Konfigurationsprozess verlief sehr reibungslos, und die Lösung hat unsere Erwartungen und Anforderungen erfüllt. Positiv überrascht hat mich, dass alle in der Designphase getroffenen Vereinbarungen genau so umgesetzt wurden, wie wir es erwartet hatten.
Diana Ciba, Leiterin Kundenservice, ALAB Laboratoria
Auf die Vorbereitungs- und Analysephase folgte ein viermonatiger Entwicklungszyklus. Der Kernaufbau des AI Voice Agent war nach 60 Arbeitstagen abgeschlossen. Nach technischer Feinabstimmung und der Integration in die bestehende Telekommunikationsinfrastruktur ging die Lösung 18 Wochen nach Projektstart live.
Nach dem Launch führte unser Team eine gezielte Hypercare-Phase durch und prüfte gemeinsam mit ALAB Laboratoria die Integrationen sowie anonymisierte Anrufprotokolle. Innerhalb der ersten drei Produktionsmonate lief der AI Voice Agent stabil im hohen Anrufvolumen.
Ergebnisse
In den ersten zwei Wochen im Livebetrieb bearbeitete der AI Voice Agent 19.844 eingehende Anrufe mit insgesamt 29.202 Gesprächsminuten. Schon dieses Volumen zeigte, dass das System ein hohes Aufkommen eingehender Patientenanfragen zuverlässig bewältigt.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| ~ 80% | Anrufe mit Beteiligung des AI Voice Agent – 28 % vollständig automatisiert, 52 % mit vorbefüllten Daten für Berater |
| 28% | Eingehende Anrufe, vollständig durch den AI Voice Agent abgeschlossen |
| 52% | Anrufe mit verifizierter Identität und geklärtem Anliegen, vorbereitet für den Berater |
| Kapazität von 15 Vollzeitkräften | Sofort verfügbare Kapazität für Spitzenzeiten bei festen Betriebskosten |
ALAB Laboratoria bearbeitet über 25.000 eingehende Anrufe pro Monat. An 80 Prozent dieser Interaktionen ist der AI Voice Agent beteiligt. Diese Zahl setzt sich zusammen aus 28 Prozent der Anrufe, die der AI Voice Agent vollständig eigenständig abschließt, und 52 Prozent, bei denen er die Identität und das Anliegen des Anrufers verifiziert und die Informationen für einen Berater vorbereitet. Der AI Voice Agent benötigt durchschnittlich 1,47 Minuten pro Anruf und unterstützt Anfragen zu über 4.000 SKUs, Daten zu Entnahmestellen und Echtzeitverfügbarkeit. Die Lösung reduzierte zudem die wiederkehrende Arbeitslast und gewann dadurch über 700 Arbeitsstunden für andere Aufgaben
Warum es funktioniert
1 Automatisierung entlang bestehender Prozesse. Wir haben die Lösung so gestaltet, dass sie innerhalb der bestehenden Prozesse von ALAB Laboratoria funktioniert. Fünf Integrationen über verschiedene Systeme und Datenquellen hinweg, individuelle APIs und die Standortsuche mit Geo-Bezug entstanden nach den Anforderungen der Organisation. 2. Genauigkeit bei medizinischen Anfragen. Medizinische Anfragen erfordern Präzision. Der AI Voice Agent liefert schnelle, konsistente Antworten zu Testinformationen, Preisen, Verfügbarkeit und Entnahmestellen – bei Bedarf mit Datenabruf in Echtzeit. 3. Transparente Implementierung. ALAB Laboratoria legte während des gesamten Projekts großen Wert auf klare Kommunikation, technische Transparenz und definierte Datenschutzanforderungen.
„Wir schätzen das wettbewerbsfähige Preismodell und die professionelle Unterstützung durch das Team in jeder Projektphase.”
Diana Ciba, Leiterin Kundenservice, ALAB Laboratoria
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Unser AI Voice Agent versteht medizinische Terminologie, integriert sich mit relevanten Labordatenquellen und unterstützt Patientenkommunikation in Diagnostiknetzwerken jeder Größe. Er bearbeitet einfache, wiederkehrende Anfragen und leitet komplexere Fälle bei Bedarf an einen Berater weiter.
Stand: August 2026.
