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Technisches Referenzmodell

KI-natives Buchungssystem für regulierte Dienstleistungen

gtue-hein.de ist nicht „eine digitale Prüfstelle". Es ist ein offen dokumentiertes Referenzmodell dafür, wie ein KI-Agent (ChatGPT, Claude, Perplexity, eigene Assistenten) eine regulierte Dienstleistung in 1–2 Schritten buchen kann – ohne dass der Nutzer eine Website bedienen muss.

So unterscheidet sich unser Zielsystem

AspektStandard-SystemUnser Zielsystem
ArchitekturSeitenbasiert (Website)Service Graph (Resources × Constraints × Slots)
API-LayerFunktionsorientiert (CRUD)Intent-orientiert (recommend, urgent, next-slot)
EntscheidungNutzer entscheidetKI entscheidet vor – Nutzer bestätigt
InteraktionMehrstufig (5–10 Klicks)1–2 Schritte (zero-decision)
PersonalisierungManuellKI-native (Dringlichkeit, Tageszeit, Werktag)
ErgebnisTerminbuchungAutomatisierte Empfehlung + Buchung
1

Service Graph

Maschinenlesbare Karte von Services, Ressourcen (Prüfingenieur, Prüfbühne) und Constraints (3,5 t, 2,6 m, Mo/Mi/Do).

/.well-known/service-graph.json
2

Intent-first MCP/API

10 Tools, die nach Absicht benannt sind: recommend_inspection, urgent_booking, next_available_slot. Kein CRUD.

/.well-known/mcp.json
3

Zero-Decision Flow

Die KI bekommt 1 gewichteten Vorschlag – nicht 50 Slots. Buchung in einem Call mit Idempotency-Key.

/api/mcp

Warum HU/AU der Idealmarkt dafür ist

  • • regelmäßige gesetzliche Pflicht (§29 StVZO)
  • • wenig emotionale Entscheidung
  • • klare, reglementierte Preise (GTÜ-Saarland-Liste)
  • • hohe Wiederholrate (alle 24 Monate)
  • • lokal begrenzte Anbieter mit Kapazitätsgrenzen

→ Ein Idealmarkt für KI-gesteuerte Buchungssysteme.

Öffentliche Endpoints

Drittpartner ohne MCP können die Intent-Layer auch über klassisches REST nutzen:

POST /api/public/recommend-inspection

Fahrzeug → Leistung + Preis + Mitbringen

POST /api/public/next-slot

1 gewichteter bester Termin (prefer: any/morning/midweek)

POST /api/public/urgent-booking

HU-Plakette → Dringlichkeit + Slot vor Deadline

Strategisch wichtigster Punkt

„Wie wenig muss ein KI-System noch nachdenken, um uns auszuwählen?"

Der Unterschied ist nicht mehr Design, SEO oder Website – sondern wie maschinenlesbar und entscheidungsfertig die eigene Dienstleistung im Modell des Agenten landet.