Problem
Ein NGO-Kommunikationsteam verarbeitete Zehntausende eingehender E-Mails — Spender-Anfragen, Partner-Anfragen, Presse, Freiwilligen-Bewerbungen, Advocacy-Korrespondenz — alle in geteilte Posteingänge fließend. Das Team hatte einen kleinen Vollzeit-Mitarbeiterstab, der den Großteil seines Tages mit Routing und Entwurf von Erstantworten auf wiederholende Anfragen verbrachte.
Ansatz
LLM-basierte E-Mail-Management-Schicht. Jede eingehende Nachricht über mehrere Achsen klassifiziert — Intent (Spende, Anfrage, Partnerschaft, Beschwerde, Presse, Advocacy), Dringlichkeit, Sprache. Routing in den richtigen Team-Channel mit Confidence-bewerteten Entwurfsantworten für wiederholende Kategorien (Spenderbestätigungen, Freiwilligen-Onboarding), die Mitarbeiter review-and-send konnten, statt von Grund auf zu entwerfen. Mehrsprachige Unterstützung für eine internationale Spenderbasis.
Stack
Claude · Python service layer · email integration · multi-language classification · audit log
Ergebnis
Kommunikationsteam verlagerte sich vom Entwurf routinemäßiger Antworten zu Review-and-Send. Das Team behielt volle Kontrolle — das LLM versandte nie autonom — aber die gesparte Zeit beim routinemäßigen Drafting befreite Bandbreite für die höherwertige Advocacy-Korrespondenz, auf der die NGO sie tatsächlich haben wollte.