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Die vorliegende Bachelorarbeit adressiert die zeitintensive E-Mail-Bearbeitung in der Elterngeldberatung. Ziel ist die Konzeption und prototypische Implementierung eines KI-gestützten Assistenzsystems zur Effizienz- und Qualitätssteigerung, unter besonderer Berücksichtigung der Praktikabilität auf definierter lokaler Serverhardware. Das System nutzt eine Multi-LLM-Architektur mit Retrieval-Augmented Generation zur Anreicherung mit Fakten aus dem Bundeselterngeld- und Elternzeitgesetz und integriert Kundendaten aus einem CRM-System. Die methodische Vorgehensweise umfasste die Anforderungsanalyse, Systemkonzeption, Technologiewahl (Python, FastAPI, Ollama, Faiss) und die prototypische Implementierung. Die Evaluation beinhaltete einen RAG-Benchmark, eine qualitative Expertenbewertung der generierten Antwortentwürfe und eine Performanzanalyse. Als zentrales Ergebnis zeigt sich, dass das System mit dem LLM Gemma3:27b prinzipiell eine hohe Antwortqualität und Effizienz erzielen kann. Die Praktikabilität auf der Zielhardware wird jedoch signifikant durch VRAM-Limitierungen eingeschränkt, welche den optimalen Einsatz der RAG-Komponente verhindern. Die Arbeit demonstriert das Potenzial KI-basierter Unterstützung, verdeutlicht aber auch die Herausforderungen beim Betrieb auf ressourcenlimitierter lokaler Hardware. Zukünftige Arbeiten sollten Lösungsansätze für solche Hardware-Beschränkungen adressieren.