Was ist Agentic AI und wie kann sie Unternehmen helfen?

Kundenservice ist ein echter Balanceakt: Geschwindigkeit und Personalisierung sowie Effizienz und Empathie müssen ständig gegeneinander aufgewogen werden. Aber was wäre, wenn Sie Geschwindigkeit, Personalisierung, Empathie auf einmal haben könnten? Das ist der neue Standard, den die agentische KI setzt. Wir wissen, dass die Anforderungen der Kunden immer komplexer werden. Um ihnen gerecht zu werden, brauchen Sie Lösungen, die über die Automatisierung hinausgehen: Eine Technologie, die versteht, sich anpasst und zielgerichtet handelt.

Automatisierung, wie wir sie bisher kannten, ist dazu nicht in der Lage. Agentische KI umfasst eine neue Generation von KI-Agents, die Verantwortung übernehmen, komplizierte Probleme lösen, aus jeder Interaktion lernen und sich in Echtzeit anpassen können. Lassen Sie uns ein wenig tiefer gehen und herausfinden, warum es Ihnen helfen kann, die Messlatte für Ihre Customer Experience höher zu legen.

Was ist agentische KI?

Unter agentischer KI versteht man ein fortgeschrittenes KI-System, das dafür ausgerichtet ist, autonom zu handeln, unabhängige Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, ohne eine konstante Aufsicht durch den Menschen zu erfordern. Von der herkömmlichen KI unterscheidet sie sich durch die Fähigkeit, Probleme mit hohem Erkennungsgrad zu lösenund über die ursprünglichen Trainingsdaten hinaus mit externen Umgebungen (Tools, Daten, Menschen) zu interagieren.

Agentische KI nutzt fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, Large Language Models und Reinforcement Learning, um Unternehmen bei der Entwicklung, Verwaltung und Orchestrierung mehrerer KI-Agents innerhalb einer einheitlichen Plattform zu unterstützen. So können Sie dieses generative Multi-Agent-System nutzen, um die kollektiven Fähigkeiten der Agents nahtlos zu koordinieren, um bestimmte Aufgaben wie die Buchung von Flügen oder die lückenlose Abwicklung komplexer Kundenservice-Szenarien zu erfüllen.

Für ein Contact Center liegt die wahre Stärke der agentischen KI in der Fähigkeit, die Automatisierung des Kundenservice zu skalieren und gleichzeitig die Customer Experience zu bewahren und oft sogar zu verbessern. Damit müssen zwischen Effizienz und Qualität keine Kompromisse mehr getroffen werden.

Natürlich gehen die Möglichkeiten der agentischen KI weit über den Kundenservice hinaus. In diesem Beitrag beschränken wir uns allerdings darauf, KI-Agents im Bereich des Kundendienstes zu betrachten. Im Folgenden werden die wichtigsten Merkmale der agentischen KI etwas ausführlicher dargestellt.

• Autonome Entscheidungsfindung

KI-Agents können unabhängig arbeiten und Aufgaben ohne menschliche Aufsicht ausführen. Sie bewerten Szenarien in Echtzeit, ziehen verschiedene Optionen in Betracht und wählen auf der Grundlage vordefinierter Ziele und kontextbezogener Daten die beste Vorgehensweise aus. Dadurch ist keine konstante Überwachung mehr erforderlich. Ein Agent kann beispielsweise das Problem eines Kunden – etwa eine verspätete Bestellung – identifizieren, den Kontext analysieren und korrektive Maßnahmen wie die Umleitung der Sendung oder die Auszahlung von Rückerstattungen einleiten.

• Natürliches Sprachverständnis

Agentische KI geht über grundlegende Konversationsfähigkeiten hinaus. Sie versteht komplexe, vielschichtige Anweisungen und führt entsprechende Aufgaben autonom aus. Ein Kunde könnte zum Beispiel sagen: „Ich möchte meine Lieferung auf nächste Woche verschieben und meine Adresse für künftige Sendungen aktualisieren.“ Eine agentische KI ist nicht nur in der Lage, die mehrteilige Anfrage zu verstehen, sondern kann auch Maßnahmen ergreifen: Zugriff auf den Zeitplan der Lieferung, Bestätigung der Änderung, Aktualisierung des Kundenprofils und Benachrichtigung der relevanten Systeme.

Anders als herkömmliche KI, die eine Schritt-für-Schritt-Anleitung erfordern kann, sind agentische KI-Technologien in der Lage, eine autonome End-to-End-Orchestrierung solcher Aufgaben zu aktivieren. So gewährleisten sie, dass die Interaktion flüssig und intuitiv ist und sich der Kunde um nichts kümmern muss.

• Fortgeschrittene Argumentation und adaptive Planung

Agentische KI kann komplexe Situationen analysieren, mehrere Variablen in Betracht ziehen und ihre Strategien an veränderte Umstände anpassen. Wenn sich ein Kunde zum Beispiel mit einem Problem an den Support wendet, das mehrere Produkte oder Dienstleistungen betrifft, kann agentische KI die Details verarbeiten, Abhängigkeiten identifizieren und eine zusammenhängende Lösung anbieten. Sie kann die Strategie dynamisch anpassen, indem sie zum Beispiel die Prioritäten verschiebt, wenn mitten im Prozess eine neue, dringende Frage aufkommt.

• Selbstlernen und kontinuierliche Anpassung

Agentische KI-Systeme benötigen historische Daten, um Reinforcement Learning zu implementieren. Durch die Analyse von früheren Interaktionen und Kundenfeedback können KI-Agents lernen und sich anpassen, um effizientere Antworten und Maßnahmen zu liefern. Wenn zum Beispiel wiederholt Probleme mit einem Produkt auftreten, kann ein Agent proaktiv bessere Schritte zur Fehlerbehebung vorschlagen oder Muster für eine Eskalation identifizieren. Im Lauf der Zeit können sich Agents weiterentwickeln und neue Szenarien bewältigen, wodurch sie bei der Lösung von Kundenanliegen mit hohem Erkennungsgrad effektiver werden.

• Multitasking und Workflow-Koordination

Agentische KIs können gleichzeitig mehrere komplexe, mehrstufige Kundendienstaufgaben ausführen, indem sie komplexe Workflows orchestrieren, die voneinander abhängige Maßnahmen erfordern.

Stellen Sie sich vor, ein Kunde wendet sich an den Kundendienst, um ein defektes Smart-Gerät zu ersetzen. Die KI verifiziert gleichzeitig die Kaufdetails, prüft die Garantieberechtigung, ruft Ersatzbestände aus dem System ab und berechnet die Lieferfristen. Während der Verarbeitung aktualisiert sie zusätzlich das Kundenkonto mit den Details zur Nachverfolgung und versendet eine Bestätigung per E-Mail und SMS. Wenn der Bestand gering ist, stimmt sie sich mit dem Lieferkettensystem ab, um die Anfrage zu priorisieren. Durch die autonome, parallele Bearbeitung mehrerer Aspekte des Kundenfallmanagements kann die agentische KI Erfahrungen liefern, die so nahtlos sind, als hätte die Lösung die Anfrage selbst vorweggenommen.

• Verwertbare Informationen und nahtlose Integration

Agentische KI kann auch dazu verwendet werden, Erkenntnisse mit minimaler Latenzzeit autonom in reale Maßnahmen umzusetzen. Im Kontext von CX bedeutet das, ein potenzielles Problem – beispielsweise einen wiederkehrenden Abrechnungsfehler – zu identifizieren und zu lösen, bevor es der Kunde überhaupt meldet.

Beispielsweise kann KI Anomalien bei der Zahlungsverarbeitung erkennen, fehlerhafte Gebühren stornieren und automatisch Erstattungen veranlassen, während der Kunde über die Korrektur informiert wird. Die Fähigkeit zur tiefgehenden Interaktion mit dem Contact-Center-CRM, ERP und Customer-Engagement-Systemen gewährleistet, dass diese Maßnahmen über verschiedene Plattformen hinweg synchronisiert werden, was einen einheitlichen Prozess ohne menschliches Eingreifen schafft.

Wie funktioniert agentische KI im Bereich Kundenservice?

Um das Spektrum der Funktionsweise von agentischer KI zu verstehen, müssen wir zunächst die Rolle von – wie Gartner es ausdrückt – Master-Agents und Subagents innerhalb des breiteren Kontextes von Large Language Models und Multi-Agent-Orchestratorsystemen verstehen.

👉 Subagents: Diese stark fokussierten und sehr leistungsstarken Agents sind darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben wie Bestandsmanagement, Rechnungsstellung oder Stimmungsanalyse besonders gut zu bewältigen. Spezialisierte Agents oder Subagents können innerhalb definierter Parameter arbeiten, um in ihren Zuständigkeitsbereichen für Präzision und Geschwindigkeit zu sorgen.

👉 Master-Agents: Master- oder Manager-Agents haben eine führende Funktion und können die Subagents harmonisieren. Sie stellen sicher, dass alle Aufgaben – unabhängig davon, wie komplex oder voneinander abhängig sie sind – kohärent ausgeführt werden und Inputs und Outputs nahtlos integriert werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Was die agentische KI so einzigartig macht, ist ihre Fähigkeit, eine End-to-End-Automatisierung und Entscheidungsfindung in Workflows zu ermöglichen. Sie schafft ein vernetztes System, das die treibende Kraft hinter den folgenden Anwendungsfällen ist, in denen die agentische KI ihre Fähigkeit zur Bewältigung von komplexen Sachverhalten unter Beweis stellt.

Sehen wir uns an, wie dieses System im Tandem arbeitet, um innerhalb eines zusammenhängenden Systems mehrere Aufgaben auszuführen:

Quelle

🛍️ Anwendungsfall 1: Proaktive, vertriebskanalübergreifende Lösung von Kundenproblemen

Mit agentischer KI können Einzelhandelsmarken von reaktivem Kundenservice zu proaktiver Problemlösung übergehen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem sich die Online-Bestellung eines Kunden aufgrund von Unterbrechungen in der Lieferkette verzögert. Statt darauf zu warten, dass der Kunde das Problem meldet, kann ein Master-Agent die Verspätung erkennen, indem er Echtzeitdaten aus Bestandserfassungssystemen, von Versandpartnern und aus der Nachfrageprognose integriert.

Die KI kann selbstständig einen Workflow in Gang setzen: Benachrichtigung des Kunden über die Verzögerung, Angebot von Alternativen wie beschleunigter Versand für ein anderes Produkt oder Rückerstattung und Koordinierung von Bestandsanpassungen, um künftige Verzögerungen zu vermeiden. Gleichzeitig können spezialisierte Agents unsichtbar im Hintergrund tätig sein. Einer verwaltet die Bestandsdaten, ein weiterer bearbeitet die logistischen Zeitpläne und ein dritter prüft das Kundenkonto auf Treuevorteile, um maßgeschneiderte Vergütungsangebote zu erstellen.

Herkömmliche KI-Systeme verfügen nicht über diese Orchestrierungsfähigkeit, da sie oft manuellen Input für solche vielschichtigen Interventionen erfordern. Mit agentischer KI kann der Lösungsprozess nahtlos, schnell und stark personalisiert sein. Dadurch wird aus einer potenziellen Panne im Kundenservice eine Chance, Vertrauen aufzubauen und Kunden zu begeistern.

🏦 Anwendungsfall 2: Dynamische Contact-Center-Orchestrierung in BFSI

Im Finanzsektor, wo Genauigkeit, Datenschutz und Reaktionsgeschwindigkeit von entscheidender Bedeutung sind, kann agentische KI den Contact-Center-Betrieb durch die Aktivierung dynamischer Orchestrierung verändern. Nehmen wir an, ein Kunde ficht eine als betrügerisch eingestufte Kreditkartentransaktion an. Anstatt das Problem auf mehrere Mitarbeitende zu verteilen, kann eine agentische KI spezialisierte Agents zur Verwaltung des Prozesses orchestrieren.

Ein KI-Agent kann Transaktionshistorien verifizieren und auf Betrugsmuster überprüfen, während ein anderer das Streitbeilegungsverfahren mit den Back-Office-Systemen der Bank einleitet. Gleichzeitig kann ein Compliance-Agent sicherstellen, dass die gesetzlichen Vorschriften eingehalten werden, während ein Kundenkommunikations-Agent personalisierte Updates über den Status des Falls verfasst. Agentische KI kann diese Aufgaben miteinander verknüpfen und den Kunden über den von ihm bevorzugten Kundendienstkanal mit gut verständlichen Echtzeit-Updates versorgen.

🛎️ Anwendungsfall 3: Hyper-personalisierter Support im Gastgewerbe

Das Gastgewerbe lebt von individuellen Gästeerlebnissen. Hier kann agentische KI für Interaktionen sorgen, bei denen der Kunde das Gefühl hat, dass sie bewusst gestaltet wurden. Stellen Sie sich vor, dass ein erprobter Reisender eine Hotelübernachtung bucht. Die agentischen KI-Agents machen sich schon vor seiner Ankunft an die Arbeit: Einer analysiert frühere Aufenthalte, um Vorlieben wie Raumtemperatur, Kissentyp oder Essensauswahl zu antizipieren, während ein anderer sich mit den lokalen Services abstimmt, um basierend auf dem Profil des Reisenden maßgeschneiderte Aktivitäten vorzuschlagen.

Wenn ein Gast in letzter Minute eine Änderung wünscht – z. B. ein Zimmer-Upgrade oder einen späteren Check-out – kann ein Master-Agent spezialisierte Agents koordinieren, um die Verfügbarkeit zu prüfen, die Buchungssysteme zu aktualisieren und die Abrechnung nahtlos anzupassen, ohne dass das Personal eingreifen muss. Der Kunde erhält Bestätigungen in Echtzeit, die sicherstellen, dass seine Bedürfnisse ohne Verspätung erfüllt werden.

🚗 Anwendungsfall 4: Vorausschauende Wartung und präventive Unterstützung in der Automobilindustrie

Agentische KIs können die Customer-Experience in der Automobilindustrie von reaktiver zu vorausschauender Wartung verändern. Nehmen wir an, das Fahrzeug eines Kunden sendet Diagnosedaten an die Systeme des Herstellers. Agentische KI kann Anzeichen für ein potenzielles Problem erkennen, z. B. eine nachlassende Batterieleistung oder Motoranomalien, bevor das Problem zu einem Ausfall führt.

Ein spezialisierter Agent kann getriggert werden, um den Kunden zu kontaktieren, Servicecenter in der Nähe zu empfehlen, Termine zu vereinbaren und zu gewährleisten, dass die Ersatzteile für die Reparatur vorbestellt werden. Wenn sich der Kunde für eine Fernwartung entscheidet, kann die KI mit mobilen Reparatureinheiten koordiniert werden, um die Reparatur zum Wunschtermin des Kunden durchzuführen.

Dieser proaktive Ansatz minimiert die Ausfallzeit und stärkt das Kundenvertrauen durch das Verhindern von Unterbrechungen. Herkömmliche KI kann zwar potenzielle Probleme aufzeigen, aber sie kann die End-to-End-Lösung nicht auf eine Art und Weise koordinieren, die über Anwendungsfälle hinweg skalierbar ist. Herkömmliche KI kann auch nicht über die Schritte nachdenken, die sie unternehmen muss, um ein Ergebnis oder ein Ziel zu erreichen. Agentische KI kann sicherstellen, dass sich die Kunden unterstützt fühlen und auf die Zuverlässigkeit ihres Fahrzeugs vertrauen können.

🛒 Anwendungsfall 5: Internationale Kundenzusammenarbeit im Bereich E-Commerce

Im internationalen E-Commerce geht die Abwicklung von internationalen Transaktionen und Support mit besonderen Herausforderungen wie Sprachbarrieren, Versandlogistik und variierende Bestimmungen einher. Agentische KI hat das Potenzial, diese Schwierigkeiten zu überwinden, indem sie nahtlose internationale Kundeninteraktionen ermöglicht.

Nehmen wir das Beispiel eines Kunden in Japan, der ein bei einem US-Händler bestelltes Produkt zurückgeben möchte. Die agentische KI kann sprachspezifische Agents mobilisieren, um Nachrichten in der Muttersprache des Kunden zu verfassen, sich mit Logistikagents koordinieren, um den Rückversand zu arrangieren, und Compliance-Agents konsultieren, um sicherzustellen, dass Steuer- und Zollrückerstattungen mit den lokalen Vorschriften übereinstimmen.

5 Vorteile von agentischer KI für Unternehmen

Die Vorteile von agentischer KI liegen in ihrer funktionalen Autonomie begründet. Lassen Sie uns kurz fünf der wichtigsten Gründe durchgehen, warum Sie agentische KI in Ihrem Unternehmen einsetzen sollten.

• Lückenlose Automatisierung von komplexen Prozessen

Agentische KI kann ganze Workflows unabhängig verwalten. Vom Identifizieren eines Problems bis zu seiner Lösung in mehrere Systemen gewährleistet sie einen reibungslosen, kohärenten Ablauf, der keine manuellen Eingriffe erfordert.

• Zusammenarbeit mit mehreren Agents

Agentische KI sorgt dafür, dass spezialisierte Agents zusammenarbeiten und dabei von einem Manager-Agent koordiniert werden. Dieses Multi-Agent-System wickelt komplexe, miteinander verknüpfte Aufgaben effizient ab und verringert die Reibungsverluste für Kunden und Unternehmen.

• Dynamische Anpassung in Echtzeit

Anders als herkömmliche KI kann sich agentische KI selbständig an sich verändernde Szenarien anpassen. Egal, ob es sich um eine Verschiebung der Prioritäten oder unerwartete Variablen handelt – das System kann das optimale Ergebnis ermitteln und steuern. So kann sich die agentische KI zum Beispiel spontan anpassen, um bei Verspätungen die Logistik umzuleiten oder die Workflows für Serviceanfragen anzupassen und so eine nahtlose Kontinuität über den gesamten Lebenszyklus von Interaktionen zu gewährleisten.

• Proaktive Problemlösung

Agentische KI hat das Potenzial, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf die Kunden auswirken. Sie kann Lieferfristen anpassen, Zahlungsdiskrepanzen lösen oder Alternativen anbieten, bevor eine Beschwerde eingeht, und so den Frust bei den Kunden verringern.

• Hochgradig personalisierte Erlebnisse

Agentische KI kann auf historische Daten, Echtzeit-Inputs und fortschrittliche Orchestrierung zurückgreifen, um maßgeschneiderte Erfahrungen zu liefern. Sie kann nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern sich auch dynamisch anpassen, sodass jede Interaktion für den Kontext des Kunden einzigartig ist.

Wie man agentische KI in Unternehmen einführt und welche Herausforderungen damit einhergehen

Die Verheißungen der agentischen KI sind immens, aber ihre Umsetzung erfordert einen durchdachten Ansatz. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen Ehrgeiz und Praxisnähe finden und sich den Herausforderungen stellen, die mit der Integration fortschrittlicher KI-Systeme in ihre Abläufe verbunden sind.

1. Kodifizieren von Geschäftsprozessen und Wissen

Agentische KI lebt von klar definierten Arbeitsabläufen und fachlicher Kompetenz. Bevor Sie über die Einführung eines solchen Systems nachdenken, sollten Sie Ihre Prozesse – von Kundendienst- und Call-Center-Skripten bis hin zu Eskalationsprotokollen – in einem strukturierten, kodifizierten Format dokumentieren. Dies ermöglicht nicht nur eine effektive Schulung des Contact Centers, sondern sorgt auch für Konsistenz bei den von der KI getroffenen Entscheidungen.

2. IT- und Daten-Infrastruktur organisieren

Eine nahtlose Integration erfordert robuste IT-Systeme. Als Unternehmen müssen Sie die Zugänglichkeit von Daten sicherstellen, APIs optimieren und flexible Architekturen aufbauen, die es agentischen KI-Systemen ermöglichen, ohne Unterbrechungen mit Ihren vorhandenen Tools zu kommunizieren. Das Zentralisieren von Feedback-Loops ist auch für ständiges Lernen und Anpassung entscheidend.

3. Human-in-the-Loop-Mechanismen einführen

Autonomie und Kontrolle müssen in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander stehen. Menschliche Fachleute sollten die Outputs der Agents auf Fairness, Genauigkeit und Contact-Center-Compliance prüfen, vor allem bei kundenorientierten Aufgaben. Diese Kontrollmechanismen sind unerlässlich, um Risiken wie Voreingenommenheit oder falsche Entscheidungen zu mindern und sicherzustellen, dass KI-Agents innerhalb ethischer und gesetzlicher Grenzen arbeiten.

4. Agent-Rollen und Metriken neu bewerten

Während agentische KI Routineaufgaben übernehmen kann, konzentrieren sich die menschlichen Mitarbeitenden auf wichtige Fälle, die mehr Fachwissen und Urteilsvermögen erfordern. Diese Verschiebung bedeutet, dass gängige Customer-Experience-Kennzahlen wie die Anzahl der gelösten Fälle oder die durchschnittliche Bearbeitungszeit nicht mehr ihre tatsächlichen Auswirkungen widerspiegeln. Unternehmen müssen den Erfolg neu definieren, indem sie bewerten, wie gut die Agents komplizierte Probleme bewältigen. Die Metriken sollten die Qualität gegenüber der Quantität in den Vordergrund stellen und ihre Fähigkeit hervorheben, Probleme zu lösen und einen Mehrwert zu liefern, den KI nicht bereitstellen kann.

5. Einführung von Praktiken für das Änderungsmanagement

Die Einführung von agentischer KI kann verständlicherweise Ängste bei den Mitarbeitenden hervorrufen, die befürchten, dass ihre Stellen überflüssig werden könnten. Um diese Bedenken zu zerstreuen, sollten Sie betonen, dass KI als Partner und nicht als Ersatz einzuordnen ist. Erklären Sie, wie KI repetitive Aufgaben übernimmt und dass dies Ihren Mitarbeitenden erlaubt, sich auf verantwortungsvollere Arbeit zu konzentrieren, zu der KI nicht in der Lage ist.

Offene Kommunikation ist entscheidend: Erläutern Sie, wie sich KI ins Gesamtbild einfügt und Chancen für die Entwicklung von Fähigkeiten und Wachstum schafft. Stellen Sie Schulungsprogramme bereit, um Ihre Mitarbeitenden bei der Umstellung zu unterstützen. Achten Sie darauf, Vertrauen aufzubauen und sicherzustellen, dass KI als Chance und nicht als Bedrohung wahrgenommen wird.

Herausforderungen und Risiken

• Verzerrung bei der Entscheidungsfindung

Agentische KI hat das Potenzial, die Customer-Experience vollständig neu zu gestalten. Sie birgt aber auch das Risiko der Verstärkung von versteckten Verzerrungen in Trainingsdaten oder Workflows. Diese Verzerrung kann zu ungerechten Ergebnissen führen – z. B. ungleiche Lösungen für ähnliche Kundenprobleme – und das Vertrauen in einem Bereich untergraben, in dem Fairness und Konsistenz nicht verhandelbar sind.

Um dieses Risiko einzudämmen, sollten Sie Daten kritisch betrachten und sicherstellen, dass sie diverse, ausgeglichene Perspektiven widerspiegeln. Regelmäßige Audits von KI-Entscheidungen sind unerlässlich – nicht nur als Kontrollpunkt, sondern als Übung, um sie im Laufe der Zeit zu verbessern. Die Bekämpfung von Verzerrung ist nicht nur eine technische Aufgabe, sondern auch ein Bekenntnis zu Gerechtigkeit, Verantwortlichkeit und Integrität der Kundenbeziehungen.

• Komplexität bei Vorschriften und Compliance

In regulierten Branchen muss die agentische KI strenge rechtliche und Compliance-Anforderungen erfüllen, um kostspielige Geldstrafen oder Rufschädigung zu vermeiden.

Fehler wie der falsche Umgang mit sensiblen Kundendaten oder die Verletzung von branchenspezifischen Protokollen können das Vertrauen untergraben und zu erheblichen Rückschlägen führen. Um die Compliance zu gewährleisten, müssen Sie klare Maßnahmen einführen, z. B. Prüfpfade und vordefinierte Entscheidungsgrenzen. Sie sollten sich auch mit Rechts- und Regulierungsexperten beraten, um KI-Prozesse mit den geltenden Gesetzen und Standards in Einklang zu bringen. Oder Sie entscheiden sich für einen KI-Partner, der über ein leistungsstarkes Trust Center verfügt.

• Produktivitätseinbußen

Zeitersparnis durch agentische KI führt nicht immer zu greifbaren Ergebnissen, wenn die zusätzlichen Kapazitäten nicht effektiv genutzt werden. Wenn Routineaufgaben von agentischer KI übernommen werden, verbessern sich Metriken wie die durchschnittliche Lösungszeit. Aber die frei werdenden Kapazitäten können zu Leerlauf führen, wenn sie nicht gezielt umgelenkt werden. Mitarbeitende, die nun weniger, aber kompliziertere Fälle bearbeiten, könnten Lücken bei der Konzentration oder Effizienz aufweisen, was zu Produktivitätseinbußen führt.

Um diesem Risiko entgegenzuwirken, sollten Sie neu definieren, wie die Zeit verwendet wird. Legen Sie klare Ziele fest, wie z. B. zusätzliche Zeit für gründliche Fallüberprüfungen, gemeinsame Fehlersuche oder die Erstellung von detaillierten Wissensdatenbanken, um die Lösung künftiger Probleme zu unterstützen.

Warum Sie sich für Sprinklr als Ihren Partner für agentsiche KI für die Customer-Experience entscheiden sollten

Sprinklr bietet einen hybriden Ansatz für agentische KI, der fest kodierte Arbeitsabläufe mit generativen Fähigkeiten kombiniert, um dort flexibel zu sein, wo es am wichtigsten ist. Ob autonome Agents, die komplexe Probleme lösen, oder Copiloten, die menschliche Mitarbeitende unterstützen – Sprinklr bringt Gleichgewicht in Ihre Serviceabläufe.

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