Gedanken eines Experten
"Wir haben das Wesen der Entwicklung und Nutzung von KI-Agenten bereits in einem unserer vorherigen Blogbeiträge untersucht. In diesem Artikel (KI-Avatare: Ihre persönlichen KI-basierten Assistenten) werden wir jedoch spezifischer sein und den Bereich der KI-Kundenservice-Agenten behandeln.
Wir werden unser Wissen über KI-Agenten auffrischen, die Aussichten und den Wert ihrer Nutzung im Kundenservice sehen und einige Empfehlungen geben, wie KI-Agenten nützlich gemacht werden können."
Yuri Svirid, PhD. — CEO Silk Data
Markt- und Brancheneinblicke
Laut den umfangreichen Berichten der Agenturen Markets and Markets und Precedence Research wird die Marktgröße für KI-Agenten im Jahr 2025 auf 7,88 Milliarden USD geschätzt, mit einer erwarteten jährlichen Wachstumsrate von 46 %. Das bedeutet, dass allein die Marktgröße bis 2030 die Marke von 52 Milliarden USD überschreiten wird.
Quelle: https://www.precedenceresearch.com/ai-agents-market
Die zusätzlichen Daten, die die Branche prägen, sind die folgenden:
Das Segment Produktivität und persönliche Assistenz führt den Markt an und hält den größten CAGR von 29,5 %.
Nach Endverbrauch dominiert das Segment der Unternehmen den Markt mit einem Anteil von 67 %.
Die wichtigsten Anwendungsfälle von KI-Agenten im Geschäft sind die Automatisierung von Finanzberichten, IT-Support, HR-Onboarding und Kundenservice-Operationen.
Die oben genannten Statistiken bedeuten, dass Unternehmen nach neuen Wegen suchen, KI zu nutzen, und eine der wichtigsten Richtungen ist der Einsatz fortschrittlicher KI-Tools zur Optimierung interner Abläufe.
Der Kundenservice sticht in diesem Bereich hervor, da das primäre Ziel darin liegt, die KI-Fähigkeiten zur Lösung zahlreicher Kundensupport-Probleme zu nutzen und die Arbeitsbelastung der menschlichen Spezialisten zu reduzieren.
Wie wird KI für den Kundenservice eingesetzt?
Bei der Betrachtung der Frage des KI-Einsatzes im Kundenservice gelangen wir zu den KI-Kundenservice-Agenten. Sie sind das neue Schlagwort in der KI-Implementierung für Geschäftsabläufe, daher ist es entscheidend, ihr Wesen und ihre Stärken zu verstehen.
Was ist ein KI-Kundenservice-Agent?
Ein KI-Kundenservice-Agent ist ein digitales Tool, das darauf ausgerichtet ist, Kundenservice- und Support-Operationen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchzuführen.
Der Umfang der Aufgaben, die diese Tools ausführen können, hängt von der Komplexität des Agenten selbst ab. Er reicht von primitiven 'Frage-Antwort'-Operationen bis hin zu anspruchsvollem Multi-Channel-Monitoring und Nutzerinteraktion.
KI-Support-Agenten sind typischerweise in größere Unternehmenssysteme integriert, wie CRMs (Customer Relationship Management) oder RMSs (Retail Management Systems).
Wie funktionieren KI-Kundenservice-Agenten?
Der Hauptunterschied zwischen KI-Support-Agenten und standardmäßigen Kundensupport-Chatbots besteht darin, dass die Agenten nicht nach vordefinierten Skripten arbeiten.
Traditionell sind KI-Chatbots darauf ausgelegt, standardisierte Vorlagenantworten auf bestimmte Fragen zu geben oder Nachrichtenzeilen als Antwort auf bestimmte Ereignisse zu präsentieren. Sie können nicht über diese Skripte hinausgehen.
Im Gegensatz dazu sind KI-Agenten weitaus fortschrittlichere Tools, und ihre Fähigkeiten basieren auf einer bestimmten Reihe von Technologien.
- Natural Language Processing (NLP). Die NLP-Technologie ist verantwortlich für die Fähigkeit des KI-Agenten, die menschliche Sprache zu verstehen. Wenn die KI die Nachricht des Kunden erhält, zerlegt sie den Satz, identifiziert die Absicht und die Schlüsselentitäten der Nachricht. Dies geschieht dank der Funktion der semantischen Textanalyse, mit der das NLP-basierte Tool bestimmte Muster zwischen Textteilen identifizieren kann. Dies ist entscheidend, weil Kunden dieselbe Anfrage auf unzählige Arten formulieren können, und die Maschine sollte sie alle verstehen, indem sie sie mit einem einzigen Thema verbindet.
- Machine Learning (ML). Die Technologie, die die Fähigkeit des Agenten definiert, aus Daten zu lernen und seine eigene Leistung zu verbessern, ohne explizit neu programmiert zu werden. Einige Tech-Support-Agenten können ihre eigenen Antworten und ganze Konversationen analysieren, bestimmte Muster identifizieren und die Effizienz ihrer Antworten sehen. Dadurch lernen sie mit der Zeit die effektivsten Gesprächslinien und die genauesten Lösungen.
- Large Language Models (LLMs) API-Integration. Hierbei geht es mehr um die Art und Weise, wie Sie sowohl NLP als auch ML in Ihrem Tool nutzen können. Eine Option ist die Implementierung des Kundensupport-Agenten mit einer API eines beliebten fortschrittlichen LLM (zum Beispiel ChatGPT). Diese Modelle fördern fortschrittliche Fähigkeiten der menschenähnlichen Texterzeugung und sind darauf ausgelegt, ständig aus früheren Konversationen und externen Ressourcen zu lernen, sodass Sie das höchste Maß an Effizienz und Echtheit ermöglichen.
Die folgende Tabelle bietet zusätzliche Informationen darüber, wie sich KI-Agenten von Standard-Chatbots unterscheiden:
| Vergleichsmerkmal | Traditionelle Chatbots | KI-Agenten |
|---|---|---|
| Kerntechnologie | Vordefinierte Regeln und Entscheidungsbäume. | NLP, ML, LLM-API |
| Konversationsfähigkeiten | Skriptbasiert. Führt Benutzer einen bestimmten Pfad entlang. | Dynamisch und kontextbezogen. Behält den Kontext während einer Konversation bei und ermöglicht einen natürlichen Dialog. |
| Funktionale Flexibilität | Unflexibel. Kann Fragen oder Befehle außerhalb der programmierten Regeln nicht verarbeiten. | Sehr flexibel. Kann unterschiedliche Formulierungen verstehen, aus Interaktionen lernen und unerwartete Anfragen bearbeiten. |
| Entwicklungs- und Implementierungskosten | Geringere Anfangskosten und Komplexität. | Höhere Kosten aufgrund großer Datenmengen, Trainings und des Aufbaus einer anspruchsvollen Infrastruktur. |
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Sind KI-Kundenservice-Agenten nützlich?
Natürlich, und das Verständnis dieser Nützlichkeit erfordert einen Blick auf ihre entscheidenden Vorteile und einige Beispiele ihrer erfolgreichen Implementierung.
Vorteile von KI im Kundenservice
24/7-Verfügbarkeit
Einer der Hauptvorteile, die Unternehmen in KI-Agenten suchen, ist, dass sie rund um die Uhr arbeiten können.
Sie können Ihren KI-Agenten für permanente Überwachung und Lösung von Kundenanfragen einrichten. Erstens verbessert dies den Ruf und die Glaubwürdigkeit Ihres Unternehmens, da Benutzer überall und zu jeder Zeit Hilfe erhalten können. Zweitens verringern Sie auch die Arbeitsbelastung Ihrer Support-Spezialisten, da diese nur eingreifen müssen, wenn der Agent das Problem nicht lösen kann oder nach der ersten Phase der Kundenanfrage.
Erhöhte Leistung und Omnichannel-Support
Ein weiterer Vorteil liegt in der Fähigkeit von KI-Agenten, große Mengen von Anfragen von verschiedenen Kanälen gleichzeitig zu verarbeiten.
Angenommen, Sie haben Kundenkanäle auf Ihrer Website, eine Unternehmens- oder Abteilungs-E-Mail und 2-3 Social-Media-Kanäle. Die Standardpraxis würde die Arbeit von 3-5 Kundensupport-Spezialisten erfordern, oder, in einem anderen Fall, wären ein oder zwei Mitarbeiter überlastet.
Ein KI-Agent ermöglicht es, diese Herausforderung leicht zu meistern. Ein einziges Tool kann für die Überwachung und Verarbeitung von Anfragen aus all diesen Kanälen eingerichtet werden, ohne negative Auswirkungen auf Geschwindigkeit und Qualität der Support-Operationen.
Gleichzeitig können sich die Spezialisten auf ihre anderen Aufgaben konzentrieren. Dies ist besonders entscheidend in Fällen, in denen die Kundenanfrage das Eingreifen von technischen oder Manager-Spezialisten mit einem anderen Verantwortungsbereich erfordert.
Reduzierte Betriebskosten
Solches implizites Multitasking ist eine der Schlüsseleigenschaften, die es ermöglichen, die Kundensupport-Betriebsausgaben ausreichend zu reduzieren, und das ist es, was die meisten Unternehmen bei der KI-Implementierung suchen.
Laut McKinsey-Forschung geben mehr als die Hälfte der internationalen Führungskräfte an, dass sie möchten, dass ihre Unternehmen zu den ersten gehören, die KI in jedem Aspekt ihres Geschäfts einsetzen. Dieser Wunsch lässt sich durch die Einnahmen erklären, die sie von ihren KI-Implementierungen erwarten. Etwa 31 % der internationalen C-Level-Führungskräfte sagen, dass sie erwarten, dass KI bis 2028 zu einem Umsatzanstieg von mehr als 10 Prozent führen wird.
Dies kann nicht nur durch eine Ausweitung der Aktivitäten, sondern auch durch Kostensenkungen erreicht werden, und KI-Agenten im Kundensupport sind eine der Methoden. Es ist nicht notwendig, ein paar Junior-Support-Spezialisten einzustellen, um alltägliche Aufgaben auf niedriger Ebene zu lösen (zum Beispiel die Beantwortung sich wiederholender Fragen).
Ein KI-Agent kann sie mit fast unveränderter Genauigkeit und Geschwindigkeit lösen, 24/7 und ohne obligatorische Zahlungen (außer Abonnement- oder Wartungsgebühren).
Was sind die prominentesten Anwendungsfälle von KI-Kundenservice-Agenten?
Es gibt bereits Tausende von Unternehmen weltweit, die KI-Agenten in ihren Kundenservice implementiert haben, aber wir werden nur einige Beispiele präsentieren.
- Toyotas 'E-Care'-KI-Agent. Toyota wollte seinen Kunden helfen, die Lebensdauer ihrer Autos zu verlängern und die Arbeitsbelastung interner Kundenservice-Teams zu reduzieren, daher entwickelten sie 'E-Care'. Es handelt sich um einen KI-Agenten, der direkt mit der Bordelektronik eines Autos verbunden ist. Der Agent kontaktiert Kunden proaktiv, um sie über Reparatur- oder Serviceanforderungen zu informieren. Dadurch werden die Kundenservice-Teams des Unternehmens von einem großen Prozentsatz der Serviceanrufe entlastet. Darüber hinaus hat der KI-Agent dazu beigetragen, dass sich Kunden mehr wertgeschätzt fühlen und die Belastung durch manuelle Servicebuchungen reduziert wurde.
- KI-Agent für Bosch. In Anerkennung des Potenzials von KI-Agenten zur Rationalisierung alltäglicher Aufgaben und zur Verbesserung der Effizienz ihrer Mitarbeiter schuf Bosch eine Chatbot-Suite. Der Agent unterstützt über 90 verschiedene Anwendungsfälle innerhalb der Organisation. Einer der herausragendsten davon ist Bosch Power Tool für Contact Center, das es ermöglicht, Gespräche mitzuhören, Stimmungen zu analysieren, menschlichen Spezialisten die nächste beste Aktion vorzuschlagen und einen automatisierten Abschluss bereitzustellen.
- Lippert. Ein globaler Hersteller, der kritische Komponenten für RV-, Marine- und Automobilmarken liefert, benötigte ein vereinheitlichtes System für die Unternehmensdatenspeicherung, den Kundensupport und das Mitarbeiter-Onboarding. Bis Ende 2025 erwartet das Unternehmen, 2,1 Millionen USD einzusparen, mehr als 105.000 Stunden zurückzugewinnen und eine Kapazität zu generieren, die 51 Vollzeitmitarbeitern entspricht.
Was sind die Best Practices für den Einsatz von KI-Support-Agenten?
Obwohl die Implementierungsbesonderheiten von den Bedürfnissen jedes Unternehmens abhängen, gibt es einige universelle Praktiken, die befolgt werden sollten, um maximale Effizienz zu gewährleisten.
Teil des Kundenservice-Systems sein
Es gibt bemerkenswerte Worte, die Anfang 2025 von Oana Cheta, einer Partnerin in McKinsey's Chicagoer Büro, die generative KI und agentische KI im Servicebetrieb in Nordamerika leitet, gesagt wurden.
'Es geht nicht mehr darum, Aufgaben zu automatisieren. Es geht darum, neu zu gestalten, wie Arbeit erledigt wird. Dies ist kein Effizienzspiel, sondern vielmehr ein Transformationsspiel. Daher reicht es nicht aus, KI allein oder generative KI allein einzusetzen. Unternehmen müssen ihre Prozesse neu gestalten, um KI in den Kern ihrer Operationen zu integrieren.'
Das Schlüsselmerkmal ist, dass ein KI-Agent ein nahtloser Bestandteil des internen Management- und Support-Ökosystems sein muss. Er sollte in das CRM, RMS, die Wissensdatenbank und das Ticketing-System des Unternehmens integriert sein, um genaue Informationen abzurufen und bereitzustellen, Status-Updates für die dedizierten Teams zu geben und komplexe Probleme automatisch an menschliche Agenten eskalieren. Dies gewährleistet eine einheitliche Customer Journey, bei der die KI Routineanfragen bearbeitet und Mitarbeiter für hochwertige Interaktionen freisetzt, wodurch ein effizientes hybrides Support-Modell entsteht.
Permanente Überwachung
Trotz der Tatsache, dass sie zu den fortschrittlichsten KI-Tools gehören, benötigen Agenten kontinuierliche menschliche Aufsicht, insbesondere bei Aufgaben, die Interaktion mit Menschen erfordern. Sowohl technische als auch Support-Teams müssen regelmäßig Konversationen überwachen, Leistungsmetriken analysieren und Kundenerfeedback nutzen, um Fehler oder Wissenslücken zu identifizieren.
Mit anderen Worten, jedes KI-System benötigt fortlaufendes Training und Verfeinerung basierend auf realer Nutzung, um sicherzustellen, dass seine Antworten genau, hilfreich und mit der Markenstimme und -richtlinien abgestimmt bleiben.
Helfer, keine Mitarbeiter
Heutzutage ist es entscheidend, KI als hilfreichen Assistenten zu positionieren, aber nicht als vollständigen Ersatz für menschliche Empathie und Urteilsvermögen. Sie sollten ihre Grenzen klar verstehen. Ihre Kernfunktion ist es, sofortige Antworten auf häufige Fragen zu geben, Informationen zu sammeln und menschliche Spezialisten zu unterstützen. Sie sind jedoch nicht so gut darin, sensible Beschwerden oder komplexe emotionale Probleme zu behandeln.
'Wenn Sie nicht 100 % Ihrer Arbeit an KI delegieren, bauen Sie Vertrauen auf und setzen korrekte Kundenerwartungen. Sie stellen sicher, dass die KI implementiert wird, ohne Benutzer zu frustrieren. Dies ist die zentrale Idee, die rote Linie, die durch den aktuellen Stand der KI-Entwicklung und ihren Implementierungsansatz verläuft.'
Abschließende Worte
Die Integration von KI-Kundenservice-Agenten ist ein grundlegender Wandel im Ansatz von Unternehmen zum Kundensupport. Heute geht es um mehr als primitive regelbasierte Chatbots. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien bieten diese Systeme 24/7-Verfügbarkeit, Omnichannel-Support und erhebliche operative Effizienz.
Ihre wahre Stärke entfaltet sich jedoch, wenn sie ordnungsgemäß implementiert werden – als integrierte Komponenten des gesamten Kundenservice-Ökosystems. Das bedeutet, dass der Schlüssel zum Erfolg nicht nur in den richtigen Einstellungen liegt, sondern in permanenter menschlicher Überwachung, realistischen Erwartungen und in der Positionierung von KI als Verbesserung und nicht als Ersatz.
Was alle Unternehmen heutzutage beachten sollten, wenn KI so attraktiv und vielversprechend erscheint, ist, dass es nicht darum geht, zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz zu wählen. Echte strategische Planung liegt darin, zu beherrschen, wie sie zusammenarbeiten können, um außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu liefern.
Und wenn Sie dies nicht alleine durchführen können, wenden Sie sich an Fachleute wie Silk Data, die viele Jahre damit verbracht haben, die effizientesten Wege zur Implementierung von KI in Geschäftsabläufe zu finden.
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Häufig gestellte Fragen
Grundlegende Chatbots sind entwickelt, um vorgefertigten Skripten zu folgen, und sie können kaum Gesprächslinien bieten, die über diese Skripte hinausgehen. Gleichzeitig verwenden KI-Agenten fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing und Machine Learning. Dadurch können sie nicht nur menschlichen Text wahrnehmen, sondern auch die Absicht hinter einer Kundenfrage verstehen, aus Interaktionen lernen und dynamische, menschenähnliche Antworten generieren.
Nein, und das sollte es auch nicht. Die effektivste Strategie ist, KI als Helfer einzusetzen. Sie überzeugt bei der Bearbeitung routinemäßiger, sich wiederholender Anfragen rund um die Uhr, entlastet Ihre menschlichen Agenten und ermöglicht es ihnen, komplexe Probleme zu lösen (zum Beispiel sensible Beschwerden) oder die Empathie und das strategische Denken bereitzustellen, die KI noch immer fehlen.
Fortschrittliche KI-Agenten sind typischerweise mit der Wissensdatenbank, dem CRM und anderen Systemen des Unternehmens integriert. Dies ermöglicht es ihnen, genaue, aktuelle Informationen abzurufen. Darüber hinaus helfen kontinuierliche menschliche Überwachung und Training auf Basis vergangener Interaktionen (basierend auf ML-Technologie) der Maschine, ihre Genauigkeit zu verfeinern und ihre Antworten mit der Unternehmenspolitik abzustimmen.
Unsere Lösungen
Wir arbeiten in verschiedenen Bereichen und bieten eine Vielzahl von IT- und KI-Dienstleistungen an. Darüber hinaus sind wir in der Lage, Ihnen bei jeder Aufgabe Produkte unterschiedlicher Komplexität und Ausarbeitung zu liefern, einschließlich Proof of Concept, Minimum Viable Product oder vollständiger Produktentwicklung.
