Agentische KI könnte das vielversprechendste Mittel zur skalierbaren Prozessautomatisierung in der Geschichte sein – zumindest in der Geschichte des Contact Centers. In ihrem Executive Playbook for Agentic AI beschreibt PwC „multimodale GenAI-agentische Frameworks“, die autonomes Denken in eine nahezu unendliche Vielfalt von Contact-Center-Operationen bringen.
Autonomes Denken?
Das bedeutet einen stets verfügbaren, unabhängigen Entscheidungsträger, der in der Lage ist, komplexe Kundenanfragen zu lösen. Oder Workflows zu optimieren, um Effizienz, Produktivität und Umsatzsteigerung zu maximieren – ohne menschliches Eingreifen.
Und die Liste der potenziellen Anwendungsfälle wächst stetig weiter.
Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass das Wachstum der agentischen KI in den letzten Jahren explosionsartig zugenommen hat:
- Deloitte: 50 % der Unternehmen mit GenAI-Technologie werden bis 2027 „agentische KI-Pilotprojekte oder Machbarkeitsstudien“ starten.
- Weltwirtschaftsforum: Agentische KI wird den Finanzsektor transformieren.
- Wall Street Journal: „die nächste Grenze im autonomen Marketing“
Schauen wir uns an, was das für die Contact-Center-Branche bedeuten könnte.
Was ist agentische KI?
Es gibt KI-gestützte Automatisierung – und dann gibt es autonome, KI-gesteuerte Automatisierung. Was agentische KI auszeichnet, ist die Fähigkeit dieser Systeme, eigenständig Entscheidungen zu treffen – mit wenig oder gar keinem direkten menschlichen Eingriff.
Der Customer Service Manager nennt vier Merkmale, die agentische KI definieren:
- Autonomie: Benötigt wenig bis keine direkte menschliche Aufsicht.
- Anpassungsfähigkeit: Kann in dynamischen Umgebungen lernen und sich weiterentwickeln.
- Zielorientierung: Entwickelt Strategien, setzt sich Ziele und erreicht diese.
- Problemlösung: Kann eigenständig „denken“ und Lösungen für Probleme entwickeln.
Deloitte erweitert diese Definitionen. Beispielsweise basiert agentische KI typischerweise auf grossen Sprachmodellen (LLMs) in Kombination mit anderen Algorithmen, je nach ihrem spezifischen Zweck. Nahezu jede Definition von agentischer KI verweist zudem auf Wahrnehmung und Verständnis – die Fähigkeit, Aufgaben und Prozesse im Kontext ihrer Umgebung zu erfassen.
Nicht alle „KI-Agenten“ sind gleich
Es gibt eine Tendenz, verschiedene Formen von KI miteinander zu vermischen, was oft zu Fehlbezeichnungen führt. Einfach gesagt: Echte KI-Agenten sind agentische KI – und nicht nur aufpolierte RAG-Systeme. Ein KI-gestützter Agent kann durch RAG (Retrieval-Augmented Generation) beeindruckende Automatisierungen durchführen, bleibt aber dennoch hinter den formalen Definitionen einer agentischen KI zurück.
Diese Tabelle verdeutlicht die Unterschiede:
Das Geschäftspotenzial von agentischer KI
Suchen Sie ruhig nach dem Begriff „agentische KI“. Schon bald werden Sie auf Begriffe wie „revolutionieren“, „transformieren“ und „grenzenlos“ stossen – und das nicht ohne Grund. Die Daten sprechen für sich:
- Zahlreiche spezialisierte Anwendungsfälle in Kundenservice, Produktion, Vertrieb und Gesundheitswesen
- TuringBots für die Softwareentwicklung mit einem 1- bis 2-jährigen Return-on-Investment-Zeitraum
- 45 % CAGR (jährliche Wachstumsrate) für den agentischen KI-Markt in den nächsten fünf Jahren
- 24 % der Verbraucher fühlen sich bereits wohl im Umgang mit KI-Agenten
- 85 % der Kundenservicemitarbeiter in KI-gestützten Unternehmen sagen, dass es ihnen Zeit spart
- 92 % der KI-gestützten Serviceteams berichten von reduzierten Kosten (Salesforce)
Und dann gibt es natürlich noch die unzähligen potenziellen Anwendungsfälle für agentische KI im Contact Center.
Vielversprechende Einsatzmöglichkeiten für agentische KI im Contact Center
Mit der richtigen Lösung – und unter Berücksichtigung geeigneter Kontrollmechanismen – ermöglicht agentische KI eine kosteneffiziente, hoch skalierbare Automatisierung, die Contact Centern bisher nicht zur Verfügung stand. In einer Zeit, in der Kostendruck und Effizienzsteigerung im Fokus stehen, bieten autonome KI-Lösungen einen vielversprechenden Weg nach vorn.
Hier sind drei konkrete Anwendungsfälle für agentische KI im Contact Center, die wir besonders im Blick haben:
Agententraining & Onboarding
Agentische KI geht über die blosse Optimierung allgemeiner Ineffizienzen im Onboarding hinaus. Sie kann gezielt die spezifischen Herausforderungen in Ihrem individuellen Onboarding-Prozess erkennen und beheben – selbst solche, die bisher übersehen wurden. Zum Beispiel:
- Datenbasierte Analysen zur Identifikation von Kompetenzlücken in verschiedenen Support-Stufen
- Individuell zugeschnittene Lernpfade für einzelne Agenten
- Erstellung und Durchführung realistischer Simulationen, die auf Fähigkeiten, Wissen und den beruflichen Kontext abgestimmt sind
Diese Fähigkeiten sind beispielsweise in Salesforce Agentforce, einer agentischen KI-Lösung, integriert. Mit Agentforce kannst du autonome, co-pilotartige KI-Agenten entwickeln, die selbstständig personalisiertes Verkaufs- und Support-Coaching bieten.
Im Jahr 2024 kündigte KPMG eine bedeutende Investition in Ema an. Die agentischen KI-Chatbots von Ema fördern „Innovation durch autonome, intelligente Unterstützung auf einer vertrauenswürdigen Datenbasis. KI-Agenten haben das Potenzial, Service-Modelle zu transformieren, die Nutzererfahrung zu verbessern und operative Exzellenz zu erreichen.“
Konkret bedeutet das: Diese KI-Agenten können Kundenprobleme eigenständig lösen, aus Interaktionen lernen und menschlichen Agenten die nächste beste Aktion empfehlen – basierend auf der kontinuierlichen Analyse einer Vielzahl von Datenquellen und Verhaltenssignalen. Diese Fähigkeit erstreckt sich auch auf andere agentennahe Anwendungsfälle wie automatische Optimierung der Wissensdatenbank, Effizienzsteigerung in Workflows und der Belegschaft sowie Training.
Autonome KI-Support-Agenten
Mit einer Lösung wie Cisco AI Agent lassen sich autonome KI-Support-Agenten „in Minuten“ massschneidern. Doch wie sieht das in der Praxis für den Kundenservice und Support aus?
Ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen: CX Today beschreibt in seinen 18 Use Cases for Agentic AI in Customer Experience einen autonomen KI-Agenten, der folgende Aufgaben übernehmen kann:
- Proaktive Überwachung von Gesundheitsakten, um personalisierte (und vollständig automatisierte) Termin- und Nachsorge-Erinnerungen zu versenden – basierend auf individuellen Kundendaten
- Überwachung und Verwaltung von Medikationsplänen, inklusive Erinnerungen für Patienten sowie Interaktion mit Apotheken-Datenbanken zur Organisation von Rezeptauffüllungen und Lieferungen
- Analyse von Telemedizin-Sitzungen, um auffällige Symptome frühzeitig zu erkennen und Fälle automatisch an medizinische Fachkräfte zu eskalieren
In unbekannten Territorien ist der richtige Technologiepartner entscheidend
Wir freuen uns zu sehen, dass fast jeder Anbieter von agentischer KI, jede Branchenanalystin und jeder Contact-Center-Experte zur Umsicht bei autonomer KI rät. Denn diese Lösungen sind nicht immun gegen Sicherheitslücken, Datenschutzprobleme oder KI-„Halluzinationen“.
Sollten sie mit Warnhinweisen versehen sein, wie Computerworld es empfiehlt? Wahrscheinlich. Denn wer agentische KI implementiert, setzt grosses Vertrauen in seinen Technologieanbieter. Doch wird der erwartete ROI von einer ebenso grossen Aufmerksamkeit für Genauigkeit, Sicherheit und ethische Standards begleitet?
Genau diese kritischen Fragen stellen wir uns, wenn wir neue Technologien für unsere Contact-Center-Kunden bewerten. Wenn Ihr Unternehmen agentische KI in Betracht zieht, kontaktieren Sie uns noch heute, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Lösung wählen.
