AI Agents: Kundeninteraktionen intelligent automatisieren

Längst haben Chatbots und andere KI-Modelle einen festen Bestandteil im Kundensupport.

Das nächste Level: AI Agenten, die stetig dazulernen und auch komplexe Aufgaben im Alleingang bearbeiten können.

Wir erklären dir, was es mit den smarten Helfern auf sich hat.

Was sind AI Agents?

Ein Kundensupport, der rund um die Uhr verfügbar ist, immer freundlich bleibt und nie müde wird - genau das leisten AI Agents.

Sie analysieren in Sekundenbruchteilen, was deine Kunden brauchen, und setzen alles daran, ihnen genau das zu liefern. Aber damit nicht genug – sie merken sogar, welche Laune Nutzer gerade haben und passen ihren Tonfall entsprechend an.

Alles, damit deine Kunden am Ende eine maßgeschneiderte und optimale Lösung bekommen.

AI Agents sind keine bloßen Frage-Antwort-Maschinen, sondern eigenständige Problemlöser, die in der Lage sind, flexibel zu reagieren und – wenn nötig – auch mit menschlichen Kollegen zusammenzuarbeiten.

Ihr Geheimnis? Fortschrittliche Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen.

Damit verstehen sie nicht nur, was du sagst, sondern auch warum. Und das Beste: Sie wissen genau, wann sie selbst aktiv werden können und wann es sinnvoll ist, externe Tools oder Systeme hinzuzuziehen.

AI Agent versus Chatbot

Herkömmliche Chatbots und AI Agents klingen vielleicht erstmal ähnlich – beide beantworten Fragen und interagieren mit Nutzern.

Doch der Unterschied liegt im Detail:

Herkömmliche Chatbots funktionieren im Grunde wie ein digitalisierter Spickzettel. Sie nutzen Techniken der Konversations-KI, um deine Fragen zu verstehen und geben darauf passende Antworten.

Die klassischen Chatbots sind aber darauf angewiesen, dass du immer wieder neuen Input lieferst. Sie denken nicht voraus, haben kein "Gedächtnis" und keinen Plan B in der Tasche. Wenn sie deine Frage nicht sofort verstehen, können sie nicht eigenständig nach Alternativen suchen oder aus früheren Interaktionen lernen.

AI-Agents hingegen gehen einen Schritt weiter. Sie können nicht nur kurzfristige Aufgaben erledigen, sondern planen auch langfristig, passen sich an und verbessern sich mit der Zeit.

Dazu kommt: AI-Agents können auch komplexe Probleme lösen, indem sie ohne menschliches Eingreifen Unteraufgaben erstellen und verschiedene Pläne in Betracht ziehen.

Eben diese Pläne können von den intelligenten Tools auch selbst korrigiert und bei Bedarf aktualisiert werden.

Agentenbasierte KI-Chatbots bewerten im Gegensatz zu nicht-agentenbasierten Chatbots ihre Tools und nutzen ihre verfügbaren Ressourcen, um Informationslücken zu schließen.

Anwendungsbereiche von KI Agenten

Kundenservice: Mehr Zeit für die wichtigen Gespräche

Wer eine Frage zur Bestellung oder Hilfe bei der Rückerstattung braucht, hängt früher oder später meist in einer Warteschleife fest. Bei AI-Agents ist das anders. Sie übernehmen häufige Anfragen, lösen Probleme im Handumdrehen und sorgen dafür, dass der menschliche Support sich auf komplexere Anliegen konzentrieren kann. So bleibt mehr Zeit, echte Kundenbeziehungen aufzubauen.

IT-Support: Nie wieder Passwort-Chaos

„Passwort vergessen?“ Kein Problem! AI-Agents kümmern sich um solche nervigen Routineaufgaben. Sie können VPN-Zugänge einrichten oder technische Probleme lösen, bevor du überhaupt merkst, dass eines da ist. Außerdem sind sie unschlagbar, wenn es um die Automatisierung wiederkehrender Prozesse geht.

Personalwesen: Der smarte Büroassistent

Von Fragen zu Sozialleistungen über das Onboarding neuer Mitarbeiter bis hin zur Vorauswahl von Bewerbungen – AI-Agents haben den HR-Bereich voll im Griff.

Sie sorgen dafür, dass Personaler weniger Zeit mit administrativen Aufgaben verbringen und sich mehr auf die Menschen hinter den Lebensläufen konzentrieren können.

Vertrieb und Marketing: Mehr Umsatz, weniger Aufwand

Durch die Analyse von Echtzeitdaten wissen AI-Agents genau, was Kunden brauchen – oft schon, bevor sie es selbst wissen.

Sie schlagen neue Produkte oder Upgrades vor, die perfekt auf das individuelle Kaufverhalten abgestimmt sind. So wird nicht nur das Einkaufserlebnis besser, sondern auch die Conversion-Rate.

Gesundheitswesen: Unterstützung rund um die Uhr

Ob es um die Terminplanung, erste Fragen zu Gesundheitsthemen oder die Weiterleitung an die richtige Fachabteilung geht – AI-Agents bringen Struktur in den Gesundheitsalltag.

Sie entlasten Ärzte und Praxispersonal, damit diese sich auf das Wesentliche konzentrieren können: die Patientenversorgung.

Finanzwesen: Sicher und personalisiert

Hier kommen AI-Agents vor allem bei der Betrugserkennung und Investitionsberatung ins Spiel.

Sie analysieren Daten, erkennen ungewöhnliche Muster und schlagen Maßnahmen vor.

Gleichzeitig sorgen sie dafür, dass Kreditanträge schneller und effizienter bearbeitet werden.

Handel und E-Commerce: Dein persönlicher Einkaufsberater

Von der Verfolgung deiner Bestellung über Rücksendeetiketten bis hin zu Produktempfehlungen – AI-Agents machen den Online-Shopping-Prozess nicht nur reibungsloser, sondern auch individueller.

Sie lernen aus deiner Kaufhistorie und sorgen so dafür, dass du immer die besten Angebote bekommst.

Reisen: Smarte Urlaubsplanung

AI-Agents nehmen dir die Planung ab – sie buchen Flüge und Hotels, beantworten Fragen zu Reisezielen und schlagen dir sogar personalisierte Reisepläne vor.

So kannst du dich entspannt zurücklehnen und die Vorfreude genießen.

Telekommunikation: Störungsfrei durch den Alltag

Fällt mal das Netz aus, sind die smarten Agenten sofort zur Stelle.

Sie klären Fragen zu Netzwerkausfällen oder helfen bei der Einrichtung neuer Geräte – und das blitzschnell und unkompliziert.

Unterhaltung: Alles, was du sehen willst

Für Streamingdienste und Co. sind KI Agenten echte Gamechanger.

Sie beantworten Fragen zu verfügbaren Inhalten, empfehlen neue Serien basierend auf deinem Geschmack und sorgen so für ein noch besseres Entertainment-Erlebnis.

Wie funktionieren AI Agents?

Anfrage verstehen

Mit der ersten Anfrage von dir oder einem Kunden beginnt die Arbeit der smarten Helfer: Sie analysieren die Anfrage, erkennen die Absicht dahinter und leiten daraus ab, welche Informationen oder Aktionen der Nutzer braucht.

Das funktioniert dank moderner Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs). Die Tools sind so in der Lage, nicht nur Wörter zu verstehen, sondern auch deren Kontext.

Datenbank oder Dialog?

Je nach Thema gibt es zwei Wege, wie AI-Agents dir weiterhelfen:

1. Wissensdatenbank: Wenn deine Frage allgemeiner Natur ist, durchsucht das Tool blitzschnell die vorhandenen Informationen des Unternehmens und liefert dir eine präzise Antwort.
2. Personalisierter Dialog: Geht es um spezifischere oder komplexere Anliegen, führt der Agent dich durch eine maßgeschneiderte Konversation. Hier passt er seine Antworten individuell an, um dir eine bestmögliche Lösung zu bieten.

Lernen aus Erfahrung

AI-Agents wären nicht halb so clever, wenn sie nicht ständig dazulernen würden.

Sie basieren auf maschinellem Lernen (ML), das bedeutet: Mit jeder neuen Interaktion werden sie ein Stückchen besser. Das Besondere?

Sie sind auf echte Kundenerfahrungen (Customer Experience, CX) trainiert – und das oft auf der Basis von Millionen oder sogar Milliarden solcher Interaktionen.

So können sie Muster erkennen, Probleme voraussehen und immer präzisere Antworten liefern.

Nahtlose Zusammenarbeit mit Menschen

Ein weiterer Clou: AI-Agents arbeiten perfekt mit menschlichen Kundendienst-Mitarbeitern zusammen.

Wenn ein Fall zu komplex wird, übergeben sie nahtlos an einen Menschen, inklusive aller bisherigen Informationen.

So bleibt der Kundenservice nicht nur effizient, sondern auch menschlich und persönlich.

Die Argumentationsparadigmen

Es gibt verschiedene Paradigmen, wie die smarten Helfer aufgebaut werden können - insbesondere wenn es darum geht, mehrstufige Probleme zu lösen.

Zwei der bekanntesten Ansätze sind ReAct und ReWOO. Beide haben ihre eigenen Stärken und eignen sich für unterschiedliche Anwendungsszenarien.

1. ReAct (Reasoning and Action)

Der ReAct-Ansatz kombiniert Denken und Handeln in iterativen Schleifen.

Der Agent wird dazu angeleitet, nach jeder getätigten Aktion oder jeder Antwort eines Werkzeugs kurz innezuhalten, seine Situation neu zu bewerten und zu überlegen, welche Aktion als nächstes sinnvoll ist.

Diese Schleifen – „Denken-Handeln-Beobachten“ – ermöglichen es dem Agenten, schrittweise und systematisch auf eine Lösung hinzuarbeiten.

Ein besonderer Vorteil von ReAct ist, dass der Denkprozess des Tools transparent gemacht wird.

Das bedeutet, es zeigt seine Überlegungen in jeder Phase, was wiederum wertvolle Einblicke in die Entstehung der Antworten gibt.

Diese Methode kann als eine Form des Chain-of-Thought (CoT)-Promptings verstanden werden, bei dem der Fokus auf klar strukturierten Denkprozessen liegt.

2. ReWOO (Reasoning Without Observation)

Im Gegensatz zu ReAct setzt ReWOO weniger auf eine schrittweise Beobachtung und Planung. Stattdessen erstellt der Agent gleich zu Beginn, basierend auf der Eingabe des Nutzers, einen vollständigen Plan.

Das Ziel ist, im Voraus festzulegen, welche Werkzeuge benötigt werden und wie diese eingesetzt werden sollen. Dadurch entfällt die Abhängigkeit von Zwischenresultaten, die bei ReAct den Prozess potenziell verlangsamen könnten.

Der ReWOO-Workflow gliedert sich in drei Hauptmodule:

1. Planungsmodul: Hier entwickelt das Tool basierend auf der Nutzeranfrage einen detaillierten Plan.
2. Datensammlung: In diesem Schritt werden die Werkzeuge ausgeführt und ihre Ergebnisse gesammelt.
3. Antwortformulierung: Der Agent kombiniert seinen ursprünglichen Plan mit den erhaltenen Daten, um eine finale Antwort zu erstellen.

ReWOO ist besonders effizient, da es die Nutzung redundanter Tools minimiert und damit sowohl den Rechenaufwand als auch das Risiko von Fehlern in Zwischenstufen reduziert.

Außerdem bietet es eine bessere Benutzerkontrolle, weil der Nutzer den Plan vor der Ausführung bestätigen kann.

Die verschiedenen AI Agent Typen

Es gibt fünf Haupttypen von KI-Agenten, die sich in ihren Fähigkeiten und Komplexitätsstufen unterscheiden. Welcher Typ zum Einsatz kommt, hängt vor allem davon ab, wie anspruchsvoll die jeweilige Aufgabe ist.

Einfache Reflex-Agenten

Diese Agenten sind die Grundform der KI. Sie reagieren ausschließlich auf Basis ihrer aktuellen Wahrnehmung und folgen starren „Wenn-Dann“-Regeln.

Einfache Reflex-Agenten besitzen weder Gedächtnis noch die Fähigkeit, mit anderen Agenten zu interagieren.

Sie funktionieren nur in vollständig beobachtbaren Umgebungen, in denen sie alle notwendigen Informationen direkt erhalten.

Beispiel: Ein Thermostat, der die Heizung jeden Abend um 20 Uhr einschaltet. Die Regel lautet: „Wenn es 20 Uhr ist, dann Heizung an.“

Modellbasierte Reflex-Agenten

Modellbasierte Reflex-Agenten sind eine Stufe komplexer. Sie kombinieren aktuelle Wahrnehmungen mit gespeicherten Informationen, um ein internes Modell der Welt zu erstellen.

Dieses Modell wird ständig aktualisiert, sodass der Agent auch in teilweise beobachtbaren und dynamischen Umgebungen effektiv arbeiten kann.

Allerdings bleibt er weiterhin durch seine festen Regeln begrenzt.

Beispiel: Ein Saugroboter. Während er reinigt, erkennt er Hindernisse wie Möbel und passt seine Route an. Gleichzeitig merkt er sich bereits gereinigte Bereiche, um nicht doppelt zu arbeiten.

Zielbasierte Agenten

Zielbasierte Agenten gehen über die bloße Reaktion hinaus: Sie verfolgen ein Ziel und planen ihre Handlungen, um dieses Ziel zu erreichen.

Diese Planungsfähigkeit macht sie effektiver als reflexbasierte Agenten, da sie gezielt nach der besten Handlungssequenz suchen, um ihr Ziel zu erreichen.

Beispiel: Ein Navigationssystem, das dir die schnellste Route zu deinem Ziel zeigt. Es prüft verschiedene Routen und wählt diejenige aus, die das Ziel am effizientesten erreicht.

Nutzenbasierte Agenten

Nutzenbasierte Agenten maximieren nicht nur ihre Zielerreichung, sondern optimieren auch den Nutzen oder die „Belohnung“ ihrer Handlungen.

Mithilfe einer Nutzenfunktion bewerten sie verschiedene Szenarien und wählen die Handlungssequenz aus, die den höchsten Nutzen bietet. Kriterien wie Zeit, Kosten oder Effizienz fließen in diese Bewertung ein.

Beispiel: Ein Navigationssystem, das nicht nur die schnellste Route auswählt, sondern auch Faktoren wie Kraftstoffeffizienz, Mautgebühren und Verkehrsstaus berücksichtigt, um die beste Gesamtoption zu bieten.

Lernende Agenten

Lernende Agenten sind die fortschrittlichste Form. Sie kombinieren alle Fähigkeiten der vorherigen Typen und können zusätzlich aus Erfahrungen lernen.

Dadurch verbessern sie ihre Leistung kontinuierlich. Ihr Wissen wächst mit jeder Interaktion, was sie besonders nützlich in unbekannten oder sich verändernden Umgebungen macht. Lernende Agenten bestehen aus vier Hauptkomponenten:

1. Lernen: Sie erweitern ihre Wissensbasis durch Wahrnehmungen aus ihrer Umgebung.
2. Kritiker: Sie erhalten Feedback, ob ihre Aktionen den gewünschten Erfolg bringen.
3. Performance-Modul: Wählt auf Basis des Gelernten die besten Aktionen aus.
4. Problem-Generator: Schlägt neue, potenziell nützliche Handlungsoptionen vor.

Beispiel: Empfehlungssysteme in Onlineshops. Sie analysieren das Nutzerverhalten und schlagen Produkte vor, die mit der Zeit immer besser zu den individuellen Vorlieben passen.

Die Vorteile der KI-Agenten

KI-Agenten bieten zahlreiche Vorteile, die sowohl Unternehmen als auch Endnutzern zugutekommen.

Automatisierung komplexer Aufgaben

KI-Agenten können eigenständig Aufgaben übernehmen, die zuvor menschliche Ressourcen gebunden hätten.

Dank intelligenter Automatisierung sind sie in der Lage, komplexe Workflows effizient abzuwickeln – und das in großem Umfang.

Dadurch lassen sich Ziele schneller, kostengünstiger und skalierbarer erreichen.

Der Vorteil?

Menschen müssen die KI nicht mehr ständig anleiten oder überwachen, was Zeit und Energie spart.

Beispiel: Ein AI Agent im Kundenservice kann nicht nur häufige Fragen beantworten, sondern auch komplexe Prozesse wie Rückerstattungen oder die Bearbeitung von Schadensfällen übernehmen.

Höhere Leistungsfähigkeit durch Zusammenarbeit

Einzelne KI-Agenten leisten bereits viel, aber in sogenannten Multi-Agenten-Systemen entfalten sie ihr volles Potenzial.

Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten hier zusammen, tauschen Informationen aus und unterstützen sich gegenseitig. So entstehen umfassendere Lösungen, weil verschiedene Perspektiven und Datenquellen eingebracht werden.

Vorteil: Dieses „Teamwork“ ermöglicht eine bessere Synthese von Informationen und füllt Lücken, die ein einzelner Agent allein nicht schließen könnte.

Verbesserte Antwortqualität

KI-Agenten liefern hochwertige, personalisierte und präzise Antworten, die weit über das hinausgehen, was traditionelle Systeme bieten.

Sie nutzen dafür ihre Fähigkeit, aus Interaktionen zu lernen, ihre Datenbasis zu aktualisieren und externe Tools zu integrieren.

All diese Prozesse laufen automatisch im Hintergrund ab, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen.

Ergebnis: Für Nutzer bedeutet das eine bessere Erfahrung – sei es in Form hilfreicherer Kundenbetreuung, passgenauer Produktempfehlungen oder präziser Problemlösungen.

Risiken der AI Agenten

Auch wenn KI-Agenten viele Vorteile bieten, gehen mit ihrer Nutzung auch bestimmte Risiken einher.

Abhängigkeiten in Multi-Agenten-Systemen

Für besonders komplexe Aufgaben arbeiten oft mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammen. Dieses Multi-Agenten-Framework birgt jedoch das Risiko von Fehlfunktionen.

Da alle Agenten auf denselben zugrundeliegenden Modellen basieren, können Schwächen eines Modells zu systemweiten Ausfällen führen.

Zudem erhöht sich die Anfälligkeit für gezielte Angriffe, die Schwachstellen im System ausnutzen könnten.

Lösung: Eine sorgfältige Datenverwaltung sowie umfangreiche Trainings- und Testprozesse sind entscheidend, um solche Risiken zu minimieren.

Endlose Feedback-Schleifen

Ein weiteres Risiko besteht in unendlichen Schleifen, wenn Agenten wiederholt dieselben Werkzeuge aufrufen.

Das passiert vor allem, wenn sie nicht in der Lage sind, einen klaren Plan zu erstellen oder ihre Ergebnisse kritisch zu reflektieren.

In solchen Fällen kann es zu unnötigen Wiederholungen kommen, die Zeit und Rechenleistung verschwenden.

Mögliche Lösung: Ein gewisses Maß an menschlicher Überwachung in Echtzeit kann helfen, solche Schleifen zu erkennen und zu unterbrechen.

Hohe Rechenanforderungen

Das Entwickeln und Trainieren leistungsstarker KI-Agenten ist äußerst ressourcenintensiv.

Die benötigten Rechenkapazitäten und die damit verbundenen Kosten sind erheblich, vor allem bei der Erstellung maßgeschneiderter Modelle.

Je nach Komplexität der Aufgabe kann es zudem mehrere Tage dauern, bis der Agent ein Problem vollständig gelöst hat.

Auswirkungen: Unternehmen müssen die Kosten-Nutzen-Balance sorgfältig abwägen und sicherstellen, dass der Einsatz von KI-Agenten die gewünschten Effizienzgewinne tatsächlich bringt.

Wie bekommst du einen AI Agent?

Wenn du jetzt überlegst, wie dein Unternehmen einen AI Agent einsetzen kann, gibt es grundsätzlich zwei Wege: einen Anbieter nutzen oder selbst programmieren. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, je nachdem, was deine Ziele, Ressourcen und technischen Fähigkeiten sind.

Fertige Lösungen von Anbietern nutzen

Viele Unternehmen bieten mittlerweile vorgefertigte KI-Agenten an, die direkt in bestehende Systeme integriert werden können. Diese Lösungen sind vor allem dann besonders spannend, wenn du schnell starten möchtest und keine umfangreichen technischen Ressourcen im Haus hast.

Bekannte Anbieter:

• Zendesk: Spezialisierte KI-Agenten für den Kundenservice, die sich nahtlos in CRM-Systeme einfügen lassen.
• IBM Watson: Bietet flexible KI-Lösungen, die in verschiedenen Branchen von Healthcare bis E-Commerce einsetzbar sind.
• Google Dialogflow: Ideal für die Entwicklung von Chatbots und KI-Agenten, die natürliche Sprache verstehen und verarbeiten können.
• Microsoft Azure AI: Eine Plattform mit umfangreichen Tools, um KI-Agenten mit geringem Programmieraufwand zu erstellen.

Vorteile fertiger Lösungen:

• Schnelle Implementierung: Du kannst sofort loslegen.
• Technischer Support: Anbieter kümmern sich um Wartung, Updates und Sicherheitsaspekte.
• Flexibilität: Viele Plattformen bieten maßgeschneiderte Anpassungen an.

Nachteile:

• Weniger Kontrolle: Du bist auf die Funktionalitäten des Anbieters angewiesen.
• Laufende Kosten: Lizenzgebühren oder Abonnements können sich summieren.

Einen eigenen AI Agent programmieren

Wenn dein Unternehmen über ein starkes technisches Team verfügt, kannst du auch einen maßgeschneiderten KI-Agenten von Grund auf selbst entwickeln. Dieser Ansatz bietet maximale Kontrolle und Anpassbarkeit.

Wie funktioniert das?

Du benötigst KI-Entwicklungstools und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder OpenAI’s APIs.

Mit Hilfe von Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) kannst du deinen Agenten so trainieren, dass er genau auf die Bedürfnisse deines Unternehmens zugeschnitten ist.

LangChain oder ähnliche Entwicklungsumgebungen sind ideal, um Multi-Agenten-Systeme zu erstellen und zu koordinieren.

Vorteile der Eigenentwicklung:

• Volle Kontrolle: Du bestimmst, welche Funktionen der Agent haben soll.
• Unbegrenzte Anpassungsmöglichkeiten: Perfekt für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen.
• Keine Abhängigkeit: Du bist unabhängig von externen Anbietern und Lizenzmodellen.

Nachteile:

• Hoher Aufwand: Entwicklung und Wartung sind zeitintensiv.
• Kosten: Du brauchst ein erfahrenes Team und die nötige Rechenkapazität.
• Längere Implementierungszeit: Es dauert oft Monate, bis der Agent einsatzbereit ist.

Fazit: Mit KI Agenten den Kundensupport verbessern

Generative KI, die autonom deinen Kundenservice verbessert - solche Tools zu implementieren kann dir nachhaltige Vorteile verschaffen. Gleichzeitig geht das Bereitsteller solcher KI-Modelle mit erheblichen Kosten und auch einem gewissen Zeitaufwand einher.

Hier lohnt es sich, genau hinzuschauen: Ist der Nutzen generativer KI für dein Unternehmen tatsächlich so groß wie erhofft? Wenn ja, können KI-gestützte Agents einen echten Wettbewerbsvorteil mit sich bringen.

Bei kleineren Unternehmen mit weniger komplexem Kundensupport können hingegen auch simplere Bots und KI-Modelle einen sinnvollen Kompromiss darstellen.

Nutzt du bereits einen AI Agent? Schreib uns in die Kommentare!

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