Welche Erfahrungen Ihre Kundinnen und Kunden im Kontakt mit Ihrem Unternehmen machen, ist entscheidend für Ihren Erfolg. Vor allem drei Faktoren sind dabei wichtig:

Icon Stoppuhr

Kurze Antwortzeiten

Ihre Kundinnen und Kunden erwarten eine unmittelbare Reaktion auf ihre Anfragen an den Kundenservice.

Icon Mensch mit Puzzle

Durchgängige Verknüpfungen

Ihre Kundinnen und Kunden möchten ihr Anliegen nicht mehrfach vortragen müssen, wenn sie mit verschiedenen Stellen sprechen.

Icon Sprechblase mit drei kleinen Kreisen

Ausreichende Kanäle

Ihre Kundinnen und Kunden wollen mit Ihrem Kundenservice nahtlos kommunizieren können – über verschiedene Kanäle hinweg.

Durch agentische KI können Sie Ihren Kundinnen und Kunden einen Ansprechpartner zur Verfügung stellen, der rund um die Uhr personalisierte, zutreffende Antworten gibt. Denn hinter ihm steht ein intelligentes digitales System mit vortrainierten Fähigkeiten, das wie ein Mensch agiert: Es hört zu, denkt mit, handelt, reagiert und lernt – die perfekte Ergänzung für Ihr Service-Team.

Sie möchten Ihre Produktionspläne in Echtzeit anpassen, wenn es zu Unterbrechungen in Ihrer Lieferkette kommt? Sie wollen in der Lage sein, effizient und über die Grenzen verschiedener Organisationen hinweg Tausende von Laborergebnissen zu verarbeiten?

In vielen Branchen eröffnen KI-Agenten ganz neue Chancen. Sie ermöglichen den Unternehmen eine zielorientierte Automatisierung und damit die Möglichkeit, flexibler zu werden, schneller zu agieren und gleichzeitig qualitativ bessere Ergebnisse zu liefern.

Damit agentische KI jedoch nachhaltig wirksam werden kann, bedarf es eines stringenten Managements des Mensch-Agenten-Ökosystems.

So gelingt die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten

Im Mensch-Agenten-Ökosystem formuliert die menschliche Nutzerin oder der menschliche Nutzer eine Anweisung in natürlicher Sprache. Der Orchestrator-Agent versteht diesen Auftrag und weist alle daraus resultierenden Aufgaben den entsprechenden Agenten zu. Funktionelle Agenten bearbeiten dabei spezifische Aufgaben wie das Kostenmanagement, während operative Agenten die Überwachung übernehmen. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, arbeiten alle Shareholder zusammen – Menschen ebenso wie Agenten.

Rollenverteilung und Einbindung von KI-Agenten

 

Rollenverteilung und Einbindung von KI-Agenten

Team in einem Besprechungsraum

Rollenzuweisung und Integration in bestehende Abläufe

Aufgaben festlegen und KI-Agenten einbinden
  • Definition klarer Verantwortlichkeiten und Ziele für jeden KI-Agenten
  • Absicherung der reibungslosen Integration in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe und Systeme
  • Überprüfung der Übereinstimmung mit den ethischen und kulturellen Prioritäten Ihres Unternehmens
  • Festlegung der Standards für die Ausbildung Ihrer MitarbeitendenLeistungsüberwachung und -optimierung
KI-Agenten kontinuierlich und messbar verbessern
  • Festlegung der KPIs für die Messung der Effektivität und Effizienz Ihrer Agenten
  • Kontinuierliche Aktualisierung, Schulung oder Verfeinerung Ihrer Agenten zur Anpassung an neue Anforderungen
  • Überwachung des Betriebszustand
  • Belohnung innovativer Kooperationen
Kollaborations- und Interaktionsmanagement

Mensch und KI als Team denken

  • Entwicklung von Protokollen für die Zusammenarbeit zwischen Ihren Agenten und Mitarbeitenden – inkl. der Kommunikationsstandards und Eskalationspfade
  • Förderung einer nahtlosen Teamarbeit zwischen Ihren Agenten und Mitarbeitenden
  • Fokussierung auf User Experience und Adoption
  • Sicherstellen des Human-in-the-Loop-Prinzips (HITL)
Feedback- und Lebenszyklusmanagement

Agentische KI weiterentwickeln und optimieren

  • Konsequentes Nutzen von User-Feedback zur Verfeinerung der UX und Agent-Leistungen
  • Identifizieren des Risikoniveaus und Reduzieren vorhersehbarer Risiken
  • Durchführung regelmäßiger Überprüfungen zur Anpassung an sich ändernde Anforderungen
  • Offene Kommunikation von Updates
Verlässliche und ethisch fundierte Aufsicht

Agentische KI konsequent kontrollieren

  • Verankerung eines verantwortungsvollen Umgangs mit der Technologie
  • Durchführung geeigneter Maßnahmen und regelmäßiger Audits zum Sicherstellen von Zuverlässigkeit, Fairness, Transparenz und der Einhaltung von Governance-Standards
  • Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen für die Rechenschaftspflicht
Governance und kontinuierliche Verbesserung

Governance für agentische KI entwickeln

  • Etablierung KPI-basierter Governance-Prozesse
  • Nutzung von prädiktiven Analysen, Warnmeldungen und proaktiven Überprüfungen zur Optimierung des Ökosystems
  • Entwicklung von Standards für Data Governance, Sicherheit und Architektur
  • Entwicklung von Governance-Rahmenwerken zur Steuerung langfristiger Strategien und Innovationen

 

Frau sitzt im Flugzeug am Fenster und benutzt ihr Handy

Große deutsche Fluggesellschaft verzehnfacht die Zahl ihrer Sessions

Mit dem Ziel, die Conversion Rate durch ein optimales Kundenerlebnis nachhaltig zu verbessern und gleichzeitig ihre Service-Teams zu entlasten, wandte sich eine große deutsche Fluggesellschaft an unsere Expertinnen und Experten.

Mit Hilfe von KI-basierten Chat-Agenten, die rund um die Uhr erreichbar sind, gelang es uns, die Hotline-Anruf bei unserem Kunden signifikant zu senken und gleichzeitig die Anzahl der Sessions um das Zehnfache zu steigern.

Führende deutsche Bank fördert die Skalierbarkeit ihrer Geschäftsprozesse

Um ihre Geschäftsprozesse weiter zu automatisieren und zu skalieren, baute die Bank auf einer etablierten RPA-Lösung auf. Durch die Einführung von KI-Agenten konnte die bestehende Plattform in ein intelligentes System transformiert werden, das nicht nur eine regelbasierte Automatisierung, sondern auch kontextbasierte Entscheidungen ermöglicht.

Wir übernahmen für unseren Kunden die Weiterentwicklung der RPA-Plattform, sorgten für die nahtlose Integration der KI-Agenten in die bestehenden Prozesse und automatisierten die Datenverarbeitung mittels OCR und NLP.

Bank-Gebäude
Teambesprechung

Deutscher Provider von B2B-Internet-Services optimiert die Analyse seiner Risikoberichte

Um das frühzeitige Auswerten von Risikomeldungen und bei Bedarf die Weitergabe an die relevanten Abteilungen ermöglichen zu können, erweiterte das Unternehmen sein RPA-Framework um KI-Agenten. Diese übernehmen nun die Analyse von Risikoberichten.

Wir bauten für unseren Kunden ein großes Sprachmodell auf Basis von LlAMA3 auf und trainierten es im Hinblick auf seine besonderen Anforderungen. Anschließend integrierten wir die KI-Agenten in den bestehenden Prozess der Risikobewertung und bauten KI-Agenten für kontextbasierte Entscheidungen auf.