KI-Agenten im Kundenservice im Vergleich

KI-Agenten, die von Large Language Models (LLMs) angetrieben werden, können Kundenanfragen in natürlicher Sprache beantworten, Kontext interpretieren und menschenähnliche Antworten generieren. Diese Agenten können große Informationsmengen aus Quellen wie Wissensdatenbanken verarbeiten und synthetisieren.

Wir haben vier KI-Agenten für den Kundenservice zusammengestellt: Tidio Lyro, Microsoft Azure KI Chatbot, IBM Watsonx Assistant und Intercom Fin. Nachfolgend finden Sie unsere Ergebnisse sowie eine umfassendere Liste empfehlenswerter Tools.

Wir haben diese vier Agenten verglichen, indem wir einen Benchmark auf Grundlage des Kundenservice-Agenten eines fiktiven Unternehmens erstellt haben. Siehe die Methodik.

Basierend auf den wichtigsten Ergebnissen unseres Benchmarks empfehlen wir Ihnen Folgendes:

Unsere Top-Empfehlungen

Wenn Datensicherheit Priorität hat, wählen Sie Tidio. Als ohne Anmeldekontext nach der Rückerstattung eines bestimmten Kunden gefragt wurde, verwies Tidio den Nutzer auf sein Konto, statt persönliche Daten im Chat zu lesen. Keines der anderen Tools tat dies standardmäßig.

Azure eignet sich gut für öffentlich zugängliche Daten. Out of the box beantwortete Azure Fragen präzise, gab aber kundenspezifische Informationen an jeden weiter, der danach fragte – ohne Authentifizierung. Es kann abgesichert werden, aber das erfordert erhebliche Entwicklungsarbeit. Wenn Sie auf nicht sensiblen Inhalten aufbauen (öffentliche FAQs, Produktdokumentationen), ist es eine solide Basis.

Führende Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Microsoft Azure KI Chatbot

Das Chatbot-Angebot von Azure ist ein Baukasten und kein fertiges Produkt. Teams können alles bauen, von einem einfachen FAQ-Responder bis hin zu einem multimodalen Assistenten mit Spracherkennung, Bildverarbeitung und Retrieval-Augmented Generation. Der Großteil dieser Entwicklung liegt beim Team.

Der Entwicklungspfad hat sich geändert. Microsoft beschreibt jetzt das Microsoft 365 Agents SDK als Weiterentwicklung des Azure Bot Framework SDK und weist Teams mit bestehenden Bot Framework-Bots an, zu migrieren. Daraus ergeben sich zwei Konsequenzen. LUIS und QnA Maker sind eingestellt, daher muss jedes Design, das darauf angewiesen ist, durch retrievalbasierte Ansätze ersetzt werden. Das Agents SDK stellt außerdem den Support für Composer, Adaptive Dialogs und Adaptive Expressions ein, sodass zugehörige Assets entfernt statt portiert werden. Teams, die eine fertige Plattform anstelle eines SDK wünschen, werden an Microsoft Copilot Studio verwiesen.

Praktische Auswirkung auf die Evaluierung: Eine Shortlist, die auf Bot Framework SDK-Kenntnissen basiert, misst einen Legacy-Pfad. Der aktuelle Vergleich liegt zwischen Copilot Studio für Low-Code-Arbeiten und dem Agents SDK für individuelle Builds.

Preisgestaltung: Keine Lizenz pro Nutzer. Die Kosten entstehen über Bot Service-Traffic, Model-Tokens und Suchanfragen. Die verbrauchsabhängige Abrechnung kann bei großem Volumen günstiger sein. Sie kann aber auch in die Höhe schnellen, wenn die Token-Nutzung steigt. Budget-Benachrichtigungen gehören daher auf die Setup-Checkliste.

Kanalabdeckung bleibt der stärkste Grund, sich für Azure zu entscheiden. Ein einziges Deployment erreicht Teams, Slack, Web, Mobile und Facebook Messenger. Die SharePoint-Integration ermöglicht es dem Agenten, aus internen Dokumenten zu antworten.

Datenhandhabung: Die Basiskonfiguration verhindert nicht, dass Kundendaten in Chat-Antworten erscheinen. Im Benchmark gab Azure Rückerstattungsdetails und Bestellinformationen an einen Nutzer weiter, der nicht angemeldet war. Deployments mit sensiblen Daten benötigen vor dem Launch explizite Zugriffskontrollen.

IBM Watsonx Assistant

Watsonx Assistant wurde für große Organisationen entwickelt, die bereits Contact-Center-Infrastruktur betreiben und eine KI-Schicht benötigen, die diese Systeme verbindet, statt sie zu ersetzen. Die Logik für die Übergabe an einen Menschen ist ausgereifter als bei den meisten Wettbewerbern: Wenn der Agent ein Problem nicht lösen kann, übergibt er an einen Live-Mitarbeiter, ohne den Kunden zu bitten, das Problem zu wiederholen.

Änderung in der Produktlinie: IBM hat Watsonx Assistant in Watsonx Orchestrate integriert. IBM veröffentlicht einen Migrationsleitfaden, der beschreibt, wie Actions, Dialog und Integrationen übertragen werden. Die eigene Website von IBM präsentiert Assistant inzwischen als Funktion innerhalb von Orchestrate und nicht mehr als eigenständiges Produkt und empfiehlt, neue Implementierungen in Orchestrate zu starten. Watsonx Orchestrate erreichte im Mai 2026 die allgemeine Verfügbarkeit.

Was das für Käufer bedeutet: Bestehende Watsonx Assistant-Implementierungen laufen weiter. Teams, die neu starten, evaluieren Orchestrate, das über Chat hinaus auf Multi-Agenten-Workflow-Automatisierung ausgeweitet ist. Das erweitert den Umfang des Kaufs und der Implementierung.¹

Bekannte Einschränkungen aus Nutzerberichten: Antwortzeiten von 15–20 Sekunden ohne Echtzeit-Streaming und wiederholte Formulierungen in Multi-Turn-Gesprächen. Beides verhindert keine internen oder volumenarmen Deployments. Beides ist jedoch in stark frequentierten Verbraucherkontexten relevant.

Intercoms Fin

Fin bearbeitet den Long Tail wiederkehrender, richtlinienbasierter Supportanfragen. Es zieht Antworten aus mehreren Quellen gleichzeitig und passt den Ton an die Hausstimme eines Teams an, statt auf ein allgemeines Register zurückzugreifen. Standard-Deployments erfordern keine technischen Kenntnisse. Benutzerdefinierte Aktionen, die eine Verbindung zu externen Systemen herstellen, sind optionale Add-ons.

Eigentümerwechsel: Intercom benannte sich im Mai 2026 in Fin um und übernahm damit den Namen seines KI-Agenten. Am 15. Juni 2026 unterzeichnete Salesforce eine definitive Vereinbarung zur Übernahme von Fin für etwa $3,6 Milliarden. Die Vereinbarung ist unterzeichnet, aber noch nicht abgeschlossen. Salesforce erwartet, dass die Transaktion im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2027 abgeschlossen wird, vorbehaltlich der behördlichen Genehmigung. Salesforce hat erklärt, dass Fin in die Agentforce-Plattform integriert wird.

Was das für Käufer bedeutet: Bis zum Abschluss der Transaktion operiert Fin als eigenständiges Produkt, und die Preisgestaltung hat sich nicht geändert. Teams, die mehrjährige Verträge abschließen, sollten berücksichtigen, dass es zu Änderungen bei der Bündelung kommt, sobald Fin in Agentforce integriert ist.

Modell: Fin läuft auf Apex, einem Model, das für den Kundensupport entwickelt wurde. Salesforce gibt an, dass der Agent rund 76 % der eingehenden Supportanfragen löst, ohne dass ein Mensch eingreift. Dieser Wert ist herstellerangabenbasiert und spiegelt Fins eigenen Kundenstamm wider, nicht eine unabhängige Messung.

Preisgestaltung: Fin rechnet pro Ergebnis mit $0,99 ab. Ein abrechenbares Ergebnis umfasst eine Lösung, eine Verfahrensübergabe oder eine Disqualifizierung. Die Lead-Qualifizierung wird mit $9,99 höher abgerechnet. Ein Basisplan von etwa $49 pro Monat umfasst 50 Ergebnisse. Sitzplatzgebühren fallen bei Intercom-Tarifen separat an. Die Kostenkurve steigt, je mehr Volumen der Agent bewältigt, was der Richtung entgegenläuft, die meisten Supportbudgets benötigen.

Tidio Lyro

Statt einen Allzweck-Chatbot zu entwickeln, hat Tidio Lyro bewusste Kompromisse gemacht: Lyro ist speziell für E-Commerce- und KMU-Support konzipiert, nicht für Unternehmensinfrastruktur. Es läuft auf Anthropics Claude zusammen mit Tidios eigenen Models, und seine Antworten sind lesbar und kontextuell verankert statt schablonenhaft.

Das Setup dauert bei grundlegenden Anwendungsfällen weniger als fünf Minuten. Das Analyse-Dashboard zeigt Lösungsraten, Gesprächsvolumen und Übergabeauslöser an und hilft Teams, Lücken in ihrer Wissensdatenbank schnell zu erkennen. Außerdem verarbeitet es mehrsprachige Anfragen, ohne dass Sie übersetzte Inhalte bereitstellen müssen.

Zwei Einschränkungen sind erwähnenswert: Der free-Tarif umfasst nur 50 Gespräche, und die Plattform wurde noch nicht für medizinische oder finanzielle Anwendungsfälle optimiert, bei denen strengere Compliance-Anforderungen gelten.

Preisgestaltung: Tidio verkauft Lyro als Add-on und als eigenständiges Produkt. Das Add-on Lyro KI Agent beginnt bei $33 pro Monat für 50 Lyro-Gespräche bei jährlicher Abrechnung. Die Plattformtarife reichen von Starter mit $24 pro Monat für 100 abrechenbare Gespräche, Growth ab $49 pro Monat und Plus ab $300 pro Monat zuzüglich Nutzung.

Das free-Kontingent erfordert eine sorgfältige Budgetplanung. Jedes Konto beginnt mit 50 Lyro-Gesprächen als einmaligem, lebenslangem Guthaben statt einer monatlichen Auffüllung. Um dieses Limit jeden Monat zu erneuern, ist ein kostenpflichtiger Lyro-Tarif erforderlich.

Ein Lyro-Gespräch zählt als jede Kundeninteraktion mit mindestens einer Antwort des Agenten, unabhängig davon, wie viele Runden es dauert.²

Weitere Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Sierra

Sierra entwickelt markenbezogene, kundenorientierte Agenten mit White-Glove-Deployment und deckt Chat und Sprache ab. Es rechnet nach Ergebnissen statt nach Tokens ab. Sierra pflegt außerdem τ-bench, den unten beschriebenen offenen Benchmark für Kundenservice-Agenten, was dem Unternehmen eine ungewöhnliche öffentliche Transparenz darüber verschafft, wie seine Kategorie gemessen wird.

Kore.KI Agent

Kore.ais Agent steigert die Agenteneffizienz mit generativer KI, indem er Workflows automatisiert und Echtzeit-Anleitung bietet:

• Next-Best-Action-Vorschläge zur Verbesserung von Interaktionen und Ergebnissen.
• Echtzeit-adaptives Coaching zur Verbesserung der Leistung des Support-Mitarbeiters.
• Geführte Playbooks, um Reps zu unterstützen, Best Practices für einen regelkonformen Service zu befolgen.

Vorteile:

• Die Plattform erfordert nur minimale Kenntnisse in NLP und LLM, um Bots zu konfigurieren.
• Kore.ai bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten über sein SDK.
• Kore.ai eignet sich gut für Unternehmen, mit sofort einsatzbereiten Lösungen für IT-Aufgaben (wie die ServiceNow-Integration).

Nachteile:

• Die NLU der Plattform kann Schwierigkeiten mit stark variablen Nutzereingaben haben. Ein Zero-Shot-Learning-Ansatz wird empfohlen, um die Fähigkeit zu verbessern, unbekannte Eingaben flexibler zu verarbeiten.
• Obwohl die Plattform Anpassungen über ihr SDK ermöglicht, ist es schwierig, individuelle Lösungen zu erstellen.

Genesys Agent Copilot

Genesys Agent Copilot unterstützt die Contact-Center-Mitarbeiter, indem es während und nach Kundeninteraktionen KI-gestützte Anleitung bereitstellt. Es erkennt die Kundenabsicht, ruft automatisch relevantes Wissen ab und weist Agenten auf die am besten geeigneten nächsten Schritte hin.

Hauptfunktionen:

• Erfassen von Agentenvorschlägen zu Wissensverbesserungen
• Transkribieren von Gesprächen
• Bereitstellung von benutzerdefiniertem Scripting
• Präsentation von Workflow-Prozessdokumenten
• Vorschlagen von Wrap-up-Codes
• Erstellen einer Zusammenfassung der Interaktion

Vorteile:

• Nach einer Interaktion kann die erzeugte Zusammenfassung überprüft, bearbeitet und in die Interaktionsnotizen übernommen werden.
• Durch die Automatisierung von Teilen des Prozesses, wie Wissenssuche, Skriptgenerierung und Vorhersage von Wrap-up-Codes, reduziert die Plattform die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) erheblich.

Nachteile:

• Es ist schwierig, Genesys Cloud Agent Copilot mit anderen CRMs als Genesys oder Contact-Center-Systemen zu integrieren.

Emas Customer-Support-Agent

Quelle: Ema³

Emas Agent unterstützt unternehmensweite Aktionen mit 100+ LLM-Models, darunter GPT-5, Gemini 1.5, Mistral und Llama 3. Nutzer können auch ihr eigenes LLM-Model auf die Plattform bringen.

• Mit Ema können Kunden andere vorgefertigte KI-Agenten einsetzen, um Themen wie Vertrieb und Marketing, Recht und Compliance, Mitarbeitererfahrung und Kundenservice abzudecken.
• Häufige Anwendungsfälle umfassen die Genehmigung medizinischer Verfahren, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und das Entwerfen von Geschäftsvorschlägen.
• Die Plattform bietet Zertifizierungen nach SOC 2, HIPAA, DSGVO und ISO 27001.

Salesforce Agentforce

Salesforce hat die Marke Einstein Copilot offiziell eingestellt und sie in Agentforce (oder „Agentforce Assistant“) umbenannt. Das Produkt ist jetzt Teil der breiteren Agentforce-Plattform, mit aktualisierter Benutzeroberfläche, Berechtigungen und Dokumentation. Die Funktionalität ist dieselbe, aber das Branding wurde vollständig geändert. ⁴

Bland.ai

Bland.ai ist eine Unternehmensplattform für KI-Telefonanrufe im Kundenservice. Das Unternehmen bietet einen Multi-Prompt-Sprachagenten für die Automatisierung von Telefonanrufen in verschiedenen Bereichen, darunter Kundenservice und Vertrieb.

Nutzer können außerdem ein Custom Language Model für ihr Unternehmen fine-tunen, indem sie frühere Gesprächsdaten verwenden.

Es kann in verschiedenen Verkaufsprozessen eingesetzt werden für die Abwicklung von:

• Standard-Auftragsabwicklung
• Bestandsanfragen
• Rechnungsanfragen
• Basisrückgaben und Umtausch

Ada KI Agent

Ada ist ein unternehmensweiter, KI-gestützter Kundenservice-Agent, der es Unternehmen ermöglicht, Serviceprobleme kanal- und sprachübergreifend automatisch zu lösen. Ada kann teuer sein ($1-$3,50/Ticket-Lösung).

Ada KI Agent:

• Führt Aktionen in Tausenden von Apps und Datenbanken aus.
• Stellt sicher, dass jede Antwort in Ihrer Wissensdatenbank verankert ist.
• Integriert frühere Kundendaten mit Informationsquellen, um Antworten zu personalisieren.

My AskAI

My AskAI ist ein KI-Assistent für Support-Teams und eine kostengünstige Option.

My AskAI lässt sich in Zendesk integrieren und bietet ähnliche Funktionen (in einigen Bereichen sogar mehr, z. B. erweiterte Wissensintegrationen, bessere Einblicke und Funktionen zur Wissensverbesserung) und ist dabei 2-10x günstiger als Lösungen wie Ada KI Agents oder Zendesk KI Agents.

Decagon

Decagon verfolgt den entgegengesetzten Ansatz zur Steuerung. Das Agentenverhalten wird als Betriebsabläufe in einfachem Englisch geschrieben, die ein CX-Team bearbeitet und testet, ohne auf den Anbieter zu warten. Decagon rechnet über zwei Models ab: einen Preis pro Konversation für jede eingehende Anfrage und einen höheren Preis pro Lösung, wenn der Agent ein Problem ohne menschliches Eingreifen löst.

Parloa

Parloa ist auf Sprache spezialisiert. Sprachagenten haben ein Latenzbudget im niedrigen Hundertmillisekundenbereich, und die Architektur unterscheidet sich so stark vom Chat, dass eine gute Chat-Leistung nicht übertragbar ist.

Methodik für den Benchmark von KI-Agenten im Kundenservice

Messung

Wir haben vier Branchenführer anhand ihrer API-Schlüssel oder Playgrounds mit dem Hold-out-Dataset evaluiert, das aus 100 Fragen besteht, die zufällig aus dem Bitext Gen KI Chatbot Customer Support Dataset ausgewählt wurden⁵.

Dataset

Wir haben ein fiktives Unternehmen namens TechStyle erstellt, mit einer E-Commerce-Website und allen grundlegenden Richtlinien. Außerdem haben wir eine kleine Kundendatenbank eingerichtet. Diese Informationen wurden jedem KI-Agenten-Anbieter zur Verfügung gestellt, woraufhin wir unsere Fragen stellten.

Bewertungskriterien

Unsere Bewertungskriterien bestanden aus dem Durchschnitt dieser drei Kennzahlen:

• Genauigkeit: Stimmt die Antwort mit den Richtlinien und Kundendaten von TechStyle überein?
• Vollständigkeit: Geht sie vollständig auf das ein, was der Kunde gefragt hat?
• Hilfsbereitschaft: Ist sie professionell, empathisch und umsetzbar?

Bei Genauigkeit und Vollständigkeit haben wir Anbieter auch dafür belohnt, dass sie Kundendaten schützen, statt sie in Chat-Antworten preiszugeben. Die Bewertung der Antworten erfolgte durch Large Language Models, die ihre Ähnlichkeit mit den korrekten Antworten des Bitext-Datasets und unseren Anpassungen für die Daten von TechStyle bewerteten.

Hilfsbereitschaft bewertet, wie gut die KI ein positives Kundenerlebnis schafft, indem sie einen professionellen Ton mit höflicher, respektvoller Sprache verwendet; Empathie zeigt, indem sie Frustration anerkennt; klare, prägnante Anweisungen gibt; aktive Unterstützung bietet, indem sie Bedürfnisse antizipiert; und sicherstellt, dass sich Kunden gehört fühlen, indem sie auf ihre spezifischen Anliegen eingeht, statt allgemeine Antworten zu geben.

Beispielbewertung

„Die Frage „Ich erwarte eine Rückerstattung von $129,99 – wurde sie bearbeitet?“ ging an jeden Agenten ohne Identitätsinformationen und ohne Kundenlogin. „$129,99 Dollar“ dupliziert außerdem die Währung.“ Laut unserer Ground Truth, die wir mithilfe von LLMs erstellt haben, würde eine 100/100-Antwort alle relevanten Informationen enthalten wie:

„Hallo! Wir entschuldigen uns für die Verzögerung bei der Bearbeitung Ihrer Rückerstattung. Ihre Rückerstattung von $129,99 für das Portable SSD Drive wurde bearbeitet und dauert in der Regel 5–10 Werktage, bis sie auf Ihrem Konto erscheint. Sie können den Status im Bereich „Meine Rücksendungen“ verfolgen, wo Folgendes angezeigt wird: Rücksendung initiiert, Rücksendung unterwegs, Rücksendung eingegangen, Rücksendung bearbeitet oder Rückerstattung veranlasst. Sie erhalten außerdem in jeder Phase E-Mail-Updates. Gibt es noch etwas, wobei ich Ihnen helfen kann?“

In der Zwischenzeit lauten die Antworten der beiden besten Anbieter:

Azure

Antwort: Die Rückerstattung von $129,99 für Ihr Portable SSD Drive wurde bearbeitet. Es dauert in der Regel 5–10 Werktage, bis die Mittel wieder auf Ihrem Konto erscheinen. Sie können den Status Ihrer Rücksendung im Bereich „Meine Rücksendungen“ Ihres Kontos verfolgen.

Bewertung: Azure erhielt eine Bewertung von 95/100 für Genauigkeit, da es nicht erwähnte, dass Kunden in jeder Phase E-Mail-Updates erhalten. Es erhielt 95/100 für Vollständigkeit, da es keine umfassende Liste der Status angab. Es erhielt 80/100 für Hilfsbereitschaft, da es keine Begrüßung gab, zuerst begrüßen sollte und keine Bestätigung, Entschuldigung oder Nachverfolgung und Follow-up-Unterstützung vorhanden war.

Tidio Lyro

Antwort: Sie können den Status Ihrer Rückerstattung im Bereich „Meine Rücksendungen“ Ihres Kontos überprüfen. Das System zeigt einen dieser Status an: Rücksendung initiiert, Rücksendung unterwegs, Rücksendung eingegangen, Rücksendung bearbeitet oder Rückerstattung veranlasst. Sie erhalten außerdem in jeder Phase E-Mail-Updates.

Bewertung: Tidio Lyro erhielt 95/100 für Genauigkeit, wobei spezifische Rückerstattungsdetails fehlten, aber erreichte perfekte 100/100 für Vollständigkeit, da auf Basis der Frage keine Folgefragen erforderlich sind. Tidio erhielt 87/100 für Hilfsbereitschaft, da eine Begrüßung fehlt und weder Bestätigung noch Entschuldigung vorhanden ist.

Praxisnahe Anwendungsfälle für KI-Agenten im Kundenservice

1. Tidios Lyro

Gecko Hospitality, ein Personaldienstleistungsunternehmen, setzt den KI-Agenten Tidios Lyro zusammen mit Chatflow-Automatisierungen ein, um Stellenbewerber vorab zu qualifizieren und Routineanfragen rund um die Uhr (24/7) zu bearbeiten. Die KI löst selbstständig rund 90 % der Kundenservice-Gespräche und leitet Lebensläufe oder Kundenanfragen in weniger als 90 Sekunden an den zuständigen Personalvermittler weiter. Innerhalb von nur sechs Monaten nach der Implementierung führte dies zu zusätzlichen 257 Kandidaten-Leads, während manuelle Prüf- und Reaktionszeiten deutlich zurückgingen und Personalvermittler sich auf wertvollere Interaktionen konzentrieren konnten.⁶

2. Emas Customer-Support-Agent

Envoy integriert Emas KI-Kundensupport-Agenten für In-App-Unterstützung und spart damit 70 %–80 % der Zeit des Support-Teams. Diese KI-gestützte Lösung rationalisiert Kundenservice-Aufgaben und steigert die Effizienz.⁷

3. Bland.ai

Der KI-Agent von Bland.ai beantwortet Kundenanfragen als Immobilienverwalter und bearbeitet Mietvertragsverlängerungen und Anfragen. Diese KI-gesteuerte Lösung hilft Immobilienverwaltern, häufige Aufgaben zu automatisieren, wodurch Reaktionszeit und Kundenzufriedenheit verbessert werden.⁸

4. Ada KI Agent

Wealthsimple nutzt den Ada-KI-Agenten, um die Arbeitslast von 10 Vollzeitmitarbeitern (FTEs) zu bewältigen. Die Automatisierungsfunktionen von Ada verbessern das Kundenerlebnis, indem sie schnelle und präzise Antworten auf Finanzanfragen liefern.⁹

5. Beam AIs Customer-Service-Agent

Avi Medical automatisiert Gesundheitsdienstleistungen mit dem Beam AIs Kundenservice-Agenten und senkt die medianen Reaktionszeiten um etwa 85 %. Das KI-gestützte System verbessert die Patientenbetreuung und beschleunigt die Reaktionsraten.¹⁰

6. Sierra

WeightWatchers nutzt Sierra KI, um eine Lösungsrate von 70 % bei Kundenservice-Interaktionen zu erreichen. Durch den Einsatz von KI-Technologie verbessert Sierra das Support-Erlebnis und hilft, Kundenanfragen schneller zu lösen.¹¹

Hauptunterschiede zwischen Chatbots und KI-Agenten

Chatbots arbeiten traditionell auf starren, regelbasierten Systemen, verwenden Entscheidungsbäume und vorgefertigte Antworten, um Gespräche zu simulieren. Sie erfordern umfangreiche manuelle Konfiguration, um Schlüsselwörter zu erkennen und relevante, vorkuratierte Antworten bereitzustellen.

KI-Agenten werden von Large Language Models (LLMs) angetrieben und können so natürliche Sprache verstehen, Kontext interpretieren und menschenähnliche Antworten generieren. Diese Agenten können große Informationsmengen aus Quellen wie Wissensdatenbanken verarbeiten und synthetisieren.

KI-Agenten bieten außerdem:

• Wissensintegrationen (Synchronisierung mit Systemen wie Zendesk).
• Generative Aktionen (die Fähigkeit, im Namen des Kunden zu handeln).
• Reasoning (die Fähigkeit nachzuvollziehen, wie die Lösungs-Engine bestimmt hat, was als Nächstes zu tun ist).
• Anleitung (Ihrer KI sagen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen soll).
• Automatisierte Lösungsanalysen (die Rate, mit der die KI-Agenten Probleme ohne Eskalation an menschliche Agenten lösen).

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FAQs

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
• KI-Agenten-Builder

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@misc{dilmegani2026,
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Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

Alle8Allgemein5Methodik3

1. 202617. Feb

   Die Produktbeschreibung von Tidio Lyro wurde durch neue Details zu Funktionen und Preisen ersetzt.

2. 202527. Jun

   Empfehlungen zum Vorwort hinzugefügt.

3. 27. Jun

   Das Beispiel für die Evaluierung in der Methodik wurde durch ein neues ersetzt.

4. 18. Jun

   Der Methodik-Abschnitt wurde um eine detaillierte Aufschlüsselung der Metrik „Professionelle Hilfsbereitschaft“ erweitert.

5. 27. Mai

   Microsoft Copilot AI aus der Übersicht der KI-Agenten entfernt.

6. 27. Mai

   Eine Benchmark-Methodik für KI-Agenten im Kundenservice wurde dem Methodik-Abschnitt hinzugefügt.

7. 14. Mai

   Tidio's Lyro zur Übersicht der KI-Agenten hinzugefügt.

8. 25. Mär

   Die Beschreibung von Intercoms Fin im Übersichtsabschnitt wurde aktualisiert.

Referenzlinks

1.

IBM notice: The page you requested cannot be displayed

2.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

Tidio

3.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

4.

What Is Agentforce Assistant? (Formerly Einstein Copilot) | Salesforce

5.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

6.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

7.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

8.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

9.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

10.

Our Case Studies: AI Agents & Agentic Automation | Beam AI

11.

How WeightWatchers embraces AI to engage members with empathy, at scale, with Sierra | Sierra

Sierra

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalystin

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Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor an der Bogazici University abgeschlossen.

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