KI-Agenten im Kundenservice im Vergleich

KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, können auf Kundenanfragen in natürlicher Sprache antworten, Kontext interpretieren und menschenähnliche Antworten generieren. Diese Agenten können große Informationsmengen aus Quellen wie Wissensdatenbanken verarbeiten und zusammenführen.

Wir haben vier Kundenservice-KI-Agenten zusammengestellt: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant und Intercom Fin sowie weitere Beispiele für KI-Agenten, die im Kundenservice eingesetzt werden können.

Basierend auf den wichtigsten Ergebnissen unseres Benchmarks finden Sie im Folgenden unsere Empfehlungen. Siehe die Methodik.

Unsere Top-Empfehlungen

Tidio Lyro hielt Kundendaten standardmäßig zurück. Wir fragten jeden Agenten nach der Rückerstattung eines bestimmten Kunden, ohne uns anzumelden. Tidio Lyro verwies den Nutzer auf den Bereich „Meine Retouren“ seines Kontos und gab in dem Chat keine Bestelldetails preis. Die anderen drei Agenten taten dies in ihrer Standardkonfiguration nicht. Dieses Ergebnis stammt aus einer einzigen Testfrage; Teams, die mit personenbezogenen Daten arbeiten, sollten den Test mit ihren eigenen Zugriffsregeln wiederholen.

Azure eignet sich für öffentliche Inhalte. In der Standardkonfiguration antwortete Azure zwar korrekt, zeigte einem nicht angemeldeten Nutzer jedoch kundenspezifische Details. Entwickler können Zugriffskontrollen hinzufügen, aber das erfordert individuelle Arbeit. Bei öffentlichen FAQs und Produktdokumentationen, bei denen keine personenbezogenen Daten betroffen sind, besteht dieses Risiko nicht.

Führende Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Microsoft Azure AI Bot Service

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

Der Entwicklungspfad hat sich geändert. Microsoft beschreibt jetzt das Microsoft 365 Agents SDK als die Weiterentwicklung des Azure Bot Framework SDK und weist Teams mit vorhandenen Bot Framework-Bots an, zu migrieren. Daraus ergeben sich zwei Konsequenzen. LUIS und QnA Maker sind eingestellt; jedes Design, das auf ihnen aufbaut, muss durch retrievalbasierte Ansätze ersetzt werden. Das Agents SDK unterstützt außerdem Composer, Adaptive Dialogs und Adaptive Expressions nicht mehr, was bedeutet, dass 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 Bewertung: Wer Funktionen des Bot Framework SDK vergleicht, vergleicht einen Pfad, den Microsoft nicht mehr weiterentwickelt. Der aktuelle Vergleich liegt zwischen Copilot Studio für Low-Code-Arbeit und dem Agents SDK für individuelle Builds.

Preis: Azure AI Bot Service hat keine Lizenz pro Nutzer. Nachrichten auf Standardkanälen wie Microsoft Teams, Slack und Facebook sind kostenlos. Nachrichten auf Premium-Kanälen, die eigene Website oder App eines Unternehmens über Direct Line und Web Chat abdecken, werden nach 1.000 Nachrichten ab einem monatlichen free-Kontingent von 10.000 abgerechnet. Modell-Tokens und Suchanfragen werden separat über die Azure-Dienste abgerechnet, die der Bot aufruft.¹

Kanalabdeckung: Ein einzelner Bot kann Teams, Slack, Facebook, Telegram, Twilio-SMS sowie eine Website oder mobile App bedienen.

Datenverarbeitung: Die Basiskonfiguration verhindert nicht, dass Kundendaten in Chat-Antworten erscheinen. Im Benchmark gab Azure Rückerstattungsdetails und Bestellinformationen an einen Nutzer zurück, der nicht angemeldet war. Bereitstellungen mit sensiblen Daten benötigen vor dem Go-live explizite Zugriffskontrollen.

Microsoft stellte den Support für Bot Framework SDK-Supporttickets am 31. Dezember 2025 ein und archivierte die SDK-Repositories.²

IBM Watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant wurde für große Organisationen entwickelt, die ihre eigene Contact-Center-Software betreiben und eine KI-Schicht darüber benötigen.

Änderung der Produktlinie: IBM verkauft diese Funktion jetzt als Teil von watsonx Orchestrate. Die Produktseite von watsonx Assistant leitet auf watsonx Orchestrate weiter. IBM veröffentlicht außerdem einen Migrationsleitfaden für die Übertragung von Actions, Dialog Skills, Extensions und Webchat-Einstellungen von watsonx Assistant zu Orchestrate. Watsonx Orchestrate erreichte die allgemeine Verfügbarkeit im Mai 2026.³

Was das für Käufer bedeutet: Bestehende Watsonx Assistant-Bereitstellungen laufen weiter. Teams, die neu starten, bewerten Orchestrate, das über den Chat hinaus auf die Multi-Agenten-Workflow-Automatisierung ausgeweitet ist. Das erweitert den Umfang des Kaufs und der Implementierung.⁴

Kundenservice-Funktionen: Nach Angaben von IBM arbeiten Orchestrate-Agenten über Webchat, Telefon, SMS und WhatsApp. Wenn ein Gespräch an eine Person übergeht, geht der gesamte Kontext mit. In Agent Assist, das menschliche Agenten während eines Gesprächs unterstützt, warten Aktionen mit erheblichen Konsequenzen auf die menschliche Genehmigung. IBM listet Konnektoren für Genesys, Zendesk, ServiceNow, Salesforce, Slack und Microsoft Teams auf.⁵

Fin (ehemals Intercom)

Fin bewältigt den langen Schwanz wiederkehrender, richtlinienbasierter Supportfragen. Es zieht Antworten gleichzeitig aus mehreren Quellen und passt den Ton an den Schreibstil eines Teams an. Standardbereitstellungen erfordern keine technischen Kenntnisse. Benutzerdefinierte Aktionen, die eine Verbindung zu externen Systemen herstellen, sind optionale Add-ons.

Eigentümerwechsel: Intercom benannte sich am 12. Mai 2026 nach seinem KI-Agenten in Fin um. Der Name Intercom bleibt für die Helpdesk-Software bestehen.⁶ Salesforce vereinbarte am 15. Juni 2026, Fin für etwa 3.6 Milliarden US-Dollar zu kaufen, und schloss die Übernahme am 10. September 2026 ab. Fin gehört nun zu Salesforce KI Labs und bedient seine bestehenden Kunden weiter.⁷

Was das für Käufer bedeutet: Die Abschlussmitteilung von Salesforce erwähnt keine Preis- oder Vertragsänderungen. Teams, die mehrjährige Verträge abschließen, sollten fragen, wie Fin neben Agentforce verpackt wird.

Modell: Fins hauseigenes Modell Apex wurde im März 2026 eingeführt und übernimmt inzwischen fast alle englischsprachigen Chat- und E-Mail-Gespräche. Fin trainierte das Modell für den Kundenservice und veröffentlichte Apex 2.0 mit Fin 4.⁸ Salesforce meldet für Fin eine durchschnittliche Lösungsquote von 76 %. Dies ist eine Anbieterangabe, die über die eigenen Kunden von Fin gemessen wurde, und Salesforce veröffentlicht die zugrunde liegende Methode nicht.

Preis: Fin berechnet 0.99 US-Dollar pro Ergebnis und zählt höchstens ein Ergebnis pro Gespräch. Lösungen, Verfahrensübergaben, Disqualifikationen und Self-Service-Weiterleitungen zählen jeweils als ein Ergebnis. Die Qualifizierung eines Vertriebs-Leads kostet 9.99 US-Dollar. Gespräche, die ohne ein Ergebnis an das Team übergeben werden, sind kostenlos.

• Mit einem anderen Helpdesk wie Salesforce oder HubSpot: 0.99 US-Dollar pro Ergebnis, mit einem Minimum von 50 Ergebnissen pro Monat.
• Mit dem Helpdesk von Intercom: 0.99 US-Dollar pro Ergebnis zuzüglich 29 US-Dollar pro Sitzplatz und Monat.
• Kostenloser Test: 14 Tage, keine Kreditkarte erforderlich.⁹

Tidio Lyro

Statt einen Allzweck-Chatbot zu entwickeln, hat Tidio Lyro bewusste Kompromisse gemacht: Lyro ist speziell für den E-Commerce- und SMB-Support konzipiert, nicht für Unternehmensinfrastruktur. Es läuft auf Anthropics Claude zusammen mit Tideos eigenen Modellen.

Die Einrichtung dauert bei grundlegenden Anwendungsfällen unter fünf Minuten. Das Analyse-Dashboard zeigt Lösungsquoten, Gesprächsvolumen und Übergabeauslöser und hilft Teams, Lücken in ihrer Wissensdatenbank schnell zu erkennen. Es bearbeitet außerdem mehrsprachige Anfragen, ohne dass übersetzte Inhalte bereitgestellt werden müssen.

Die free-Stufe deckt nur 50 Gespräche ab, und die Plattform wurde noch nicht für medizinische oder finanzielle Anwendungsfälle optimiert, bei denen strengere Compliance-Anforderungen gelten.

Preis: Das Lyro KI Agent-Add-on beginnt bei 32.50 US-Dollar pro Monat für 50 Lyro-Gespräche. Die Plattformtarife von Tidio beginnen bei 24.17 US-Dollar pro Monat (Starter). Growth beginnt bei 49.17 US-Dollar pro Monat für 250 abrechenbare Gespräche, und Plus bei 300 US-Dollar pro Monat zuzüglich Nutzung. Premium wird auf Anfrage bepreist. Die jährliche Abrechnung umfasst zwei Monate kostenlos.¹⁰

Jedes Konto beginnt mit 50 Lyro-Gesprächen als einmaligem lebenslangem Guthaben und nicht als monatlicher Auffüllung. Um dieses Limit monatlich zu erneuern, ist ein kostenpflichtiger Lyro-Tarif erforderlich.

Eine Lyro-Konversation zählt als jede Kundeninteraktion mit mindestens einer Antwort des Agenten, unabhängig davon, wie viele Dialogschritte sie umfasst.¹⁰

Weitere Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Creatio

Creatio ist eine KI-native CRM- und Workflow-Plattform. Seine Service-Agenten arbeiten an zwei Orten: innerhalb des CRM, wo sie Kundenservice-Mitarbeiter bei Fällen unterstützen, und in kundenorientierten Kanälen.

Agenten für Serviceteams: Creatio dokumentiert sechs Service-Agenten:¹¹

• Kundensupport-Agent: wandelt eine eingehende Nachricht in eine strukturierte Fallbeschreibung um, kennzeichnet Dringlichkeits- oder Eskalationshinweise und entwirft eine Antwort.
• Fallklassifizierungs-Agent: prognostiziert Fallkategorie und Priorität, wählt eine Routing-Gruppe aus und erkennt doppelte oder ähnliche frühere Fälle.
• Wissensdatenbank-Agent: ruft passende Artikel ab und fasst sie zusammen, identifiziert veraltete oder widersprüchliche Inhalte und empfiehlt Wissensmanagern Aktualisierungen.
• Next-Best-Action-Agent: empfiehlt den nächsten Schritt für einen Fall und entwirft Folgenachrichten.
• Service-Playbook-Agent: erstellt schrittweise Anleitungen aus der Fallkategorie und hebt verbindliche Prüfungen hervor.
• Customer-Success-Agent: führt Kontoaktivität und offene Fälle zusammen und kennzeichnet Risiken wie Inaktivität oder negative Stimmung.

Kundenorientierte Kanäle: In der Version 10x vom 15. Juli 2026 kündigte Creatio an, dass im Creatio KI Studio erstellte Agenten in Webchat, Textnachrichten, Messaging-Apps, Sprach- und Videoavataren bereitgestellt werden können. Sie verbinden sich über MCP und REST-APIs mit anderen Systemen. Dieselbe Version fügte Agenten für das Bank-Onboarding und die Kontoverwaltung hinzu, die mit Creatio CRM und mit CRM-Systemen von Drittanbietern zusammenarbeiten.¹² Sprachagenten folgen denselben Basisanweisungen wie Chat-Agenten und können während eines Anrufs Creatio-Integrationstools aufrufen, um beispielsweise einen Datensatz zu erstellen.¹³

Modelle und KI-Credits: Die Agentennutzung bezieht KI-Credits aus den KI-Paketen von Creatio. Das Start-Paket umfasst OpenAI-Modelle. Grow, Accelerate, Scale und Freedom ergänzen Google- und Anthropic-Modelle. Freedom bietet Unterstützung für bring-your-own-model und lokale Bereitstellung für Organisationen mit Anforderungen an Datenresidenz oder Sicherheit.¹⁴

Sierra

Sierra entwickelt kundenorientierte Agenten, die ein Unternehmen über Chat, SMS, WhatsApp, E-Mail, Sprache und ChatGPT bereitstellen kann. Die Ghostwriter-Funktion erstellt einen Agenten aus hochgeladenem Material oder einem in einfachem Englisch formulierten Ziel. Sierra rechnet auf Basis von Ergebnissen ab, das heißt, es wird bezahlt, wenn der Agent eine Aufgabe abschließt. Es bietet außerdem verbrauchsabhängige Preise an, wo dies besser passt.¹⁵

Das Forschungsteam von Sierra hat τ-bench entwickelt, einen Benchmark, der prüft, ob ein Agent Geschäftsregeln befolgt, Tools korrekt nutzt und über wiederholte Versuche hinweg zuverlässig bleibt. Spätere Versionen ergänzen Sprache (τ-voice) und Wissensdatenbank-Abruf (τ-knowledge).¹⁶

Kore.ai Agent KI

Kore.ai Agent KI, Teil der KI-for-Service-Suite des Unternehmens, unterstützt menschliche Agenten während laufender Anrufe und Chats. Zu den Funktionen gehören:

• Wissenssuche über die Wissensdatenbanken des Unternehmens.
• Next-Best-Action-Vorschläge auf Basis des aktuellen Gesprächs und der Kundenhistorie.
• Echtzeit-Coaching, das Gespräch analysiert und dem Mitarbeiter kontextspezifische Anleitung gibt.
• Automatische Zusammenfassungen von Chat- und Anrufinteraktionen.

Supervisoren erstellen Playbooks, die Agenten Schritt für Schritt anleiten. Primäre Playbooks gelten für jedes Gespräch. Dynamische Playbooks werden ausgelöst, wenn ein Kunde etwas Bestimmtes sagt, und ein Glühbirnensymbol weist den Agenten darauf hin. Teams können außerdem ein Verfahrensdokument, etwa ein PDF, hochladen, um mehrere Playbooks auf einmal zu generieren.

Genesys Agent Copilot

Genesys Agent Copilot arbeitet innerhalb von Genesys Cloud und unterstützt Contact-Center-Mitarbeiter während und nach jeder Interaktion:

• Wissen: Wenn er eine Absicht oder eine Auslöserphrase erkennt, zeigt er den Artikel an, den ein Administrator mit diesem Auslöser verknüpft hat. Andernfalls durchsucht er die zugewiesene Wissensdatenbank und hebt die Passage hervor, die Frage des Kunden beantwortet.
• Abschluss: Am Ende einer Interaktion schreibt er eine Zusammenfassung, schlägt Werte für die Felder „Grund der Kontaktaufnahme“ und „Lösung“ vor und präsentiert eine kurze Liste von Abschlusscodes, aus denen der Agent wählen kann.
• Übergaben: Wenn ein Gespräch an einen anderen Mitarbeiter übergeben wird, erhält diese Person die Zusammenfassung, sofern sie ebenfalls über Agent Copilot- oder Agent Assist-Berechtigungen verfügt.

Jeder Copilot ist an eine Warteschlange, eine Wissensdatenbank und ein Skript gebunden. Zusammenfassungen werden 10 Tage lang aufbewahrt, sofern die Sprach- und Textanalyse nicht aktiviert ist.

Emas Customer Support Agent

Quelle: Ema¹⁷

Emas EmaFusion-Modell leitet jede Aufgabe an mehr als 100 große Sprachmodelle weiter, und Unternehmen können ihre eigenen Modelle einbringen. Eine Datenschutzschicht entfernt sensible Daten, bevor sie ein öffentliches Modell erreichen. Organisationen mit strengeren Anforderungen können eine private Modellinstanz in ihrem eigenen Tenant ausführen. Im Kundensupport entscheiden Teams, an welchem Punkt Ema ein Ticket an einen menschlichen Agenten übergibt.

Mit Ema können Kunden weitere vorgefertigte KI-Agenten einsetzen, um Themen wie Vertrieb und Marketing, Recht und Compliance, Employee Experience und Kundenservice abzudecken.

Ema weist SOC-2-Typ-II- und ISO-27001:2022-Zertifizierungen aus und erklärt, dass die Plattform HIPAA und DSGVO entspricht.¹⁸

Salesforce Agentforce

Agentforce Service ist der kundenorientierte Agent von Salesforce für Service Cloud. Er beantwortet Fragen und führt Aktionen, wie die Aktualisierung eines Falls, auf Basis von Daten aus dem Salesforce-CRM aus.

Preis: Salesforce rechnet Agentforce hauptsächlich über Flex Credits ab. Eine Standardaktion kostet 20 Credits, und eine Sprachaktion kostet 30. Credits werden für 500 US-Dollar pro 100.000 verkauft, was etwa 0.10 US-Dollar pro Standardaktion ergibt. Gespräche ohne Aktion werden nicht berechnet. Salesforce bietet außerdem eine Option pro Gespräch zu 2 US-Dollar und eine Lizenz für 5 US-Dollar pro Nutzer und Monat an, die weiterhin Flex Credits verbraucht.¹⁹

Seit September 2026 besitzt Salesforce auch Fin. Siehe den Abschnitt zu Fin oben.

Bland.ai

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

Blands Agenten folgen „Conversational Pathways“, also Graphen von Schritten, die ein Team entwirft. Jeder Schritt kann eine feste Antwort geben, eine Antwort aus einem Prompt generieren oder ein externes System über einen Webhook aufrufen. Globale Schritte lauschen während des gesamten Anrufs, sodass ein Anrufer, der nach einer Person fragt, jederzeit übergeben wird. Für Unternehmenskunden optimiert Bland Modelle anhand ihrer Anrufaufzeichnungen und Transkripte und hostet seinen eigenen Modell-Stack. Bland gibt an, SOC-2-Typ-II-zertifiziert zu sein und HIPAA und DSGVO zu entsprechen.²⁰

Ada KI Agent

Ada ist ein unternehmensweiter, KI-gestützter Kundenservice-Agent, der es Unternehmen ermöglicht, Serviceanliegen kanal- und sprachübergreifend automatisch zu lösen.

Adas Agent arbeitet über Sprache, Messaging und E-Mail und koordiniert mehrere große Sprachmodelle. Teams beschreiben komplexe Abläufe als Playbooks, denen der Agent dann folgt. Vor dem Start können sie den Agenten testen und seine Antworten überprüfen und coachen. Ada verbindet sich über offene APIs und SDKs mit anderen Systemen. Ada veröffentlicht keine Preise; Angebote hängen vom Gesprächsvolumen ab.

Ada KI Agent:

• Stellt sicher, dass jede Antwort in Ihrer Wissensdatenbank verankert ist.
• Integriert vergangene Kundendaten mit Informationsquellen, um Antworten zu personalisieren.

My AskAI

My AskAI ist ein KI-Agent, der innerhalb bestehender Helpdesks wie Zendesk arbeitet. Anders als Tools, die pro Lösung abrechnen, stellt es pro Ticket in Rechnung, auf das die KI antwortet, unabhängig davon, ob das Ticket am Ende gelöst wird. Die Tarife beginnen bei 199 US-Dollar pro Monat, und zusätzliche Tickets kosten je nach Tarif zwischen 0.10 und 0.12 US-Dollar pro Stück.²¹

Decagon

Decagon ermöglicht es CX-Teams, das Agentenverhalten selbst zu bearbeiten. Das Agentenverhalten wird als englischsprachige Betriebsverfahren beschrieben, die ein CX-Team bearbeitet und testet, ohne auf den Anbieter warten zu müssen. Decagon rechnet über zwei Modelle ab: einen Preis pro Gespräch, der für jede eingehende Anfrage berechnet wird, und einen höheren Preis pro Lösung, der berechnet wird, wenn der Agent ein Problem ohne menschliches Eingreifen löst.

Decagon nennt diese Anweisungen Agent Operating Procedures (AOPs) und kompiliert sie zu Code, den der Agent ausführt. Decagon veröffentlicht seine Preise nicht; die Preise kommen vom Vertrieb.²²

Parloa

Parloa konzentriert sich auf Sprachagenten für Enterprise-Contact-Center. Teams schreiben Agentenanweisungen in natürlicher Sprache und können Agenten vor dem Start gegen Tausende simulierter Gespräche testen. Parloa betreibt seine eigene Telefonie und verbindet sich über SIP mit bestehenden Systemen. Es integriert außerdem Genesys, Five9, NiCE, Salesforce und ServiceNow.²³

Methodik des Benchmarks für Kundenservice-KI-Agenten

Messung

Wir haben vier Anbieter über ihre APIs oder Playgrounds anhand von 100 zufällig ausgewählten Fragen aus dem Bitext Gen KI Chatbot Customer Support Dataset getestet.²⁴

Datensatz

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

Bewertungskriterien

Unsere Bewertungskriterien bestanden aus dem Durchschnitt dieser drei Metriken:

• Genauigkeit: Stimmt die Antwort mit den Richtlinien und Kundendaten von TechStyle überein?
• Vollständigkeit: Geht sie vollständig auf die Frage des Kunden ein?
• Hilfreichkeit: Ist sie professionell, empathisch und handlungsorientiert?

Bei Genauigkeit und Vollständigkeit haben wir Anbieter auch dafür belohnt, Kundendaten zu schützen, anstatt sie in Chat-Antworten preiszugeben. Die Bewertung der Antworten erfolgte durch große Sprachmodelle, die ihre Ähnlichkeit mit den korrekten Antworten des Bitext-Datensatzes und unseren Anpassungen für die TechStyle-Daten beurteilten.

Hilfreichkeit 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, präzise Anweisungen gibt; aktive Unterstützung bietet, indem sie Bedürfnisse vorhersieht; 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 US-Dollar, wurde sie bearbeitet?‘ wurde an jeden Agenten ohne Identitätsinformationen und ohne Kundenlogin gesendet. ‚129.99 Dollar‘ dupliziert außerdem die Währung.“ Laut unserer Ground Truth, die wir mit Hilfe 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 US-Dollar für das Portable SSD Drive wurde bearbeitet und dauert in der Regel 5–10 Werktage, bis sie auf Ihrem Konto erscheint. Den Status können Sie im Bereich „Meine Retouren“ verfolgen; dort wird Folgendes angezeigt: Rückgabe initiiert, Rückgabe unterwegs, Rückgabe erhalten, Rückgabe bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten außerdem in jeder Phase E-Mail-Updates. Kann ich sonst noch etwas für Sie tun?“

Die Antworten der beiden besten Anbieter lauten unterdessen:

Azure

Antwort: Die Rückerstattung von 129.99 US-Dollar für Ihr Portable SSD Drive wurde bearbeitet. Es dauert in der Regel 5–10 Werktage, bis das Geld wieder auf Ihrem Konto erscheint. Den Status Ihrer Rückgabe können Sie im Bereich „Meine Retouren“ Ihres Kontos verfolgen.

Bewertung: Azure erhielt eine Genauigkeitswertung von 95/100, weil es nicht erwähnte, dass Kunden in jeder Phase E-Mail-Updates erhalten. Bei der Vollständigkeit erhielt es 95/100, weil es keine umfassende Liste der Statusangaben nannte. Bei der Hilfreichkeit erhielt es 80/100, weil eine Begrüßung fehlt, es zuerst grüßen sollte und es keine Anerkennung, Entschuldigung oder Nachverfolgungs- und Folgehilfe gibt.

Tidio Lyro

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

Bewertung: Tidio Lyro erhielt 95/100 für Genauigkeit, da spezifische Rückerstattungsdetails fehlten, erreichte jedoch perfekte 100/100 für Vollständigkeit, da basierend auf der Frage keine Rückfragen erforderlich sind. Tidio erhielt 87/100 für Hilfreichkeit, weil eine Begrüßung fehlt und eine Anerkennung oder Entschuldigung fehlt.

Praxisbeispiele für KI-Agenten im Kundenservice

1. Tideos Lyro

Gecko Hospitality, ein Personaldienstleistungsunternehmen, setzt Tidios Lyro-KI-Agenten zusammen mit Chatflow-Automatisierungen ein, um Stellenbewerber vorzuqualifizieren und Routineanfragen rund um die Uhr (24/7) zu bearbeiten. Die KI löst selbstständig rund 90 % der Kundenservice-Gespräche und leitet Lebensläufe oder Kundenfragen in weniger als 90 Sekunden an den passenden Personalvermittler weiter. Innerhalb von nur sechs Monaten nach der Implementierung führte dies zu 257 zusätzlichen Kandidaten-Leads und verkürzte zugleich den manuellen Prüf- und Antwortaufwand erheblich, sodass sich Personalvermittler auf wertvollere Interaktionen konzentrieren können.²⁵

2. Emas Customer Support Agent

Envoy integriert Emas KI-Kundensupport-Agenten für In-App-Unterstützung und spart so 70 %–80 % der Zeit des Support-Teams.²⁶

3. Bland.ai

Der KI-Agent von Bland.ai beantwortet Kundenanfragen als Hausverwalter und kümmert sich um Mietvertragsverlängerungen und Anfragen. Diese KI-gestützte Lösung hilft Hausverwaltern, gängige Aufgaben zu automatisieren, und verbessert Reaktionszeit und Kundenzufriedenheit.²⁷

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 durch schnelle und präzise Antworten auf Finanzanfragen.²⁸

5. Beam AIs Customer Service Agent

Avi Medical automatisiert Gesundheitsdienstleistungen mit dem Beam AI-Kundenservice-Agenten und senkt die medianen Reaktionszeiten um etwa 85 %. Das KI-gestützte System verbessert den Patientensupport und beschleunigt die Antwortzeiten.²⁹

6. Sierra

WeightWatchers nutzt Sierra KI, um eine Lösungsquote von 70 % bei Kundenservice-Interaktionen zu erreichen. Durch den Einsatz von KI-Technologie verbessert Sierra das Support-Erlebnis und hilft, Kundenanfragen schneller zu lösen.³⁰

Hauptunterschiede zwischen Chatbots und KI-Agenten

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

KI-Agenten werden von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, was es ihnen ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen, Kontext zu interpretieren und menschenähnliche Antworten zu generieren. Diese Agenten können große Informationsmengen aus Quellen wie Wissensdatenbanken verarbeiten und zusammenführen.

KI-Agenten unterscheiden sich in vier praktischen Punkten von geskripteten Chatbots:

• Sie lesen aus Live-Quellen. Agenten ziehen Antworten zum Zeitpunkt der Frage aus Helpcentern und Helpdesks wie Zendesk, sodass keine Antwort für jede Frage im Voraus geschrieben werden muss.
• Sie ergreifen Maßnahmen. Wenn ein Agent mit Bestell- oder Abrechnungssystemen verbunden ist, kann er einen Bestellstatus prüfen oder eine Rückerstattung starten.
• Sie befolgen schriftliche Anweisungen. Teams beschreiben ein Verfahren in einfacher Sprache, zum Beispiel „Überprüfen Sie die Bestellnummer, bevor Sie eine Rückerstattung besprechen“, statt einen Entscheidungsbaum zu erstellen.
• Sie berichten über ihre eigene Arbeit. Dashboards zeigen, welche Gespräche der Agent gelöst und welche er an eine Person übergeben hat.

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FAQs

Weiterführende Literatur

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

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Änderungsprotokoll

9 Aktualisierungen

Alle9Allgemein6Methodik3

20262025

1. 3. Sep

   Salesforces Vereinbarung zur Übernahme von Intercom Fin für 3,6 Milliarden Dollar zum Fin-Profil hinzugefügt.

2. 17. Feb

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

Referenzlinks

1.

Pricing - Azure AI Bot Service | Microsoft Azure

2.

What's new in the Bot Service SDKs for C#, Java, JavaScript, and Python | Azure Docs

3.

Think 2026: IBM Delivers the Blueprint for the AI Operating Model as the AI Divide Widens

4.

IBM notice: The page you requested cannot be displayed

5.

AI Agents for Customer Service | IBM watsonx Orchestrate

6.

Today Intercom becomes Fin - The Intercom Blog

Intercom

7.

Salesforce Completes Acquisition of Fin - Salesforce

Salesforce

8.

Announcing Fin Apex: The age of vertical models is here - The Intercom Blog

Intercom

9.

Get AI-powered customer service from US$29/mo

Intercom

10.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

Tidio

11.

Creatio agentic service cookbook | Creatio Academy

12.

Creatio Introduces 10x Release to Power the Unlimited Enterprise | Creatio

13.

Creatio AI Studio updates: August 2026 | Creatio Academy

14.

Compare the AI packages | Creatio

15.

Outcome-based pricing for AI Agents | Sierra

Sierra

16.

𝜏-Bench: Benchmarking AI Agents for the Real-world | Sierra

Sierra

17.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

18.

Transforming Healthcare with AI Agents: Applications - Ema

19.

Salesforce Agentforce Pricing | Salesforce EU

20.

2024 Guide: AI Phone Agents for Enterprise | Bland AI

21.

My AskAI Pricing Explained: Plans, Costs & FAQs

My AskAI

22.

Pricing the AI Agent Economy | Decagon

23.

AI Agent Management Platform for Enterprise CX | Parloa

24.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

25.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

26.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

27.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

28.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

29.

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

30.

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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