Vergleich der besten KI-Agenten im Kundenservice
KI-Agenten, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, können Kundenanfragen in natürlicher Sprache beantworten, den 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 von Tools, die Sie kennen sollten.
Wir haben diese vier Agenten verglichen, indem wir einen Benchmark auf der Grundlage des Kundenservice-Agenten eines fiktiven Unternehmens erstellt haben. Die Details der Methodik finden Sie unten.
Basierend auf den wichtigsten Ergebnissen unseres Benchmarks empfehlen wir Ihnen:
Unsere Top-Empfehlungen
Wenn Datensicherheit Priorität hat, wählen Sie Tidio. Bei der Frage nach der Rückerstattung eines bestimmten Kunden ohne Login-Kontext leitete Tidio den Benutzer auf sein Konto weiter, anstatt persönliche Daten im Chat preiszugeben. Keines der anderen Tools tat dies standardmäßig.
Azure eignet sich gut für öffentlich zugängliche Daten. Out of the box beantwortete Azure Fragen korrekt, gab aber kundenspezifische Informationen an jeden weiter, der danach fragte – keine Authentifizierung erforderlich. Es kann abgesichert werden, erfordert aber erhebliche Entwicklerarbeit. Wenn Sie auf nicht sensiblen Inhalten aufbauen (öffentliche FAQs, Produktdokumentationen), ist es eine solide Basis.
Führende Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice
Tidio Lyro
Anstatt einen Allzweck-Chatbot zu entwickeln, hat Tidio Lyro bewusste Kompromisse gemacht: Lyro ist speziell für E-Commerce und SMB-Support konzipiert, nicht für Unternehmensinfrastruktur. Es läuft auf Anthropics Claude zusammen mit Tidyos eigenen Modellen, und seine Antworten sind lesbar und kontextuell fundiert, statt schablonenhaft.
Die Einrichtung dauert für grundlegende Anwendungsfälle weniger als fünf Minuten. Das Analyse-Dashboard zeigt Lösungsraten, Gesprächsvolumen und Übergabeauslöser und hilft Teams, Lücken in ihrer Wissensdatenbank schnell zu identifizieren. Es verarbeitet auch mehrsprachige Anfragen, ohne dass Sie übersetzte Inhalte bereitstellen müssen.
Zwei erwähnenswerte Einschränkungen: Der kostenlose Tarif umfasst nur 50 Gespräche, und die Plattform wurde noch nicht für medizinische oder finanzielle Anwendungsfälle optimiert, bei denen die Compliance-Anforderungen strenger sind.
Der Lyro KI Agent-Plan beginnt jetzt bei $39/Monat für 50 Gespräche, wobei die Preisgestaltung mit dem Volumen skaliert. Der Preis von $0,50 pro Gespräch wird immer noch auf der Seite pro Gespräch angegeben, aber die Planstruktur hat sich erheblich geändert: Lyro wird separat von den Basis-Tidio-Plänen abgerechnet und verdoppelt oft die Gesamtkosten.1
Microsoft Azure KI Chatbot
Das Chatbot-Angebot von Azure ist weniger ein fertiges Produkt als vielmehr ein Baukasten. Sie können alles bauen, von einem einfachen FAQ-Responder bis hin zu einem multimodalen Assistenten mit Spracherkennung, Bildverarbeitung und Retrieval-Augmented Generation, aber den größten Teil dieses Baus übernehmen Sie selbst. Teams ohne Entwickler, die das Bot Framework SDK kennen, werden früh an ihre Grenzen stoßen.
Das Preismodell spiegelt dies wider: keine Lizenz pro Benutzer, sondern nur Verbrauchskosten für Bot Service-Traffic, OpenAI-Tokens und Cognitive Search-Abfragen. Das kann in großem Maßstab günstiger sein, bedeutet aber auch, dass die Kosten schnell steigen können, wenn die Token-Nutzung plötzlich zunimmt und Sie keine Budgetwarnungen eingerichtet haben.
Wo Azure wirklich herausragt, ist die Kanalabdeckung. Einmal bereitgestellt, ist Ihr Bot über Teams, Slack, Web, Mobilgeräte und Facebook Messenger verfügbar. Die SharePoint-Integration ermöglicht es dem Bot auch, Fragen auf der Grundlage interner Dokumente zu beantworten, ähnlich wie Microsoft Copilot funktioniert.
Die Lücke bei der Datensicherheit ist erwähnenswert: Die Basisversion von Azure schränkt nicht ein, dass Kundendaten in Chat-Antworten erscheinen. Im nachstehenden Benchmark-Beispiel gab Azure Rückerstattungsdetails und Bestellinformationen an einen Benutzer zurück, der sich nicht angemeldet hatte. Wenn Sie mit sensiblen Daten arbeiten, planen Sie vor dem Start ein sinnvolles Fine-Tuning ein.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant ist für große Organisationen mit bestehender Contact-Center-Infrastruktur konzipiert, die eine KI-Schicht benötigen, die sich in diese Systeme integriert, anstatt sie zu ersetzen.
Die Logik für die Übergabe an einen Menschen ist ausgereifter als bei den meisten Mitbewerbern: Wenn der Bot ein Problem nicht lösen kann, übergibt er an einen Live-Agenten, ohne dass der Kunde sich wiederholen muss.
Zwei bekannte Einschränkungen aus Benutzerberichten: Antwortzeiten von 15–20 Sekunden ohne Echtzeit-Streaming und eine Tendenz, Phrasen über mehrere Gesprächsrunden hinweg zu wiederholen. Beides ist kein Ausschlusskriterium für interne oder volumenärmere Einsätze, spielt aber in verkehrsreichen Verbraucherkontexten eine Rolle.
Intercoms Fin
Fin bewältigt den Long Tail der Support-Tickets gut, die Art von sich wiederholenden, richtlinienbasierten Fragen, die Zeit eines Support-Teams beanspruchen. Es zieht Antworten gleichzeitig aus mehreren Quellen und passt seinen Ton an die Stimme Ihres Teams an, anstatt standardmäßig ein generisches Register zu verwenden.
Die Einrichtung ist wirklich einfach, ohne dass technische Kenntnisse für Standardbereitstellungen erforderlich sind. Benutzerdefinierte Aktionen (Verbindung zu externen Systemen) sind optionale Add-ons.
Die Preisgestaltung ist der Hauptkritikpunkt. Bei $0,99 pro gelöstem Gespräch skalieren die Kosten schnell, je mehr Volumen die KI bearbeitet, was das Gegenteil der gewünschten Kostenkurve ist. Drittanbieter-Integrationen wie die Intercom KI Agent App bieten ähnliche Funktionen für $0,10 pro Gespräch, was eine Überlegung wert ist, wenn das Budget eine Rolle spielt.
Weitere Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice
Kore.KI Agent
Kore.ai's Agent steigert die Agenteneffizienz mit generativer KI durch Automatisierung von Workflows und das Anbieten von Echtzeit-Anleitung:
- Next-Best-Action-Vorschläge zur Verbesserung von Interaktionen und Ergebnissen.
- Adaptives Echtzeit-Coaching zur Steigerung der Leistung des Support-Mitarbeiters.
- Geführte Playbooks, um Mitarbeiter bei der Einhaltung von Best Practices für konformen Service zu unterstützen.
Vorteile:
- Die Plattform erfordert minimale Kenntnisse in NLP und LLM, um Bots zu konfigurieren.
- Kore.ai bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten durch sein SDK.
- Kore.ai eignet sich gut für Unternehmen mit Out-of-the-Box-Lösungen für IT-Aufgaben (wie ServiceNow-Integration).
Nachteile:
- Das NLU der Plattform kann bei der Verarbeitung sehr variabler Benutzereingaben Schwierigkeiten haben. Ein Zero-Shot-Learning-Ansatz wird empfohlen, um die Fähigkeit zur flexibleren Verarbeitung unbekannter Eingaben zu verbessern.
- Obwohl die Plattform Anpassungen über ihr SDK bietet, ist es schwierig, benutzerdefinierte Lösungen zu erstellen.
Genesys Agent Copilot
Genesys Agent Copilot unterstützt Contact-Center-Mitarbeiter durch KI-gestützte Anleitung während und nach Kundeninteraktionen. Es identifiziert die Kundenabsicht, ruft automatisch relevantes Wissen ab und leitet Agenten zu den am besten geeigneten nächsten Schritten.
Hauptfunktionen:
- Erfassung von Agentenvorschlägen für Wissensverbesserungen
- Transkription von Gesprächen
- Bereitstellung von benutzerdefiniertem Scripting
- Präsentation von Workflow-Prozessdokumenten
- Vorschlag von Abschluss-Codes
- Erstellung einer Zusammenfassung der Interaktion
Vorteile:
- Nach einer Interaktion kann die generierte Zusammenfassung überprüft, bearbeitet und in die Interaktionsnotizen aufgenommen werden.
- Durch die Automatisierung von Teilen des Prozesses, wie Wissenssuche, Skriptgenerierung und Vorhersage von Abschluss-Codes, reduziert die Plattform die durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handle Time, AHT) erheblich.
Nachteile:
- Es ist schwierig, Genesys Cloud Agent Copilot in andere CRMs als Genesys oder Contact-Center-Systeme zu integrieren.
Emas Customer Support Agent
Quelle: Ema2
Emas Agent unterstützt unternehmensweite Aktionen mit 100+ LLM-Modellen, darunter GPT-5, Gemini 1.5, Mistral und Llama 3. Benutzer können auch ihr eigenes LLM-Modell 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 Anpassung von Versicherungsansprüchen und die Erstellung von Geschäftsvorschlägen.
- Die Plattform bietet SOC 2, HIPAA, GDPR und ISO 27001-Zertifizierungen.
Salesforce Agentforce
Salesforce hat die Marke Einstein Copilot offiziell eingestellt und in Agentforce (oder "Agentforce Assistant") umbenannt. Das Produkt ist jetzt Teil der breiteren Agentforce-Plattform mit aktualisierter Benutzeroberfläche, Berechtigungen und Dokumentation. Die Funktionalität ist gleich, aber das Branding wurde vollständig geändert. 3
Bland.ai
Bland.ai ist eine Unternehmensplattform für den Kundenservice mittels KI-Telefonanrufen. Das Unternehmen bietet einen Multi-Prompt-Sprachagenten für die Automatisierung von Telefonanrufen in verschiedenen Bereichen, darunter Kundenservice und Vertrieb.
Benutzer können auch ein benutzerdefiniertes Sprachmodell für ihr Unternehmen unter Verwendung früherer Gesprächsdaten fine-tunen.
Es kann in verschiedenen Vertriebsabläufen eingesetzt werden für:
- Standard-Auftragsabwicklung
- Bestandsanfragen
- Abrechnungsanfragen
- Einfache Retouren und Umtausch
Ada KI Agent
Ada ist ein unternehmensweiter, KI-gestützter Kundenservice-Agent, der es Unternehmen ermöglicht, Serviceprobleme automatisch über Kanäle und Sprachen hinweg 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 vergangene Kundendaten mit Informationsquellen, um Antworten zu personalisieren.
My AskAI
My AskAI ist ein KI-Assistent für Support-Teams und eine kostengünstige Option.
My AskAI integriert sich mit Zendesk und bietet ähnliche Funktionen (und in einigen Bereichen sogar mehr, wie erweiterte Wissensintegrationen, bessere Einblicke und Funktionen zur Wissensverbesserung) und ist dabei 2-10x günstiger als Lösungen wie Ada KI Agents oder Zendesk KI Agents.
Methodik des Kundenservice-KI-Agenten-Benchmarks
Messung
Wir haben vier Branchenführer über ihre API-Schlüssel oder Playgrounds mit dem Hold-out-Datensatz evaluiert, der aus 100 Fragen besteht, die zufällig aus dem Bitext Gen KI Chatbot Customer Support Dataset4 ausgewählt wurden.
Datensatz
Wir haben ein fiktives Unternehmen, TechStyle, mit einer E-Commerce-Website und allen grundlegenden Richtlinien erstellt. Wir haben auch eine kleine Kundendatenbank angelegt. Diese Informationen wurden jedem KI-Agenten-Anbieter zur Verfügung gestellt, woraufhin wir unsere Fragen stellten.
Evaluationskriterien
Unsere Evaluationskriterien bestanden aus dem Durchschnitt dieser drei Metriken:
- Genauigkeit: Stimmt die Antwort mit den Richtlinien und Kundendaten von TechStyle überein?
- Vollständigkeit: Geht sie vollständig auf das Anliegen des Kunden ein?
- Hilfsbereitschaft: Ist sie professionell, einfühlsam und umsetzbar?
Bei Genauigkeit und Vollständigkeit haben wir Anbieter auch dafür belohnt, dass sie Kundendaten schützen, anstatt sie in Chat-Antworten preiszugeben. Die Bewertung der Antworten wurde von Large Language Models durchgeführt, die ihre Ähnlichkeit mit den korrekten Antworten des Bitext-Datensatzes und unseren Anpassungen für die TechStyle-Daten bewerteten.
Hilfsbereitschaft bewertet, wie gut die KI ein positives Kundenerlebnis schafft, indem sie einen professionellen Ton mit höflicher, respektvoller Sprache verwendet; Empathie durch Anerkennung von Frustration zeigt; klare, prägnante Anweisungen gibt; aktiven Support durch Antizipation von Bedürfnissen bietet; und sicherstellt, dass sich Kunden gehört fühlen, indem auf ihre spezifischen Anliegen eingegangen wird, anstatt generische Antworten zu geben.
Beispiel-Evaluierung
Als die Frage „Ich erwarte eine Rückerstattung von $129,99, wurde sie bereits bearbeitet?“ den Chatbots ohne vorherige Informationen über unsere Identität gestellt wurde (es wurde kein Kunden-Login durchgeführt). Laut unserem Ground Truth, den 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 für das tragbare SSD-Laufwerk wurde bearbeitet und es dauert in der Regel 5-10 Werktage, bis sie auf Ihrem Konto erscheint. Sie können den Status im Bereich 'Meine Retouren' verfolgen, der Folgendes anzeigt: Retoure initiiert, Retoure unterwegs, Retoure erhalten, Retoure bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten außerdem bei jedem Schritt E-Mail-Updates. Kann ich Ihnen sonst noch behilflich sein?“
Inzwischen lauten die Antworten der Top-2-Anbieter:
Azure
Antwort: Die Rückerstattung von $129,99 für Ihr tragbares SSD-Laufwerk wurde bearbeitet. Es dauert in der Regel 5-10 Werktage, bis das Geld wieder auf Ihrem Konto erscheint. Sie können den Status Ihrer Retoure im Bereich „Meine Retouren“ in Ihrem Konto verfolgen.
Punktzahl: Azure erhielt 95/100 für Genauigkeit, da nicht erwähnt wurde, dass Kunden bei jedem Schritt E-Mail-Updates erhalten. Es erhielt 95/100 für Vollständigkeit, da keine umfassende Liste der Status angegeben wurde. Es erhielt 80/100 für Hilfsbereitschaft, da eine Begrüßung fehlt, es zuerst begrüßen sollte und keine Anerkennung, Entschuldigung oder Nachverfolgungs- und Unterstützungsangebote vorhanden sind.
Tidio Lyro
Antwort: Sie können den Status Ihrer Rückerstattung im Bereich „Meine Retouren“ in Ihrem Konto überprüfen. Das System zeigt einen der folgenden Status an: Retoure initiiert, Retoure unterwegs, Retoure erhalten, Retoure bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten außerdem bei jedem Schritt E-Mail-Updates.
Punktzahl: Tidio Lyro erreichte 95/100 für Genauigkeit, da spezifische Rückerstattungsdetails fehlten, aber eine perfekte 100/100 für Vollständigkeit, da basierend auf der Frage keine Folgefragen erforderlich sind. Tidio erhielt 87/100 für Hilfsbereitschaft, da eine Begrüßung fehlt und keine Anerkennung oder Entschuldigung vorhanden ist.
Praktische Anwendungsfälle für KI-Agenten im Kundenservice
1. Tidyos Lyro
Gecko Hospitality, ein Personaldienstleistungsunternehmen, setzt Tidyos Lyro KI-Agenten zusammen mit Chatflow-Automatisierungen ein, um Stellenbewerber vorzuqualifizieren und Routineanfragen kontinuierlich zu bearbeiten, 24/7. Die KI löst rund 90 % der Kundenservice-Gespräche selbstständig und leitet Lebensläufe oder Kundenfragen in unter 90 Sekunden an den zuständigen Personalvermittler weiter. Innerhalb von nur sechs Monaten nach der Implementierung führte dies zu zusätzlichen 257 Kandidaten-Leads, während die manuelle Prüfungs- und Reaktionszeit erheblich sank, sodass sich die Personalvermittler auf wertvollere Interaktionen konzentrieren können.5
2. Emas Customer Support Agent
Envoy integriert Emas KI-Customer-Support-Agenten für In-App-Unterstützung und spart 70 %-80 % der Zeit des Support-Teams. Diese KI-gestützte Lösung rationalisiert Kundenservice-Aufgaben und steigert die Effizienz.6
3. Bland.ai
Der KI-Agent von Bland.ai beantwortet Kundenanfragen als Hausverwalter und bearbeitet Mietvertragsverlängerungen und Anfragen. Diese KI-gestützte Lösung hilft Hausverwaltern, gängige Aufgaben zu automatisieren und so Reaktionszeit und Kundenzufriedenheit zu verbessern.7
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 genaue Antworten auf Finanzanfragen.8
5. Beam AIs Customer Service Agent
Avi Medical automatisiert Gesundheitsdienstleistungen mit Beam AIs Customer-Service-Agenten und verkürzt die medianen Reaktionszeiten um etwa 85 %. Das KI-gestützte System verbessert den Patientensupport und beschleunigt die Reaktionszeiten.9
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.10
Hauptunterschiede zwischen Chatbots und KI-Agenten
Chatbots arbeiten traditionell mit starren, regelbasierten Systemen und verwenden Entscheidungsbäume und vorgefertigte Antworten, um Gespräche zu simulieren. Sie sind auf umfangreiche manuelle Konfiguration angewiesen, um Schlüsselwörter zu erkennen und relevante, vorkuratierte Antworten zu liefern.
KI-Agenten werden von Large Language Models (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 synthetisieren.
KI-Agenten bieten außerdem:
- Wissensintegrationen (Synchronisation mit Systemen wie Zendesk).
- Generative Aktionen (die Fähigkeit, im Namen des Kunden zu handeln).
- Reasoning (die Fähigkeit, zu überprüfen, wie die Resolution-Engine entschieden hat, was als Nächstes zu tun ist).
- Anleitung (der KI mitteilen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen soll).
- Automatisierte Lösungseinblicke (die Rate, mit der die KI-Agenten Probleme ohne Eskalation an menschliche Agenten lösen).
Als bevorzugte Quelle hinzufügenFAQs
Die meisten Teams müssen nichts herausreißen. Tools wie Tidio Lyro und Intercom Fin sind so konzipiert, dass sie auf dem aufsetzen, was Sie bereits verwenden – Zendesk, Salesforce und Intercom – und die sich wiederholenden Tier-1-Fragen bearbeiten, während Ihr bestehendes Setup bestehen bleibt. Die größere Frage ist, ob Ihre Wissensdatenbank in einem guten Zustand ist, um die KI zu trainieren. Ein spärliches oder veraltetes Hilfecenter schränkt die Leistung unabhängig vom gewählten Tool ein.
Die meisten dieser Tools rechnen pro gelöstem Gespräch ab und nicht pro Benutzer. Das klingt fair, bis das Volumen zunimmt – und mit der Übernahme von mehr Anfragen durch KI steigt das Volumen tendenziell. Tidio beispielsweise rechnet Lyro KI-Gespräche separat von Ihrem Basisplan ab, was Ihre monatlichen Kosten verdoppeln kann, sobald die KI sinnvolle Arbeit leistet. Bevor Sie sich für ein Tool entscheiden, lohnt es sich, die Rechnung mit Ihrem aktuellen monatlichen Gesprächsvolumen zu machen, nicht nur mit dem Einstiegspreis.
Jedes Tool auf dieser Liste verfügt über eine Form der Übergabelogik, aber die Qualität variiert. Bessere Implementierungen – Tidio, Fin und WatsonX – übergeben das Gespräch mit intaktem Kontext an einen menschlichen Agenten, sodass der Kunde sich nicht wiederholen muss. Schwächere Implementierungen zeigen lediglich eine „Kontaktieren Sie uns“-Nachricht an. Es lohnt sich, die Übergabe während einer Testphase speziell zu testen, nicht nur die Antwortfähigkeit der KI.
Idealerweise gehen diese mit dem bereits angehängten vollständigen Kontext aus der KI-Konversation an Ihr menschliches Team. Die ehrliche Realität ist, dass die 30–35 %, die den Menschen erreichen, tendenziell die schwierigeren Fälle mit höherem Einsatz sind: Abrechnungsstreitigkeiten, Beschwerden, Grenzfälle, für die KI nicht trainiert wurde. Das bedeutet, dass sich die Arbeit Ihres Teams eher verlagert als verringert. Die meisten Support-Leiter berichten, dass dies tatsächlich eine gute Sache ist; Agenten verbringen weniger Zeit mit Passwort-Resets und mehr Zeit mit Problemen, die von einer menschlichen Antwort profitieren.
Weiterführende Literatur
- Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
- Enterprise-KI-Assistenten
- KI-Agenten-Baukästen
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author = {Dilmegani, Cem},
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}Referenzlinks
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