KI-Agenten im Kundenservice im Vergleich

KI-Agenten auf Basis von großen Sprachmodellen (LLMs) 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 AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant und Intercom Fin sowie weitere Beispiele für KI-Agenten, die im Kundenservice eingesetzt werden können.

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

Basierend auf den wichtigsten Ergebnissen unseres Benchmark finden Sie unten unsere Empfehlungen.

Unsere Top-Empfehlungen

Wenn Datensicherheit Priorität hat, wählen Sie Tidio. Als nach einer Rückerstattung eines bestimmten Kunden ohne Anmeldekontext gefragt wurde, leitete Tidio den Nutzer zu seinem Konto weiter, statt persönliche Daten im Chat auszulesen. Keines der anderen Tools tat dies standardmäßig.

Azure eignet sich gut für öffentlich zugängliche Daten. Direkt ab Werk beantwortete Azure Fragen korrekt, gab jedoch kundenspezifische Informationen an jeden weiter, der fragte, ohne dass eine Authentifizierung erforderlich war. Es kann abgesichert werden, erfordert aber erhebliche Entwicklungsarbeit. Wenn Sie auf unkritischen Inhalten aufbauen (öffentliche FAQs, Produktdokumentationen), ist es eine solide Basis.

Führende Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Microsoft Azure AI Chatbot

Das Azure-Chatbot-Angebot ist eher ein Baukasten als ein 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 größte Teil dieser Aufbauarbeit liegt beim Team.

Der Entwicklungspfad hat sich geändert. Microsoft beschreibt das Microsoft 365 Agents SDK jetzt als 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, sodass jedes Design, das auf ihnen basiert, durch retrievalbasierte Ansätze ersetzt werden muss. Das Agents SDK lässt außerdem die Unterstützung für Composer, Adaptive Dialogs und Adaptive Expressions fallen, was bedeutet, dass zugehörige Assets entfernt und nicht portiert werden. Teams, die statt eines SDK eine fertige Plattform wünschen, werden an Microsoft Copilot Studio verwiesen.

Praktische Auswirkung auf die Evaluierung: Wer Bot Framework SDK-Funktionen vergleicht, vergleicht einen Pfad, den Microsoft nicht mehr weiterentwickelt. Der aktuelle Vergleich liegt zwischen Copilot Studio für Low-Code-Arbeiten und dem Agents SDK für kundenspezifische Builds.

Preisgestaltung: keine Lizenz pro Nutzer. Die Kosten fallen über Bot Service-Traffic, Modell-Tokens und Suchanfragen an. Die nutzungsbasierte Abrechnung kann in größerem Umfang günstiger ausfallen. Sie kann aber auch in die Höhe schnellen, wenn die Token-Nutzung steigt.

Kanalabdeckung: Eine Bereitstellung erreicht Teams, Slack, Web, Mobilgeräte und Facebook Messenger. Die SharePoint-Integration ermöglicht es dem Agenten, aus internen Dokumenten zu antworten.

Umgang mit Daten: Die Standardkonfiguration 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 Start explizite Zugriffskontrollen.

IBM Watsonx Assistant

Watsonx Assistant wurde für große Unternehmen entwickelt, die bereits Contact-Center-Infrastruktur betreiben und eine KI-Schicht über bestehenden Contact-Center-Systemen benötigen. Die Logik für die Übergabe an menschliche Mitarbeiter 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 der Produktlinie: IBM hat Watsonx Assistant in Watsonx Orchestrate integriert. IBM veröffentlicht einen Migrationsleitfaden, der beschreibt, wie Aktionen, Dialoge und Integrationen migriert werden. Die eigene Website von IBM präsentiert Assistant jetzt als Funktion innerhalb von Orchestrate und nicht mehr als eigenständiges Produkt und weist neue Implementierungen an, in Orchestrate zu starten. Watsonx Orchestrate erreichte im Mai 2026 die allgemeine Verfügbarkeit.

Was das für Käufer bedeutet: Bestehende Watsonx Assistant-Bereitstellungen laufen weiter. Teams, die neu starten, evaluieren Orchestrate, das über Chat hinaus auch die Workflow-Automatisierung mit mehreren Agenten abdeckt. 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 über mehrere Gesprächsrunden hinweg. Weder das eine noch das andere verhindert interne oder volumenärmere Bereitstellungen. Beides spielt in stark frequentierten Endkundenkontexten eine Rolle.

Intercom’s Fin

Fin bearbeitet die Vielzahl wiederkehrender, richtlinienbasierter Supportfragen. Es zieht Antworten aus mehreren Quellen gleichzeitig 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 im Mai 2026 in Fin um und übernahm den Namen seines KI-Agenten. Am 15. Juni 2026 unterzeichnete Salesforce eine verbindliche Vereinbarung zur Übernahme von Fin für etwa $3,6 Milliarden US-Dollar. Die Vereinbarung ist unterzeichnet, aber noch nicht abgeschlossen. Salesforce erwartet, dass die Transaktion im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2027 abgeschlossen wird, vorbehaltlich der behördlichen Genehmigungen. Salesforce hat angekündigt, dass Fin in die Agentforce-Plattform integriert wird.

Was das für Käufer bedeutet: Bis zum Abschluss der Übernahme wird Fin als eigenständiges Produkt betrieben, und die Preise haben sich nicht geändert. Teams, die mehrjährige Verträge abschließen, sollten Verpackungsänderungen einkalkulieren, sobald Fin innerhalb von Agentforce angesiedelt ist.

Modell: Fin läuft auf Apex, einem Modell, das für den Kundensupport entwickelt wurde. Salesforce gibt an, dass der Agent etwa 76 % der eingehenden Supportanfragen ohne menschliches Eingreifen löst. Diese Zahl stammt vom Anbieter und spiegelt die eigene Kundenbasis von Fin wider, nicht eine unabhängige Messung.

Preisgestaltung: Fin rechnet pro Ergebnis zu $0,99 ab. Ein abrechenbares Ergebnis umfasst eine Lösung, eine Verfahrensübergabe oder eine Disqualifikation. Die Lead-Qualifizierung wird höher abgerechnet, mit $9.99. Ein Basisplan für etwa $49 pro Monat umfasst 50 Ergebnisse. Sitzgebühren fallen bei Intercom-Tarifen separat an. Die Kostenkurve steigt, wenn der Agent mehr Volumen bewältigt, was der Richtung entgegengesetzt ist, 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 SMB-Support konzipiert, nicht für Unternehmensinfrastruktur. Es läuft auf Anthropics Claude zusammen mit den eigenen Modellen von Tidio.

Die Einrichtung dauert für grundlegende Anwendungsfälle unter fünf Minuten. Das Analyse-Dashboard zeigt Lösungsraten, Gesprächsvolumen und Übergabeauslöser und hilft Teams, Lücken in ihrer Wissensdatenbank schnell zu erkennen. Es verarbeitet außerdem mehrsprachige Anfragen, ohne dass Sie übersetzte Inhalte bereitstellen müssen.

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

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

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

Eine Lyro-Konversation zählt als jede Kundeninteraktion mit mindestens einer Antwort des Agenten, unabhängig davon, über wie viele Gesprächsrunden sie läuft.²

Weitere Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice

Creatio

Creatio ist eine No-Code-CRM- und Workflow-Plattform. Seine KI-Agenten arbeiten innerhalb des CRM des Serviceteams und nicht in einem kundenorientierten Chatfenster, sodass der Vergleichspunkt die Unterstützung von Agenten und die Fallbearbeitung ist und nicht die Deflection-Rate.

Falllösungs-Agent: Wird mit der Case-Management-App geliefert. Er bietet Lösungsvorschläge und Fall-Einblicke und berichtet über die Fallleistung. Creatio positioniert ihn auch für Customer-Success- und Account-Manager, die Zusammenfassungen offener oder überfälliger Fälle und deren Vorgeschichte benötigen.

Wissens-Agent: Wird mit der Wissensmanagement-App geliefert. Er liest gelöste Fälle und erstellt daraus Artikel für die Wissensdatenbank. Eine dünne Wissensdatenbank schränkt jeden Agenten in diesem Vergleich ein, und das Entwerfen aus abgeschlossenen Fällen ist eine Möglichkeit, Lücken zu schließen, ohne das Schreiben an das Supportteam zu delegieren.

Modelle: Admins verbinden OpenAI, Azure OpenAI oder einen beliebigen Anbieter, der von der LiteLLM-Bibliothek unterstützt wird, einschließlich Modellen, die auf den eigenen Servern des Unternehmens gehostet werden. Jeder Agent oder Unteragent kann auf einem anderen Modell laufen.

Sierra

Sierra entwickelt gebrandete, kundenorientierte Agenten mit Rundum-Betreuung bei der Bereitstellung und deckt Chat und Sprache ab. Es rechnet auf Basis von Ergebnissen statt Tokens ab. Sierra pflegt außerdem τ-bench.

Kore.KI Agent

Kore.ais Agent nutzt generative KI, um Workflows zu automatisieren und Echtzeit-Anleitung zu bieten:

• Vorschläge für die nächstbeste Aktion zur Verbesserung von Interaktionen und Ergebnissen.
• Echtzeit-adaptives Coaching, um die Leistung des Supportmitarbeiters zu verbessern.
• Geführte Playbooks, die Supportmitarbeiter dabei unterstützen, Best Practices für konformen 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 bei stark variablen Nutzereingaben an ihre Grenzen stoßen. Ein Zero-Shot-Lernansatz wird empfohlen, um die Fähigkeit zu verbessern, unbekannte Eingaben flexibler zu verarbeiten.
• Obwohl die Plattform Anpassungen über ihr SDK bietet, ist es schwierig, benutzerdefinierte Lösungen zu erstellen.

Genesys Agent Copilot

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

Hauptfunktionen:

• Erfassen von Agentenvorschlägen zu Wissensverbesserungen
• Transkribieren von Gesprächen
• Bereitstellen von benutzerdefiniertem Scripting
• Präsentieren von Workflow-Prozessdokumenten
• Vorschlagen von Abschluss-Codes
• Erstellen einer Zusammenfassung der Interaktion

Vorteile:

• Nach einer Interaktion kann die generierte Zusammenfassung überprüft, bearbeitet und in die Interaktionsnotizen übernommen werden.
• Automatisierung von Teilen des Prozesses, wie Wissenssuche, Skripterstellung und Vorhersage von Abschluss-Codes.

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 über 100+ LLM-Modellen, darunter GPT-5, Gemini 1.5, Mistral und Llama 3. Nutzer können außerdem ihr eigenes LLM-Modell auf die Plattform bringen.

• Mit Ema können Kunden andere vorgefertigte KI-Agenten einsetzen, um Themen abzudecken wie Vertrieb und Marketing, Recht und Compliance, Employee Experience und Kundenservice.
• Häufige Anwendungsfälle umfassen die Genehmigung medizinischer Verfahren, die Anpassung von Versicherungsansprüchen und das Entwerfen 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 UI, Berechtigungen und Dokumentation. Die Funktionalität ist dieselbe, aber das Branding wurde vollständig geändert. ⁴

Bland.ai

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

Nutzer können außerdem ein benutzerdefiniertes Sprachmodell für ihr Unternehmen fine-tunen, wobei Daten aus früheren Gesprächen genutzt werden.

Es kann in verschiedenen Vertriebsabläufen eingesetzt werden für:

• Standard-Auftragsabwicklung
• Bestandsanfragen
• Abrechnungsanfragen
• Einfache Rücksendungen 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/Ticketlösung).

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 anzupassen.

My AskAI

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

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

Decagon

Decagon ermöglicht es CX-Teams, das Agentenverhalten selbst zu bearbeiten. Das Agentenverhalten wird als einfache englische Betriebsabläufe verfasst, die ein CX-Team bearbeitet und testet, ohne auf den Anbieter zu warten. Decagon rechnet nach zwei Modellen ab: einem Preis pro Konversation, der bei jeder eingehenden Anfrage erhoben wird, und einem höheren Preis pro Lösung, der berechnet wird, wenn der Agent ein Problem ohne menschliches Eingreifen löst.

Parloa

Parloa ist auf Sprache spezialisiert. Sprachagenten haben ein Latenzbudget im niedrigen Hundert-Millisekunden-Bereich, und die Architektur unterscheidet sich ausreichend vom Chat, sodass eine starke Chat-Leistung nicht übertragbar ist.

Methodik des Benchmarks für KI-Agenten im Kundenservice

Messung

Wir haben vier Branchenführer anhand ihrer 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 Dataset ausgewählt wurden⁵.

Datensatz

Wir haben ein fiktives Unternehmen, TechStyle, mit einer E-Commerce-Website und allen grundlegenden Richtlinien erstellt. 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 Metriken:

• 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 handlungsorientiert?

Bei Genauigkeit und Vollständigkeit haben wir Anbieter auch dafür bewertet, dass sie Kundendaten schützen, statt sie in Chat-Antworten preiszugeben. Die Bewertung der Antworten wurde von großen Sprachmodellen durchgeführt, die ihre Ähnlichkeit mit den korrekten Antworten des Bitext-Datensatzes 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 vorwegnimmt; 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 bereits 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 benötigt 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 ausgestellt. Sie erhalten außerdem bei jedem Schritt E-Mail-Updates. Kann ich Ihnen noch bei etwas anderem helfen?“

Unterdessen 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 das Geld wieder auf Ihrem Konto erscheint. Sie können den Status Ihrer Rücksendung im Bereich „Meine Rücksendungen“ Ihres Kontos verfolgen.

Punktzahl: Azure erhielt eine Punktzahl von 95/100 für Genauigkeit, da nicht erwähnt wurde, dass Kunden bei jedem Schritt E-Mail-Updates erhalten. Für Vollständigkeit erhielt es 95/100, da keine umfassende Liste der Status angegeben wurde. Für Hilfsbereitschaft erhielt es 80/100, da eine Begrüßung fehlt, zuerst begrüßt werden sollte und es keine Bestätigung, Entschuldigung oder Nachverfolgungs- und Folgeunterstützung gibt.

Tidio Lyro

Antwort: Sie können Ihren Rückerstattungsstatus im Bereich „Meine Rücksendungen“ Ihres Kontos überprüfen. Das System zeigt einen dieser Status an: Rücksendung initiiert, Rücksendung unterwegs, Rücksendung eingegangen, Rücksendung bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten außerdem bei jedem Schritt E-Mail-Updates.

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

Praxisbeispiele für KI-Agenten im Kundenservice

1. Tidio’s Lyro

Gecko Hospitality, ein Personaldienstleistungsunternehmen, setzt den KI-Agenten Tidio’s Lyro zusammen mit Chatflow-Automatisierungen ein, um Bewerber vorab zu qualifizieren und Routineanfragen rund um die Uhr, 24/7, zu bearbeiten. Die KI löst unabhängig etwa 90 % der Kundenservice-Gespräche und leitet Lebensläufe oder Kundenfragen in unter 90 Sekunden an den passenden Personalvermittler weiter. Innerhalb von nur sechs Monaten nach der Implementierung führte dies zu zusätzlich 257 Kandidaten-Leads, während manuelle Prüf- und Reaktionszeiten deutlich sanken 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 dadurch 70 %-80 % der Zeit des Supportteams. ⁷

3. Bland.ai

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

4. Ada KI Agent

Wealthsimple nutzt den Ada KI Agent, um die Arbeitslast von 10 Vollzeitmitarbeitern (FTEs) zu bewältigen. Die Automatisierungsfunktionen von Ada verbessern das Kundenerlebnis, indem sie schnelle und präzise Antworten auf finanzielle Anfragen bieten.⁹

5. Beam AIs Customer-Service-Agent

Avi Medical automatisiert Gesundheitsdienstleistungen mit dem Beam-KI-Kundenservice-Agenten und senkt die mittleren Reaktionszeiten um etwa 85 %. Das KI-gestützte System verbessert die Patientenbetreuung und beschleunigt die Reaktionszeiten.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 mit starren, regelbasierten Systemen und nutzen Entscheidungsbäume und vorgefertigte Antworten, um Gespräche zu simulieren. Sie sind auf eine umfangreiche manuelle Konfiguration angewiesen, um Schlüsselwörter zu erkennen und relevante, vorkuratierte Antworten zu liefern.

KI-Agenten basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), 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 (Synchronisierung mit Systemen wie Zendesk).
• Generative Aktionen (die Fähigkeit, im Namen des Kunden zu handeln).
• Reasoning (die Fähigkeit, nachzuvollziehen, wie die Lösungs-Engine entschieden hat, was als Nächstes zu tun ist).
• Anleitung (der KI sagen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen soll).
• Automatisierte Lösungseinblicke (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 Security Tools & 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.

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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