Vergleich der besten KI-Agenten im Kundenservice
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 synthetisieren.
Wir haben vier KI-Agenten für den Kundenservice zusammengestellt: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant und Intercom Fin. Nachfolgend finden Sie unsere Erkenntnisse sowie eine umfassendere Liste von Tools, die es zu kennen gilt.
Wir haben diese vier Agenten verglichen, indem wir einen Benchmark auf Basis eines fiktiven Kundenservice-Agenten eines Unternehmens erstellt haben. Die Details zur Methodik finden Sie unten.
Basierend auf den wichtigsten Ergebnissen unseres Benchmarks empfehlen wir Ihnen:
Unsere Top-Empfehlungen
Wenn Datensicherheit Priorität hat, wählen Sie Tidio. Als nach einer spezifischen Rückerstattung eines Kunden ohne Login-Kontext gefragt wurde, verwies Tidio den Benutzer auf sein Konto, anstatt persönliche Details im Chat auszulesen. Keines der anderen Tools tat dies standardmäßig.
Azure eignet sich gut für öffentlich zugängliche Daten. Out of the Box beantwortete Azure Fragen genau, gab aber kunderspezifische Informationen an jeden zurück, der fragte, ohne dass eine Authentifizierung erforderlich war. Es kann gesperrt werden, erfordert jedoch erhebliche Entwicklerarbeit. Wenn Sie auf nicht sensiblen Inhalten (öffentliche FAQs, Produktdokumentationen) aufbauen, ist es eine solide Basis.
Führende Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice
Tidio Lyro
Anstatt einen universellen Chatbot zu entwickeln, hat Tidio Lyro bewusste Kompromisse eingegangen: Lyro ist speziell für E-Commerce- und KMU-Support konzipiert, nicht für Unternehmensinfrastruktur. Es läuft auf Anthropic’s Claude neben eigenen Modellen von Tidio, und seine Antworten sind lesbar und kontextuell fundiert, anstatt vorlagenartig zu sein.
Die Einrichtung dauert für grundlegende Anwendungsfälle weniger als fünf Minuten. Das Analytics-Dashboard zeigt Lösungsraten, Konversationsvolumen und Übergabe-Trigger, was Teams hilft, schnell Lücken in ihrer Wissensdatenbank zu identifizieren. Es verarbeitet auch mehrsprachige Anfragen, ohne dass Sie übersetzte Inhalte bereitstellen müssen.
Zwei Einschränkungen sind erwähnenswert: Die kostenlose Stufe deckt nur 50 Konversationen ab, und die Plattform wurde noch nicht für medizinische oder finanzielle Anwendungsfälle optimiert, wo die Compliance-Anforderungen strenger sind.
Der Lyro AI Agent Plan beginnt jetzt bei 39 $/Monat für 50 Konversationen, wobei sich die Preise mit dem Volumen skalieren. Der Satz von 0,50 $ pro Konversation ist immer noch auf der Seite pro Konversation aufgeführt, aber die Planstruktur hat sich erheblich geändert: Lyro wird separat von den Basis-Tidio-Plänen abgerechnet und verdoppelt oft die Gesamtkosten.1
Microsoft Azure AI Chatbot
Azure’s Chatbot-Angebot ist weniger ein fertiges Produkt und mehr ein Konstruktionskasten. Sie können alles von einem einfachen FAQ-Antworter bis hin zu einem multimodalen Assistenten mit Spracherkennung, Bildverarbeitung und retrieval-augmented generation erstellen, aber Sie müssen den Großteil dieser Arbeit selbst leisten. Teams ohne Entwickler, die das Bot Framework SDK kennen, werden früh auf eine Wand stoßen.
Das Preismodell spiegelt dies wider: Keine Lizenz pro Benutzer, nur Verbrauchskosten für Bot Service Traffic, OpenAI Tokens und Cognitive Search-Abfragen. Das kann im großen 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 heraussticht, ist die Kanalabdeckung. Einmal bereitgestellt, ist Ihr Bot in Teams, Slack, Web, Mobilgeräten und Facebook Messenger verfügbar. Die SharePoint-Integration ermöglicht es dem Bot auch, Fragen basierend auf internen Dokumenten zu beantworten, ähnlich wie Microsoft Copilot funktioniert.
Die Lücke in der Datensicherheit ist erwähnenswert: Die Baseline-Version von Azure schränkt nicht ein, dass Kundendaten in Chat-Antworten erscheinen. Im folgenden Benchmark-Beispiel gab Azure Rückerstattungsdetails und Bestellinformationen an einen Benutzer zurück, der sich nicht eingeloggt hatte. Wenn Sie sensible Daten bereitstellen, planen Sie vor dem Start erhebliches Fine-Tuning ein.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant ist für große Organisationen mit bestehender Contact-Center-Infrastruktur konzipiert, die eine KI-Ebene benötigen, die sich in diese Systeme integriert, anstatt sie zu ersetzen.
Die Logik für die Übergabe an menschliche Agenten ist reifer als bei den meisten Wettbewerbern: Wenn der Bot ein Problem nicht lösen kann, übergibt er es 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 in mehrstufigen Konversationen zu wiederholen. Weder ist ein Dealbreaker für interne oder niedrigere Volumen-Bereitstellungen, aber es ist in hochfrequenten Verbraucherkontexten wichtig.
Intercom’s Fin
Fin bewältigt die lange Reihe von Support-Tickets gut, die Art von repetitiven, regelbasierten Fragen, die die Zeit eines Support-Teams verbrauchen. Es zieht Antworten gleichzeitig aus mehreren Quellen und passt seinen Ton an die Stimme Ihres Teams an, anstatt auf einen generischen Register zurückzugreifen.
Die Einrichtung ist wirklich einfach, ohne dass technische Fähigkeiten für Standard-Bereitstellungen erforderlich sind. Benutzerdefinierte Aktionen (Verbindung zu externen Systemen) sind optionale Add-ons.
Der Preis ist der Hauptreibungspunkt. Bei 0,99 $ pro gelöster Konversation skalieren die Kosten schnell, wenn die KI mehr Volumen bewältigt, was das Gegenteil der Kostenkurve ist, die Sie wünschen würden. Integrationen von Drittanbietern wie die Intercom AI Agent App bieten ähnliche Funktionalität für 0,10 $ pro Konversation, was es wert ist, bewertet zu werden, wenn das Budget ein Anliegen ist.
Andere Beispiele für KI-Agenten im Kundenservice
Kore.AI Agent
Kore.ai’s Agent verbessert die Effizienz von Agenten durch generative KI, indem es Workflows automatisiert und Echtzeit-Anleitungen bietet:
- Vorschläge für die nächste beste Aktion zur Verbesserung von Interaktionen und Ergebnissen.
- Echtzeit adaptive Coaching zur Verbesserung der Leistung des Support-Vertreters.
- Geführte Playbooks zur Unterstützung von Vertretern bei der Befolgung bewährter Praktiken für konformen Service.
Vorteile:
- Die Plattform erfordert minimales Wissen über NLP und LLM zur Konfiguration von Bots.
- Kore.ai bietet umfangreiche Anpassungsoptionen über sein SDK.
- Kore.ai ist gut für Unternehmen geeignet, mit Out-of-the-Box-Lösungen für IT-Aufgaben (wie ServiceNow-Integration).
Nachteile:
- Die NLU der Plattform kann Schwierigkeiten haben, stark variable Benutzereingaben zu verarbeiten. Ein Zero-Shot-Lernansatz wird empfohlen, um ihre 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 verbessert die Contact-Center-Vertreter, indem es KI-gestützte Anleitungen während und nach Kundeninteraktionen bietet. Es identifiziert Kundenabsichten, ruft automatisch relevantes Wissen ab und leitet Agenten zu den angemessensten nächsten Schritten an.
Wichtige Funktionen:
- Erfassen von Agentenvorschlägen zur Verbesserung des Wissens
- Transkribieren von Konversationen
- Bereitstellen benutzerdefinierter Skripte
- Präsentieren von Workflow-Prozessdokumenten
- Vorschlagen von Abschlusscodes
- Verfassen 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 z. B. Wissenssuche, Skriptgenerierung und Vorhersage von Abschlusscodes, 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.
Ema’s Customer Support Agent
Quelle: Ema2
Ema’s Agent unterstützt unternehmensweite Aktionen mit 100+ LLM Modellen, einschließlich GPT-5, Gemini 1.5, Mistral und Llama 3. Benutzer können auch ihren eigenen LLM Modell zur Plattform mitbringen.
- Mit Ema können Kunden andere vorgefertigte KI-Agenten bereitstellen, um Themen wie Vertrieb und Marketing, Recht und Compliance, Mitarbeitererfahrung und Kundenservice abzudecken.
- Gängige Anwendungsfälle umfassen die Genehmigung medizinischer Verfahren, die Anpassung von Versicherungsansprüchen und das Erstellen von Geschäftsvorschlägen.
- Die Plattform bietet SOC 2, HIPAA, GDPR und ISO 27001 Zertifizierungen.
Salesforce Agentforce
Salesforce hat die Einstein Copilot-Marke offiziell außer Dienst gestellt 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 die gleiche, aber die Markenführung hat sich vollständig geändert. 3
Bland.ai
Bland.ai ist eine Enterprise-Kundenservice-Plattform für KI-Telefonate. Das Unternehmen bietet einen Multi-Prompt-Stimmen-Agenten für die Automatisierung von Telefonaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich Kundenservice und Vertrieb.
Benutzer können auch ein benutzerdefiniertes Sprachmodell für Ihr Unternehmen mit vorherigen Konversationsdaten feinabstimmen.
Es kann in verschiedenen Vertriebsabläufen für die Bearbeitung verwendet werden:
- Standardbestellabwicklung
- Bestandsanfragen
- Rechnungsanfragen
- Einfache Rücksendungen und Umtausch
Ada AI Agent
Ada ist ein unternehmensweiter KI-gestützter Kundenservice-Agent, der Unternehmen ermöglicht, Serviceprobleme über Kanäle und Sprachen hinweg automatisch zu lösen. Ada kann teuer sein (1–3,50 $/Ticket-Lösung).
Ada AI Agent:
- Führt Aktionen in Tausenden von Apps und Datenbanken aus.
- Stellt sicher, dass jede Antwort in Ihrer Wissensdatenbank fundiert ist.
- Integriert vergangene Kundendaten mit Informationsquellen, um Antworten anzupassen.
My AskAI
My AskAI ist ein KI-Assistent für Support-Teams, es ist eine kostengünstige Option.
My AskAI integriert sich mit Zendesk und bietet ähnliche Funktionalität (und sogar mehr in einigen Bereichen, wie verbesserte Wissensintegrationen, bessere Einblicke und Wissensverbesserungsfunktionen), während es 2-10-mal erschwinglicher ist als Lösungen wie Ada AI-Agenten oder Zendesk AI-Agenten.
Methodik des Benchmarks für KI-Agenten im Kundenservice
Messung
Wir haben vier Branchenführer auf ihren API-Schlüsseln oder Playgrounds mit dem Hold-out-Datensatz bewertet, der aus 100 Fragen besteht, die zufällig aus dem Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset ausgewählt wurden4 .
Datensatz
Wir haben ein fiktives Unternehmen, TechStyle, mit einer E-Commerce-Website und allen grundlegenden Richtlinien erstellt. Wir haben auch eine kleine Kundendatenbank eingerichtet. Diese Informationen wurden jedem KI-Agenten-Anbieter zur Verfügung gestellt, danach haben wir unsere Fragen gestellt.
Bewertungskriterien
Unsere Bewertungskriterien bestanden aus dem Durchschnitt dieser drei Metriken:
- Genauigkeit: Entspricht die Antwort den Richtlinien und Kundendaten von TechStyle?
- Vollständigkeit: Wird das, was der Kunde gefragt hat, vollständig beantwortet?
- Hilfsbereitschaft: Ist es professionell, einfühlsam und handlungsorientiert?
In Genauigkeit und Vollständigkeit haben wir Anbieter auch für den Schutz von Kundendaten anstelle der Offenlegung in Chat-Antworten belohnt. Die Bewertung der Antworten wurde von großen Sprachmodellen durchgeführt, die ihre Ähnlichkeit mit den korrekten Antworten des Bitext-Datensatzes und unseren Anpassungen für TechStyle-Daten 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 Kunden gehört werden, indem sie ihre spezifischen Probleme anspricht, anstatt generische Antworten zu geben.
Beispielbewertung
Als die Frage „Ich erwarte eine Rückerstattung von 129,99 Dollar, wurde sie bearbeitet?" den Chatbots ohne vorherige Informationen über unsere Identität gestellt wurde (kein Kunden-Login wurde durchgeführt). 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 $ für das Portable SSD Drive wurde bearbeitet und dauert in der Regel 5-10 Werktage, bis sie in Ihrem Konto erscheint. Sie können den Status im Bereich „Meine Rücksendungen" verfolgen, der Folgendes anzeigt: Rücksendung initiiert, Rücksendung unterwegs, Rücksendung erhalten, Rücksendung bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten auch E-Mail-Updates in jedem Stadium. Gibt es noch etwas, womit ich Ihnen helfen kann?"
Inzwischen sind die Antworten der Top-2-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 Gelder wieder auf Ihrem Konto erscheinen. Sie können den Status Ihrer Rücksendung im Bereich „Meine Rücksendungen" Ihres Kontos verfolgen.
Punktzahl: Azure erhielt eine Punktzahl von 95/100 für Genauigkeit, da es nicht erwähnte, dass Kunden E-Mail-Updates in jedem Stadium erhalten. Es erreichte 95/100 für Vollständigkeit, da es keine umfassende Liste von Statusspezifikationen lieferte. Es erreichte 80/100 für Hilfsbereitschaft, da es an einer Begrüßung mangelt, zuerst begrüßen sollte, und es keine Anerkennung, Entschuldigung oder Verfolgungs- und Follow-up-Hilfe 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 erhalten, Rücksendung bearbeitet oder Rückerstattung ausgestellt. Sie erhalten auch E-Mail-Updates in jedem Stadium.
Punktzahl: Tidio Lyro erreichte 95/100 für Genauigkeit, fehlende spezifische Rückerstattungsdetails, aber erreichte eine perfekte 100/100 für Vollständigkeit, da keine Folgefragen basierend auf der Frage notwendig sind. Tidio erhielt 87/100 für Hilfsbereitschaft, da es an einer Begrüßung mangelt und keine Anerkennung oder Entschuldigung fehlt.
Real-Life-Anwendungsfälle für KI-Agenten im Kundenservice
1. Tidio’s Lyro
Gecko Hospitality, ein Rekrutierungsdienstleistungsunternehmen, setzt Tidio’s Lyro AI-Agent zusammen mit Chat-Flow-Automatisierungen ein, um Bewerber vorzuqualifizieren und Routineanfragen rund um die Uhr zu bearbeiten. Die KI löst unabhängig etwa 90 % der Kundenservice-Konversationen und leitet Lebensläufe oder Kundenfragen innerhalb von 90 Sekunden an den zuständigen Recruiter weiter. Bereits nach sechs Monaten Implementierung führte dies zu zusätzlichen 257 Kandidaten-Leads, während die manuelle Überprüfung und Antwortzeiten erheblich reduziert wurden, was es Recruitem ermöglicht, sich auf wertvollere Interaktionen zu konzentrieren.5
2. Ema’s Customer Support Agent
Envoy integriert Ema’s AI-Kundenservice-Agent für In-App-Unterstützung und spart 70–80 % der Zeit des Support-Teams. Diese KI-gestützte Lösung strafft Kundenserviceaufgaben und verbessert die Effizienz.6
3. Bland.ai
Bland.ai’s KI-Agent beantwortet Kundenanfragen als Immobilienverwalter und übernimmt Mietverlängerungen und Anfragen. Diese KI-gesteuerte Lösung hilft Immobilienverwaltern, gängige Aufgaben zu automatisieren, was die Antwortzeit und die Kundenzufriedenheit verbessert.7
4. Ada AI Agent
Wealthsimple nutzt den Ada AI-Agent, um die Arbeitslast von 10 Vollzeitmitarbeitern (FTEs) zu bewältigen. Adas Automatisierungsfunktionen verbessern das Kundenerlebnis, indem sie schnelle und genaue Antworten auf finanzielle Anfragen bieten.8
5. Beam AI’s Customer Service Agent
Avi Medical automatisiert Gesundheitsdienstleistungen mit Beam AI’s Kundenservice-Agent und reduziert die medianen Antwortzeiten um etwa 85 %. Das KI-gestützte System verbessert die Patientenunterstützung und beschleunigt die Antwortraten.9
6. Sierra
WeightWatchers nutzt Sierra AI, 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
Als bevorzugte Quelle hinzufügenHauptunterschiede zwischen Chatbots und KI-Agenten
Chatbots arbeiten traditionell auf starren, regelbasierten Systemen, die Entscheidungsbäume und vorprogrammierte Antworten verwenden, um Konversationen zu simulieren. Sie verlassen sich auf umfangreiche manuelle Konfiguration, um Schlüsselwörter zu erkennen und relevante, vorab kuratierte Antworten bereitzustellen.
KI-Agenten werden von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, die es ihnen ermöglichen, 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 auch:
- Wissensintegrationen (Synchronisation mit Systemen wie Zendesk).
- Generative Aktionen (die Fähigkeit, im Namen des Kunden zu handeln).
- Reasoning (die Fähigkeit zu überprüfen, wie die Lösungsmaschine bestimmt hat, was als Nächstes zu tun ist).
- Anleitung (Ihrer KI sagen, wie eine bestimmte Aufgabe zu erledigen ist).
- Automatisierte Lösungs-Erkenntnisse (die Rate, mit der KI-Agenten Probleme lösen, ohne Eskalation an menschliche Agenten).
FAQs
Die meisten Teams müssen nichts entfernen. 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 repetitiven Fragen der Ebene 1 bearbeiten, während Ihr aktuelles Setup bestehen bleibt. Die größere Frage ist, ob Ihre Wissensdatenbank in einem guten Zustand ist, um die KI darauf zu trainieren. Eine spärliche oder veraltete Hilfezentrale wird die Leistung unabhängig davon, welches Tool Sie wählen, begrenzen.
Die meisten dieser Tools rechnen pro gelöster Konversation ab und nicht pro Sitz. Das klingt fair, bis das Volumen zunimmt und mit der KI, die mehr Anfragen bearbeitet, steigt das Volumen tendenziell. Tidio rechnet beispielsweise Lyro AI-Konversationen 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 Mathematik für Ihr aktuelles monatliches Konversationsvolumen durchzugehen, nicht nur den Startpreis.
Jedes Tool auf dieser Liste hat eine Form von Übergabelogik, aber die Qualität variiert. Bessere Implementierungen, Tidio, Fin und WatsonX, übertragen die Konversation an einen menschlichen Agenten mit intaktem Kontext, sodass der Kunde sich nicht wiederholen muss. Schwächere Implementierungen werfen nur eine „Kontaktieren Sie uns"-Nachricht ab. Es lohnt sich, die Übergabe speziell während einer Testphase zu testen, nicht nur die Antwortfähigkeit der KI.
Idealerweise gehen diese an Ihr menschliches Team mit dem vollständigen Kontext aus der KI-Konversation, der bereits angehängt ist. Die ehrliche Realität ist, dass die 30–35 %, die Menschen erreichen, tendenziell die schwierigeren, höherwertigen Fälle sind: Rechnungsstreitigkeiten, Beschwerden, Randfälle, für die die KI nicht trainiert wurde. Das bedeutet, dass sich die Arbeit Ihres Teams verschiebt, anstatt zu schrumpfen. Die meisten Support-Leiter berichten, dass dies eigentlich 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 Security Tools & Open-Source-Frameworks
- Enterprise AI-Assistenten
- KI-Agenten-Builder
Zitieren Sie diesen Benchmark
Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Vergleich der besten KI-Agenten im Kundenservice}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-agents-customer-service}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 4. März 2026}
}Referenzlinks
Seien Sie der Erste, der kommentiert
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.