AI Agents: Das Ende des menschlichen Kundenservice – oder seine Rettung?

Die technische Architektur von Agentic AI ist das Fundament ihrer beeindruckenden Fähigkeiten. Hinter der Kulisse arbeitet ein komplexes System, das aus verschiedenen Komponenten besteht und durch eine klare Prozesslogik gesteuert wird. Um zu verstehen, wie diese Technologie funktioniert, müssen wir einen Blick auf ihre grundlegenden Bausteine und deren Zusammenspiel werfen.

Grundlagen: LLMs, Ziele und Aktionen

Das Herzstück jeder Agentic AI bilden Large Language Models (LLMs). Diese Modelle ermöglichen es der AI, natürliche Sprache zu verstehen und, darauf basierend, logisch zu denken. Die Funktionsweise folgt dabei einem strukturierten vierstufigen Prozess:

1. Informationsbeschaffung: Agentic AI bezieht Daten aus verschiedenen Quellen oder aus ihrer Umgebung, analysiert diese und extrahiert relevante Informationen.

2. Logisches Denken/Planen: In diesem Schritt erstellt Agentic AI mithilfe von LLMs Lösungsstrategien für die vorliegende Problemstellung und leitet daraus notwendige Aufgaben ab.

3. Handeln: Agentic AI führt gemäß ihrer Planung entsprechende Aktivitäten aus, indem sie über Schnittstellen mit ihrer Umgebung, externen Tools oder Anwendungen interagiert.

4. Feedback/Lernen: Die Ergebnisse des Handelns werden in Agentic AI zurückgekoppelt, wodurch sich Agentic AI selbst optimiert und anpasst.

Der kognitive Zyklus von Wahrnehmen, Denken, Handeln und Lernen unterscheidet Agentic AI fundamental von klassischen Automatisierungssystemen. Während traditionelle Chatbots innerhalb eines festen Rahmens agieren, ermöglicht Agentic AI ein dynamisches, kontextbewusstes und lernfähiges Serviceerlebnis, Im Ergebnis arbeitet Agentic AI zielorientiert – sie erhält eine Aufgabe und entscheidet dann selbstständig, wie diese am effizientesten zu lösen ist.

Zusammenspiel mit Unternehmens-Systemen

Die wahre Stärke von Agentic AI zeigt sich in ihrer Fähigkeit, nahtlos mit bestehenden Unternehmenssystemen zu interagieren. Um komplexe Aufgaben zu bewältigen, greift Agentic AI auf eine Vielzahl von Datenquellen im gesamten Unternehmen zu – von Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Ressource Planning (ERP) bis hin zu Supply Chain Management und HR-Tools.In fortschrittlichen Implementierungen arbeitet ein zentraler Manager-Subagent als Koordinator, der einen Workflow in ausführbare Aufgaben unterteilt und diese an spezialisierte Subagenten delegiert. Diese Subagenten verfügen über spezifisches Domänenwissen und haben Zugang zu relevanten Systemen, wodurch sie ihre zugewiesenen Aufgaben effizient ausführen können.

Die Integration erfolgt typischerweise über APIs und spezialisierte Frameworks, die eine reibungslose Kommunikation zwischen der AI und den Unternehmenssystemen gewährleisten. Besonders wichtig ist hierbei eine robuste Datenstruktur: Agentic AI benötigt Zugang zu Daten, die organisiert, für den Verbrauch aufbereitet und in Echtzeit aus verteilten Unternehmenssystemen verfügbar sind.

Risiken und Herausforderungen

Agentic AI wird den Kundenservice grundlegend verändern. Diese Technologie geht weit über traditionelle Chatbots hinaus und bietet durch ihre Fähigkeit, eigenständig zu handeln und komplexe Entscheidungen zu treffen, entscheidende Wettbewerbsvorteile. Zweifelsohne profitieren Unternehmen von signifikanten Kosteneinsparungen, verbesserter Skalierbarkeit und personalisierten Kundeninteraktionen, während sie gleichzeitig rund um die Uhr verfügbar sind. Die wirtschaftlichen Vorteile von Agentic AI sind entsprechend beeindruckend. Erste Unternehmen berichten von einer Steigerung der Prozesseffizienz um 60 bis 70 Prozent. Diese Effizienzgewinne führen zu signifikanten Kosteneinsparungen durch verringerte Bearbeitungszeiten und reduzierten Personaleinsatz.

Aber diese fortschrittliche Technologie bringt erhebliche Risiken mit sich. Die Gefahr von Fehlentscheidungen, Datenschutzverletzungen und unkontrolliertem Verhalten erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen und einen durchdachter Governance-Rahmen. Die autonome Natur dieser Systeme erfordert spezifische Sicherheitsvorkehrungen, die weit über traditionelle Schutzmechanismen hinausgehen und stets den Menschen als zentrale Kontrollinstanz einbeziehen. Der Mensch muss daher als zentrale Kontrollinstanz bestehen bleiben, unterstützt durch klare Governance-Richtlinien und kontinuierliches Monitoring.