AI Agent Management: Strategien für den sicheren und effektiven Einsatz von AI Agents

AI Agent Management: Strategien für den sicheren und effektiven Einsatz von AI Agents

Agentic AI verändert die Art und Weise, wie Kund:innen mit Unternehmen kommunizieren. Dadurch steigen die Anforderungen an automatisierte Service-Prozesse. Organisationen müssen deshalb ihren Ansatz zur Automatisierung der Kundenkommunikation neu ausrichten. Dieser Blogbeitrag beleuchtet Strategien für die effektive Implementierung von Agentic AI, das AI Lifecycle Management und die Minimierung von Risiken während des Einsatzes sowie der fortlaufenden Optimierung von AI Agents.

Automatisierte Interaktionen im Kundenservice erfolgten lange Zeit nach einem festen Muster: Skriptbasierte Dialog-Flows wurden durch Natural Language Processing (NLP), Intent-Erkennung und regelbasierte Workflows optimiert. Diese Vorgehensweise ermöglichte es beispielsweise, das hohe Anrufaufkommen im Customer Service zu reduzieren, indem Anrufer:innen auf andere Kanäle umgeleitet wurden – eine Methode, die sich in der Praxis vielfach bewährt hat.

Doch mit dem Einzug generativer AI in Unternehmen und Contact Center ändert sich dieses Vorgehen. Statt vordefinierte Konversationen zu optimieren, wurden autonome, persönliche AI Agents entwickelt, die komplexe Aufgaben eigenständig bearbeiten. 

Mit Innovation entstehen neue Risiken

Dieser Innovationssprung bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich – zum Beispiel:

• Tool Calling: Fehlerhafte Schnittstellen oder Datenquellen beim Zugriff der AI auf externe Tools, zum Beispiel CRM-Systeme, können zu falschen Ergebnissen führen.

• Halluzinationen: Erfindet der AI Agent Informationen oder gibt sie nicht korrekt wieder, leidet das Vertrauen in die AI.

• Verhaltensabweichungen: Arbeitet der AI Agent nicht, wie beabsichtigt, kann dies die Effizienz und Servicequalität beeinträchtigen sowie gegen Datenschutz- und Compliance-Richtlinien verstoßen.

Mit Millionen von Nutzer:innen, die jeweils ihren eigenen AI Agent haben, vervielfachen sich diese Risiken. Hat eine Marke beispielsweise zehn Millionen Kund:innen, muss sie nicht nur zehn Millionen Interaktionen verwalten, sondern auch zehn Millionen individuelle AI Agents sicher und effizient steuern.

Was Unternehmen wissen sollten, um AI Agents zuverlässig einzusetzen

Durch diese Entwicklung sind die Anforderungen an die Kundenkommunikation gestiegen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, ist eine reibungslose Implementierung von Agentic AI notwendig. Das ist aber nicht alles – es kommt vor allem auf eine klare Strategie für ihren Einsatz und ein effektives AI Agent Lifecycle Management an. Dies erfordert neue Spielregeln, damit AI Agents zuverlässig funktionieren und für einen exzellenten Kundenservice sorgen.

4 Schritte zur sicheren und effektiven Steuerung von AI Agents

Die erfolgreiche Implementierung und Planung eines AI-Systems basiert auf dem Zusammenspiel mehrerer Faktoren: Agent Skills, Überprüfung der AI durch den Menschen (Human-in-the-Loop), Orchestrierung von Daten und AI-Modellen sowie das Wichtigste – das Lifecycle Management der AI Agents.

Das Lifecycle Management ist die Grundlage für den zuverlässigen Einsatz sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der AI Agents. Es beeinflusst maßgeblich alle Aspekte des Systems. Dazu zählen die Leistungsfähigkeit und Effizienz der AI, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Integration mit anderen Technologien und Prozessen sowie Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Regularien und Unternehmensvorgaben.

Um die AI sicher und effektiv zu steuern, sind vier Schritte notwendig: AI Agents erstellen und integrieren, simulieren und evaluieren, einsetzen und skalieren sowie überwachen und verbessern. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass die AI Agents verlässlich funktionieren sowie kontinuierlich optimiert und weiterentwickelt werden. 

1. Erstellung & Integration

Im ersten Schritt werden Ziele und Einschränkungen der AI Agents definiert. Sie erhalten ihre Skills sowie Anweisungen, wie sie sich verhalten und in welcher Tonalität sie kommunizieren sollen, damit sie zu den Unternehmenszielen passen. Dies erfolgt mit einfachen Briefings in natürlicher Sprache statt anhand vorgefertigter Abläufe und starrer Dialog-Flows. Die intuitive Erstellung durch Prompting spart Zeit, da keine komplexe Programmierung nötig ist. Dadurch können die AI Agents schneller und flexibler implementiert werden – sie sind früher produktiv sowie einfacher an verschiedene Anwendungsfälle anpassbar.

Anschließend werden sie über APIs mit externen Datenquellen sowie CRM- und ERP-Systemen verbunden. Dies ermöglicht der AI den Zugriff auf relevante Kundendaten, beispielsweise um Kund:innen zuverlässig zu authentifizieren. Da die externen Systeme nicht Teil der AI-Management-Plattform sind, können solche Integrationen allerdings Probleme verursachen – etwa, wenn die Schnittstellen nicht korrekt eingerichtet sind. Dies beeinträchtigt die Leistung der AI Agents, indem sie möglicherweise ungenaue Daten verwenden, verzögert reagieren oder nicht ordnungsgemäß funktionieren. Deshalb ist das Lifecycle Management so wichtig - es stellt korrekte Integrationen und die einwandfreie Funktionsweise der AI sicher.

1. Simulation & Evaluation

Der zweite Schritt ist die Qualitätssicherung durch automatisierte Simulationen und die Leistungsbewertung der AI. Diese Phase ist besonders wichtig, da generative AI nicht mehr deterministisch agiert, sondern die zugrundeliegenden LLMs (Large Language Models) dynamisch auf Eingaben reagieren. Diese Flexibilität bringt ein Risiko mit sich: Da LLMs auf Wahrscheinlichkeiten und Kontextverständnis basieren, ist es möglich, dass die AI aufgrund einer ungenauen Anweisung im Briefing zum Beispiel den Zusammenhang falsch interpretiert. Dies kann dazu führen, dass die AI nicht wie gewünscht reagiert und ihre Ziele nicht erreicht. 

Um dieses Risiko zu minimieren, wird die Performance der AI Agents, ihrer Prompts und Integrationen in tausenden simulierten Interaktionen unter realen Bedingungen getestet. Diese automatisierten Simulationen sind notwendig, um Fehlkonfigurationen zu erkennen und die Zuverlässigkeit der AI in großem Maßstab sicherzustellen. Für eine effektive Simulation und Leistungsbewertung der AI dienen echte Kundeninteraktionen als Grundlage. Darauf basierend werden realistische simulierte Verhaltensweisen entworfen. Dies geschieht anhand natürlicher Sprache anstatt durch Code oder auf flowbasierter Logik. Dabei werden verschiedene Gesprächsvarianten berücksichtigt, wie etwa mit kooperativen, unkooperativen und frustrierten Kund:innen. Ziel ist es, ein möglichst umfassendes Abbild potenzieller Situationen zu schaffen.

Bei den Simulationstests kommen zwei AI-Modelle zum Einsatz: eines, das mit den Nutzer:innen interagiert, und ein zweites, das die Antworten in Echtzeit überwacht und prüft, ob die definierten Erfolgskriterien erfüllt werden. Dazu gehören technische Aspekte wie potenzielle API- oder JSON-Fehler sowie gesprächsbezogene Faktoren. Das können zum Beispiel Missverständnisse sein, wenn die AI die Stimmung im Gespräch nicht korrekt erfasst. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen den menschlichen AI-Managern, notwendige Anpassungen vorzunehmen. Mit der Kombination aus simulierten Kund:innen und dem überwachenden Modell können Unternehmen die AI Agents nach Updates kontinuierlich testen und Probleme wie widersprüchliche Aussagen oder unerwartete Aktionen sofort erkennen und korrigieren.

1. Einsatz & Skalierung

Jetzt werden die versionierten AI Agents in Kundengesprächen eingeführt. Dies geschieht schrittweise: Zunächst erfolgt das Testing in einer Staging-Umgebung – einem realitätsnahen Testumfeld, das den späteren Live-Betrieb simuliert. Dort wird die Funktionalität der AI unter kontrollierten Bedingungen überprüft, ohne dass echte Kund:innen involviert sind. Sobald die Ergebnisse stabil sind, gehen die AI Agents in den Live-Betrieb über. Mittels Version Control wird zudem ein Versionsprotokoll erstellt. Darüber lassen sich alle Änderungen im Blick behalten und die AI bei Schwierigkeiten einfach auf vorherige, bereits getestete Versionen zurückrollen. Dies ist eine wesentliche Funktion für eine sichere AI-Lösung auf Enterprise-Niveau.

Zu diesem dritten Schritt gehört außerdem einer der wichtigsten und anspruchsvollsten Bestandteile der AI-Implementierung: die Konfiguration der relevanten Systeme – zum Beispiel der VoIP-Infrastruktur mit SIP-Standards, einschließlich der Einrichtung von Telefonnummern. Es müssen Firewall-Regeln angepasst, Schnittstellen eingerichtet und Sicherheits- sowie Datenschutzmaßnahmen berücksichtigt werden, damit die AI wie beabsichtigt funktioniert. Ist alles korrekt konfiguriert, kann der AI Agent zügig live gehen, was für eine schnelle Time-to-Value sorgt. 

Systeme wie unsere AI Agent Management Plattform (AMP) ermöglichen Unternehmen, AI Agents schnell, einfach und sicher im großen Maßstab auf Knopfdruck bereitzustellen. Die Infrastruktur passt sich dabei dynamisch an das Anrufaufkommen an, ohne dass manuelle Eingriffe notwendig sind. So können auch schwankende Service-Volumen problemlos bewältigt werden.

1. Überwachung & Optimierung

Der letzte Schritt umfasst das laufende Monitoring und die Verbesserung der Leistung der AI Agents auf Grundlage von echten Insights. Dafür werden Gespräche in Daten umgewandelt und in Echtzeit analysiert, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. 

Gegenstand der vierten Phase ist es außerdem, wichtige Leistungskennzahlen zur Erfolgsmessung zu definieren – von Resolution- bis Handover-Rates. Das stellt einen wesentlichen Bestandteil des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses dar. Dieser Prozess ermöglicht es Teams, die AI Agents gezielt anhand spezifischer Prioritäten zu optimieren – etwa durch die Reduzierung von Handover-Rates statt ausschließlich schnellere Lösungszeiten zu fokussieren.

Darüber hinaus lassen sich durch die fortlaufende Datenanalyse die Briefings der AI Agents verfeinern, Datenquellen verbessern oder Performance-Lücken erkennen. Eine hohe Handover-Rate kann zum Beispiel darauf hinweisen, dass der AI Agent neue Skills braucht, um Aufgaben, die vorher eskaliert wurden, selbstständig zu lösen. Diese iterative Herangehensweise stellt sicher, dass die AI Agents leistungsstark bleiben, sich an neue Anforderungen anpassen und stets die besten Kundenerlebnisse liefern. 

AI Agent Management: Der sichere, effektive Einsatz von Agentic AI erfordert neue Spielregeln

Autonome AI Agents verbessern die Kundenkommunikation, bringen jedoch auch neue Herausforderungen mit sich. Während klassische Methoden auf regelbasierte Dialog-Flows mit NLP und Intent-Erkennung setzen, ermöglicht generative AI den Einsatz persönlicher AI Agents, die komplexe Anliegen selbstständig bearbeiten können. Diese AI Agents sicher und effektiv einzusetzen sowie zu skalieren, erfordert einen strukturierten Ansatz:

1. Erstellung & Integration – Definition von Aufgaben und Zielen der AI Agents sowie Integration in bestehende Daten und Systeme.

2. Simulation & Evaluation – Qualitätssicherung von Verhalten und Zuverlässigkeit der AI Agents durch automatisierte Simulationstests.

3. Einsatz & Skalierung – Einführung versionierter AI Agents in kontrollierter Umgebung und in echten Kundengesprächen.

4. Überwachung & Optimierung – Kontinuierliche Performance-Analysen, um die Leistung der AI Agents zu verbessern und ihre Verhaltensweise zu verfeinern.

Mit der passenden Strategie stellen Unternehmen und Contact Center sicher, dass AI Agents während ihres gesamten Lebenszyklus zuverlässig und vertrauenswürdig bleiben sowie hochwertige Ergebnisse gemäß der festgelegten Geschäftsziele liefern. 

Bereit für eine Zukunft mit AI Agents im Kundenservice?

Agentic AI ermöglicht Unternehmen, innovative, zukunftsfähige Lösungen im Kundenservice umzusetzen. Dadurch können sich Organisationen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und eine führende Position im Bereich Customer Experience sichern. 

Du möchtest mehr über die Möglichkeiten erfahren, wie du deine Kundenkommunikation verbessern und mit AI die Zukunft des Kundenservice gestalten kannst? Sprich uns an!