Die 3 Phasen der Automatisierung durch AI

Die 3 Phasen der Automatisierung durch AI

Contact Center kommen bei plötzlichen Nachfragespitzen oft an ihre Kapazitätsgrenzen. Künftig werden Sie jedoch durch die enge Zusammenarbeit zwischen menschlichen Agents und einem Team von AI Agents unterstützt. Diese ermöglichen es Serviceteams, Anliegen effektiver zu bearbeiten, bei Bedarf zu skalieren und herausragende Kundenerlebnisse zu schaffen.

Da Contact Center, die AI-Lösungen einsetzen, Wartezeiten reduzieren und schnellen, personalisierten Support bieten, setzen Kund:innen dies voraus, wenn sie mit Marken interagieren. Dies transformiert Unternehmen und definiert die Kundenerwartungen neu. Unternehmen müssen ihre Strategie an die neuen Anforderungen anpassen. Denn nahtloser, AI-gestützter Kundenservice wird zum neuen Standard und zur Grundlage für Kundenzufriedenheit.

Das „New Normal”: Führungskräfte fördern Innovationen im Kundenservice

Über die Jahre beobachten wir, wie Führungskräfte im Kundenservice neue Technologien übernehmen und integrieren. Diese Entwicklung verläuft in drei Phasen.

Phase 1: Automatisierung durch IVR-Technologie

In den 1970-er Jahren kamen die ersten Sprachdialogsysteme (IVR – Interactive Voice Response) auf. Die Technologie ermöglicht es, Kund:innen durch das Drücken auf Telefontasten durch einfache Menüoptionen zu leiten. Dies steigert die Effizienz, indem einfache Routing-Aufgaben automatisiert und Wartezeiten bei Standardanfragen verkürzt werden. Allerdings ist die IVR-Technologie nicht in der Lage, mit komplexen Anliegen umzugehen. Dies führt zu Frustration bei Kund:innen, wenn sie anspruchsvollere Probleme lösen müssen.

Phase 2: Der Übergang ins AI-Zeitalter

Ein großer Fortschritt erfolgte mit der Einführung und Weiterentwicklung regelbasierter Automatisierung (RBA – Rule based Automation) beim Routing und für die Beantwortung häufiger Fragen. Zu Beginn dieser Phase wurden AI Agents, die auf vordefinierten Skripten basieren, mit IVR-Systemen und menschlicher Unterstützung kombiniert, um Kundenanliegen effektiver zu bearbeiten.

Später kamen autonome, GenAI-basierte Agents auf. Sie sind leistungsfähiger sowie dynamischer als RBA-Lösungen und mit intelligenteren Fähigkeiten ausgestattet. Selbst der Einsatz weniger AI Agents steigert die Servicequalität und operative Effizienz signifikant. Diese Phase ist ein wichtiger Entwicklungsschritt: AI unterstützt nicht nur menschliche Agents, sondern bearbeitet auch eigenständig komplexe Aufgaben.

Phase 3: AI-first Kundenservice

Mit autonomen AI Agents beginnt eine neue Ära im Kundenservice. Die Abhängigkeit von RBA-Lösungen wird weiter reduziert. Die Weiterentwicklung der Technologie macht Agentic AI immer leistungsfähiger, was mehr Einsatzmöglichkeiten schafft. Damit Unternehmen dieser Wandel in der Kundenkommunikation gelingt, ist der kontrollierte Einsatz von AI Agents mit robusten Sicherheits- und Schutzmaßnahmen unverzichtbar. Kontinuierliches Reinforcement Learning gewährleistet, dass die Systeme gesetzliche Vorgaben einhalten und das Vertrauen der Nutzer:innen gewinnen.

Es müssen Eskalationsprozesse optimiert und hybride Modelle entwickelt werden, mit denen sich auch besonders anspruchsvolle Fälle unterbrechungsfrei bearbeiten lassen. Hier kommen Human-in-the-Loop (HITL)-Systeme ins Spiel: Während AI Agents Routineanliegen übernehmen, arbeiten Menschen als Supervisoren, Coaches und Kontrollinstanzen. Mit ihrem Input entwickeln Teams die Systeme weiter, verbessern die Leistung, lösen komplexe Anliegen zuverlässig und stellen sicher, dass die AI stetig dazulernt.

Die Transformation durch Agentic AI schafft unmittelbare Mehrwerte:

Kund:innen erleben eine höhere Servicequalität – nahezu ohne Wartezeiten, ohne standardisierte oder skriptbasierte Gesprächsabläufe und mit hochgradig personalisiertem, proaktivem Support. AI Agents merken sich zum Beispiel Reisevorlieben wie direkte Verbindungen ohne Zwischenstopps oder den bevorzugten Gangplatz. Auf Basis dieser Präferenzen schlagen sie passende Flüge und Platzreservierungen vor. Menschliche Servicemitarbeitende könnten solche Empfehlungen auch aussprechen, setzen dies jedoch unter Zeitdruck häufig nicht um.

Unternehmen profitieren von effizienteren Prozessen, niedrigeren Betriebskosten und neuen Vertriebspotenzialen. Der Kundenservice wandelt sich vom reinen Kostenfaktor zum bedeutenden Treiber für Kundenloyalität und -bindung – sowie für Umsatz. Das Zeitalter der AI Agents hat erst begonnen und definiert bereits die Customer Experience neu: Agentic AI ist der neue Standard für Unternehmen auf der ganzen Welt.

Zukunftsorientierte Führungskräfte nutzen diese Entwicklung in jeder Phase so früh wie möglich, um immer einen Schritt voraus zu sein und den größten Kundennutzen zu erzielen. Ein Beispiel ist ein internationales E-Commerce-Unternehmen. In Partnerschaft mit Parloa und Waterfield Tech wurde ein AI Agent geschaffen, der Zahlungserinnerungen zuverlässig und einfühlsam in natürlichen Gesprächen übermittelt. Er erreicht sogar bessere Zahlungsquoten als menschliche Agents. Dies resultiert darin, dass mehr Kund:innen ihre Zahlungen ausführen.

Der Weg zu AI-first ist kürzer, als du denkst

Branchenführer haben diese drei Entwicklungsstufen der Automatisierung bereits durchlaufen und setzen den Maßstab für andere. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen den entscheidenden Schritt von der AI-Transition-Phase zu AI-first vollziehen.

Durch unsere Zusammenarbeit mit First Movern haben wir beobachtet, wie ihre strategischen Investitionen und die frühen Implementierungen eine Grundlage geschaffen haben, die Fast Followers nutzen können. Lösungen wie die von Parloa ermöglichen es ihnen, die initiale Experimentierphase zu überspringen und bewährte Best Practices zu übernehmen.

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