KI-Agenten-Workflows: Mit intelligenter KI zu besserer CX

Stellen Sie sich Ihr Kundenservice-Team wie ein Sinfonieorchester vor – jeder spielt ein Instrument mit klarer Aufgabe. Ohne einen geschulten Dirigenten fehlt es an Harmonie und Präzision. Ein erfahrener Dirigent bringt Struktur, leitet das Zusammenspiel und erkennt, wie sich alle gemeinsam weiterentwickeln können. So entsteht ein reibungsloser Ablauf, bei dem jeder im richtigen Moment den Ton trifft.

Ihr meisterhafter Dirigent sind Ihre agentischen KI-Workflows für Customer Experience (CX). Sie verwandeln starre, traditionelle Abläufe in flexible und reaktionsfähige Prozesse. Mit diesen intelligenten Systemen orchestrieren Unternehmen einen effizienten Kundenservice, der nahtlos funktioniert. So entstehen harmonische, einprägsame Erlebnisse, die Kund:innen auch nach der Interaktion positiv in Erinnerung behalten.

Um Ihre CX-Sinfonie zu transformieren, untersuchen wir in unserem Leitfaden, wie KI-Agenten-Workflows für CX das Tempo des Kundenservice verändern.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Agentische Workflows vs. traditionelle Workflows
• Schlüsselkomponenten von KI-Agenten-Workflows
• Was sind die Vorteile agentischer KI für CX?
• Merkmale von KI-Agenten-Workflows
• KI-Agenten-Workflows für CX: Beispiele
• 5 Schritte zur Implementierung von KI-Agenten-Workflows
• Herausforderungen von KI-Agenten-Workflows für Customer Experience
• Häufig gestellte Fragen
• Nahtlose Verbindung von KI-Agenten-Workflows für CX mit Zendesk

Agentische Workflows vs. traditionelle Workflows

Traditionelle Workflow-Automatisierungssoftware rationalisiert zwar viele Kundenservice-Prozesse. Allerdings folgt sie oft starren, vordefinierten Pfaden. Dadurch fehlt ihr häufig Flexibilität für einzigartige Kundenbedürfnisse. Im Gegensatz dazu verändern agentenbasierte KI-Workflows die Customer Experience-Automatisierung grundlegend.

Anstatt lediglich vorprogrammierten Regeln oder Entscheidungsbäumen zu folgen, treffen KI-Agenten eigenständige Entscheidungen. Diese nächste Generation KI-gesteuerter Bots lernt aus Interaktionen und löst Probleme autonom.

Ähnlich wie ein Dirigent, der nicht nur den Takt vorgibt. Vielmehr interpretiert er die Musik aktiv. Genau so nutzen diese Bots agentische KI-Workflows. Damit erreichen sie komplexe Ziele und führen Aufgaben dynamisch aus.

Die zusätzlichen Unterschiede zwischen agentischen Workflows und traditionellen Workflows sind bedeutend und umfassen:

• Entscheidungsfähigkeiten: Traditionelle Workflows führen festgelegte Aktionen aus, während agentische Workflows optimale Pfade wählen können.
• Anpassungsfähigkeit: Traditionelle Systeme haben Schwierigkeiten mit Ausnahmen, während KI-Agenten ihren Ansatz basierend auf Kundenkontext und -historie anpassen.
• Lernfähigkeit: Statische Workflows erfordern manuelle Updates, während agentische Systeme sich kontinuierlich durch Interaktionsdaten verbessern.
• Proaktiv vs. reaktiv: Traditionelle Automatisierung reagiert auf Auslöser, aber KI-Agenten können Probleme antizipieren und präventive Maßnahmen einleiten.
• Personalisierungstiefe: Regelbasierte Systeme bieten begrenzte Personalisierungsoptionen, während agentische Workflows wirklich individualisierte Erfahrungen schaffen können.

Mit KI-Agenten-Workflows für Customer Experience setzen Unternehmen nicht auf einfache CX-Automatisierung (CXA). Stattdessen schaffen sie ein intelligentes, reaktionsschnelles und sich kontinuierlich entwickelndes System. Dieses liefert konsistente Erfahrungen über alle Berührungspunkte hinweg.

Schlüsselkomponenten von KI-Agenten-Workflows

Schlüsselkomponenten von KI-Agenten-Workflows

Um wirklich orchestrierte Kundenerlebnisse zu schaffen, nutzen KI-Agenten-Workflows die KI zur Verbesserung der CX. Dabei verlassen sie sich auf drei Komponenten. Diese arbeiten harmonisch zusammen und ermöglichen außergewöhnlichen Service.

Large Language Models

Large Language Models (LLMs) treiben moderne agentische Workflows an. Sie dienen als ausgeklügelte Systeme zur Interpretation der Kundenkommunikation.

LLMs nutzen leistungsstarke neuronale Netzwerke, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu generieren. Sie verstehen Absichten, erkennen emotionale Untertöne und formulieren natürliche, persönliche Antworten.

Durch den Einsatz von LLMs interpretieren KI-Agenten-Workflows Slang, Tippfehler, Fachjargon und mehrdeutige Anfragen. Kund:innen müssen ihre Sprache nicht an ein Systemprogramm anpassen. Das kontinuierliche Training mit vielfältigen Datensätzen ermöglicht zudem das Verständnis branchenspezifischer Terminologie und nuancierter Servicekontexte. Dadurch wirken KI-Modelle intuitiv und nicht mechanisch.

Generative KI-Netzwerke

Large Language Models verstehen Texte und reagieren darauf. Generative KI hingegen ermöglicht Workflows, Inhalte bei Bedarf eigenständig zu erstellen.

Generative KI-Netzwerke (GAINs) können:

• Automatisch personalisierte Empfehlungen entwickeln.

• Maßgeschneiderte Anleitungen erstellen.

• Visuelle Demonstrationen generieren.

• Dynamische Skripte für spezifische Kundensituationen schreiben.

Generative KI verlässt sich nicht auf vorgefertigte Antworten oder Entscheidungsbäume. Stattdessen stellt sie sicher, dass Kund:innen genau auf ihre Bedürfnisse abgestimmte Informationen erhalten. Diese berücksichtigen technisches Verständnis und Markenhistorie.

Wenn sich Kundenbedürfnisse ändern, produzieren generative KI-Workflows eigenständig neue Lösungen. Sie sind somit nicht auf vordefinierte Optionen beschränkt.

KI-Agenten

Im Zentrum effektiver KI-Agenten-Workflows für CX stehen intelligente digitale Agenten. Diese treffen Entscheidungen und ergreifen eigenständig Maßnahmen. KI-Agenten sind dabei mehr als einfache Chatbots. Sie verbinden sich mit Backend-Systemen und lösen komplexe Kundenanfragen.

Zendesk AI Agents werden beispielsweise mit Milliarden von Kundeninteraktionen und Gesprächsdaten trainiert. Sie sind dadurch in der Lage, komplexe Kundenprobleme zuverlässig zu verstehen und zu lösen.

Im Gegensatz zu einfachen Kundenservice-Chatbots können diese fortschrittlichen Agenten:

• Komplexe Anforderungen verstehen.

• Kontext über mehrere Interaktionen hinweg bewahren.

• Mehrstufige Prozesse autonom durchführen.

• Nuancen, Kundenabsichten und Stimmungen interpretieren.

• Probleme nach Dringlichkeit und Geschäftsauswirkungen priorisieren.

• Tickets bei Bedarf nahtlos an menschliche Agenten weitergeben.

Die effektivsten KI-Agenten lernen kontinuierlich aus jeder Interaktion. Sie erweitern dabei stetig ihre Fähigkeiten und entwickeln die KI im Kundenservice weiter.

Was sind die Vorteile agentischer KI für CX?

KI am Arbeitsplatz transformiert die Bereitstellung von Erfahrungen, indem sie jedem Kundenkontaktpunkt Intelligenz und Autonomie verleiht. Im Folgenden untersuchen wir die Vorteile und Auswirkungen von KI-Agenten-Workflows für CX.

• Autonom gelöste Probleme: Durch die Bearbeitung vollständiger Customer Journey von der Anfrage bis zur Lösung ohne menschliches Eingreifen erhöhen KI-Agenten die Erstlösungsraten und entlasten menschliche Agenten für komplexere, einfühlsamere Aufgaben.
• Erhöhte Effizienz und Produktivität: Agentische Workflows verbessern die Produktivität und Effizienz der Agenten, indem sie sich an Nachfragespitzen anpassen, kontinuierlich arbeiten und Routineaufgaben übernehmen.
• Verbesserte Kundenservice-Schulung: KI-Workflows beschleunigen das Onboarding und ermöglichen eine konsistente Servicequalität, indem sie erfolgreiche Lösungsmuster erfassen und Bereiche für Verbesserungen oder gezieltes Coaching identifizieren.
• Fortschrittliche Entscheidungsfindung: KI kann gleichzeitig Millionen von Variablen analysieren und Datensilos beseitigen, was Teams hilft, fundiertere Entscheidungen über Routing, Priorisierung und Lösung zu treffen.
• Verfeinertes und personalisiertes Marketing: Echte Bedürfnisse, die während Serviceinteraktionen aufgedeckt werden, ermöglichen Teams, Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten zu entdecken und kontextuell relevante Empfehlungen anzubieten, die eher hilfreich als aufdringlich wirken.
• Verbesserte Kosteneinsparungen: Dynamische Workflows, die die durchschnittliche Bearbeitungszeit verbessern, Eskalationen minimieren und Self-Service erhöhen, reduzieren die Pro-Interaktion-Kosten des Kundenservice.
• 24/7-Support: Kund:innen erhalten sofortige, hochwertige Unterstützung zu jeder Tageszeit, was den modernen Kundenerwartungen an sofortigen Service unabhängig von Zeitzone oder Geschäftszeiten entspricht.
• Reduzierte menschliche Fehler: KI steigert die Intelligenz der Agenten, verbessert die prozedurale Zuverlässigkeit, erhält Konsistenz, gewährleistet Compliance und verbessert die Servicequalität, selbst während Phasen mit hohem Volumen.

Laut dem Zendesk CX Trends Report 2025 stimmen zudem 68 Prozent der Kund:innen einer zentralen Aussage zu. Sie halten menschenzentrierte KI-Agenten, die menschenähnliche Eigenschaften wie Personalisierung aufweisen, für wichtig. Solche Agenten verbessern die Kundenbindung sowie die Kundenloyalität.

Merkmale von KI-Agenten-Workflows

KI-Agenten-Workflows haben ausgeprägte Merkmale, die sie von traditionell automatisierten Workflows unterscheiden. Zu diesen definierenden Eigenschaften gehören:

• Autonomie: KI-Agenten-Workflows arbeiten unabhängig, treffen Entscheidungen und ergreifen Maßnahmen ohne menschliche Aufsicht.
• Entscheidungsmodelle: Ausgeklügelte Entscheidungsrahmen ermöglichen es KI-Agenten-Workflows, mehrere Faktoren zu bewerten und Antworten basierend auf dem unmittelbaren Kontext und langfristigen Zielen auszuwählen.
• Menschliches Management: KI transformiert menschliche Agenten und ermöglicht ihnen, zu KI-Managern zu werden, während intelligente KI-Agenten-Workflows Tickets bei Bedarf effizient lösen oder eskalieren.
• Integrationen: Gut verwaltete Workflows können sich in aktuelle Tech-Stacks integrieren und Informationen aus CRMs, Auftragsverwaltungssystemen, Wissensdatenbanken und anderen Plattformen ziehen und Updates dorthin zurücksenden.

Wenn diese Merkmale harmonisch zusammenarbeiten, übertreffen KI-Agenten-Workflows die einfache Automatisierung deutlich. Sie werden zu strategischen Assets, die Kundeninteraktionen kontinuierlich verbessern.

KI-Agenten-Workflows für CX: Beispiele

Betrachten Sie diese realen Beispiele, die die Vorteile intelligenter Automatisierung demonstrieren, um das Potenzial von KI-Agenten-Workflows für CX in verschiedenen Branchen zu veranschaulichen.

Kundenservice KI-Agenten-Workflow Anwendungsfall

Papier, ein Online-Schreibwarengeschäft, nutzt Zendesk AI Agents, um Kund:innen 24/7-Support zu bieten, wodurch die Marke ihr Geschäft von Großbritannien in die USA erweitern konnte. Die Marke nutzte KI-Agenten, um häufige Probleme zu identifizieren und detaillierte Konversationsabläufe für Kundenanfragen aufzubauen.

Suzanne Duffy, Leiterin des Kundenservice bei Papier, sagt es am besten: „Selbst wenn der KI-Agent Anfragen nicht löst, entlastet er die Agenten, damit sie an komplexeren Problemen arbeiten können. Er sammelt Bestellnummern, bittet um ein Bild-Upload, wenn etwas fehlerhaft ist, und erledigt all diese Vorarbeit.”

KI-Multi-Agenten-Workflow Anwendungsfall

Nach explosivem Wachstum musste Unity, eine Entwicklungsplattform für 3D-Projekte, sein CX-System verbessern, um das hohe Ticketvolumen zu bewältigen. Durch die Erstellung mehrerer kollaborativer KI-Agenten-Workflows für Ticket-Deflection, Self-Service und mehr sparte Unity mehr als 1,3 Millionen Dollar an Servicekosten.

Finanz-KI-Agenten-Workflow Anwendungsfall

KI-Integrationen sind das A und O, wenn es um die Partnerschaft zwischen Zendesk und Siemens Financial Services, einem Finanzunternehmen, geht. Laut Steve Franklin, Leiter des globalen Kundenservice bei Siemens: „Letztendlich wollen wir an den Punkt gelangen, an dem wir eine ganzheitliche globale digitale Customer Journey haben. Mit Zendesk als Grundlage und den verschiedenen Apps und Integrationen wie KI darauf aufbauend kommen wir diesem Ziel immer näher.”

Mit KI-Agenten-Workflows bietet Siemens proaktiven Kundenservice, 24/7-Finanzunterstützung und autonome Antworten auf Anfragen. Die globale Produktivität ist ebenfalls gestiegen, und die Kundenzufriedenheit hat 86 Prozent erreicht.

Marketing-KI-Agenten-Workflow Anwendungsfall

Mit Zendesk vermarktet Honeylove, eine Direct-to-Consumer-Modemarke, an Verbraucher durch dynamische SMS-Nachrichten. Honeylove kann seine Kund:innen dort erreichen, wo sie sind, 24/7-Support bieten und eine kundenorientierte Strategie priorisieren, ohne die Marketingqualität zu opfern.

Trevor Humphrey, VP of Customer Experience bei Honeylove, sagt, dass Zendesk es ihnen ermöglicht hat, CX und Marketing aufeinander abzustimmen: „Ein Kunde erwartet, dass die Marke weiß, wer sie sind, was sie getan haben und wie man auf authentische Weise kommuniziert … Es gab einen ganzen fehlenden Datenteil rund um die Kundenservice-Erfahrung, den wir auf der Marketingseite nicht hatten. Jetzt sind diese beiden Seiten des Geschäfts aufeinander abgestimmt.”

Personalwesen-KI-Agenten-Workflow Anwendungsfall

LATAM Airlines ist die führende Fluggesellschaft in Lateinamerika und bedient 62 Millionen Passagiere in 22 Ländern. Nach großem Erfolg mit Zendesk zur Verbesserung des Kundenservice verfolgte das Unternehmen KI-gestützten Mitarbeiterservice.

„Wir haben gesehen, wie unser Kundenservice-Team mit Zendesk arbeitete, um effizienter zu werden und die Customer Experience zu verbessern”, sagte Monica Obando, Senior HR Manager bei LATAM Airlines, „Und wir entschieden uns, diese Magie in unsere internen Mitarbeiteroperationen zu bringen.”

Mit Zendesk betreut LATAM Airlines mehr als 30.000 Mitarbeiter:innen. Trotz dieses umfangreichen Teams weisen die KI-Agenten des Unternehmens eine Genauigkeitsrate von 80 Prozent auf und verbessern massiv die Mitarbeitererfahrung, den internen Kundenservice und den organisatorischen Erfolg.

5 Schritte zur Implementierung von KI-Agenten-Workflows

Die Transformation Ihres CX mit KI-Agenten-Workflows erfordert durchdachte Planung und Umsetzung – genau wie die Einführung eines neuen Dirigenten in ein etabliertes Orchester. Befolgen Sie diese Schritte für eine erfolgreiche und nahtlose Workflow-Implementierung:

1. Bereitschaft bewerten

Bevor Sie KI-Agenten-Workflows implementieren, müssen Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens bewerten, indem Sie Folgendes evaluieren:

• Bestehende Technologie

• Datenqualität und Datensilos

• Team-Fähigkeiten

• Kundenkontaktpunkte

Organisationen mit zentralisierten Kundendaten, standardisierten Prozessen, klaren Leistungskennzahlen und einer offenen Organisationskultur tendieren dazu, reibungsloser zu agentischen Workflows überzugehen und sind auf das erforderliche Change Management vorbereitet.

2. Automatisierungsmöglichkeiten identifizieren

Kartieren Sie die Customer Journey, um hocheffektive Möglichkeiten zu entdecken, bei denen KI-Agenten-Workflows für CX den größten Mehrwert liefern können. Diese sind in der Regel Prozesse, die:

• Repetitiv sind

• Hohes Volumen aufweisen

• Durch Muster definiert sind

• Erhebliche Agentenzeit in Anspruch nehmen

Priorisieren Sie Workflows und intelligente Automatisierung, die direkte Auswirkungen auf wichtige Kennzahlen wie Erstlösungsraten oder Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) haben. Unternehmen müssen auch aktuelle Leistungskennzahlen für diese Prozesse dokumentieren, um Baselines für die Messung der KI-Effektivität zu etablieren.

3. Ihren KI-Agenten auswählen

Wählen Sie einen KI-gesteuerten Chatbot, der mit Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, Ihrer technischen Umgebung und Ihren Kundenerwartungen übereinstimmt.

Bevor Sie in einen KI-Agenten investieren, berücksichtigen Sie:

• Sicherheit und Compliance

• Berichterstattung und Analytik

• Sprachverarbeitungsfähigkeiten

• Branchenkenntnisse oder Anpassungsfähigkeit

• Integrationsoptionen

• Skalierbarkeit

• Anpassung

Schauen Sie zudem über technische Spezifikationen hinaus, um die Kundenservice-Erfolgsgeschichte des Anbieters, seinen Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung und seine Roadmap für zukünftige Fähigkeiten zu prüfen. Der richtige KI-Agent wird als Grundlage dienen, auf der Sie aufbauen können, wobei seine Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten im Laufe der Zeit schrittweise erweitert werden.

4. Ihr Team schulen

Wenn Sie planen, KI am Arbeitsplatz durch KI-Agenten-Workflows für CX zu integrieren, müssen Sie Ihr Team auf ihre sich entwickelnden Rollen vorbereiten. Bieten Sie Schulungen an, die sich auf technische Plattformoperationen und spezialisierte Kompetenzentwicklung konzentrieren, einschließlich:

• Umgang mit komplexen emotionalen Situationen

• Ausübung von Urteilsvermögen bei Ausnahmefällen

• Identifizierung, wann in automatisierte Prozesse eingegriffen werden sollte

Erstellen Sie klare Richtlinien für die Mensch-KI-Zusammenarbeit, definieren Sie Übergabeprotokolle und Eskalationspfade. Ermöglichen Sie Agenten, Workflows zu definieren und nutzen Sie ihr Fachwissen, um Akzeptanz und Begeisterung zu fördern.

5. Jeden KI-Agenten-Workflow testen

Testen Sie vor der vollständigen Implementierung jeden Workflow in kontrollierten Umgebungen mit progressiv zunehmender Komplexität. Diese Tests sollten Folgendes abdecken:

• Erwartete Muster

• Unscheinbare Variationen

• Ausnahmen

• Randfälle

Überwachen Sie die technische Leistung und Qualitätsindikatoren jedes Workflows, indem Sie Metriken wie Genauigkeit, Angemessenheit des Tons und Markentreue verfolgen. Implementieren Sie zudem eine Feedback-Schleife, in der Agenten Probleme melden, Verbesserungen während der Testphase vorschlagen können, und priorisieren Sie eine phasenweise Einführung, damit Ihr Team das System verfeinern kann, während das Risiko minimiert wird.

Herausforderungen von KI-Agenten-Workflows für Customer Experience

Während KI-Agenten-Workflows für CX enormes Potenzial bieten, müssen Organisationen einige Hürden überwinden, um ihre vollen Vorteile zu nutzen. Mit der richtigen Lösung wie Zendesk können Unternehmen diese Herausforderungen jedoch mindern.

• Voreingenommenheit: KI-Systeme können unbeabsichtigt Vorurteile in ihren Trainingsdaten verstärken, was potenziell zu inkonsistenter Servicequalität über verschiedene demografische Gruppen hinweg führen kann. Mit Zendesk können Sie rigorose Testprotokolle und KI-Transparenzinitiativen implementieren, um Algorithmen zu verfeinern.
• Implementierung: Die Integration agentischer Workflows mit bestehenden Legacy-Systemen kann komplex sein. Der Zendesk Marketplace bietet jedoch mehr als 1.700 Integrationsoptionen, um diesen Prozess zu vereinfachen.
• Skalierbarkeit: Da sich Erwartungen und Bedürfnisse weiterentwickeln, müssen Workflows wachsen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder komplette Neugestaltungen zu erfordern. Zendesk ist darauf ausgelegt, mit Ihrem Unternehmen zu skalieren und Ressourcen für kontinuierliche Verbesserungen und Optimierungen bereitzustellen.
• Sicherheit: KI-Agenten-Workflows arbeiten mit umfangreichem Zugriff auf sensible Kundendaten und kritische Geschäftssysteme, was potenzielle Schwachstellen schaffen kann, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesichert sind. Mit Zendesk haben Unternehmen Zugang zu fortschrittlichen Datenschutz- und Kundendatenschutzprotokollen.

Trotz dieser Herausforderungen überwiegen die Vorteile gut implementierter KI-Agenten-Workflows mit Zendesk die Hindernisse erheblich.

Häufig gestellte Fragen

Nahtlose Verbindung von KI-Agenten-Workflows für CX mit Zendesk

Genauso wie ein Weltklasse-Orchester brillante Musiker und einen außergewöhnlichen Dirigenten benötigt, braucht Ihre CX-Strategie eine intelligente KI-Orchestrierung. Leistungsstarke Software hilft dabei, das volle Potenzial auszuschöpfen.

Durch die Integration von KI-Agenten-Workflows mit Zendesk Kundenservice-Software erhält Ihre CX-Sinfonie einen flexiblen Dirigenten. Dieser gewährleistet harmonische Abläufe und passt sich in Echtzeit an Kundenerwartungen an. Denn die Zukunft der Customer Experience ist nicht nur automatisiert – sie ist intelligent orchestriert.