Agentic AI: was es ist, warum es wichtig ist und wie es den Kundenservice transformiert

Agentic AI ist schnell zu einer der meistdiskutierten Entwicklungen im Ökosystem der künstlichen Intelligenz geworden. Während große Sprachmodelle (LLMs) anfangs durch die Erzeugung menschenähnlicher Texte beeindruckten, ist die nächste Grenze ihre Fähigkeit zu handeln, nicht nur zu reagieren. Dieser Wandel, vom passiven Assistenten zum autonomen Agenten, definiert das Agentic AI.

Während Organisationen erkunden, wie sie dieses neue Paradigma integrieren können, erscheint der Kundenservice als eines der vielversprechendsten Gebiete. In diesem Artikel werden wir erläutern, was Agentic AI ist, woher es kommt, wie es im Kundenservice funktioniert und warum hybride Modelle, die autonome KI mit menschlicher Expertise kombinieren, zum neuen Standard werden.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, autonome Aktionen auf ein definiertes Ziel hin auszuführen, anstatt nur auf eine Einzelanfrage zu reagieren. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die auf Anweisungen warten, kann ein agentisches System:

• Eine Situation analysieren

• Eigenständig Aktionen initiieren

• Schritte der Schlussfolgerung verknüpfen

• Mit mehreren Tools oder Systemen interagieren

• Ergebnisse bewerten und iterieren

Mit anderen Worten, Agentic AI ist darauf ausgelegt, mit Absicht zu arbeiten, nicht nur Text auszugeben.

Wo ein klassischer Chatbot auf die Frage „Wie kann ich mein Passwort zurücksetzen?“ antworten könnte, kann ein agentisches System:

1. Den Benutzer identifizieren

2. Den Kontostatus überprüfen

3. Den Workflow zur Passwortzurücksetzung auslösen

4. Die Vollständigkeit bestätigen

5. Die Interaktion dokumentieren

Diese Art der mehrstufigen, kontextbewussten Orchestrierung ist der Ausgangspunkt eines KI-„Agents“.

Woher kommt Agentic AI?

Agentic AI baut auf drei parallelen Fortschritten auf:

1. Leistungsstärkere LLMs

Moderne generative Modelle können Reasoning, Planung und Gedächtnis über längere Kontexte aufrechterhalten. Diese kognitive Fähigkeit macht Autonomie möglich.

2. Tool-Nutzung

Modelle können jetzt APIs aufrufen, Code ausführen, Datenbankabfragen durchführen und mit Unternehmenssystemen interagieren, um die Lücke zwischen Sprache und Aktion zu schließen.

3. Autonome Frameworks

Neue Frameworks wie React, Toolformer-Architekturen und agentenbasierte Laufzeiten bieten die Grundlage für KI, die Tools auswählen, ihren eigenen Fortschritt überwachen und sich selbst korrigieren kann.

Zusammen schaffen sie einen Wandel von assistierender KI zu operativer KI.

Eine fundiertere Perspektive: Wie Agentic AI tatsächlich funktioniert

Für Leser, die ein tieferes technisches Verständnis suchen, folgen agentische Systeme im Allgemeinen einem mehrstufigen kognitiven Loop, der oft als Beobachten – Planen – Handeln – Reflektieren beschrieben wird.

1. Beobachten: Der Agent sammelt Eingaben, Benutzernachrichten, Systemzustände und externe Daten.

2. Planen: Er zerlegt das Ziel in Teilaufgaben mithilfe von Reasoning-Modellen oder Chain-of-Thought-Strategien.

3. Handeln: Er führt Aktionen durch Toolaufrufe, Datenbankabfragen oder Systemworkflows aus.

4. Reflektieren: Er bewertet die Ergebnisse, passt den Plan an und wiederholt den Loop, bis das Ziel erreicht ist.

Fortgeschrittene Agenten können Speichersysteme, Vektordatenbanken oder langfristige Protokolle verwenden, um Kontinuität über Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten. Einige Architekturen umfassen mehrere kooperierende Agenten, die auf Reasoning, Ausführung oder Validierung spezialisiert sind, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Dieser Prozess verwandelt KI von konversationeller zu operativer.

Warum Agentic AI für den Kundenservice wichtig ist

Der Zendesk CX Trends Report 2025 prognostiziert, dass KI eine Rolle in 100 % der Kundeninteraktionen spielen wird, da der Support zunehmend autonom wird.

Kundenservice ist ein Bereich, der natürlich mit agentischem Verhalten übereinstimmt. Er umfasst wiederholte, strukturierte Workflows, bei denen Kontext, Genauigkeit und Umsetzbarkeit entscheidend sind.

Laut Intercom bringt der Aufstieg von KI-ersten Support-Teams vier neue Schlüsselrollen hervor: „Leiter KI-Betrieb“, „Wissensmanager“, „Gesprächsdesigner“ und „Spezialist für Supportautomatisierung“, die den Übergang zu agentischem und automatisiertem Support untermauern.

1. Es reduziert repetitive Arbeitsbelastung

Agenten können autonom Aufgaben durchführen wie:

• Eine Bestellung verifizieren

• Den Abonnementstatus überprüfen

• Rückerstattungen oder Ersatz auslösen

• Personalisierte Fehlersuche bieten

• CRM-Tickets aktualisieren
  
  

Diese Aktionen erforderten traditionell menschliches Eingreifen. Agentic AI kann sie von Anfang bis Ende ausführen.

Laut Gartner‘s Prognose für 2025 wird Agentic AI bis 2029 80 % der gängigen Kundenserviceprobleme autonom lösen, was zu einer 30 %igen Senkung der Betriebskosten für Unternehmen führen könnte.

2. Es erhöht Geschwindigkeit und Genauigkeit

Da Aktionen automatisiert und deterministisch sind, sinken die Lösungszeiten und die Fehlerquoten.

3. Es unterstützt 24/7-Betrieb

Agentic AI schläft nie und gewährleistet kontinuierliche Verfügbarkeit und sofortige Antworten.

4. Es integriert sich tief mit Produkt- und Betriebsdaten

Im Gegensatz zu Standard-KI-Chatbots können agentische Systeme mit echten Tools verbunden werden: Abrechnungssystemen, Logistikverfolgung, Verwaltungsdashboards usw. Sie gehen über das Erklären hinaus, sie lösen.

Aber Agentic AI hat Grenzen

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit kann Agentic AI Menschen im Supportbetrieb nicht vollständig ersetzen. Mehrere strukturelle Einschränkungen bestehen weiterhin:

• Mehrdeutigkeit und emotionale Nuancen: Fälle, die Frustration, Verhandlungen oder sensible Probleme betreffen, erfordern weiterhin menschliches Urteilsvermögen.

• Komplexe Ausnahmeregelungen: Seltene oder risikobehaftete Szenarien sind schwierig für Agenten, sicher zu navigieren.

• Qualitätssicherung: Agenten profitieren von menschlicher Aufsicht zur Validierung von Grenzfällen.

• Markendarstellung: In einigen Situationen ist ein persönlicher, menschlicher Ansatz erforderlich, um das Kundenerlebnis zu schützen.

• Tool-Integration: In einigen Fällen kann die Integration geschlossener oder komplexer interner Tools schwierig sein.

Deshalb sind die effektivsten Unterstützungsmodelle heute nicht vollständig automatisiert, sondern hybrid.

Die Zukunft des Kundenservice ist hybrid

Agentic AI ersetzt nicht den menschlichen Support; sie transformiert die Struktur der Supportoperationen.

Das erfolgreiche Modell ist hybrider Support, bei dem:

• Agentic AI die hochvolumigen, repetitiven, deterministischen Aufgaben übernimmt.

• Menschliche Agenten bei nuancierten, empathischen oder komplexen Situationen eingreifen.

• Beide innerhalb desselben Workflows und der gleichen Qualitätsstandards operieren.

Anstatt Teams zu eliminieren, hebt Agentic AI sie an, indem sie zeitaufwändige Arbeiten beseitigt und den Agenten ermöglicht, sich auf das zu konzentrieren, was nur Menschen tun können.

Dieses Gleichgewicht maximiert die Effizienz, senkt die Betriebskosten und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Wie man Agentic AI strategisch angeht

Für Organisationen, die eine Einführung in Betracht ziehen, sind mehrere Prinzipien entscheidend:

1. Beginnen Sie mit klaren, messbaren Workflows: definieren Sie Prozesse, die der Agent zuverlässig von Anfang bis Ende ausführen kann.

2. Integrieren Sie in Ihre tatsächlichen Systeme: ein leistungsfähiger Agent ist nur so gut wie sein Zugang zu echten Tools.

3. Halten Sie menschliche Eskalationspfade aufrecht: hybride Systeme übertreffen eigenständige Agenten.

4. Priorisieren Sie Sicherheit und Aufsicht: Überwachung, Protokollierung und Sicherheitsvorkehrungen schützen das Kundenerlebnis und den Ruf der Marke.

5. Iterieren Sie kontinuierlich: Agentic AI verbessert sich durch Verfeinerung, Evaluierung und den Zugang zu realen Betriebsdaten.
   
   

Fazit: Agentic AI definiert Support neu und hybride Modelle sind führend

Agentic AI markiert einen grundlegenden Wandel in der Funktionsweise von Supportoperationen. Sie ermöglicht die Automatisierung nicht nur von Antworten, sondern von Handlungen, was ohnegleichen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit bringt. Doch die Zukunft ist nicht vollständig autonom. Sie ist hybrid, in der KI und menschliche Expertise sich gegenseitig ergänzen, um ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten.

Unternehmen, die dieses Modell erkunden möchten, können nun auf Anbieter zurückgreifen, die beide Welten nahtlos verbinden. Wir bieten diesen hybriden Ansatz bei Onepilot an, indem wir unsere agentische KI mit hochwertigen menschlichen Agenten kombinieren, um Automatisierung dort sicherzustellen, wo sie wirkungsvoll ist, und menschliche Expertise dort, wo sie wirklich wichtig ist. Möchten Sie mit uns darüber sprechen?