{"id":550186,"date":"2024-12-03T03:20:03","date_gmt":"2024-12-03T11:20:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=550186"},"modified":"2024-12-03T03:20:03","modified_gmt":"2024-12-03T11:20:03","slug":"de_virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/de-de\/blog\/post\/de_virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","title":{"rendered":"Virtuelle Agenten: Die Grenzen traditioneller Chatbots \u00fcberwinden"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text css=““]Kundenservice ist wichtig wie nie, zugleich ist der Aufwand f\u00fcr die Betreuung so hoch wie niemals zuvor. Hinzu kommt die Fluktuation bei Agenten, die sich dem Wert von 40 % n\u00e4hert. Das f\u00fchrt zu hoher Anspannung in den Contact Centers, die sich negativ auf das Kundenerlebnis auswirken und den Umsatz verringern kann.<\/p>\n

Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzen Unternehmen auf Bots, welche bestehende L\u00fccken schlie\u00dfen sollen. Herk\u00f6mmliche Chatbots sind zwar die Standardl\u00f6sung zur Erweiterung der Self-Service-Optionen, wurden jedoch f\u00fcr einen begrenzten Zweck entwickelt. Sie sind meist f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe vorgesehen und bieten nur begrenzte Flexibilit\u00e4t.<\/p>\n

Anders als menschliche Agenten sind sie nicht in der Lage, zweideutige Aussagen zu interpretieren, sich \u00fcber ein bestimmtes Thema zu unterhalten oder Informationen auf eine Weise zu personalisieren, die Ihrer Markenphilosophie entspricht. Die Weitergabe komplexer Anfragen an menschliche Agenten ist zwar m\u00f6glich, aber ohne Kontext zwingt sie den Kunden dazu, sich zu wiederholen, was zu schlechten Kundenerfahrungen f\u00fchrt.<\/p>\n

Virtuelle Agenten<\/a>, der n\u00e4chste Schritt in der Konversations-KI, verbessern den Self-Service, indem sie Unternehmen helfen, ihre digitalen F\u00e4higkeiten um Kontextverst\u00e4ndnis und Anpassungsf\u00e4higkeit zu erweitern. Anstatt nur auf bestimmte Eingaben zu reagieren, nutzen virtuelle Agenten KI und nat\u00fcrliches Sprachverst\u00e4ndnis, um die Kundenbed\u00fcrfnisse in Echtzeit zu interpretieren und die Antworten dynamisch an den Gespr\u00e4chsverlauf anzupassen.<\/p>\n

Dies erm\u00f6glicht personalisierte, komplexere Interaktionen<\/a>, an denen funktionsbasierte Chatbots scheitern. Zudem k\u00f6nnen virtuelle Agenten nahtlos mit menschlichen Agenten zusammenarbeiten und sie sind auch darauf trainiert, Empathie f\u00fcr Ihre Kunden zu zeigen.<\/p>\n

Virtuelle Agenten heben Bots aufs n\u00e4chste Level
\nIn der Vergangenheit drehten sich die ersten Gespr\u00e4che \u00fcber die Implementierung eines Bots um dessen Funktion: Soll es ein Chatbot oder ein Voicebot sein? Und welche Anfragen soll er bearbeiten?<\/p>\n

Der n\u00e4chste Schritt bestand darin, die Routine des Bots bei der Bew\u00e4ltigung seiner Aufgaben festzulegen \u2013 und diesen Ablauf dann zu gestalten.<\/p>\n

Nach all diesen Bem\u00fchungen haben Sie vielleicht einen guten Bot, aber einen mit erheblichen Einschr\u00e4nkungen. Wenn der Bot auf eine Frage st\u00f6\u00dft, die nicht in seinem vordefinierten Skript enthalten ist, steckt er fest. Er kann nicht aus neuen Daten lernen, seine Antworten im Laufe der Zeit verbessern oder den Kontext einer Anfrage verstehen, um relevantere Antworten zu geben.<\/p>\n

Die Fortschritte in der KI-Technologie, insbesondere gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) und generative KI, erm\u00f6glichen es Unternehmen, virtuelle Agenten zu nutzen. Sie k\u00f6nnen ihre Antworten anpassen, indem sie aus dem Nutzerverhalten lernen, und die Personalisierung und Effizienz verbessern.<\/p>\n

Sehen wir uns sechs M\u00f6glichkeiten an, mit denen virtuelle Agenten herk\u00f6mmliche Bots auf die n\u00e4chste Stufe heben – und die beeindruckenden Vorteile, die Ihr Unternehmen erwarten kann.<\/p>\n

1. Intents, die \u00fcber statische Skripte hinausgehen<\/h4>\n

Virtuelle Agenten erweitern die M\u00f6glichkeiten eines herk\u00f6mmlichen Bots erheblich. Der erste Punkt, an dem wir diese Entwicklung sehen, ist die Erstellung von Intents. Dies erforderte fr\u00fcher eine sorgf\u00e4ltige Verwaltung jeder einzelnen \u00c4u\u00dferung und eine st\u00e4ndige Anpassung im Laufe der Zeit. LLMs haben das ge\u00e4ndert.<\/p>\n

Es ist viel einfacher, die Schritte zur L\u00f6sung einer Aufgabe zu definieren und zu entwerfen, wenn es einen Fluss von LLM-basierten Aktionen gibt, die sich auf sehr enge Aktivit\u00e4ten konzentrieren. Dieses flow-basierte Design stellt sicher, dass Ihre L\u00f6sung nur das tut, f\u00fcr was sie trainiert wurde, und dass das Training einfacher oder sogar automatisiert abl\u00e4uft.<\/p>\n

Im Grunde geben Sie eine Beschreibung einer Aufgabe vor, wie z. B. \u201eInformationen sammeln\u201c oder \u201eeinen Artikel finden\u201c, und dann arbeitet das LLM daran. Das bedeutet mehr Pr\u00e4zision bei der Erkennung von Absichten und sorgt f\u00fcr eine nat\u00fcrlicher klingende Sprache als in der Vergangenheit. Dank dieser Vielseitigkeit k\u00f6nnen virtuelle Agenten komplexere Interaktionen abwickeln und sogar Intent-Switching betreiben, d. h. einen menschen\u00e4hnlicheren Ansatz bei der Abwicklung von Interaktionen w\u00e4hlen.<\/p>\n

Nehmen wir an, ein Kunde stellt einem virtuellen Agenten eine Frage zu einer Produktfunktion. Sobald der virtuelle Agent diese Frage beantwortet hat, k\u00f6nnte der Kunde eine v\u00f6llig neue Frage haben. An diesem Punkt kann der virtuelle Agent nahtlos in den Auskunftsmodus wechseln und sogar auf die urspr\u00fcngliche Frage zur\u00fcckgreifen.<\/p>\n

Der Kunde interagiert mit dem virtuellen Agenten auf dieselbe Weise wie mit einem Menschen und das ohne spezifische Anweisungen. Er kann seine Antwort auch auf die genaue Frage abstimmen und die Quelle zur \u00dcberpr\u00fcfung der Informationen angeben.<\/p>\n

2. Umfassende \u00dcbergabe an Agenten und CRM-Systeme<\/h4>\n

Chatbots k\u00f6nnen den Kontext von Kundeninteraktionen nicht in dem Ma\u00dfe erfassen oder \u00dcbergaben durchf\u00fchren, wie es virtuelle Agenten k\u00f6nnen. Bei der \u00dcbergabe vom Bot fehlen die Interaktionszusammenfassung, der Hintergrund und die Nachbearbeitung der Interaktion, die er gerade mit einem Kunden abgeschlossen hat.<\/p>\n

Nach einer Interaktion w\u00e4hlt der virtuelle Agent den geeigneten n\u00e4chsten Schritt aus. Wenn ein menschlicher Agent eine Anfrage \u00fcbernehmen muss, kann der virtuelle Agent eine Zusammenfassung erstellen und diese weitergeben. So kann der Agent das Gespr\u00e4ch nahtlos dort fortsetzen, wo der virtuelle Agent aufgeh\u00f6rt hat. Das Ergebnis ist, dass der Kunde sich nicht wiederholen muss, was eine direkte Verbesserung des Kundenerlebnisses darstellt.<\/p>\n

Wurde die Aufgabe sogar vollst\u00e4ndig erledigt, schreibt der virtuelle Agent eine Zusammenfassung und versieht die Konversation mit einem Ihrer vordefinierten Nachbearbeitungscodes \u2013 also mit der gleichen Sorgfalt, die Sie von einem menschlichen Agenten nach der Interaktion erwarten w\u00fcrden.<\/p>\n

Auf diese Weise werden mehrere zeitaufwendige Aufgaben erledigt und die Erkenntnisse auf konsistente Weise erfasst. In beiden F\u00e4llen speichert der virtuelle Agent seine Details in Ihrem CRM-System, so dass andere Tools, virtuelle Agenten, Administratoren und menschliche Agenten sie nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

3. Einsicht in die Customer Journeys, um Probleme proaktiv anzugehen<\/h4>\n

Herk\u00f6mmliche Chatbots k\u00f6nnen in der Regel nicht auf Analysen zugreifen und diese nutzen, um L\u00fccken in der Customer Journey aufzudecken. Sie wissen nicht, welche Informationen fehlen k\u00f6nnten oder dass sie versuchen sollten, diese zu finden. Virtuelle Agenten hingegen k\u00f6nnen bei jeder Interaktion und \u00fcber mehrere Ber\u00fchrungspunkte hinweg feststellen, was fehlt.<\/p>\n

Die gewonnenen Erkenntnisse sind umsetzbar, was sich von einem herk\u00f6mmlichen Dashboard mit Metriken<\/a> unterscheidet, bei dem man Zeit braucht, um sie zu verstehen. Der Einsatz von KI-gest\u00fctzter Absichts- und Stimmungsanalyse<\/a> hilft dabei, die kontinuierliche Verbesserung des Kundenerlebnisses und des Contact Centers zu realisieren. Die Daten zeigen, welche Wege h\u00e4ufig eingeschlagen werden, wo Kunden abspringen und wo andere Ineffizienzen liegen. Das l\u00e4sst sich nutzen, um die Kundenerfahrungen konkret zu verbessern.<\/p>\n

Durch die Integration mit CRM-Systemen k\u00f6nnen Sie mit diesen Details das Kundenerlebnis optimieren, indem Sie proaktiv ermitteln, welche L\u00fccken zu schlie\u00dfen sind, um die Servicebereitstellung zu verbessern.[\/vc_column_text][vc_single_image image=“545293″ css=“.vc_custom_1731011288749{margin-top: 1.5em !important;}“ si_alt_text=“Genesys Cloud Virtual Agent versus chatbot comparison AI“][vc_single_image image=“545295″ css=““ si_alt_text=“Genesys Cloud Virtual Agent versus chatbot comparison AI“][vc_single_image image=“545296″ css=“.vc_custom_1731011309726{border-bottom-width: 1.5em !important;}“ si_alt_text=“Genesys Cloud Virtual Agent versus chatbot comparison AI“][vc_column_text css=“.vc_custom_1733224797599{margin-top: 1.0em !important;}“]<\/p>\n

4. Virtuelle Agenten brauchen weniger Ressourcen<\/h4>\n

Selbst mit ihren begrenzten F\u00e4higkeiten erfordern Chatbots eine Menge Aufwand, um gute Leistungen erbringen zu k\u00f6nnen. Und diese Arbeit erfordert technische F\u00e4higkeiten, einschlie\u00dflich Teams von Datenwissenschaftlern. Das ist eine komplexe Aufgabe und erfordert Ressourcen, die schwer zu finden sind. Und die Anforderungen an die Bot-Schulung machen es noch komplexer.<\/p>\n

Im Gegensatz dazu k\u00f6nnen virtuelle Agenten auch von nicht spezialisierten Mitarbeitern trainiert und eingesetzt werden. Wir verwenden einen visuellen, codelosen Flow-Builder, der auf generativer KI, LLMs und KI-gest\u00fctzten Wissensabfragen basiert, um virtuelle Agenten zu erstellen. Unser Drag-and-Drop-Ansatz erm\u00f6glicht es Ihren Teams, Workflows zu erstellen, die anspruchsvoll, anpassungsf\u00e4hig und skalierbar sind. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie in Ihren Abl\u00e4ufen allgemeinsprachliche S\u00e4tze verwenden, anstatt auf sehr spezifisch formulierte und unflexible Anweisungen beschr\u00e4nkt zu sein.<\/p>\n

Da Genesys Cloud die wesentliche Arbeit \u00fcbernimmt, reduziert unser Ansatz die Ressourcenbelastung Ihrer Teams drastisch.<\/em><\/h4>\n

Das Wichtigste ist, dass Sie die Gespr\u00e4che Ihrer besten Agenten heranziehen und die KI einen kompletten Ablauf auf dieser Grundlage erstellen lassen k\u00f6nnen \u2013 das spart viel Zeit und stellt sicher, dass Ihre erfolgreichsten Gespr\u00e4che in zuk\u00fcnftigen Interaktionen mit menschlichen und virtuellen Agenten reproduziert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

5. Virtuelle Agentenabl\u00e4ufe sind flexibel nutzbar<\/h4>\n

Virtuelle Agenten machen es \u00fcberfl\u00fcssig, Bot-Flows von Grund auf neu zu erstellen, da die f\u00fcr virtuelle Agenten generierten Flows in allen Genesys Cloud\u2122 AI-L\u00f6sungen, einschlie\u00dflich Genesys Cloud Agent Copilot<\/a>, nutzbar sind. Es besteht keine Notwendigkeit, Flows f\u00fcr verschiedene Zwecke oder Arten von digitalem Support neu zu erstellen. Dies erh\u00f6ht den ROI, da die Wartung vereinfacht wird und weniger Ressourcen f\u00fcr die effiziente Skalierung und Optimierung von Interaktionen ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n

Genesys verf\u00fcgt \u00fcber jahrzehntelange Erfahrung bei der L\u00f6sung von Problemen, die f\u00fcr Contact Center spezifisch sind \u2013 und das branchen\u00fcbergreifend. Diese Erfahrung hat uns in die Lage versetzt, die neueste KI-Technologie zu nutzen, um virtuelle Agenten der n\u00e4chsten Generation mit Funktionen zu entwickeln und bereitzustellen, auf die Sie sich bei der Betreuung Ihrer Kunden verlassen k\u00f6nnen. Dadurch unterscheiden wir uns von Anbietern, die universell einsetzbare virtuelle Agenten anbieten, die nicht speziell f\u00fcr Contact Center geeignet sind.<\/p>\n

Die Flexibilit\u00e4t ist m\u00f6glich, weil unsere virtuellen Agenten den Menschen nicht aus den Augen verlieren<\/a>. Sie leiten komplexe Probleme nahtlos an menschliche Agenten weiter und liefern Kontext aus aktuellen und fr\u00fcheren Interaktionen. Au\u00dferdem erm\u00f6glichen sie eine menschliche Kontrolle in Echtzeit, um sicherzustellen, dass die von der KI generierten Antworten korrekt und konform sind. Da immer ein Mensch in der Schleife ist, wird sichergestellt, dass die Daten sauber und sicher f\u00fcr die Wiederverwendung sind.<\/p>\n

Im Laufe der Zeit wird Ihr ROI weiter steigen, da Ihre Daten nicht st\u00e4ndig \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcssen, ob die Prozesse gut sind, die Daten korrekt sind oder Sie eine gute Leistung erbringen. Wir haben diese Pr\u00fcfungen f\u00fcr Sie in den virtuellen Agenten integriert.<\/p>\n

6. Sicherheit ist integraler Bestandteil<\/h4>\n

Einige Unternehmen starten interne KI-Initiativen, wie z. B. die Entwicklung eigener GPTs, in der Annahme, dass ihr eigenes Fachwissen zu Kosteneinsparungen f\u00fchren wird. Der Aufbau von benutzerdefinierten GPTs f\u00fcr den Unternehmenseinsatz bietet zwar Flexibilit\u00e4t, kann aber auch erhebliche Risiken mit sich bringen. Fragen der Datensicherheit und des Schutzes der Privatsph\u00e4re sind ein gro\u00dfes Problem, auch weil es viele F\u00e4lle gibt, in denen KI ohne angemessene Leitplanken aus dem Ruder l\u00e4uft.<\/p>\n

Laut McKinsey wird erwartet, dass generative KI die Arbeitsproduktivit\u00e4t in der gesamten Wirtschaft erheblich steigern<\/a> wird. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die Verbesserung der Qualit\u00e4t und Komplexit\u00e4t von Antworten und die Beseitigung der Notwendigkeit st\u00e4ndiger Aktualisierungen k\u00f6nnen virtuelle Agenten zu einer Steigerung der Produktivit\u00e4t und des ROI<\/a> beitragen. Aber auch sie haben ihre Grenzen.<\/p>\n

So k\u00f6nnen benutzerdefinierte Modelle beispielsweise ungenaue oder voreingenommene Antworten erzeugen, was das Vertrauen der Kunden beeintr\u00e4chtigt. Und es gibt ethische Risiken durch unbeabsichtigte oder unangemessene Ausgaben oder \u201eHalluzinationen\u201c.<\/p>\n

Genesys verfolgt einen hybriden Ansatz f\u00fcr virtuelle Agenten, der das Beste aus den beiden Welten der traditionellen regelbasierten Chatbots und der GPT-Chatbots nutzt. Generative KI wird bei jedem Schritt eingesetzt, aber die Aufgaben sind immer noch in einem Flow definiert. Dies reduziert das Risiko und sorgt daf\u00fcr, dass die KI bei der Sache bleibt und die Gesch\u00e4fts- und Kundendaten beim Zugriff, der Analyse und der Weitergabe sch\u00fctzt.<\/p>\n

Diese kritische Notwendigkeit ist die Grundlage f\u00fcr unseren KI-Ethikansatz<\/a> und unsere Protokolle. Diese Protokolle decken Daten ab, die von allen unseren Produkten verwendet werden, im Gegensatz zum Datenschutz, der nur f\u00fcr eine bestimmte L\u00f6sung entwickelt wurde.<\/p>\n

Genesys trainiert seine eingebetteten Modelle auch mit kuratierten, vertrauensw\u00fcrdigen Daten aus verschiedenen Branchen, Sprachen, Anwendungsf\u00e4llen, Dimensionen und mehr. Wir ber\u00fccksichtigen bei der Entwicklung die Grunds\u00e4tze des Datenschutzes. Diese Leitplanken sch\u00fctzen das Recht des Einzelnen auf Privatsph\u00e4re von Anfang an, und wir f\u00fcgen nach der Entwicklung keine zus\u00e4tzlichen Funktionen hinzu.<\/p>\n

Virtuelle Agenten machen den Unterschied<\/h2>\n

Der Wechsel von herk\u00f6mmlichen Chatbots zu virtuellen Agenten bringt Leistung und Flexibilit\u00e4t und es ist zugleich m\u00f6glich, schnell einen Mehrwert zu erzielen. Ihre F\u00e4higkeit, sich nahtlos in bestehende Bot-Flows zu integrieren, komplexe Interaktionen zu bew\u00e4ltigen und tiefe Einblicke in die Customer Journey zu gew\u00e4hren, macht sie zu einem leistungsstarken Tool zur Verbesserung der Kundenerfahrung.<\/p>\n

Mit robusten Datensicherheitsma\u00dfnahmen und ethischen KI-Standards k\u00f6nnen Sie mit Genesys schnell die Vorteile virtueller Agenten nutzen, und zwar mit sicheren Abl\u00e4ufen, die bereits erprobt sind.<\/p>\n

Sehen Sie, wie viel mehr Sie mit einem Genesys Virtual Agent<\/a> erreichen k\u00f6nnen.<\/p>\n

* Bestimmte Funktionen, die in diesem Artikel erw\u00e4hnt werden, werden in naher Zukunft ver\u00f6ffentlicht.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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