Was sind KI-Agenten?

Von Magulan Duraipandian, Sr. AI Solutions Technical Evangelist – Salesforce

KI-Agenten verändern, wie Unternehmen arbeiten und mit ihren Kund:innen interagieren. Diese intelligenten Systeme automatisieren komplexe Aufgaben, bieten personalisierte Erfahrungen und entlasten Mitarbeiter:innen, die sich dadurch anspruchsvolleren Aufgaben widmen können.

Bei KI-Agenten handelt es sich um eine Art von System mit künstlicher Intelligenz (KI), das Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen verstehen und beantworten kann. Sie werden mit einem Agent Builder wie Agentforce erstellt und nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen. Solche intelligenten Agenten können alles von der Beantwortung einfacher Fragen bis zur Lösung komplexer Probleme bieten – sogar Multitasking. Am wichtigsten ist jedoch, dass sie ihre eigene Leistung durch Selbstlernen kontinuierlich verbessern können. Das ist der Unterschied zu traditioneller KI, die für bestimmte Aufgaben menschliche Eingaben erfordert.

• KI-Agenten sind fortschrittlicher und autonomer als Chatbots und können ein breiteres Spektrum komplexer Aufgaben meistern.
• Sie bieten erhebliche geschäftliche Vorteile, darunter Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und eine höhere Kundenzufriedenheit.
• KI-Agenten haben vielfältige Anwendungsfälle und sind für spezialisierte Funktionen wie Vertrieb, Marketing und Finanzwesen in verschiedenen Branchen konzipiert.

• Das Konzept der KI-Agenten wird seit vielen Jahren erforscht. Autonome, intelligente Systeme werden seit Jahrzehnten prognostiziert, doch erst die jüngsten Fortschritte bei Large Language Models (LLMS) machen die verfügbaren Fähigkeiten zugänglicher und leistungsfähiger. Aufgrund dieser Fortschritte konnten KI-Agenten nun den Entwicklungssprung vom theoretischen Konzept zur konkreten Anwendungen in der Praxis vollziehen.

Die Funktionsgrundlage moderner KI-Agenten ist ein Prozess, der das menschliche Denken widerspiegelt. Dadurch können die KI-Agenten autonom interagieren und Probleme lösen. Sie sammeln zunächst Daten, verarbeiten sie, treffen dann eine Entscheidung und führen die entsprechenden Aktionen aus. Der gesamte Zyklus wird durch Lernen und Anpassung kontinuierlich optimiert.

• Wahrnehmung und Datenerfassung: Agentenbasierte Systeme sammeln zunächst Daten aus zahlreichen Quellen wie Kundeninteraktionen, Transaktionshistorien und Social Media. Diese Daten sind entscheidend, um den Kontext und die Nuancen von Kundenanfragen zu verstehen. Fortschrittliche agentenbasierte KI kann Daten in Echtzeit integrieren und verarbeiten, sodass sie über die aktuellsten Informationen verfügt, um Anfragen effektiv zu bearbeiten.
• Entscheidungsfindung: Mithilfe ausgefeilter maschineller Lernmodelle analysieren KI-Agenten die gesammelten Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. So können sie beispielsweise anhand früherer Interaktionen und des aktuellen Kontexts die am besten geeignete Antwort auf eine Kundenanfrage ermitteln. Dieser Entscheidungsprozess wird dadurch verbessert, dass der Agent aus früheren Erfahrungen lernen und seine Reaktionen mit der Zeit verfeinern kann.
• Ausführung von Aktionen: Sobald sie eine Entscheidung getroffen haben, können digitale Assistenten die gewünschte Aktion ausführen. Dies kann die Beantwortung einer Kundenanfrage, die Bearbeitung einer Anfrage oder die Eskalation eines komplexen Problems an eine:n Mitarbeiter:in umfassen. Die Ausführung ist nahtlos und effizient gestaltet und stellt sicher, dass Kund:innen zeitnahe und genaue Antworten erhalten.
• Lernen und Anpassung: Die Agenten lernen kontinuierlich aus jeder Interaktion und verfeinern ihre Algorithmen, um noch genauer und effektiver zu werden. Sie aktualisieren ihre Knowledge Base und nutzen das Feedback, um zukünftige Interaktionen zu verbessern. Dank dieser kontinuierlichen Lernfähigkeit bleiben sie effektiv und relevant, auch wenn sich die Erwartungen der Kund:innen und das Geschäftsumfeld verändern.

Durch die Kombination dieser Fähigkeiten können intelligente Systeme viele Aufgaben autonom erledigen – wie Produkte empfehlen, Probleme beheben und Follow-ups durchführen. Das entlastetet Mitarbeiter:innen, sodass sie sich auf komplexere und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können.

Die internen Abläufe von KI-Agenten basieren auf deren grundlegenden Bausteinen. Diese Komponenten ermöglichen es Agenten, effektiv wahrzunehmen, zu argumentieren und zu handeln:

• Grundlegendes Modell (LLM): Large Language Models (LLMS) dienen als Gehirn vieler moderner KI-Agenten und stellen die grundlegenden Funktionen für das Verstehen und Generieren natürlicher Sprache bereit.
• Speicher oder Gedächtnis: KI-Agenten benötigen verschiedene Formen des Speichers oder Gedächtnisses, um den Kontext beizubehalten und im Laufe der Zeit zu lernen. Dazu können gehören:
  • Kurzzeitgedächtnis: Für unmittelbaren Kontext einer Unterhaltung.
  • Langzeitgedächtnis: Um Wissen zu behalten und aus vorangegangenen Erfahrungen zu lernen.
  • Episodisches Gedächtnis: Zum Erinnern an bestimmte Interaktionen oder Ereignisse.
  • Konsensusgedächtnis: Für gemeinsames Wissen in Systemen mit mehreren Agenten.
  • Zum effizienten Verwalten und Abrufen von Informationen werden häufig Verfahren wie Chunking (Bündeln) und Chaining (verketten) verwendet.
• Persona: Diese Komponente hilft einem KI-Agenten, während der gesamten Interaktionen einen konsistenten Charakter, Ton und Stil beizubehalten und so zu einer natürlicheren und berechenbaren Benutzererfahrung beizutragen.
• Tools: Um in der realen Welt Aktionen auszuführen, benötigen KI-Agenten Zugriff auf verschiedene externe Tools, APIs und Programme. Mit diesen Tools können Agenten Informationen abrufen, Befehle ausführen oder mit anderen Systemen interagieren.
• Agentenaktion: Der Mechanismus, über den ein KI-Agent Aufgaben ausführt und mit seiner Umgebung interagiert. Aktionen können das Aufrufen externer Funktionen oder APIs oder das Steuern physischer Aktuatoren umfassen.
• Architektur: Dies bezieht sich auf das allgemeine strukturelle Design des KI-Agenten, einschließlich seiner physischen Grundlage oder Softwarebasis. Die Architektur bestimmt, wie die verschiedenen Komponenten interagieren und wie der Datenfluss innerhalb des Systems abläuft.

Über die allgemeine operative Schleife hinaus nutzen KI-Agenten spezifische Logik-Paradigmen zum Bewältigen komplexer, mehrstufiger Probleme:

• ReAct (Argumentation und Aktion): Dieses Paradigma ermöglicht es einem Agenten, Argumentation (z. B. interner Monolog, Planung) mit Aktionen (z. B. die Verwendung von Tools, das Abfragen von Datenbanken) zu verknüpfen. Dies ermöglicht eine dynamischere und anpassungsfähigere Problemlösung.
• ReWOO (Reasoning WithOut Observation, Argumentation ohne Beobachtung): Bei diesem Ansatz führt der Agent seinen logischen Argumentationsprozess aus, ohne die Umgebung nach jedem Schritt zu beobachten. Diese Vorgehensweise kann für bestimmte Aufgaben effizienter sein.

Dank der verschiedenen Architekturansätze können KI-Agenten nuancierte und komplexe Szenarien effektiver zu bewältigen als einfachere Systeme.

Chatbots und KI-Agenten haben unterschiedliche Aufgaben. Chatbots sind normalerweise für eine bestimmte Aufgabe wie den Kundenservice oder die Suche nach Informationen konzipiert. Sie folgen Regeln und Skripten und verwenden Musterabgleich und Schlüsselworterkennung, um zu reagieren. Dadurch können sie zwar gut mit einfachen Fragen umgehen, aber keine komplexen Zusammenhänge verstehen oder sich an neue Situationen anpassen.

KI-Agenten hingegen sind fortschrittlicher und eigenständiger. Sie können ein breiteres Spektrum an Aufgaben erledigen, aus Interaktionen lernen und sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Autonome Agenten können den Kontext mehrerer Unterhaltungen verstehen und speichern und eignen sich daher für komplexere und dynamischere Umgebungen. Sie können sich auch in verschiedene Systeme und Plattformen integrieren und Aufgaben ausführen, die ein detaillierteres Verständnis der Benutzerbedürfnisse und der Umgebung erfordern.

Zu den Anwendungsfällen für KI-Agenten zählen beispielsweise das Verwalten des Kalenders von Benutzer:innen oder das Erstellen personalisierter Empfehlungen. Ein Chatbot hingegen kann vordefinierte Antworten auf häufig gestellte Fragen geben. Die Grenzen verschwimmen zunehmend, aber KI-Agenten verfügen im Allgemeinen über umfassendere Fähigkeiten und mehr Autonomie.

Diese Begriffe werden oft als Synonyme verwendet, doch es gibt einen nuancierten Unterschied. KI-Assistenten wie Microsoft 365 Copilot ergänzen die Kompetenzen der Benutzer:innen in Zusammenarbeit mit ihnen. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie verfügen über ein höheres Maß an Autonomie und können proaktiv Aktionen ergreifen, um Ziele zu erreichen – in Zusammenarbeit mit Menschen oder unabhängig von menschlichem Eingreifen. Die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale beziehen sich auf Zweck, Fähigkeiten, Interaktion, Autonomie, Komplexität und Lernfähigkeit.

KI-Agenten bieten Unternehmen in praktisch jeder Branche viele interessante Vorteile.

1. Gesteigerte Effizienz: Die Technologie kann mehrere Kundeninteraktionen gleichzeitig bearbeiten, was die Reaktionszeiten erheblich reduziert und die Effizienz des Kundenservice erhöht. Sie kann auch erkennen, ob eine Eskalation zu einem Menschen erforderlich ist. Dann wählt sie den:die Mitarbeiter:in mit den besten Fähigkeiten aus, um die Anfrage zu bearbeiten. So können Unternehmen mehr Anfragen bearbeiten, ohne Kompromisse bei der Servicequalität eingehen zu müssen.
2. Höhere Kundenzufriedenheit: Autonome Agenten antworten schnell und präzise, was zu höheren Kundenzufriedenheitswerten führt. Sie können Daten nutzen, um Interaktionen zu personalisieren und dadurch die gesamte Customer Experience zu verbessern. Außerdem lernen sie mit der Zeit und verbessern sich dadurch kontinuierlich.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: : Diese autonomen Systeme analysieren große Datensätze, um verborgene Muster und neue Trends zu erkennen. Anhand dieser wertvollen Erkenntnisse können Unternehmen präzisere und schnellere Entscheidungen treffen.
4. 24/7-Erreichbarkeit: Die Systeme sind rund um die Uhr verfügbar, sodass Kundenanfragen unabhängig von Zeitzonen und Geschäftszeiten umgehend bearbeitet werden können. Dank dieser ständigen Verfügbarkeit können Unternehmen die Erwartungen ihrer Kund:innen an den Self-Service besser erfüllen und die Kundenbindung stärken.
5. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit: KI kann leicht skaliert werden, um ein größeres Volumen an Kundeninteraktionen zu bewältigen. Damit sind sie ideal für Unternehmen, die wachsen wollen, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen. Bei zunehmenden Kundenvorgängen können die KI-Agenten problemlos an die zusätzliche Belastung angepasst werden, um konsistent und zuverlässig zu unterstützen.
6. Datengestützte Erkenntnisse: KI generiert wertvolle Daten über Kundeninteraktionen, Präferenzen und Verhaltensweisen. Mit den Daten erfahren Unternehmen mehr über Kundenbedürfnisse und Trends. So können sie fundierte Entscheidungen treffen und ihr Serviceangebot verbessern.
7. Genauigkeit und Konsistenz: Agentenbasierte KI liefert konsistente und genaue Antworten auf Kundenanfragen, verringert das Fehlerrisiko und stellt sicher, dass Kund:innen zuverlässige Informationen erhalten. Sie kann die Genauigkeit Ihrer Antworten durch Agenten-basierte Schleifen und menschenähnliche Argumentationslogik verbessern. Diese Konsistenz fördert das Markenvertrauen, denn Kund:innen erhalten die Erfahrung, die sie erwarten. KI-Agenten führen Routineaufgaben mit bemerkenswerter Konsistenz aus. Dennoch sind Aufsicht und Validierung durch Menschen unerlässlich, um die Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen und dynamischen Umgebungen zu gewährleisten.
8. Kosteneinsparungen: Indem Sie Routineaufgaben mit Digital Labor automatisieren, sparen Sie beträchtliche Kosten, da die Mitarbeiter:innen ihre Zeit und Expertise für komplexere Problemlösungen und strategische Initiativen einsetzen können. Diese Schwerpunktverlagerung steigert letztlich die Produktivität und Rentabilität.

KI-Agenten bieten zahlreiche Vorteile, darunter verbesserte Produktivität, reduzierte Kosten, verbesserte Entscheidungsfindung und ein besseres Kundenerlebnis. Laut McKinsey „setzen bereits mehr als 72 % der befragten Unternehmen KI-Lösungen ein, und das Interesse an generativer KI nimmt zu. Für Unternehmen liegt es somit nahe, wegweisende Technologien wie KI-Agenten in ihre Planung und ihre und zukünftigen KI-Roadmaps einzubeziehen.“ Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Lösungen können Unternehmen einen Vorsprung gewinnen und Kundeninteraktionen innovativer gestalten.

Durch fortschrittliche KI-Lösungen können Unternehmen einen Schritt voraus sein und die Kundeninteraktion innovativer gestalten.

Bevor Sie generative KI-Agenten einsetzen, sollten Sie einige Best Practices beachten:

1. Klare Ziele festlegen. Definieren Sie zunächst, was Sie mit Ihren intelligenten Agenten erreichen möchten. Erfolg messen.
2. Daten bewerten und vorbereiten. KI-Agenten sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um effektiv zu funktionieren. Stellen Sie sicher, dass Sie über robuste Datenerfassungs- und -verwaltungssysteme verfügen.
3. Richtigen KI-Agententyp auswählen. Entscheiden Sie sich für das Modell, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
4. In bestehende Systeme integrieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme nahtlos in Ihr bestehendes CRM, Ihr Tool für Kommunikation und Zusammenarbeit und in andere Kundenservice-Tools integriert sind.
5. Nutzererfahrung fokussieren. Gestalten Sie Ihre digitale Belegschaft mit Blick auf den:die Endnutzer:in. Gewährleisten Sie, dass die Interaktionen intuitiv sind und die Antworten zeitnah und präzise erfolgen, um eine positive Customer Experience zu schaffen. Kundenerwartungen.
6. Überwachen und optimieren. Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer KI-Lösungen und sammeln Sie Feedback von den Nutzer:innen. Verwenden Sie die Informationen, um Ihre KI-Agenten kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass sie effektiv und relevant bleiben.
7. Menschliche Aufsicht einplanen. Während KI-Agenten viele Aufgaben autonom erledigen können, ist es wichtig, bei Bedarf einen Plan für menschliche Intervention zu haben.
8. Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten. Implementieren Sie robuste Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen, um Kundeninformationen zu schützen.

Obwohl KI-Agenten verschiedenen Branchen helfen können, sind sie nicht alle gleich. Schauen wir uns ein paar unterschiedliche Typen an, die Sie für Ihr Unternehmen nutzen können.

1. Sales Development Representative (SDR) Agenten: Diese Agenten automatisieren Teile des Vertriebsprozesses und helfen beim Qualifizieren von Leads, Coachen von Vertriebsteams und Identifizieren von Upselling-Opportunities. Sie fungieren als digitales Teammitglied und können rund um die Uhr Aufgaben wie Lead-Nurturing und Terminvereinbarungen übernehmen, damit sich Mitarbeiter:innen ganz dem Aufbau von Beziehungen und Abschluss von Geschäften widmen können.
2. KI-Agenten im Kundenservice: Diese KI-Assistenten helfen, Kundenfragen zu beantworten und Probleme mit minimalem Eingreifen durch Mitarbeiter:innen zu lösen. Sie können eine große Anzahl von Anfragen über verschiedene Kanäle hinweg bearbeiten und Mitarbeiter:innen mit Zusammenfassungen der bisherigen Interaktionen und Antwortvorschlägen unterstützen.
3. Agenten für Marketingkampagnen: Diese Agenten unterstützen Marketingteams beim Erstellen kompletter Kampagnen. Sie können Kurzinfos zur Kampagne generieren, Customer Journeys entwerfen und Inhalte erstellen, um Marketingexpert:innen Zeit und Aufwand zu sparen.
4. E-Commerce-Agenten: Diese Agenten helfen bei verschiedenen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Online-Vertrieb, um die Benutzererfahrung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern. Sie können personalisierte Produktempfehlungen geben und Kund:innen durch den Kaufprozess führen.
5. Agenten für die Zusammenarbeit: Diese Agenten sind spezialisierte KI-Systeme, die zusammenarbeiten, um Teams beim effektiveren Arbeiten zu unterstützen. Sie können Silos aufbrechen, indem sie Daten und Erkenntnisse abteilungsübergreifend austauschen, und damit einen einheitlicheren Workflow schaffen.

KI-Agenten können Unternehmen branchen- und abteilungsübergreifend umfassendere Automatisierung, Personalisierung und Erkenntnisse bieten. Davon profitiert das ganze Unternehmen. So können Ihre Teams mit dieser Technologie mehr erreichen:

• Personalisierter Kundenservice: Finanzkund:innen erwarten personalisierten Kundenservice. Ein KI-Agent kann Ihnen helfen, die damit einhergehenden Herausforderungen zu meistern. Mit vereinheitlichten Kundendaten kann eine agentenbasierte KI relevante Erkenntnisse für Ihre Mitarbeiter:innen liefern und Finanzempfehlungen auf die Anforderungen und Ziele der einzelnen Kund:innen zuschneiden. Ein Agent könnte beispielsweise die Ausgabengewohnheiten, das Anlageportfolio und die Risikotoleranz einzelner Kund:innen analysieren, um spezifische Ansparpläne oder Anlageprodukte vorzuschlagen.
• Verbesserte Vorbereitung auf Meetings: Das korrekte Zusammenfassen von Kundensupport-Interaktionen erfordert eine detaillierte Überprüfung und kann anfällig für menschliche Fehler sein. Ein KI-Agent hilft bei diesem Prozess, indem er laufende Kundenvorgänge, offene Bestellungen, Rechnungen und letzte Aktionen automatisch zusammenfasst und Ihrem Team damit Zeit und Geld spart. Das Ergebnis: Finanzberater:innen gehen umfassend vorbereitet in das Meeting und verfügen über einen umfassenden Überblick über die Kund:innen.

• Vorausschauende Wartung und Produktionsoptimierung: Intelligente Systeme können Maschinen überwachen, um den Wartungsbedarf vorherzusagen und Produktionsprozesse zu optimieren. Das steigert die Produktivität und kann teure Ausfallzeiten verhindern. Ein KI-Agent könnte Sensordaten von Maschinen analysieren, um anormale Muster zu erfassen, die auf potenzielle Defekte hinweisen, und dann automatisch die Wartung planen oder Ersatzteile bestellen.
• Analyse von Vertriebsvereinbarungen: KI-Agenten können Ihrem Vertriebsteam auch helfen, Geschäfte schneller durch die Pipeline zu bringen. Mit KI können Sie Kaufverträge zusammenfassen, um Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen und Umsätzen hervorzuheben und so bessere und fundiertere Entscheidungen zu Produktion und Bestand treffen.

• Optimierte Inventarverwaltung: Mit einer agentenbasierten Arbeitskraft können Sie die Inventarverwaltung verbessern. Sie kann nach jedem Einsatz Differenzen zwischen dem erwarteten und tatsächlichen Inventar hervorheben. Diese Angaben können Sie mit zusätzlichen Details kontextualisieren – beispielsweise, ob Inventar auf dem Fahrzeug gezählt wurde oder zum ursprünglichen Ladungsdokument gehörte. Dies ermöglicht eine präzisere Bestandsverwaltung.
• Automatisiertes Generieren von Werbeinhalten: KI-Agenten vereinfachen die Verwaltung Ihrer Marketingkampagnen, indem sie Werbeinhalte zu neuen Produkten oder saisonalen Angeboten generieren. Ein Agent kann beispielsweise die Kaufhistorie und Präferenzen der Kund:innen analysieren, um personalisierte E-Mail-Kampagnen oder Anzeigentexte zu erstellen.

• Überwachung der Fahrzeugleistung und proaktive Wartung: Unternehmen können KI-Agenten nutzen, um einen vollständigen Überblick über die Fahrzeug- oder Fuhrparkleistung zu erhalten. Sie können die wichtigsten oder zeitkritischsten Fahrzeugwarnungen basierend auf der Fahrzeugtelemetrie anzeigen. Mit KI können Sie Probleme proaktiv lösen, indem Sie einen schnellen Einblick in den Wartungsbedarf erhalten und aus empfohlenen Maßnahmen wählen, z. B. das Entsenden eines mobilen Wartungsservice oder das Benachrichtigen der Fahrer:innen, damit sie einen Werkstatttermin vereinbaren.
• Commerce und Werbeaktionen für Händler: Autohäuser und Werkstätten können agentenbasierte KI für den Commerce nutzen und schnell und einfach Werbeaktionen erstellen, die ihren Zielmarkt ansprechen. Ein Agent kann lokale Markttrends und Kundendemografien analysieren, um optimale Preisstrategien oder Sonderangebote für bestimmte Fahrzeugmodelle vorzuschlagen.

• Personalisierter Patientenservice: Intelligente Systeme können die Customer Experience auch im Gesundheitswesen optimieren. Ein Agent für die Patientenbetreuung beantwortet nicht nur Fragen, sondern hilft Patienten, Termine bei den richtigen Fachärzt:innenzu vereinbaren, die Kassen- und Versicherungsleistungen zu überprüfen, Zusammenfassungen der Krankengeschichte zu erstellen und Pflegeanträge zu genehmigen.
• Suche nach klinischen Studien und Optimierung des Dienstleisternetzwerks: KI-Agenten können personalisierte Behandlungspläne für Patient:innen erstellen und bei der Datenverwaltung helfen. Sie können auch geeignete Kandidat:innen anhand von Patientendaten und Studienkriterien mit relevanten klinischen Studien abgleichen und so die Analyse vereinfachen. Darüber hinaus können Sie mit agentenbasierten Systemen einen vollständigen Überblick über Ihr Provider-Netzwerk erhalten. Dadurch können Sie Informationen zu Providern und früheren Leistungen schnell überprüfen, um die Effizienz zu steigern und die Wartezeiten für Patient:innen zu verkürzen.

Autonomer Kundensupport rund um die Uhr: Mit agentenbasierten KI-Agenten kann Ihr Kundenserviceteam die Kundenanfragen im Schlaf beantworten – buchstäblich. KI beantwortet die Fragen Ihrer Kund:innen rund um die Uhr und eskaliert dringende Kundenvorgänge mitsamt dem gesamten erforderlichen Kontext an Mitarbeiter:innen. Agentforce für den Service erledigt das autonom und kanalübergreifend anhand Ihrer vertrauenswürdigen Kundendaten und mit der Stimme Ihrer Marke. Sie können Agentforce für den Service innerhalb weniger Minuten mit vorgefertigten Vorlagen einrichten oder Agenten schnell an Ihre Anforderungen anpassen. Ein Agent könnte beispielsweise das Zurücksetzen von Passwörtern übernehmen, Versandinformationen aktualisieren oder grundlegende Schritte zur Fehlerbehebung bereitstellen, damit Ihre Mitarbeiter:innen sich komplexere Aufgaben widmen können.

Autonome Vertriebsentwicklung und TerminvereinbarungÄhnlich wie Ihr Serviceteam mithilfe von KI rund um die Uhr auf Anfragen reagieren kann, kann Ihr Vertriebsteam jederzeit autonom Produktfragen beantworten und Meetings für Vertriebsmitarbeiter:innen buchen. „Agentforce Sales Development Representative (SDR)“-Agenten antworten sofort und präzise – basierend auf Ihren Daten. Sie können festlegen, wie oft, über welche Kanäle und wann Ihr Agentforce SDR interagiert, bevor er den Vorgang an Ihre Mitarbeiter:innen eskaliert. Ein Agent kann Leads qualifizieren, häufig gestellte Fragen zu Produkten beantworten und sogar Anrufe zur Nachverfolgung planen.

Personalisierte Einkaufserlebnisse: Digitale Arbeitskräfte können auch Ihr Commerce-Team enorm unterstützen. KI-Agenten bieten den Käufer:innen personalisierte Produktempfehlungen und sogar einen persönlichen Assistenten, der auf Ihre vertrauenswürdigen Kundendaten zurückgreift. Mit Agentforce kann KI den Kund:innen direkt auf Ihrer Commerce-Website oder über Messaging-Apps wie WhatsApp antworten. KI kann Menschen dabei helfen, schneller einzukaufen, indem sie Suchanfragen lenkt und maßgeschneiderte Produktempfehlungen basierend auf Browserverlauf, bisherigen Käufen und sogar der Echtzeit-Kaufabsicht bereitstellt.

• Automatisierte Kampagnenerstellung und -optimierung: Sie wünschen sich bessere, vollständig optimierte Marketingkampagnen? KI-Agenten können Ihrem Marketingteam helfen, bessere Kampagnen zu erstellen – und zwar schneller. Autonome Agenten erstellen Kurzinfos zu Kampagnen und ein Zielgruppensegment. Anschließend kreieren sie relevanten Content, der diese Zielgruppe anspricht. KI kann sogar eine Customer Journey in Flow erstellen. KI-Agenten analysieren auch kontinuierlich die Kampagnenleistung anhand Ihrer Key Performance Indicators (KPIs) und empfehlen proaktiv Verbesserungen, z. B. A/B-Tests verschiedener Slogans oder Anpassung der Anzeigenausgaben auf Basis der Echtzeit-Interaktionsdaten.

Stellen Sie sich KI-Agenten als die stets verfügbare Hilfe für alle Ihre Teams vor. Dadurch können Ihre Mitarbeiter:innen mehr erledigen und die Kund:innen erhalten die Personalisierung, die sie erwarten.

Es ist eine aufregende Zeit für Geschäftsinhaber. Die Einführung von KI-Agenten stellt einen bedeutenden Wendepunkt dar. Früher war man auf vordefinierte Inputs von menschlichen Nutzer:innen angewiesen, wenn man Aufgaben automatisieren wollte. Heute können KI-Agenten die Aufgaben ausführen und mit minimalem Eingriff lernen.

Mit der Weiterentwicklung von maschinellem Lernen, Large Language Models (LLMs) und Tools zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) steigt auch ihre Fähigkeit zu lernen, sich zu verbessern und fundierter zu entscheiden. Wir können schnellere Entscheidungsfindungen, mehr Produktivität und mehr Möglichkeiten für Expert:innen erwarten, sich auf höherwertige Prozesse zu konzentrieren.

Die Zukunft der KI-Agenten wird wahrscheinlich eine immer ausgefeiltere Zusammenarbeit zwischen Agenten erfordern, sodass Multi-Agent-Systeme und Agenten-Ökosysteme entstehen. Dadurch können komplexere Aufgaben automatisiert werden, und durch die kollektive Intelligenz mehrerer Agenten werden neue Funktionen verfügbar.

Angesichts all der neuen KI-Entwicklungen kann die skalierte Einführung autonomer Agentenmodelle wie eine gewaltige Aufgabe erscheinen. Deshalb haben wir Agentforce entwickelt, den schnellsten und einfachsten Weg, KI-Agenten zu erstellen. Und dafür müssen Sie kein IT-Profi sein. Beschreiben Sie einfach in natürlicher Sprache, was Sie benötigen und Agentforce erledigt den Rest. 

Probieren Sie es noch heute aus. Erfahren Sie mehr über KI-Agenten und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können.