vaylens entwickelt Softwarelösungen zur Steuerung und Optimierung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge. Eine besondere Herausforderung: Kundenanfragen sind oft unvollständig, etwa bei Problemen mit Ladevorgängen. „Häufig erhalten wir Anfragen wie ‚Ich konnte nicht laden‘ ohne weitere Details zu Ort, Zeit oder Station. Unser Ziel ist es, dass der KI-Agent bereits vor der Übergabe an den menschlichen Mitarbeiter die relevanten Informationen ermittelt, damit die Bearbeitung schneller und gezielter erfolgen kann“, erklärt Dennis Lüger, Chief Product Owner bei vaylens. Mit Agentforce optimiert vaylens, das außerdem weitere Salesforce Lösungen in den Bereichen Sales, Service und Marketing nutzt, die Kundenkommunikation und steigert die Effizienz im Support.
Unser Agentblazer Dennis Lüger über …
… einen KI-Agent, der gezielt Informationen sammelt
„Damit unser Support reibungslos funktioniert, fordert der KI-Agent im Bedarfsfall proaktiv fehlende Informationen an. Dazu gehören Details wie Ladepunkt, Station oder Zeitrahmen. Zusätzlich kann das System automatisch Vorschläge unterbreiten, etwa ob es sich um eine bestimmte Lade-Session handelt. Sobald die Anfrage an einen menschlichen Service-Agent übergeben wird, sieht dieser genau, was der Ladesäulennutzer möchte und welche Schritte bereits unternommen wurden. Dadurch sparen die Support-Teams Zeit und können sich auf komplexere Anliegen konzentrieren.“
… eine abgestufte Lösung für besseren Support
„Wir setzen Agentforce in zwei Stufen ein: Zunächst erhalten alle Kund:innen Zugang zum KI-gestützten Chat. Falls der KI-Agent nicht weiterkommt, wird die Anfrage an einen menschlichen Service-Agenten weitergeleitet, der ebenfalls auf Unterstützung durch Agentforce bei der Lösungsfindung zugreifen kann. So lässt sich der Live-Support gezielt erweitern, während die Arbeitslast für das Team im Gleichgewicht bleibt. Parallel wollen wir die Kommunikation verstärkt vom E-Mail-Kanal in den Chat verlagern, um mehr automatisierte Lösungen anzubieten.“
… die einfache Anpassung ohne Programmieraufwand
Ein wesentlicher Vorteil von Agentforce ist die einfache Anpassung an neue Anwendungsfälle. Data Analysten arbeiten direkt mit realen Fallbeispielen und definieren in natürlicher Sprache, wie der KI-Agent auf bestimmte Szenarien reagieren soll. Sie legen fest, welche Fragen er stellen muss, um unklare Punkte zu präzisieren, und steuern die Abläufe, mit denen er Informationen sammelt. Dadurch lässt sich der KI-Agent ohne Programmierkenntnisse konfigurieren, was die Implementierung vereinfacht und mehr Teammitgliedern den Zugang zur Steuerung des Systems ermöglicht.
Was ist ein Agentblazer? Finden Sie heraus, was einen Agentblazer ausmacht und wie sie Pionierarbeit im Zeitalter der KI leisten.
