Ein Chatbot ist eine Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um menschenähnliche Konversationen zu führen – in Wort oder Schrift. Diese Programme werden erstellt, um Antworten zu automatisieren, Anwendern bei Routineanfragen zu helfen oder sogar Aktionen durchzuführen (z. B. Besprechungen planen oder Produktinformationen bereitstellen). Chatbots bearbeiten Anwenderinteraktionen umgehend, ohne dabei auf die begrenzten Ressourcen normaler Callcenter angewiesen zu sein. Hierdurch wird in vielen Serviceszenarien der Bedarf an menschlichem Eingreifen reduziert. Allerdings bieten nicht alle Chatbots die gleichen Funktionen. Sie unterscheiden sich erheblich, was die zugrunde liegende Technologie und den Schwierigkeitsgrad der Aufgaben angeht, die sie handhaben können.

Arten von Chatbots

Chatbots gibt es in verschiedenen Formen: von einfachen, regelbasierten Systemen bis hin zu ausgeklügelten, KI-gestützten Assistenten. Zu den häufigsten Arten von Chatbots gehören:

• Menübasierte Chatbots

Diese Chatbots folgen einem stark strukturierten Ablauf und bieten Anwendern eine Reihe von Optionen oder Menüs, um sie durch vordefinierte Pfade zu führen. Sie sind nützlich für einfache Interaktionen, sind jedoch nicht in der Lage, Eingaben außerhalb ihrer programmierten Optionen zu verarbeiten.

• Stichwortbasierte Chatbots

Stichwort-Chatbots identifizieren bestimmte Stichwörter in der Anwendereingabe und verwenden sie, um Antworten zu generieren. Damit eignen sie sich gut für die Bearbeitung grundlegender Anfragen. Leider beschränkt sich ihre Funktionalität auf eine feste Liste von Begriffen, die diese Chatbots erkennen und auf die sie reagieren können.

• Regelbasierte Chatbots

Mithilfe einer Wenn/Dann-Logik arbeiten diese Bots strikt innerhalb vordefinierter Regeln und Bedingungen. Sie können vorhersehbare und strukturierte Anfragen bearbeiten, können aber nicht dazulernen oder sich an neue Eingaben anpassen.

• No-Code- oder Low-Code-Chatbots

Diese Bots, die auf Vorlagen oder Regeln basieren, werden häufig über anwenderfreundliche Entwicklungsplattformen erstellt, für die nur minimale Programmierkenntnisse erforderlich sind. No-Code- oder Low-Code-Chatbots bieten je nach Setup entweder einfache, menügesteuerte Antworten oder auch fortgeschrittenere Interaktionen.

• KI-gestützte kontextbezogene Chatbots

Diese Chatbots sind fortschrittlicher und verwenden Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Anwendereingaben dynamisch zu interpretieren und darauf zu reagieren. Sie können den Kontext verstehen, sich an frühere Interaktionen erinnern und eine Experience bieten, die sich mehr wie ein echtes Gespräch anfühlt.

• Hybride Chatbots

Hybride Bots kombinieren Elemente regelbasierter und KI-gestützter Systeme. So bieten sie strukturierte Optionen, können sich aber auch anpassen und im Laufe der Zeit dazulernen.

• KI-Chatbots

KI-Chatbots nutzen ausgeklügelte KI-Algorithmen, um Anwenderbedürfnisse zu verstehen und vorherzusagen, und bieten flexiblere, personalisierte Interaktionen. Sie können Konversationen in Echtzeit handhaben und gleichzeitig dazulernen und sich verbessern.

Chatbot-Anwendungsfälle

Chatbots werden in verschiedenen Branchen und Funktionen eingesetzt. Hier sind einige der gängigsten Anwendungen:

• Kundensupport

Chatbots vereinfachen den Kundenservice, indem sie Probleme wie Passwortzurücksetzung, Auftragsverfolgung oder Fehlerbehebung lösen.

• Häufig gestellte Fragen

Viele Unternehmen setzen Chatbots ein, um Anwendern sofortige Antworten auf häufig gestellte Fragen zu geben.

• Reservierungen und Buchungen

Chatbots helfen bei der Reservierung von Hotels, Restaurants oder Transportmitteln.

• Grundlegender IT-Support

Chatbots führen routinemäßige IT-Anfragen durch, z. B. indem sie Anwender durch Installationsprozesse oder die Entsperrung ihres Accounts führen. Bei komplizierten Problemen können Chatbots Tickets erstellen, um schwierige Probleme an menschliche Service Desk-Mitarbeiter zu eskalieren.

• Terminmanagement

Bots können dabei helfen, Service-Termine zu planen, Erinnerungen zu senden oder Anwendern bei der Vereinbarung neuer Termine zu unterstützen.

Ein KI-Agent ist ein intelligentes Softwaresystem, das in seiner Umgebung autonom arbeitet, Entscheidungen trifft, Daten sammelt und Aufgaben ausführt, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools können sich KI-Agenten dynamisch anpassen, aus Erfahrungen lernen und fortschrittliche Algorithmen wie Large Language Models (LLMs) nutzen, um riesige Informationsmengen zu verarbeiten. Diese Agenten können nicht nur komplexe Aufgaben mit mehreren Schritten ausführen, sondern außerdem anhand von kontinuierlichem Feedback und Lernen ihre Leistung mit der Zeit verbessern.

Arten von KI-Agenten

KI-Agenten unterscheiden sich in ihrer Komplexität und ihren Fähigkeiten. Zu den wichtigsten Arten von KI-Agenten gehören:

• Modellbasierte KI-Reflex-Agenten

Diese Agenten verfügen über ein internes Modell ihrer Umgebung, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen können, die sowohl auf aktuellen Eingaben als auch auf früheren Erfahrungen basieren

• Zielbasierte KI-Agenten

Diese Agenten wurden entwickelt, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie erstellen Pläne und führen sie aus, indem sie Aktionen auswählen, die ihre Ziele am besten unterstützen.

• Nutzenbasierte KI-Agenten

Diese Agenten bewerten den potenziellen Erfolg verschiedener Aktionen mithilfe einer Nutzenfunktion. Hierbei berücksichtigen sie Faktoren wie Effizienz, Kosten und Geschwindigkeit. Sie eignen sich ideal für Optimierungsaufgaben.

• Hierarchische KI-Agenten

Diese Agenten arbeiten strukturiert zusammen: Höhergestellte Agenten teilen Aufgaben in kleinere Schritte auf, die dann von den untergeordneten Agenten unabhängig ausgeführt werden können. Damit eignen sie sich effektiv für die Verwaltung großer, mehrstufiger Projekte.

• Copiloten

KI-Copiloten unterstützen menschliche Anwender durch Empfehlungen oder Echtzeitsupport. Sie arbeiten in der Regel nicht vollständig autonom, können jedoch die menschliche Arbeit durch KI-gestützte Einblicke und Vorschläge ergänzen.

• Autonome KI-Agenten

Diese Agenten sind vollständig unabhängige Systeme, die komplexe Aufgaben autonom erledigen. Sie sammeln Daten, treffen Entscheidungen und führen Pläne aus – alles im Wesentlichen eigenständig.

Anwendungsfälle für KI-Agents

KI-Agenten nutzen eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen und bieten innovative Lösungen, die traditionelle Workflows transformieren und die Anwender-Experience verbessern. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Anwendungsfälle:

• Personalisierter Support und Follow-up im Gesundheitswesen

KI-Agenten können Gesundheitsdaten von Patienten überwachen, Medikamentenerinnerungen senden, Folgetermine planen und sogar Gesundheitsdienstleister benachrichtigen, wenn Probleme erkannt werden.

• Maßgeschneiderte Banking-Experiences

Im Finanzsektor stellen KI-Agenten personalisierte Bankservices bereit und können auch bei der Betrugserkennung helfen, indem sie Kontoaktivitäten auf verdächtige Transaktionen überwachen.

• Intelligentes Lieferkettenmanagement

KI-Agenten optimieren die Logistik, indem sie den Bedarf vorhersagen und potenzielle Unterbrechungen in der Lieferkette identifizieren. Anschließend können sie Lösungen empfehlen, um Verzögerungen zu minimieren.

• Automatisierte Inhaltskuration

Medienplattformen verwenden KI-Agenten, um basierend auf Anwenderpräferenzen und vergangenem -verhalten Artikel, Videos oder Produkte zu empfehlen. Diese Agenten analysieren die Nutzungsmuster von Inhalten, um personalisierte Vorschläge zu liefern.

• Assistent für berufliche Entwicklung

KI-Agenten können als Karriereberater dienen und Personen helfen, indem sie Schulungskurse empfehlen; Stellenangebote identifizieren, die ihren Fähigkeiten entsprechen; und Feedback zu Lebensläufen geben.

Vorteile von KI-Agenten

• Höhere Effizienz

KI-Agenten können große Datenmengen verarbeiten und mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeiten. So beschleunigen sie den Betrieb und minimieren das Fehlerrisiko – selbst in den komplexesten Szenarien.

• Höherwertige Ausgaben

KI-Agenten liefern genaue und umfassende Antworten, integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und lernen aus Interaktionen, um sich kontinuierlich zu verbessern. Und das führt am Ende zu fortschrittlicheren, zuverlässigeren Lösungen.

• Geringere Kosten

Die Automatisierung von Workflows reduziert die nötige manuelle Arbeit und minimiert menschliche Fehler, wodurch die Betriebskosten insgesamt gesenkt werden.

• Fundiertere Entscheidungsfindung

Mithilfe von maschinellem Lernen und Datenanalyse bieten KI-Agenten datengestützte Einblicke, die schnellere und genauere Geschäftsentscheidungen ermöglichen.

• Verlässliche Konsistenz

Im Gegensatz zu Menschen liefern KI-Agenten durchgehend einheitliche Ergebnisse und gewährleisten so hohe Service- und Produktstandards. Diese Zuverlässigkeit ist entscheidend für Aufgaben, die Genauigkeit erfordern, wie z. B. Finanzanalysen oder technischer Support.

KI-Agenten und Chatbots unterscheiden sich zwar erheblich in ihrer Komplexität und ihren Fähigkeiten, haben jedoch einige gemeinsame Merkmale, die sie zu einem integralen Bestandteil moderner Geschäftsprozesse machen. Diese Ähnlichkeiten spiegeln ihre gemeinsamen Ziele wider: die Effizienz zu steigern und hochwertige Service-Experiences bereitzustellen. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Bereiche, in denen sich ihre Funktionen überschneiden:

• Verbesserter Kundenservice

KI-Agenten und Chatbots werden eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern. Sie bieten jederzeit verfügbaren Support und stellen sicher, dass Kunden rund um die Uhr Unterstützung erhalten können.

• Automatisierung von Routineaufgaben

Beide Technologien eignen sich hervorragend für die Automatisierung von Routineanfragen, z. B. zur Bearbeitung häufiger Kundenfragen hinsichtlich Auftragsverfolgung oder Öffnungszeiten.

• Einsatz von Large Language Models

Fortschrittliche KI-Chatbots und KI-Agenten können dieselbe LLM-Technologie (z. B. GPT) nutzen, um menschliche Sprache zu verstehen und natürlich klingenden Text zu generieren.

• Autonomer Betrieb

Sowohl KI-Agenten als auch Chatbots können ohne direkte Anleitung handeln. Sie können eine Vielzahl von Anfragen autonom bearbeiten, Workflows optimieren und schnelle Antworten gewährleisten.

• Praktische Geschäftsanwendungen

Egal, ob es um die Unterstützung von E-Commerce-Plattformen, die Bereitstellung von IT-Unterstützung oder den Kundenservice geht – Chatbots und KI-Agenten sind mittlerweile kritische Komponenten digitaler Strategien. Ihre breite Einführung hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig und effizient zu bleiben.

• Anwenderoberflächen

KI-gestützte Chatbots und KI-Agenten nutzen oft ähnliche anwenderfreundliche Oberflächen, wie Chatfenster auf Websites oder Sprachinteraktionen über virtuelle Assistenten. So können Endanwender nahtlos mit diesen Systemen interagieren – unabhängig davon, ob sie einen einfachen Chatbot oder ein fortschrittlicheres Tool nutzen.

KI-Agenten und Chatbots unterscheiden sich erheblich in ihrem Design, ihrer Anpassungsfähigkeit und ihren Fähigkeiten. Während beide Technologien eingesetzt werden, um Aufgaben zu automatisieren und die Anwender-Experience zu verbessern, bieten KI-Agenten weitaus fortschrittlichere Funktionen als selbst die ausgefeiltesten KI-Chatbots. Im Folgenden haben wir die wichtigsten Unterschiede aufgeführt:

• Konversationsfähigkeiten

KI-Agenten sind sehr kompetent in der Handhabung komplexer, nuancierter Konversationen. Sie können die Absicht der Anwender verstehen – und zwar über die einfache Erkennung von Schlüsselwörtern hinaus –, können den Dialogfluss aufrechterhalten, wenn sich Themen ändern, und können auf intelligente, menschliche Weise reagieren. Selbst KI-gestützte Chatbots, die NLP zur Interpretation von Eingaben verwenden, unterstützen in der Regel nur weniger komplexe Konversationen. KI-Chatbots können zwar ein gewisses Maß an Kontext verarbeiten, sind aber nicht so gut darin, Interaktionen mit mehreren Abläufen zu verwalten, wo sich die Bedeutung dynamisch weiterentwickelt.

• Personalisierung und Lernen

KI-Agenten lernen kontinuierlich aus früheren Konversationen und passen sich entsprechend an. So können sie ihre Antworten basierend auf Anwenderverlauf und -präferenzen personalisieren. Das ermöglicht hochgradig maßgeschneiderte Interaktionen, die im Laufe der Zeit immer intelligenter werden. Im Gegensatz dazu haben traditionelle Chatbots – und sogar die meisten KI-Chatbots – nur begrenzte oder gar keine Erinnerung an frühere Interaktionen. KI-Chatbots bieten zwar ein gewisses Maß an adaptiver Reaktion, aber sie verfügen nicht über die tiefgreifenden Lernfunktionen, die KI-Agenten besitzen. Und das führt zu Interaktionen, die sich eher generisch anfühlen.

• Integration und Skalierbarkeit

KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie sich effizient skalieren und nahtlos in andere Geschäftssysteme integrieren lassen und sich mit den wachsenden Anforderungen des Unternehmens weiterentwickeln. Sie nutzen Echtzeitdaten und externe Tools, um ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern. KI-Chatbots können auch in bestehende Plattformen integriert werden, erfordern jedoch oft mehr manuelle Eingriffe, um sich neuen Aufgaben oder einer gesteigerten Arbeitsauslastung anzupassen. Standard-Chatbots sind noch stärker eingeschränkt und haben oft Schwierigkeiten, mit wachsenden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.

• Betriebliche Effizienz und Wartung

KI-Agenten benötigen angesichts ihrer Komplexität ein leistungsstärkeres Setup und außerdem kontinuierliche Wartung. Sie nutzen Feedbackschleifen, um sich kontinuierlich zu verbessern, was den langfristigen Betrieb vereinfachen kann. KI-Chatbots lassen sich einfacher bereitstellen als vollwertige KI-Agenten, benötigen jedoch Updates, um effektiv zu bleiben. Herkömmliche regelbasierte Chatbots lassen sich am einfachsten implementieren, erfordern jedoch häufige Skriptanpassungen, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern. Das macht sie im Laufe der Zeit weniger effizient.

• Training und Implementierung

Herkömmliche Chatbots erfordern eine umfassende manuelle Einrichtung, bei der regelbasierte Dialoge konfiguriert werden müssen, um Anwenderanfragen zu verstehen und präzise darauf zu reagieren. Selbst KI-Chatbots benötigen ein umfangreiches Vorabtraining zu Sprachmustern, um gut zu funktionieren. Sie lassen sich jedoch schneller implementieren als ältere skriptbasierte Bots. Im Gegensatz dazu nutzen KI-Agenten ML-Modelle (Maschinellen Lernen), die nicht auf statischen Skripts basieren. So können sie schneller und intuitiver bereitgestellt werden und unterstützen gleichzeitig flexiblere Interaktionen.

• Entscheidungsfähigkeit

KI-Agenten können autonom Entscheidungen treffen, indem sie komplexe Datensätze analysieren, optimale Aktionen festlegen und sogar Workflows im laufenden Betrieb anpassen. Sie denken Szenarien durch und fußen ihre Antworten auf Echtzeitinformationen und -kontext. Die meisten KI-Chatbots sind darauf beschränkt, Fragen zu beantworten und vordefinierte Aktionen durchzuführen, ohne dass tiefere Analysen oder autonome Entscheidungsfunktionen erforderlich sind. Standard-Chatbots liefern nur Antworten aus einer festen Knowledge Base – ohne Schlussfolgerung oder Anpassungsfähigkeit.

KI-Agenten bieten zwar fortschrittliche Funktionen wie autonome Entscheidungsfindung, Echtzeitdatenanalyse und fortschrittliche Integrationen, sind aber nicht immer die beste Wahl für jedes Unternehmen oder jeden Anwendungsfall. In vielen Szenarien kann ein KI-Chatbot – oder sogar ein einfacherer, regelbasierter Chatbot – besser geeignet sein, insbesondere für unkomplizierte Aufgaben. Unternehmen sollten ihre Bedürfnisse, Ressourcen und langfristigen Ziele sorgfältig abwägen, bevor sie entscheiden, welche Technologie sie implementieren wollen.

Überlegungen

Um sich zwischen KI-Agent oder Chatbot zu entscheiden, müssen Unternehmen mehrere wichtige Faktoren analysieren:

• Komplexität des Anwendungsfalls

Bestimmen Sie die Komplexität der Aufgaben, die Sie automatisieren müssen. Bei einfachen Anforderungen – wie der Beantwortung häufig gestellter Fragen oder einfacher Kundensupport-Anfragen – kann ein Chatbot mehr als ausreichend sein. Für komplexe Workflows, Entscheidungsfindung oder Aufgaben, die eine detaillierte Datenanalyse erfordern, ist ein KI-Agent besser geeignet.

• Personalisierungsbedarf

Bewerten Sie den Grad der Personalisierung, der für Ihre Interaktionen erforderlich ist. KI-Agenten können aus früheren Interaktionen lernen und hochgradig angepasste Antworten anbieten. Wenn Ihr Unternehmen anpassungsfähige und kontextorientierte Kommunikation benötigt, sollten Sie einen KI-Agenten in Betracht ziehen. Für einheitliche, aber generische Antworten sind Chatbots möglicherweise die bessere Option.

• Budget

Budgetbeschränkungen können Ihre Wahl erheblich beeinflussen. Chatbots (KI-Bots und andere) verursachen in der Regel weniger Kosten für Implementierung und Wartung, was sie ideal für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen macht. Bei KI-Agenten und ihren erweiterten Funktionen fallen in der Regel höhere Entwicklungs- und Betriebskosten an, auch wenn die Arbeit mit Drittpartei-Plattformen einige dieser Kosten ausgleichen kann.

• Skalierbarkeit

Berücksichtigen Sie die zukünftigen Anforderungen Ihres Unternehmens. Chatbots können zwar eine große Menge einfacher Interaktionen verarbeiten, aber sie können nicht immer effizient skaliert werden. KI-Agenten, die auf Anpassungsfähigkeit und komplexe Umgebungen ausgelegt sind, bieten die besseren langfristigen Lösungen, wenn Ihr Unternehmen zunehmend anspruchsvollere Aufgaben bewältigen muss.

• Datenschutz und -sicherheit

Wenn Ihre Anwendungsfälle sensible Daten umfassen oder eine strenge Compliance erfordern, sollten Sie die Sicherheitsauswirkungen der verschiedenen Lösungen berücksichtigen: Chatbots lassen sich dank ihres kleineren Umfangs einfacher vor Cybersicherheitsbedrohungen schützen. KI-Agenten hingegen benötigen aufgrund ihres umfassenderen Systemzugriffs möglicherweise auch umfassende Sicherheitsmaßnahmen.

Implikationen

Die Wahl zwischen KI-Agenten und Chatbots kann erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Aspekte Ihres Unternehmens haben. Letztendlich sollten Sie diese Entscheidung auf Ihre strategische Vision abstimmen und dabei unmittelbare Bedürfnisse mit langfristigen Zielen in Einklang bringen. Hier die wichtigsten individuellen Themen:

• Kundenzufriedenheit

Die richtige Wahl kann sich auf die Qualität Ihrer Kundeninteraktionen auswirken. KI-Agenten können mit ihren personalisierten und kontextabhängigen Antworten die Kundenzufriedenheit steigern. Jedoch kann auch ein gut implementierter Chatbot bei einfachen Anfragen einen schnellen und effektiven Service bereitstellen.

• Markenruf

Effektive, intelligente Kommunikationssysteme können den Ruf Ihrer Marke verbessern, was Ihre Innovation und Zuverlässigkeit angeht. Im Gegensatz dazu können schlecht implementierte oder zu stark vereinfachte Chatbots Ihre Anwender frustrieren und letztlich zu einer negativen Wahrnehmung Ihrer Marke führen.

• Langfristige Skalierbarkeit

Mit dem zunehmenden Wachstum Ihres Unternehmens wird es immer wichtiger, wie gut sich Ihre Automatisierungslösung skalieren lässt. KI-Agenten sind besser gerüstet, um neue und immer komplexere Aufgaben zu bewältigen, wodurch Ihr Betrieb effektiv skaliert werden kann. Im Gegensatz dazu müssen Chatbots möglicherweise regelmäßig neu konfiguriert werden, was potenziell das künftige Wachstum einschränkt.

Es ist schwierig, über KI-Agenten zu sprechen, ohne dabei auch Robotic Process Automation (RPA) zu erwähnen. RPA verwendet Software-Roboter (oder „Bots“), um regelbasierte Routineaufgaben zu automatisieren, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern. RPA kann strukturierte Prozesse (wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung und Berichterstellung) mit extrem hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit ausführen. Die Stärke der Technologie liegt darin, menschliches Verhalten nachzuahmen, um Routineaufgaben effizient zu bearbeiten. Das macht es zu einem wertvollen Tool für die Optimierung des Betriebs.

RPA wendet zwar ebenfalls Intelligenz auf die Automatisierung an, doch KI-Agenten bieten ein Maß an kognitiver Fähigkeit, das über die Fähigkeiten von RPA hinausgeht. Während RPA vordefinierte Regeln und Workflows befolgt, nutzen KI-Agenten fortschrittliche Technologien, um Eingaben besser zu verstehen, dazuzulernen und Entscheidungen zu treffen. Sie können unstrukturierte Daten verarbeiten, sich dynamischen Umgebungen anpassen und komplexe Aufgaben ausführen, die Schlussfolgerung und Kontextbewusstsein erfordern.

Obwohl sowohl RPA-Tools als auch KI-Agenten die Effizienz durch Automatisierung steigern sollen, unterscheiden sie sich erheblich in Umfang und Anwendung. RPA eignet sich ideal für die Automatisierung stark strukturierter Routineaufgaben, die Gewährleistung von Compliance und die Verbindung veralteter Systeme, ohne hierbei Unterbrechungen zu verursachen. KI-Agenten hingegen können komplexe Daten verwalten, um autonome Entscheidungen zu treffen, und ermöglichen natürlichere, kontextbezogene Interaktionen, die sich dynamisch an veränderte Umstände und Anwenderbedürfnisse anpassen können.

Die Implementierung von KI-Chatbots und -Agenten bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die von Datenschutzbedenken bis hin zu Anforderungen an die technische Infrastruktur reichen. Wer diese Herausforderungen früh erkennt und Lösungen plant, sorgt für eine reibungslose Bereitstellung und den sicheren Betrieb von KI-Technologien.

• Datenschutz

Die meisten KI-Systeme verarbeiten sensible Kundendaten. Wenn diese nicht geschützt werden, drohen Datenlecks, Reputationsschäden oder sogar hohe Strafen aufgrund der Nichteinhaltung von Datenschutzvorschriften. Um diese Risiken zu minimieren, sollten Unternehmen fortschrittliche Verschlüsselungsmethoden implementieren, Zugriffsrechte regelmäßig prüfen und die Einhaltung von Standards wie der DSGVO oder HIPAA sicherstellen.

• Unzureichende Technologieinfrastruktur

KI-Chatbots und -Agenten benötigen erhebliche Rechenleistung und eine zuverlässige Infrastruktur. Unternehmen, die hier nicht die nötigen Voraussetzungen erfüllen, können diese automatisierten Lösungen auch nicht optimal nutzen. Um dieses Problem zu beheben, sollten Unternehmen ihre aktuellen IT-Fähigkeiten bewerten und cloudbasierte SaaS (Software-as-a-Service)- oder PaaS (Platform-as-a-Service)-Lösungen in Betracht ziehen, die Zugang zu skalierbaren Ressourcen bieten. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Technologiepartnern und Investitionen in Infrastruktur-Upgrades können dazu beitragen, das Unternehmen auf die Anforderungen von KI-Systemen vorzubereiten.

• Kompatibilität und Integration

Die nahtlose Integration in bestehende Kundenservice- und Back-End-Systeme ist unerlässlich, um die Vorteile von KI zu maximieren. Diese Integration kann sich jedoch kompliziert gestalten, insbesondere bei Altsystemen. Unternehmen können diese Hürden überwinden, indem sie eine gründliche Bewertung der Systemkompatibilität durchführen und APIs oder Middleware verwenden, um einen reibungslosen Datenaustausch zu ermöglichen.

Sowohl Chatbots als auch KI-Agenten sind wertvolle Technologien zur Unterstützung moderner Unternehmen. Chatbots eignen sich hervorragend für die Bearbeitung von Routineabfragen und einfachen Aufgaben, während KI-Agenten komplexere, kontextorientierte Workflows übernehmen können. Und für Unternehmen, die die Vorteile dieser Technologien aus erster Hand erleben möchten, bietet ServiceNow eine umfassende, integrierte Lösung, die auf der Now Platform^® basiert.

ServiceNow Virtual Agent ist ein KI-Chatbot, der die Anwendersupport-Experience verbessert. Er führt personalisierte Dialoge, die auf generativer KI und vorgefertigten Konversationen basieren und durch Natural Language Understanding (NLU) unterstützt werden, und ist optimal auf ServiceNow-Workflows abgestimmt.

Und für Unternehmen, die noch mehr Intelligenz und Flexibilität in ihren Automatisierungslösungen benötigen, bieten die KI-Agenten von ServiceNow fortschrittlichere Funktionen, um selbst die komplexesten Workflows zu verwalten, sich neuen Anforderungen anzupassen und hochgradig personalisierte Anwender-Experiences bereitzustellen. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie den Betrieb vollständig autonom abwickeln. Mit Funktionen wie der Erstellung anwenderdefinierter Agenten, progressivem Lernen sowie detaillierten Governance- und Analytics-Funktionen stellen die KI-Agenten von ServiceNow sicher, dass Unternehmen intelligente Lösungen implementieren können und dabei stets die volle Kontrolle behalten.

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