TRANSFORMATION MANAGEMENT & INNOVATION Generative KI Sie beantwortet nicht nur Fragen wie die deterministische KI, die noch oft in Chatbots zum Einsatz kommt – sie kreiert Infor- mationen, Antworten und Content. Sie kann natürliche Sprache tiefgehend verstehen und formulieren, komplexe Sachverhalte in Sekunden zusammenfassen und auf Basis von Mustern und Ein- gaben neue, originäre Inhalte erschaffen. Diese Inhalte können vielfältig sein: von logisch strukturierten Texten über kreative Ent- würfe, Bilder und Audio bis hin zu funktionalem Programmcode. Die Einsatzzwecke im Kundenservice sind heute schon klar: Er- stellung von Gesprächszusammenfassungen, das Verfassen von Antwortentwürfen, die Echtzeit-Analyse der Kundenstimmung und die intelligente Unterstützung der Mitarbeiter durch sofortige Wissensbereitstellung. Agentische KI Agere kommt aus dem Lateinischen und bedeutet handeln. Ein Agent ist also wörtlich "ein Handelnder". Im amerikanischen Ge- schäftsenglisch ist ein "Agent" fast immer jemand, der die Befugnis (agency) hat, im Auftrag eines anderen zu handeln. Er oder sie ist ein Stellvertreter, Vermittler oder Bevollmächtigter – egal ob im Reisebüro (Travel Agent), am Flughafen (Ticket Agent) oder beim Immobilienkauf (Real Estate Agent). Der KI-Agent macht das gleiche – diese neue Form von Künstlicher Intelligenz handelt eigenständig, mit konkretem Ziel und hoher Autonomie. Sie kann selbstständig Multi-Schritt-Prozesse ausführen: eine Retoure bearbeiten, einen Techniker buchen, einen Gutschein im Kundenkonto hinterlegen. Oder: Eine eingehende Mail einer Kundin in drei Teile zerlegen, jeden Teil einzeln (synchron oder asynchron, je nach Aufgabe) bearbeiten und nach und nach fall- abschließend erledigen. Durch Zugriff auf Backendsysteme kann Agentische KI einen Schritt weitergehen als reine Generative KI: Sie wartet nicht auf den nächsten Kundenkontakt – sie handelt, bevor es klingelt bzw. die E-Mail oder der Chat eingeht. Umgesetzt wird diese mittels MCP-Servern und LLMs, die gemeinsam in der Lage sind, komplexe Aufgaben autonom zu planen, in logische Teil- schritte zu zerlegen und diese dann über die Server-Infrastruktur als konkrete Akti onen in den Backendsystemen (z.B. im CRM, ERP oder Logistik-Tool) auszuführen. Das Zusammenspiel dieser Tech- nologien wird 70, 80, 90% der heutigen Serviceanfragen eliminieren – ver schiedenste erfolgreiche Anwendungsfälle in der DACH-Region beweisen dies bereits. Es wird sie nicht nur beantworten, sondern durch vorhersagendes und proaktives Handeln verhindern, dass sie überhaupt entstehen – "Prediction" ist das neue Zauberwort. Kundenservice neu denken Das ist die größte Veränderung in der Geschichte der Kundenservice - branche. Und sie zwingt uns, die Rolle des Menschen völlig neu zu denken, weg vom reinen Problemlöser, hin zum Architekten, Dirigenten und ethischen Wächter eines hochintelligenten, auto- nomen Systems. Daraus entstehen verschiedenste Jobprofile der Zukunft. Diese sind keine bloßen Updates zu heutigen Rollen – sie orientieren sich an der kompletten Neuausrichtung der Wertschöp- fung im Kundenservice. Nachfolgend werden diese neuen Rollen im Detail beschrieben, jeweils mit der Logik “Wer macht was mit wem?” 1. Neuro-Erlebnis-Spezialistin Die Kern-Mission: Die Gestaltung von Kundenerlebnissen, die nicht nur zufriedenstellen, sondern auf einer tiefen emotionalen Ebene eine positive, bleibende Erinnerung schaffen. Was sie im Detail tut: Sie analysiert mithilfe von KI-gestützter Sentiment- und Emotionsanalyse Tausende von Kundeninter- ak tionen, um unbewusste "Pain Points" und "Moments of Magic" zu identifizieren. Sie nutzt psychologische Modelle (z.B. Peak- End-Rule, die besagt, dass vor allem das Ende einer Interaktion die Erinnerung prägt), um kritische Momente in der Customer Journey gezielt zu optimieren. Sie arbeitet mit Generativer KI, um Kommuni- kationsbausteine zu entwickeln, die je nach emotiona ler Lage des Kunden dynamisch angepasst werden (z.B. trös tend, motivierend, beruhigend). Sie konzipiert A/B-Tests für emotionale Reaktionen auf neue Service-Prozesse oder KI-Dialoge. Wichtigste Schnittstellen: Marketing (zur Ausrichtung auf die Markenpersönlichkeit), UX/UI-Design (für die Ge- staltung der digitalen Touchpoints), Produktentwicklung (um emotionale Aspekte ins Produktdesign einfließen zu lassen), Data Science. 2. Omnichannel-Orchestrator Die Kern-Mission: Die Schaffung einer einzigen, kontext- bewussten Konversation mit dem Kunden, egal wie oft dieser den Kanal wechselt. Was er im Detail tut: Er designt die komplexen Workflows für Agentische KI, die sich über verschiedene Systeme (CRM, ERP, Logistik) erstrecken, innerhalb der ACD bzw. der Orchestrations- Software. Er definiert die "State-Management"-Protokolle, damit der Kontext einer Interaktion (z.B. "Kunde war auf Produktseite X, hat dann den Chatbot gefragt, ruft jetzt an") niemals verloren geht. Er stellt sicher, dass Daten in Echtzeit zwischen allen Kanälen www.teletalk.de 6 / 2025 TeleTalk 17