Ein Kunde ist umgezogen und möchte seine Adresse ändern. Das Serviceteam kennt die nächsten Schritte: die benötigten Angaben abfragen, das betroffene Kundenkonto zuordnen und die Änderung über den vorgesehenen Prozess bestätigen. Und es weiß, dass es dieses Gespräch diese Woche noch Dutzende Male führen wird.
Genau dieses Wissen ist der beste Ausgangspunkt für einen AI Agent. Es beschreibt eine Aufgabe, die dafür benötigten Informationen und das Gespräch, das der Kunde erleben soll.
Mit AI Agent Studio und dem neuen Agent Mode, powered by botario technology, wird aus dieser Beschreibung ein erster funktionierender AI Agent. Testen Sie das Gespräch, erkennen Sie den Anpassungsbedarf und entwickeln Sie den Agent passend zu Ihren Anforderungen weiter.
Beschreiben. Erstellen. Testen. Weiterentwickeln.
Agent Mode ermöglicht das Erstellen im Dialog. Beschreiben Sie zunächst die Ziele, das Verhalten und die Anforderungen des Agents in natürlicher Sprache.
Agent Mode und der integrierte AI Assistant erstellen daraus eine erste funktionierende Konfiguration mit Elementen wie Persona, Verhalten, Wissen und Tools. Sie können den Agent direkt testen und anschließend über den AI Assistant Änderungen anfordern.
Bei der Adressänderung könnte der erste Test mit einer alltäglichen Nachricht beginnen: „Ich bin umgezogen und möchte meine Daten ändern.” Prüfen Sie, ob der Agent das Anliegen versteht, die benötigten Informationen abfragt und den nächsten Schritt verständlich erklärt.
Die erste Version gibt dem Team eine konkrete Grundlage für die Abstimmung. Mitarbeitende, die den Service kennen, können den gewünschten Gesprächsablauf besprechen, während die Anforderungen Gestalt annehmen.
Das Gespräch mit den Anforderungen weiterentwickeln
Wenn ein erstes Szenario funktioniert, unterstützt der AI Assistant die Weiterentwicklung im Dialog.
Eine Demo für den Energieservice kann mit Adressänderungen beginnen und anschließend um die Zählerstandsübermittlung ergänzt werden. Die neue Anweisung legt fest, welche Angaben erfasst werden und dass der Agent Zählernummer und Zählerstand vor der Übermittlung wiederholt.
Änderungen bleiben nachvollziehbar und umkehrbar. Prüfung und Freigabe, Rollback sowie getrennte Entwicklungs- und Produktionsendpunkte unterstützen kontrolliertes Entwickeln und Testen. Sie können einen Änderungsvorschlag vor der Übernahme prüfen und anschließend testen, wie er sich auf das Gespräch auswirkt.
Den passenden Weg wählen
AI Agent Studio umfasst auch Flow-Based Mode. Dieser bewährte Ansatz ermöglicht das visuelle Erstellen von Workflows und die manuelle Konfiguration einzelner Schritte. Der Ablauf lässt sich damit gezielt steuern.
Agent Mode ergänzt ihn um einen dialogbasierten Ansatz. Sie wählen den passenden Weg für Ihren Anwendungsfall und können die Lösung mit Wissen, Tools und weitergehenden technischen Anpassungen ausbauen.
Mit einer vertrauten Serviceaufgabe beginnen
Die Demo-Blueprints zeigen verschiedene Einstiegsmöglichkeiten. Im Versicherungsbereich kann ein Agent durch das erste Gespräch zu einem Reiseschaden führen, Angaben erfassen und sensible Fälle weiterleiten. Im Bürgerservice lassen sich Auskünfte aus offiziellen Quellen mit der Terminvereinbarung verbinden. Im Energieservice dient die Adressänderung als Ausgangspunkt für die Zählerstandsübermittlung.
Die Beispiele machen das gewünschte Gespräch greifbar. Gleichzeitig helfen sie dem Team zu klären, welche Systeme, Daten und Unterstützung der tatsächliche Service benötigt.
Einfach im Aufbau. Bereit für komplexe Anforderungen.
Eine erste funktionierende Demo und eine produktive Implementierung erfüllen unterschiedliche Aufgaben. In der Demo erproben Sie das Gespräch. Für einen produktiven Service müssen die benötigten Kanäle und Verbindungen eingerichtet und getestet sein.
Die Demos für den Erstkontakt enthalten keine produktiven Drittsystemanbindungen. Ein Gespräch zur Adressänderung in der Demo aktualisiert beispielsweise kein echtes Kundenkonto. Die Verbindung dieses Prozesses mit einem Abrechnungssystem erfordert eine technische Umsetzung.
Einfache Agents mit wenigen oder keinen Drittsystemanbindungen können im Self-Service umgesetzt werden. Bei komplexen APIs, Drittsystemen und individuellen Produktivlösungen unterstützen qualifizierte Partner und NFON Professional Services Sie bei jedem Schritt.
AI Agent Studio erleichtert den Einstieg und erhält die Flexibilität und Kontrolle für weitergehende Anforderungen. Beginnen Sie mit der Frage, die Ihre Kunden am häufigsten stellen, erstellen Sie eine erste Version und nutzen Sie Ihre Erkenntnisse für die weitere Entwicklung.