Der Wert von agententischer KI für Unified Communications
IT-Führungskräfte sollten innehalten, bevor sie auf agentische KI für Unified Communications setzen. Definieren Sie erst die Geschäftsergebnisse, die den Wert tatsächlich belegen.
IT-Führungskräfte stehen zunehmend unter Druck, die Geschäftsergebnisse zu verbessern – sei es durch Senkung der Betriebskosten oder durch Optimierung des Kundenservice. Viele wenden sich deshalb agentischen KI-Diensten zu. Diese können selbstständig denken und handeln und mehrstufige Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht erledigen. So werden Mitarbeiter innerhalb von Unternehmen und extern bei Kunden entlastet.
Laut Gartner werden im Jahr 2029 mehr als 80 Prozent der Kundenservice-Interaktionen durch agentische KI gelöst, wodurch Unternehmen ihre Betriebskosten um 30 Prozent senken könnten.
Gartner liefert jedoch auch eine kritische Realitätsprüfung: Mehr als 40 Prozent der Projekte mit agentischer KI werden bis Ende 2027 aufgrund steigender Kosten, unklarer geschäftlicher Vorteile und unzureichendem Risikomanagement eingestellt.
Das Ziel ist zwar die Steigerung der Effizienz, doch gibt es zweifellos Herausforderungen im Zusammenhang mit dieser hochmodernen Technologie. Dazu zählen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, ethischer Entscheidungen und der Notwendigkeit einer ausreichenden Integration in die bestehende IT-Infrastruktur.
Auch die Mitarbeiter sind um ihre Zukunft besorgt, wie die Ankündigung von Salesforce-CEO Marc Benioff zeigt, dass die agentenbasierte KI-Plattform Agentforce nun etwa die Hälfte der Kundeninteraktionen abwickelt, was zu einem Personalabbau bei Salesforce geführt hat.
Auch Anbieter im Bereich der Unternehmenskommunikation wie Cisco, Dialpad, Five9, Genesys, Microsoft, Wildix und Zoom sind auf den Zug der agentischen KI aufgesprungen. Obwohl viele dieser Anbieter öffentlich erklärt haben, dass ein Personalabbau aufgrund der agentischen KI unwahrscheinlich ist, müssen IT-Führungskräfte Störgeräusche ausblenden und das relevante Signal identifizieren, um den Business Case für agentische KI zu definieren.
Argumente für agentische KI in Unified Communications
Um den geschäftlichen Nutzen von agentischer KI zu belegen, muss diese Technologie laut David Smith, Gründer und Geschäftsführer von InFlow Analysis in San Mateo, Kalifornien, mit Finanzkennzahlen verknüpft werden.
„Wir müssen agentische KI direkt mit Gewinn und Verlust verknüpfen, zusammen mit den zentralen Betriebskennzahlen, die für Führungskräfte bereits von Bedeutung sind“, sagt Smith. „Es geht nicht um neue, ausgefallene KI-Kennzahlen. Es geht darum, bestehende, wichtige geschäftliche KPIs zu verbessern.“
Für die Kundenerfahrung umfassen diese Messungen laut Smith die Erstlösungsquote und die Steigerung der Kundenzufriedenheitswerte.
„Es geht darum, Ergebnisse zu messen“, sagt er. „Aus Sicht der Mitarbeitererfahrung geht es darum, die Verkürzung des Lebenszyklus von Serviceanfragen der Mitarbeiter zu messen. Wenn sich dieser Zeitraum von Tagen auf Minuten verkürzt, ist das eine erhebliche Verbesserung, die zu einer Reduzierung von Frustrationen und einer Steigerung der Produktivität beiträgt. Für umsatzgenerierende Teams können wir die Länge des Verkaufszyklus und die Geschwindigkeit der Geschäftsabschlüsse betrachten.“
Es geht nicht um neue, ausgefallene KI-Kennzahlen. Es geht darum, bestehende, wichtige geschäftliche KPIs zu verbessern.
Laut Smith muss man die Risiken verstehen, die mit dem Einsatz von agentischer KI verbunden sind, um Datenschutz und ethische Entscheidungsfindung anzugehen. Transkriptionen werden beispielsweise auf der privaten Nebenstelle des Kunden gespeichert. Die Systeme müssen so konzipiert sein, dass sie sensible Daten identifizieren und maskieren, bevor diese von agentischen KI-Modellen verarbeitet werden.
Der menschliche Faktor ist ebenfalls wichtig, ebenso die Definition der Rolle des KI-Agenten in einem Delegationsrahmen für Befugnisse.
Schließlich müssen sich Unternehmen mit der Frage befassen, wie sie agentische KI in ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren können.
„Die größte Herausforderung bei der Integration besteht darin, dass die traditionelle IT-Infrastruktur für Menschen oder einfache Punkt-zu-Punkt-Automatisierungen ausgelegt ist, nicht für die komplexen Schlussfolgerungen einer KI“, führt Smith aus. Für Unternehmen seien das Agent-to-Agent-Protokoll und ein Model Context Protocol unerlässlich, um einen reichhaltigeren Kontext zu erreichen, insbesondere in Multi-Agent-Szenarien.
Seien Sie Ihre eigene Fallstudie
Der estnische UC-Anbieter Wildix empfiehlt, die Vorteile von agentischer KI in der Unified Communications lautstark zu verkünden.
„Jeder, der agentische KI entwickelt, sollte ‚seinen eigenen Champagner trinken‘“, meint Stuart Donner, Sales Engineering Manager bei Wildix.
„Wenn Sie bei etwas ganz vorne mit dabei sind, gibt es noch nicht allzu viele Fallstudien“, sagt er. „Seien Sie also Ihre eigene Fallstudie – nutzen Sie Ihre eigene Technologie, lösen Sie Ihre eigenen Probleme und erzählen Sie Ihren Kunden, wie Sie das machen.”
Eine der Hauptaufgaben bei der Entwicklung von agentenbasierten KI-Tools besteht für Wildix darin, die notwendigen Sicherheitsvorkehrungen zu treffen, um zu gewährleisten, dass die Technologie für die Nutzer sicher ist.
„Wir weisen jedem Kunden eine eigene Instanz zu, das heißt, wir verarbeiten die Daten, speichern jedoch keine Kundendaten und versuchen auch nicht, daraus zu lernen“, so Donner.
Auch wenn sich einige Kunden dafür entscheiden, ihre Daten nicht selbst zu besitzen, betont er, dass jeder Anbieter die Datenschutzbestimmungen einhalten muss. Das fügt eine weitere Sicherheitsstufe für agentische KI hinzu, die nicht umgangen werden kann.
