Montagmorgen im Kundenservice: Ein Kunde möchte seinen Abschlag ändern. Der nächste meldet einen Zählerstand. Parallel landen Fragen zur Rechnung im Postfach und am Telefon wartet schon der nächste Anrufer.
Bisher half Conversational AI vor allem dabei, diese Anfragen schneller zu beantworten. Jetzt verändert sich ihre Rolle: Aus Chat- und Voicebots werden zunehmend digitale Agenten, die nicht nur reden, sondern Aufgaben übernehmen. Das Stichwort dazu lautet: Agentic AI.
Und dieser Shift ist mehr als ein neues KI-Buzzword.
Der Bot antwortet. Der Agent macht weiter
Auch frühere Chat- und Voicebots konnten bereits Prozesse abbilden. Ein Kunde wollte seinen Zählerstand melden? Dann fragte der Bot die benötigten Angaben nacheinander ab. Bei einer Abschlagsänderung lief ein vorher definierter Dialog ab.
Das funktionierte gut, solange das Gespräch weitgehend dem vorgesehenen Ablauf folgte. Schwieriger wurde es, wenn mehrere Anliegen zusammenkamen oder Kunden anders antworteten als erwartet.
Ein typisches Beispiel ist ein Umzug: Der Kunde möchte seinen alten Vertrag beenden, nennt nebenbei schon die neue Adresse, fragt gleichzeitig nach einer Weiterversorgung und korrigiert später noch das Auszugsdatum. Solche Gesprächsverläufe ließen sich zwar auch früher abbilden, aber jede mögliche Abzweigung musste vom Menschen vorausgedacht und als eigene Dialoglogik angelegt werden. Je komplexer der Fall, desto starrer und aufwendiger wurde der Bot.
Mit dem Aufkommen von AI Agents verändert sich genau das. Statt jeden möglichen Gesprächspfad vorzugeben, lassen sich Ziel, notwendige Informationen, Regeln und verfügbare Werkzeuge definieren. Der Agent kann daraus wesentlich flexibler ableiten, was im jeweiligen Gespräch als Nächstes zu tun ist.
Das macht die Kommunikation natürlicher und die zugrunde liegenden Prozesse deutlich beweglicher. Der entscheidende Sprung steckt also nicht darin, dass KI-Prozesse bearbeiten kann. Sondern darin, wie sie das tut.
„Der Mensch definiert das Ziel und die Leitplanken. Der KI Agent sucht innerhalb dieses Rahmens eigenständig den passenden Weg.“
Aus einer Antwort wird ein Prozess
Besonders interessant wird es, wenn der Agent nicht nur sprechen, sondern auf Tools und andere Systeme zugreifen kann. Dann bleibt es nicht bei: „So können Sie Ihren Zählerstand melden.“ Sondern der Agent kann die Daten aufnehmen, prüfen und über eine definierte Schnittstelle an das zuständige System übergeben.
Genauso bei einer Abschlagsänderung: Informationen erfassen, notwendige Angaben prüfen, Daten abrufen, die Änderung vorbereiten und den Kunden um Bestätigung bitten. Hier verschiebt sich also Conversational AI von der reinen Kommunikation hin zur Prozessautomatisierung.
Und das trifft bei Energieversorgern einen Nerv. Laut einer aktuellen PwC-Studie sehen 36 Prozent der untersuchten EVU den größten Wert von KI in Effizienzsteigerungen. 59 Prozent erwarten, dass KI innerhalb der kommenden fünf bis zehn Jahre zu einem strategischen oder sogar transformativen Element wird. PwC spricht dabei vom Sprung von einzelnen automatisierten Aufgaben hin zur Automatisierung und Orchestrierung kompletter Geschäftsprozesse.
Nicht jeder Agent muss alles dürfen
Bei „autonomen Agenten“ entsteht schnell ein Bild: Die KI entscheidet selbst und arbeitet sich unkontrolliert durch Unternehmenssysteme. So muss Agentic AI überhaupt nicht funktionieren. Automatisierung lässt sich sehr unterschiedlich weit treiben.
Ein Voice Agent kann beispielsweise zunächst nur herausfinden, warum ein Kunde anruft, einige Angaben aufnehmen und das Gespräch danach an die richtige Stelle weitergeben. Dafür muss er weder auf hochsensible Daten noch auf kritische Systeme zugreifen.
Der nächste Schritt könnte sein, dass derselbe Agent zusätzlich einen Zählerstand direkt verarbeitet oder einen Termin bucht. Und irgendwann kann ein klar abgegrenzter Prozess tatsächlich von Anfang bis Ende automatisiert laufen.
Nicht alles, was technisch möglich ist, muss sofort vollautomatisch passieren
Gerade für Energieversorger ist diese Abstufung wichtig. Denn ein guter Use Case muss nicht spektakulär sein. Wenn ein Voicebot einen nennenswerten Teil der Anrufe vorsortiert, Informationen vorab aufnimmt oder Standardprozesse übernimmt, entlastet das den Kundenservice bereits spürbar.
Agentic AI endet nicht bei Chat und Voice
Noch spannender wird es, wenn man Conversational AI nicht mehr nur als Chatfenster oder Telefonassistenten betrachtet. Auch E-Mail lässt sich in solche Prozesse einbeziehen. Ein Agent kann eingehende Nachrichten analysieren, nach Anliegen kategorisieren und an das zuständige Team verteilen. Er kann relevante Informationen aus einer E-Mail herausziehen, mit vorhandenem Wissen abgleichen und einen Antwortentwurf erstellen.
Und dann?
Kann Schluss sein. Ein Mitarbeiter prüft den Vorschlag, passt ihn bei Bedarf an und verschickt die Nachricht selbst. Das ist Human in the Loop: Die KI übernimmt die zeitaufwendige Vorarbeit, der Mensch behält an der entscheidenden Stelle die Kontrolle.
Gerade bei sensiblen Vorgängen kann das der sinnvollere Automatisierungsgrad sein als eine vollständig autonome Bearbeitung.
Und offenbar erwarten Kunden genau diese Möglichkeit. In einer aktuellen Gartner-Befragung sagen 87 Prozent, dass Unternehmen beim Einsatz generativer KI im Kundenservice weiterhin den Zugang zu einem menschlichen Ansprechpartner ermöglichen sollten.
Erst der Use Case, dann der Agent
Damit stellt sich für EVU eigentlich nicht als Erstes die Frage: Brauchen wir jetzt einen KI-Agenten? Spannender ist:
- Wo verlieren Kunden und Mitarbeiter heute unnötig Zeit?
- Welche Anfragen kommen immer wieder?
- Wo werden dieselben Daten mehrfach aufgenommen?
- Welche Prozesse laufen nach klaren Regeln?
- Wo entstehen Medienbrüche?
- Und welche Schritte könnte eine KI übernehmen, ohne gleich Zugriff auf hochsensible Systeme zu benötigen?
Manchmal lautet die Antwort: ein FAQ-Chatbot.
Manchmal reicht ein Voicebot, der Anrufe versteht und sinnvoll verteilt.
Manchmal lohnt sich ein Agent, der einen Prozess von der Anfrage bis zur Systemaktion begleitet.
Und manchmal ist die beste Lösung: Die KI erledigt 80 Prozent der Arbeit und übergibt die letzten 20 Prozent an einen Menschen.
Genau deshalb sollten bestehende Lösungen nicht einfach abgerissen und durch „Agentic AI“ ersetzt werden. Viel sinnvoller ist es, funktionierende Prozesse weiterzuentwickeln und dort mehr Flexibilität und Automatisierung einzubauen – dort, wo sie wirklich zusätzlichen Nutzen bieten.
Vom Gespräch zum Ergebnis
Der Trend ist trotzdem eindeutig. Gartner erwartet, dass AI-Agents bis 2029 bis zu 80 Prozent häufig auftretender Kundenservice-Anliegen ohne menschliches Eingreifen lösen könnten.
Ob es tatsächlich so weit kommt, wird sich zeigen. Klar ist aber schon heute: Conversational AI bewegt sich weg vom reinen Beantworten von Fragen.
Chat, Voice oder E-Mail sind dabei nur noch die Kanäle. Dahinter entsteht eine neue Serviceebene, die Informationen versteht, Systeme verbindet und Prozesse anstößt.
Für Energieversorger liegt genau darin die Chance: Standardanfragen nicht einfach nur schneller beantworten, sondern Kundenanliegen möglichst direkt lösen. „Fall abschließend“ lautet hier das Zauberwort. Vom Reagieren zum Agieren eben.
- Wo lohnt sich der nächste Schritt?
- Welche Anfragen beschäftigen Ihren Kundenservice jeden Tag?
- Und welche davon könnten heute schon teilweise oder vollständig automatisiert werden?
Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen Ihre Prozesse und entwickeln daraus die passende Conversational-AI-Lösung – vom Chat- oder Voicebot bis zum KI-Agenten mit angebundenen Tools und Schnittstellen.
Sprechen Sie mit uns. Wir zeigen Ihnen, wo aus Conversational AI echte Entlastung wird.
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Als Conversational AI Solutions Managerin bei trurnit begleitet Antonina Kunden von der Konzeption bis zur Weiterentwicklung intelligenter Chat-, Voice- und Agentic-AI-Systeme. Durch die gezielte Verknüpfung generativer KI mit Unternehmenswissen schafft sie spürbaren Mehrwert im Kundenservice.
