AI Agents haben sich vom einfachen Chatbot zu einem zentralen Bestandteil moderner Supportorganisationen entwickelt. Sie beantworten nicht mehr nur häufige Fragen, sondern können Anfragen einordnen, Wissen aus unterschiedlichen Quellen abrufen, Prozesse auslösen und Kunden Schritt für Schritt durch eine Problemlösung führen.
Welche Lösung dafür am besten geeignet ist, hängt allerdings stark vom jeweiligen Supportprozess ab. Ein Softwareunternehmen stellt andere Anforderungen an einen AI Agent als ein Maschinenbauer oder Hersteller technischer Geräte. Während bei digitalen Produkten häufig eine gute textbasierte Antwort ausreicht, müssen Nutzer bei physischen Produkten häufig tatsächlich etwas prüfen, reinigen, einstellen oder austauschen.
Genau deshalb lohnt sich beim Vergleich von AI-Agent-Anbietern nicht nur ein Blick auf das verwendete Sprachmodell. Entscheidend ist, welche Probleme der Agent selbstständig lösen kann, über welche Kanäle er verfügbar ist und wie tief er mit Wissen, Tools und bestehenden Supportprozessen verbunden werden kann.
Ein AI Agent ist ein KI-gestütztes System, das Kundenanfragen verstehen, relevante Informationen aus vorhandenen Wissensquellen abrufen und abhängig von der Situation selbstständig den nächsten sinnvollen Schritt einleiten kann.
Damit unterscheidet sich ein moderner AI Agent von klassischen Chatbots. Während frühere Systeme meist auf vordefinierten Entscheidungsbäumen oder festen Antworten basierten, können heutige Agents freier auf Sprache reagieren, Zusammenhänge verstehen und Informationen aus unterschiedlichen Systemen berücksichtigen.
Je nach Plattform können sie beispielsweise eine Supportfrage beantworten, einen Fehler eingrenzen, ein Ticket erstellen, Daten aus einem CRM abrufen oder den Nutzer durch einen konkreten Lösungsprozess führen.
Der entscheidende Unterschied zwischen den einzelnen Anbietern liegt deshalb weniger darin, ob sie KI einsetzen, sondern darin, wie weit diese KI tatsächlich in den Supportprozess eingreifen kann.
Der Markt reicht von großen Customer-Service-Plattformen bis zu spezialisierten Lösungen für einzelne Kanäle oder Anwendungsfälle. Intercom und Ada konzentrieren sich stark auf digitale Konversationen und Self-Service. Zendesk verbindet AI Agents mit etablierten Ticketing- und Supportprozessen. Forethought setzt den Schwerpunkt auf KI-gestützte Bearbeitung bestehender Supportanfragen, während Cognigy besonders bei Voice- und Contact-Center-Szenarien relevant ist.
guidar verfolgt einen anderen Ansatz und konzentriert sich auf Unternehmen mit physischen Produkten. Hier steht nicht nur die Kommunikation mit dem Kunden im Vordergrund, sondern die Verbindung aus Produktwissen, AI Agent, Tools und visuellen Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
Intercom gehört zu den bekanntesten Plattformen für digitalen Kundensupport. Die Plattform verbindet Messaging, Helpcenter, Live-Support und KI-basierte Automatisierung in einer gemeinsamen Oberfläche.
Der Ansatz eignet sich besonders für Unternehmen, deren Kunden bereits digital mit dem Produkt interagieren. Bei SaaS-Produkten oder Online-Diensten können viele Probleme direkt über eine Konversation gelöst werden, weil sich die Lösung ebenfalls digital erklären oder durchführen lässt.
Bestehende Helpcenter-Inhalte und Dokumentationen können dabei als Wissensgrundlage für den AI Agent dienen. Kann die Anfrage nicht vollständig automatisiert gelöst werden, lässt sie sich an einen Mitarbeiter übergeben.
Für Unternehmen mit physischen Produkten entsteht allerdings eine zusätzliche Herausforderung: Eine korrekte Textantwort bedeutet noch nicht automatisch, dass ein Kunde anschließend weiß, welches Bauteil gemeint ist oder wie ein bestimmter Arbeitsschritt durchgeführt werden muss.
Zendesk kommt aus dem klassischen Customer-Service- und Ticketing-Bereich. Entsprechend liegt eine große Stärke der Plattform darin, Kundenanfragen zu organisieren, zu priorisieren und über unterschiedliche Supportkanäle hinweg zu bearbeiten.
KI ergänzt diese bestehenden Prozesse beispielsweise bei der Einordnung von Anfragen, beim Auffinden relevanter Informationen und bei der Automatisierung wiederkehrender Vorgänge.
Das macht Zendesk besonders für Unternehmen interessant, die bereits eine größere Supportorganisation betreiben und ihre vorhandenen Prozesse schrittweise mit KI erweitern möchten. Hier steht weniger ein einzelner AI Agent im Mittelpunkt als die Integration von KI in ein umfassenderes Service-System.
Für technische Hersteller bleibt jedoch auch hier die Frage bestehen, wie aus einer Supportantwort eine konkrete Handlung am Produkt wird.
Ada konzentriert sich stark auf die Automatisierung von Kundeninteraktionen. Unternehmen können AI Agents aufbauen, die wiederkehrende Anfragen beantworten und Nutzer durch definierte Supportprozesse führen.
Der Ansatz eignet sich besonders gut, wenn ein Unternehmen ein hohes Volumen ähnlicher Fragen erhält. Informationen zu Accounts, Bestellungen, Tarifen oder standardisierten Abläufen lassen sich dadurch automatisiert bereitstellen, ohne dass jeder Fall von einem Mitarbeiter bearbeitet werden muss.
Je stärker ein Problem jedoch vom Zustand eines physischen Produkts oder von einer konkreten Handlung des Nutzers abhängt, desto wichtiger werden zusätzliche visuelle und produktbezogene Informationen.
Forethought setzt generative KI ein, um bestehende Supportorganisationen bei der Bearbeitung von Anfragen zu unterstützen. Eingehende Tickets können analysiert, passende Informationen aus Wissensquellen gefunden und Antworten automatisiert beziehungsweise vorbereitet werden.
Damit liegt der Schwerpunkt besonders auf Unternehmen, die bereits ein größeres Ticketvolumen besitzen und ihre bestehenden Prozesse effizienter gestalten möchten.
Der AI Agent wird hier vor allem zu einer intelligenten Schicht über dem vorhandenen Supportwissen. Bei vielen digitalen Supportfällen funktioniert dieser Ansatz gut, weil das Problem bereits durch Informationen oder eine digitale Aktion gelöst werden kann.
Bei technischen Geräten kann dagegen zusätzlich eine geführte Interaktion mit dem Produkt erforderlich sein.
Cognigy unterscheidet sich von vielen anderen Plattformen durch einen starken Fokus auf Conversational AI und Voice. Unternehmen können damit automatisierte Sprach- und Chatprozesse aufbauen und in bestehende Contact-Center-Strukturen integrieren.
Das ist besonders interessant für Organisationen mit hohem Telefonaufkommen. Ein AI Agent kann erste Anliegen aufnehmen, Informationen abfragen, einfache Fälle selbst bearbeiten und komplexere Gespräche strukturiert an Mitarbeiter weitergeben.
Damit liegt die Stärke vor allem in der Automatisierung von Gesprächen. Für Unternehmen, deren Kunden Probleme direkt an einem Gerät lösen müssen, bleibt die visuelle Ebene allerdings weiterhin relevant.
guidar setzt dort an, wo klassische Chat- und Voice-Systeme an ihre Grenzen kommen: bei Problemen rund um Maschinen, Geräte und andere physische Produkte.
Ein guidar Agent verbindet dafür Produktwissen, vorhandene Dokumentationen, Tools und visuelle Guides miteinander. Der Nutzer kann eine Frage stellen oder ein Problem beschreiben, während der Agent gleichzeitig den Produktkontext berücksichtigt und entscheidet, welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Bei einer einfachen Frage kann eine direkte Antwort ausreichen. Bei einer konkreten Störung kann der Agent dagegen gezielt Rückfragen stellen und anschließend einen passenden Schritt-für-Schritt-Guide öffnen. Je nach Anwendungsfall können dafür Text, Bilder, Videos, 3D-Inhalte oder AR-Unterstützung eingesetzt werden.
Gleichzeitig kann der Agent Aktionen ausführen. Ein ungelöster Fall kann beispielsweise strukturiert an den Support eskaliert, ein Ticket vorbereitet oder ein anderer kundenspezifischer Prozess gestartet werden.
Damit liegt der Schwerpunkt nicht ausschließlich auf der Kommunikation. Ziel ist es, aus vorhandenen Serviceinformationen einen geführten Lösungsprozess zu machen.
Dieser Unterschied ist bei der Auswahl eines AI Agents besonders wichtig. Ein System kann eine technisch korrekte Antwort geben und trotzdem das eigentliche Kundenproblem nicht lösen.
Bei einem Softwareprodukt kann eine Erklärung wie „Öffnen Sie die Einstellungen und aktivieren Sie Option X“ bereits ausreichend sein. Bei einer Maschine ist die Situation komplexer. Der Nutzer muss zunächst erkennen, welches Bauteil gemeint ist, wie es geöffnet wird und ob bestimmte Sicherheits- oder Prüfschritte erforderlich sind.
Für Hersteller physischer Produkte sollte die zentrale Frage deshalb nicht nur lauten, wie gut der Agent antwortet, sondern wie weit er den Nutzer tatsächlich bis zur Lösung begleiten kann.
Auch der richtige Kanal hängt stark vom Problem ab. Text eignet sich gut für Erklärungen und einfache Supportfragen, während Voice besonders dann sinnvoll sein kann, wenn Nutzer keine Hände für die Bedienung eines Interfaces frei haben oder Support ohnehin überwiegend telefonisch stattfindet.
Bei physischen Produkten gewinnt zusätzlich die visuelle Ebene an Bedeutung. Sobald der Nutzer erkennen muss, welches Teil gemeint ist oder welcher Handgriff als Nächstes notwendig ist, können Bilder oder Schritt-für-Schritt-Guides deutlich verständlicher sein als eine reine Beschreibung.
Die stärksten Systeme müssen deshalb langfristig nicht zwangsläufig einen einzelnen Kanal perfektionieren. Entscheidend wird vielmehr, abhängig vom Problem zwischen Wissen, Konversation, visueller Anleitung und konkreter Aktion wechseln zu können.
Ein weiterer Unterschied besteht darin, für wen die KI arbeitet. Manche Lösungen richten sich primär an Supportmitarbeiter. Sie analysieren Tickets, schlagen Antworten vor oder stellen Informationen schneller bereit. Die Entscheidung und Kommunikation bleiben jedoch beim Menschen.
Andere Systeme arbeiten direkt mit dem Kunden und versuchen, einen Teil der Anfrage vollständig zu lösen, bevor überhaupt ein Mitarbeiter eingreifen muss.
Beide Ansätze können sinnvoll sein. Bei komplexen oder sensiblen Fällen bleibt menschliche Unterstützung wichtig. Wiederkehrende, klar strukturierte Probleme lassen sich dagegen häufig direkt automatisieren.
Viele Unternehmen werden deshalb langfristig beide Ebenen kombinieren: AI Agents übernehmen geeignete Self-Service-Fälle, während Mitarbeiter bei komplexeren Situationen durch KI unterstützt werden.
Für Unternehmen mit digitalen Produkten und einem starken Chat-Support können Intercom oder Ada naheliegende Optionen sein. Wenn Ticketing, Routing und eine große bestehende Supportorganisation im Mittelpunkt stehen, sind Plattformen wie Zendesk oder Forethought stärker auf diesen Prozess ausgerichtet.
Unternehmen mit hohem Telefonvolumen sollten Lösungen mit ausgeprägten Voice-Funktionen wie Cognigy genauer betrachten.
Hersteller von Maschinen, professionellen Geräten oder anderen physischen Produkten haben dagegen zusätzliche Anforderungen. Sobald Nutzer nicht nur eine Antwort benötigen, sondern etwas am Produkt prüfen oder durchführen müssen, werden Produktkontext und visuelle Schritt-für-Schritt-Unterstützung wichtiger. Genau auf diese Verbindung konzentriert sich guidar.
Der richtige AI Agent lässt sich deshalb nicht allein anhand einer Feature-Liste bestimmen. Wichtiger ist zunächst zu verstehen, welche Supportfälle tatsächlich automatisiert werden sollen und was eine erfolgreiche Lösung für den Kunden bedeutet.
Ein Unternehmen sollte prüfen, wo das benötigte Wissen heute gespeichert ist, ob der Agent auf diese Quellen zugreifen kann und welche Aktionen nach einer Antwort notwendig sind. Ebenso wichtig ist die Frage, wie ein Fall eskaliert wird, wenn die KI nicht weiterkommt.
Bei Herstellern physischer Produkte kommt zusätzlich der Produktkontext hinzu. Erkennt das System das richtige Modell? Kann es unterschiedliche Varianten berücksichtigen? Kann es einen Nutzer nicht nur informieren, sondern durch einen konkreten Arbeitsablauf führen?
Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lässt sich sinnvoll beurteilen, welcher Anbieter zum eigenen Supportprozess passt.
Die Entwicklung im Kundensupport geht deutlich über bessere Chatbots hinaus. AI Agents werden zunehmend zur Verbindungsschicht zwischen Wissen, Kunden, Supportsystemen und konkreten Aktionen.
Für digitale Unternehmen kann das bedeuten, dass ein großer Teil wiederkehrender Fragen automatisiert beantwortet und bearbeitet wird. Für Hersteller physischer Produkte geht es einen Schritt weiter: Der Agent muss verstehen, welches Produkt betroffen ist, welche Situation vorliegt und wie der Nutzer sicher zur nächsten Handlung geführt werden kann.
Genau darin liegt der entscheidende Unterschied zwischen den verschiedenen Anbietern. Die beste Lösung ist nicht automatisch die Plattform mit den meisten KI-Funktionen, sondern jene, die den tatsächlichen Supportprozess des Unternehmens am vollständigsten abbildet.
Für Hersteller von Maschinen und Geräten bedeutet das häufig: Nicht nur Antworten automatisieren, sondern Problemlösung direkt am Produkt ermöglichen.
