Ada Action Control: Ein Leitfaden für 2025 zur Automatisierung von Kundensupport-Workflows

Seien wir ehrlich, moderne KI für den Kundensupport muss mehr können, als nur Antworten zu finden und zu wiederholen. Wenn ein Kunde eine Rückerstattung wünscht oder seine Lieferadresse ändern muss, schickt die beste KI ihm nicht einfach nur einen Link zu einer Richtlinienseite, sondern bearbeitet die Anfrage direkt vor Ort. Diese Fähigkeit eines KI-Agenten, Aufgaben auszuführen – Rückerstattungen zu bearbeiten, Konten zu aktualisieren, Tickets zu eskalieren – ist das, was einen einfachen Chatbot wirklich von einem Werkzeug unterscheidet, das die Arbeit tatsächlich automatisiert.

Ada, ein bekannter Name im Bereich des KI-Kundenservice, bietet dies durch eine Funktion namens Ada Action Control. Aber was leistet sie wirklich und ist sie die richtige Wahl für Ihr Team?

Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was Ada Action Control ist, wie es funktioniert, welche die häufigsten Anwendungsfälle sind und welche wichtigen Einschränkungen Sie bedenken sollten, bevor Sie den Vertrag unterschreiben.

Was ist Ada Action Control?

Also, was genau ist Ada Action Control? Stellen Sie es sich als die Funktion vor, die es einem KI-Agenten ermöglicht, nicht mehr nur zu reden, sondern anzufangen zu handeln. Es ist die Brücke, die es der KI erlaubt, sich mit Ihren anderen Geschäftssystemen zu verbinden, um Dinge zu erledigen, und sie so von einem passiven Wissens-Bot in einen aktiven Problemlöser zu verwandeln.

Es basiert auf zwei Hauptideen:

1. Actions (Aktionen): Dies sind die technischen Schnittstellen zwischen Ada und Ihren Backend-Systemen (wie Ihrem CRM, Ihrer Bestellverwaltungsplattform oder Ihrer Benutzerdatenbank). Eine „Action“ ermöglicht es der KI, etwas Bestimmtes zu tun, z. B. zu prüfen, ob ein Kunde eine Nachlieferung erhalten kann, oder seinen Rückerstattungsstatus abzufragen.

2. Playbooks: Das sind die Flussdiagramme, die Sie erstellen, um der KI mitzuteilen, was sie tun soll. Ein Playbook ist eine schrittweise Anleitung, die die von Ihnen eingerichteten „Actions“ nutzt, um einen Prozess von Anfang bis Ende zu steuern.

Nehmen wir ein Beispiel aus der Praxis aus Adas eigener Dokumentation, um dies zu verdeutlichen. Ein Kunde schreibt Ihnen, dass seine neue Karte nie angekommen ist. Anstatt ihm nur einen FAQ-Artikel zu geben, startet ein Playbook. Es verwendet eine Action, um die Adresse des Kunden zu bestätigen, eine weitere, um in Ihrem System die Berechtigung für eine Nachlieferung zu prüfen, und wenn alles in Ordnung ist, löst es automatisch eine neue Lieferung aus. All dies kann geschehen, ohne dass jemals ein menschlicher Mitarbeiter eingreifen muss.

Wie man Actions in Ada Action Control einrichtet und konfiguriert

Ada Action Control in Betrieb zu nehmen, ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Es erfordert eine echte technische Planung und Ressourcen, damit Ihr KI-Agent Aufgaben zuverlässig ausführen kann. Obwohl die genauen Schritte variieren können, umfasst der allgemeine Prozess einige Schlüsselphasen.

Zuerst müssen Sie die Action in Ada definieren. Das bedeutet, eine Verbindung zu einem Ihrer Backend-Systeme herzustellen, was fast immer die Arbeit mit APIs erfordert. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass die KI einen Bestellstatus überprüft, muss ein Entwickler in Ihrem Team wahrscheinlich den API-Aufruf schreiben, der es Ada ermöglicht, sicher mit Ihrer E-Commerce-Plattform zu kommunizieren.

Als Nächstes erstellen Sie das Playbook. Über die Drag-and-Drop-Oberfläche von Ada gestalten Sie den gesamten Gesprächsablauf für eine bestimmte Anfrage. Dies beinhaltet die Festlegung jedes einzelnen Schrittes, den die KI unternehmen wird: welche Fragen sie dem Kunden stellen soll, wann eine bestimmte Action ausgelöst wird (wie der gerade erstellte API-Aufruf), wie sie auf verschiedene Kundenantworten reagieren und was sie antworten soll.

Schließlich implementieren und überwachen Sie das Playbook, um zu sehen, wie es sich in echten Kundengesprächen bewährt.

Wie Sie wahrscheinlich schon bemerkt haben, erfordert dieser Prozess einiges an technischem Know-how. Sie benötigen jemanden, der sich mit API-Integrationen auskennt, und Ihr Team muss Zeit für das Entwerfen, Erstellen und Testen dieser logischen Abläufe von Grund auf einplanen. Für viele Teams bedeutet dies lange Einrichtungszeiten und eine starke Abhängigkeit von Entwicklern sowohl für die Erstimplementierung als auch für zukünftige Anpassungen.

Obwohl dieses Maß an Anpassungsfähigkeit leistungsstark sein kann, hat nicht jedes Unternehmen Ingenieurressourcen für das Support-Team übrig. Wenn Sie einen direkteren Weg zur Automatisierung suchen, sind neuere Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, von Anfang an selbst bedienbar zu sein. Mit Ein-Klick-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk können Sie einen KI-Agenten in Minuten statt in Monaten live schalten. Sie können benutzerdefinierte Aktionen definieren und sich direkt vom Dashboard aus mit Ihren Tools verbinden, oft ohne dass ein Entwickler Code schreiben muss.

Das Dashboard von eesel AI zeigt nahtlose Ein-Klick-Integrationen mit Plattformen wie Zendesk und Freshdesk, was die Einrichtung von Alternativen zu Ada Action Control vereinfacht.

Häufige Anwendungsfälle und wesentliche Einschränkungen von Ada Action Control

Wenn alles eingerichtet ist und reibungslos funktioniert, kann eine Funktion wie Ada Action Control eine große Hilfe bei der Automatisierung von wiederkehrenden, volumenstarken Support-Aufgaben sein. Einige der häufigsten Anwendungsfälle sind:

• E-Commerce: Bestellstatus prüfen, Retouren bearbeiten, Tracking-Informationen finden oder Fragen zum Lagerbestand beantworten.

• SaaS: Benutzern helfen, ihre Passwörter zurückzusetzen, Abonnementdetails zu überprüfen oder ein Support-Ticket in einem Tool wie Jira Service Management zu erstellen.

• Interner Support: IT-Anfragen von Mitarbeitern weiterleiten, den Status eines Helpdesk-Tickets prüfen oder Antworten aus einer internen Wissensdatenbank abrufen.

Das sind alles großartige Automatisierungen, die Ihrem Team Zeit sparen können. Aber es ist genauso wichtig, die Nachteile dieses Playbook-gesteuerten Modells zu verstehen, bevor Sie sich festlegen.

Begrenzte Wissensquellen

Die Aktionen von Ada sind hervorragend darin, strukturierte Daten über APIs aus Ihren Systemen abzurufen. Aber was ist, wenn die Antwort nicht in einem sauberen kleinen Datenbankfeld steht? In der realen Welt des Kundensupports sind Lösungen oft in unübersichtlichen, unstrukturierten Quellen wie Google Docs, Confluence-Artikeln, aktuellen Slack-Unterhaltungen oder früheren Ticket-Verläufen vergraben. Plattformen, die sich zu stark auf API-basierte Aktionen stützen, haben oft Schwierigkeiten, diese Antworten zu finden, sodass die KI bei einem großen Teil Ihrer Kundenfragen ratlos ist.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren unstrukturierten Wissensquellen verbindet, ein entscheidender Vorteil gegenüber Ada Action Control.

Das Risiko bei der Einführung

Komplexe Playbooks zu erstellen ist eine Sache, aber wie können Sie sicher sein, dass sie funktionieren, wenn sie auf die unvorhersehbare Realität von Kundengesprächen treffen? Ohne eine gute Möglichkeit, sie zu testen, starten Sie im Grunde blind. Sie riskieren, eine KI einzusetzen, die Fehler macht, in einer Schleife hängen bleibt oder Kunden einfach frustriert, weil sie nicht versteht, was sie wollen. Dies stellt eine massive Hürde für eine selbstbewusste Automatisierung dar und zwingt Teams oft dazu, klein anzufangen und langsam vorzugehen, aus Angst, das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.

Der Simulationsmodus von eesel AI, der es Teams ermöglicht, automatisierte Workflows anhand historischer Daten vor der Bereitstellung zu testen und so die mit Ada Action Control verbundenen Einführungsrisiken zu mindern.

Starre und vorgegebene Workflows

Playbook-artige Baukästen können sich manchmal so anfühlen, als würde man versuchen, einen quadratischen Pflock in ein rundes Loch zu stecken. Sie zwingen einen oft auf einen sehr spezifischen, linearen Weg zur Lösung eines Problems, was nicht immer zur wechselhaften Natur realer Gespräche passt. Wenn ein Kunde eine Folgefrage stellt, die nicht sauber in Ihren vorgefertigten Ablauf passt, kann die KI leicht verwirrt werden und das Ticket eskalieren müssen, was den eigentlichen Zweck der Automatisierung zunichtemacht.

Ein flexiblerer Ansatz für KI-Aktionen

Genau diese Einschränkungen sind der Grund, warum eine neue Welle von KI-Tools einen einheitlicheren Ansatz verfolgt. Anstatt Aktionen und Wissen in getrennten Bereichen zu halten, führen sie alles in einem einzigen, intelligenten Gehirn zusammen.

Zum Beispiel verbindet sich eesel AI sofort mit allen Wissensquellen Ihres Unternehmens, egal ob sie in einer strukturierten Datenbank oder in unstrukturierten Dokumenten in Google Docs, Confluence, Notion und sogar in der bisherigen Ticket-Historie Ihres Teams gespeichert sind. Das bedeutet, die KI hat den vollständigen Kontext, den sie benötigt, um knifflige Fragen zu beantworten und kluge Aktionen durchzuführen.

Noch besser: eesel AI begegnet dem Einführungsrisiko mit einem leistungsstarken Simulationsmodus. Sie können Ihren KI-Agenten sicher an Tausenden Ihrer eigenen früheren Tickets testen, bevor er jemals mit einem echten Kunden spricht. Sie erhalten genaue, datengestützte Vorhersagen über seine Lösungsrate und können sein Verhalten in einer sicheren Sandbox anpassen. So können Sie mit vollem Vertrauen entwickeln, testen und live gehen.

Bewertung der Kosten und des ROI von Ada Action Control

Sprechen wir nun über den Preis. Ada verwendet ein traditionelles Vertriebsmodell für Unternehmen, was bedeutet, dass das Unternehmen seine Preise nicht online veröffentlicht. Um ein Angebot zu erhalten, müssen Sie eine Demo buchen und sich an das Vertriebsteam wenden, das einen individuellen Plan für Sie erstellt.

Für viele Unternehmen bringt dieser „Kontaktieren Sie uns für ein Angebot“-Ansatz einige echte Nachteile mit sich:

• Budget-Unsicherheit: Ohne öffentliche Preisangaben ist es schwer zu wissen, ob die Plattform überhaupt in Ihrem Budget liegt. Unternehmenspläne können auch zusätzliche Kosten oder Gebühren pro gelöstem Fall verbergen, die Sie tatsächlich dafür bestrafen, mehr Tickets zu automatisieren. Wenn Ihr Volumen wächst, könnte Ihre Rechnung auf unvorhersehbare Weise steigen.

• Lange Verkaufszyklen: Sie können sich nicht einfach anmelden und es ausprobieren. Die erforderlichen Verkaufsgespräche und Demos verlangsamen alles, was es schwieriger macht, das Tool zu bewerten und zu sehen, ob es tatsächlich einen Mehrwert bietet. Das kann für Teams, die schnell handeln müssen, ein großes Problem sein.

• Für große Unternehmen konzipiert: Dieses vertriebsorientierte Modell ist in der Regel für Unternehmen mit riesigen Budgets und der Zeit für einen langen Beschaffungsprozess konzipiert. Für kleine bis mittelständische Unternehmen, die einfach eine unkomplizierte Lösung benötigen, kann dies ein K.o.-Kriterium sein.

Im Gegensatz dazu setzt eesel AI auf transparente und vorhersehbare Preise, die Sie direkt auf der Website einsehen können. Die Pläne basieren auf der Anzahl der genutzten KI-Interaktionen, nicht auf verwirrenden Gebühren pro gelöstem Fall, sodass Sie immer wissen, welche Kosten auf Sie zukommen.

eesel AI Preisgestaltung

Obwohl sich jedes Automatisierungstool irgendwann bezahlt machen kann, machen Aspekte wie Einrichtungsgeschwindigkeit, Risikomanagement und Kostenvorhersehbarkeit einen großen Unterschied. Mit einer Self-Service-Einrichtung, die nur wenige Minuten dauert, einem risikofreien Simulationsmodus und klaren Preisen ist eesel AI darauf ausgelegt, Ihnen zu helfen, viel schneller und mit weniger Rätselraten einen positiven Return on Investment zu erzielen.

Ist Ada Action Control das Richtige für Sie?

Die große Frage lautet also: Sollten Sie sich für Ada Action Control entscheiden? Es ist ein fähiges Werkzeug zur Automatisierung von Aufgaben, die in Ihren Backend-Systemen angesiedelt sind. Für große Unternehmensteams mit engagierten Entwicklern und dem Budget für eine maßgeschneiderte, vertriebsgeführte Einrichtung kann es eine gute Möglichkeit sein, komplexe Support-Workflows aufzubauen.

Allerdings können die Abhängigkeit von einer technischen Einrichtung, das Fehlen eines echten Simulationsmodus und die undurchsichtige Preisgestaltung für viele Teams große Hürden darstellen. Der neuere Ansatz zur Support-Automatisierung setzt auf Einfachheit, Flexibilität und Transparenz, sodass Sie schnell loslegen, mit Vertrauen testen und die Kontrolle behalten können, ohne versteckte Kosten oder lange Implementierungsprojekte.

Für Teams, die schnell vorankommen und sofort Ergebnisse sehen wollen, bietet eine Lösung wie eesel AI eine ziemlich überzeugende Alternative. Es vereint leistungsstarke Aktionen mit all Ihrem Unternehmenswissen und einer risikofreien Testumgebung – alles in einer einfachen Self-Service-Plattform mit Preisen, die Sie tatsächlich sehen können.

Sind Sie bereit zu sehen, wie einfach KI-Aktionen sein können? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und richten Sie Ihren ersten KI-Agenten in wenigen Minuten ein, oder buchen Sie eine Demo mit unserem Team, um fortgeschrittenere Anwendungsfälle zu besprechen.