Ein ehrlicher Blick auf die Ada Coaching Funktion im Jahr 2025

Stellen Sie sich vor, Sie stellen einen neuen Support-Mitarbeiter ein. Selbst wenn er einen beeindruckenden Lebenslauf hat und perfekt zu passen scheint, kann er nicht einfach am ersten Tag loslegen und sofort Topleistungen erbringen. Sie müssen ihn in Ihre Produkte einarbeiten, ihn mit der Tonalität Ihrer Marke vertraut machen und ihm Ihre spezifischen Arbeitsweisen erklären. Ohne diese anfängliche Anleitung wird er keine große Hilfe sein.

Nun, bei KI-Agenten ist das ziemlich ähnlich. Sie sind zweifellos leistungsstark, aber sie benötigen Training und kontinuierliches Feedback, um gute Arbeit zu leisten. Dieser gesamte Prozess wird KI-Coaching genannt. Ada, ein großer Name im Bereich des KI-Kundenservice, hat dafür ein eigenes System namens Ada Coaching Feature.

In diesem Artikel geben wir Ihnen einen direkten Überblick über das Ada Coaching Feature. Wir werden untersuchen, was es ist, wie es funktioniert und einige seiner realen Einschränkungen besprechen. Außerdem werden wir sehen, wie sich sein stark auf Unternehmen ausgerichteter Ansatz im Vergleich zu neueren Plattformen schlägt, die für Teams entwickelt wurden, die schnell Ergebnisse erzielen müssen.

Was ist das Ada Coaching Feature?

Im Kern ist das Ada Coaching Feature das Toolkit innerhalb der Ada-Plattform zum Trainieren und Verbessern ihres KI-Agenten. Das Hauptziel ist es, sich von den starren, klobigen Skripten zu lösen, die alte Chatbots so frustrierend machten. Die Idee ist, einen KI-Agenten zu entwickeln, der tatsächlich aus echten Kundenchats lernen, sich an die Veränderungen Ihres Unternehmens anpassen und mit der Zeit immer intelligenter werden kann.

Es geht darum, Ihren KI-Agenten weniger wie eine statische Software zu behandeln und mehr wie ein Teammitglied, das kontinuierliche Weiterentwicklung benötigt. Der Prozess umfasst die Analyse vergangener Konversationen, das Geben von Feedback an die KI, die Nutzung von Daten, um Schwachstellen zu erkennen, und die Sicherstellung, dass ihr Wissen immer auf dem neuesten Stand ist.

Ada beschreibt dies als einen strukturierten Weg, um die KI mit Ihren Geschäftszielen und den Erwartungen Ihrer Kunden in Einklang zu halten. Es ist ein formeller Prozess, um sicherzustellen, dass die KI nicht aus dem Ruder läuft.

Wie das Ada Coaching Feature funktioniert: Ein Vier-Schritte-Prozess

Ada unterteilt sein Coaching in einen Zyklus von vier Schritten. Dieses Framework soll eine kontinuierliche Schleife für die Verwaltung und Verbesserung der Leistung des KI-Agenten sein. Lassen Sie uns jeden Schritt durchgehen.

1. Leistung messen

Der erste Schritt dreht sich ganz um Daten. Man kann nicht reparieren, was man nicht misst, richtig? In dieser Phase muss ein KI-Manager die Leistungsanalysen durchforsten, um zu sehen, wie der Agent wirklich abschneidet. Sie betrachten Dinge wie Kundenzufriedenheitswerte, wie viele Probleme ohne menschliches Eingreifen gelöst werden und wo Gespräche tendenziell schiefgehen. Diese Daten helfen Ihnen, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, sei es ein Thema, mit dem die KI einfach nicht umgehen kann, oder ein Punkt in einem Gespräch, an dem Kunden aufgeben.

2. Szenarien testen

Sobald Sie einen Problembereich gefunden haben, gehen Sie zum Testen über. Stellen Sie sich dies als eine Übungsumgebung vor, in der Sie Dinge ausprobieren können, ohne die Live-Kundenchats zu stören. Manager können simulierte Gespräche durchführen, um zu sehen, wie sich Änderungen an den Antworten oder der Logik der KI auswirken könnten. Zum Beispiel könnten Sie eine neue Methode zur Bearbeitung von Rückerstattungsanfragen testen oder einen einfühlsameren Ton für ein sensibles Thema ausprobieren. Es geht darum, die Fähigkeiten des Agenten zu verfeinern, bevor Sie ihn mit echten Kunden sprechen lassen.

3. Praktisches Coaching

Hier findet das praktische Training statt. Manager leiten aktiv das Lernen der KI. Dies könnte bedeuten, alte Chat-Transkripte durchzulesen und der KI direktes Feedback zu ihren Antworten zu geben. Hier bringen Sie der KI auch bei, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, die Ada „Playbooks“ nennt. Zum Beispiel könnten Sie die KI darauf trainieren, einem sehr spezifischen Prozess zur Überprüfung der Identität eines Kunden zu folgen, bevor sie Kontodaten herausgibt. Laut Ada geschieht dies über einen No-Code-Editor, sodass Manager das Verhalten der KI gestalten und sicherstellen können, dass sie die Unternehmensregeln einhält.

4. Den Agenten erweitern

Nach all dem Messen, Testen und Coachen ist der letzte Schritt, den verbesserten Agenten auf all Ihren Kundenkanälen auszurollen. Das bedeutet, die KI auf Ihrer Website im Chat, per E-Mail, in sozialen Medien und sogar am Telefon verfügbar zu machen. Das Ziel ist es, den Kunden ein konsistentes und hilfreiches Erlebnis zu bieten, egal wie sie Sie kontaktieren oder welche Sprache sie sprechen. Sobald der Agent live ist, beginnt der Zyklus wieder bei Schritt eins, „Messen“, um die Dinge im Auge zu behalten und nach der nächsten Verbesserung zu suchen.

Hauptfähigkeiten und Einschränkungen

Adas Prozess ist sicherlich gründlich, aber es ist wichtig, sowohl seine Stärken als auch die Bereiche zu betrachten, in denen er Ihrem Team Kopfschmerzen bereiten kann.

Was es gut macht

• Lernen aus verschiedenen Quellen: Der Ada KI-Agent kann sich mit Ihren bestehenden Hilfezentren, Wissensdatenbanken und anderen Webseiten verbinden, um selbstständig Antworten zu finden. Dies ist ein guter Ausgangspunkt, um einen Agenten startklar zu machen.

• Funktioniert kanalübergreifend: Die Plattform ist darauf ausgelegt, Gespräche überall zu führen, vom Website-Chat und sozialen Medien bis hin zu Telefon und E-Mail. Dies ist unerlässlich für die Schaffung eines einheitlichen Kundenerlebnisses.

• Für große Unternehmen entwickelt: Ada hat sich die Mühe gemacht, Compliance- und Sicherheitszertifizierungen wie HIPAA und SOC 2 zu erhalten. Dies macht es zu einer potenziellen Wahl für große Unternehmen in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen, die besonders vorsichtig mit Daten umgehen müssen.

Wo der Prozess Mängel aufweist

• Einrichtung und Wartung sind sehr aufwendig: Obwohl die Idee der „Playbooks“ gut klingt, erfordert das Entwerfen, Erstellen und Aktualisieren dieser enorm viel Zeit und Fachwissen. Das ist nichts, was man einfach einrichtet und dann vergisst. Viele Teams stellen fest, dass sie einen Vollzeit-KI-Manager einstellen müssen, nur um das System am Laufen zu halten, was die Zeit bis zur Wertschöpfung erheblich verlangsamt.

• Eine steile Lernkurve: Die Komplexität endet nicht bei der Einrichtung. Benutzer berichten oft, dass die Benutzeroberfläche für fortgeschrittenere Funktionen verwirrend ist. Dies schafft einen Engpass, da nur wenige hochqualifizierte Personen die KI tatsächlich verwalten und coachen können, was bedeutet, dass Verbesserungen und Aktualisierungen im Schneckentempo vorankommen.

• Es dauert lange, bis sich ein Nutzen zeigt: Wenn man eine komplizierte Einrichtung mit einer steilen Lernkurve kombiniert, kann es leicht Wochen, wenn nicht Monate dauern, bis ein Ada-Agent richtig trainiert ist und den Kunden tatsächlich hilft. Sie müssen den gesamten Zyklus aus Messen, Testen und Coachen durchlaufen, bevor Sie den Agenten sicher in großem Umfang einsetzen können.

Für Teams, die einfach nicht so viel Zeit haben, ist ein agilerer Ansatz besser geeignet. Moderne Plattformen wie eesel AI sind sowohl auf Geschwindigkeit als auch auf Einfachheit ausgelegt. Anstelle einer langen, manuellen Testphase ermöglicht der Simulationsmodus von eesel Ihnen, Ihre KI sofort an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Support-Tickets zu testen. Dies gibt Ihnen eine überraschend genaue Prognose seiner Leistung und Lösungsrate, bevor er jemals mit einem einzigen Kunden interagiert.

Ein Blick auf den Simulationsmodus von eesel AI, der es Benutzern ermöglicht, ihre KI an vergangenen Support-Tickets zu testen, um die Leistung vorherzusagen, ein wesentlicher Unterschied zum Ada Coaching Feature.

Ada-Preise: Die versteckten Kosten

Einer der kniffligsten Teile bei der Betrachtung einer Plattform wie Ada ist herauszufinden, was sie tatsächlich kosten wird. Ada veröffentlicht seine Preise nicht online, also müssen Sie mit dem Vertriebsteam sprechen, um ein Angebot zu erhalten. Was wir wissen, ist, dass es ein lösungsbasiertes Modell verwendet.

Das bedeutet, Sie zahlen für jedes einzelne Problem, das die KI löst. Auf den ersten Blick mag das vernünftig klingen, aber dieses Modell hat einige ziemlich große Nachteile.

• Ihre Rechnung kann stark schwanken: Ihre monatlichen Kosten können je nach Anzahl der Support-Anfragen stark variieren. Ein geschäftiger Monat bedeutet eine viel höhere Rechnung, was die Budgetierung zu einem Albtraum macht.

• Sie werden für Wachstum bestraft: Wenn Ihr Unternehmen wächst und Sie mehr Kundenanfragen erhalten, steigen Ihre Kosten automatisch. Sie zahlen im Grunde eine Strafe dafür, dass Sie erfolgreich sind.

• Es ist nicht transparent: Ohne klare Preisstufen ist es schwierig, den Wert von Ada mit anderen Tools zu vergleichen oder zu wissen, worauf Sie sich wirklich einlassen. Sie tappen im Dunkeln, bis Sie das individuelle Angebot erhalten.

Ein viel einfacherer Weg ist ein vorhersagbares Preismodell. Zum Beispiel basieren die Preise von eesel AI auf einer festen monatlichen Gebühr für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen, ohne überraschende Gebühren für Lösungen.

Ist das Ada Coaching Feature das Richtige für Sie?

Also, was ist das Fazit? Das Ada Coaching Feature ist ein leistungsstarkes, komplexes System, das für große Organisationen entwickelt wurde, die die Zeit, das Geld und das engagierte Personal haben, um ein großes KI-Projekt zu bewältigen. Wenn Sie ein Team von KI-Managern haben und bereit sind, Monate damit zu verbringen, benutzerdefinierte Workflows zu erstellen, zu testen und zu optimieren, gibt es Ihnen viel Kontrolle.

Aber für die meisten Teams ist dieser Ansatz einfach zu langsam und zu teuer. Die Realität ist, dass die komplizierte Einrichtung, die steile Lernkurve und das unklare Preismodell riesige Hürden darstellen. Sie können am Ende mehr Zeit damit verbringen, mit dem Tool herumzuspielen, als tatsächlich einen Nutzen daraus zu ziehen.

Die moderne Alternative, eesel AI, ist für Teams konzipiert, die etwas benötigen, das sowohl leistungsstark als auch einfach zu bedienen ist. Es ist eine Self-Service-Plattform, die Sie in Minuten statt in Monaten zum Laufen bringen können. Sie haben die volle Kontrolle darüber, was Sie automatisieren, Sie können sofort Wissen aus all Ihren bestehenden Quellen (wie vergangenen Tickets in Zendesk oder Dokumenten in Confluence) einbinden, und die Preisgestaltung ist transparent und vorhersagbar.

Diese Infografik zeigt, wie eesel AI mit verschiedenen Wissensquellen wie Zendesk und Confluence integriert wird, um einen einheitlichen und einfach zu bedienenden KI-Agenten bereitzustellen, was eine einfachere Alternative zum Ada Coaching Feature ist.

Beginnen Sie, Ihren KI-Agenten auf die einfache Art zu coachen

Verbringen Sie nicht Monate damit, einen einzigen KI-Agenten zu entwickeln und zu trainieren. Mit eesel AI können Sie Ihren Helpdesk verbinden, Ihre KI auf Ihrer echten Support-Historie trainieren und noch heute Ergebnisse sehen.

Richten Sie Ihren KI-Agenten in Minuten ein