Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten

Alle reden darüber, wie KI den Kundensupport verändern wird, aber seien wir ehrlich. Etwas zu entwickeln, das tatsächlich funktioniert, fühlt sich oft wie ein riesiges, kompliziertes Unterfangen an. Es scheint, als bräuchte man entweder ein Team von Entwicklern und Monate seines Lebens, oder man hängt an einem Tool fest, das die Arbeit einfach nicht richtig erledigen kann.

Wenn Sie jemals eine brillante Idee für einen KI-Assistenten hatten, aber an einer No-Code-Plattform gescheitert sind, die nicht für echte Geschäftsanforderungen konzipiert war, sind Sie nicht allein. Andererseits können ausufernde Unternehmensplattformen so komplex sein, dass allein herauszufinden, wo man anfangen soll, ein eigenes Projekt ist. Das ist eine häufige und absolut berechtigte Frustration.

Hier kommt die Idee eines „internen KI-Copiloten für Agenten“ ins Spiel. Es ist eine praktische Lösung, die Ihrem Support-Team Superkräfte verleiht, anstatt zu versuchen, es zu ersetzen. Dieser Leitfaden führt Sie durch das Was, Warum und Wie der Entwicklung eines solchen Copiloten und konzentriert sich auf die Teile, die Sie richtig machen müssen, und die Plattform-Entscheidungen, die ohne die üblichen Kopfschmerzen zum Erfolg führen.

Was ist ein interner KI-Copilot für Agenten?

Zuerst einmal sollten wir klären, worüber wir sprechen. Ein interner KI-Copilot für Agenten ist keine weitere persönliche Produktivitäts-App zur Verwaltung einer To-Do-Liste. Es ist ein gemeinsamer, zentraler KI-Assistent, der sich direkt in die Basis Ihres Teams, wie z. B. Ihren Helpdesk, integriert. Stellen Sie ihn sich als Denkpartner für Ihr gesamtes Support-Team vor.

Seine Hauptaufgabe ist es, Antworten zu entwerfen, Informationen aus all Ihren verstreuten Wissensquellen zu beschaffen und die sich wiederholenden Aufgaben zu erledigen, die die Zeit Ihrer Agenten verschlingen. Das unterscheidet sich ziemlich von anderen KI-Tools, die Sie vielleicht gesehen haben. Es ist kein öffentlich zugänglicher Chatbot, der grundlegende FAQs für Kunden beantwortet, und es ist keine vollständig autonome „agentische KI“, die versucht, alles allein zu erledigen. Ein Copilot ist darauf ausgelegt, kollaborativ zu sein; er ist da, um einen menschlichen Agenten zu unterstützen.

Das Ziel ist ziemlich einfach: Ihre Agenten schneller, konsistenter und besser auf die kniffligen Probleme vorbereitet zu machen, die wirklich eine menschliche Note erfordern. Es macht das Leben für Ihre Agenten und Ihre Kunden besser, ohne zu versuchen, Menschen aus dem Prozess zu drängen.

Schlüsselkomponenten für die Entwicklung eines internen KI-Copiloten für Agenten

Ein großartiger Copilot ist mehr als nur ein schickes KI-Modell. Es ist das ganze System, das Sie darum herum bauen. Um es richtig zu machen, müssen Sie die richtigen Informationen verbinden, die richtigen Aktionen einrichten und einen soliden Plan haben, um es Ihrem Team zur Verfügung zu stellen.

Komponente 1: Ihr Wissen an einem Ort bündeln

Ein KI-Copilot ist nur so schlau wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. Eine der größten Hürden ist, dass das Wissen eines Unternehmens selten an einem einzigen, ordentlichen Ort zu finden ist. Es ist normalerweise über Dutzende von Apps, Ordnern und Dokumenten verstreut.

Um nützlich zu sein, muss Ihr Copilot auf all diese zugreifen können:

• Helpdesk-Daten: Das ist Ihre Goldgrube. Vergangene Tickets, Makros und gespeicherte Antworten enthalten das kollektive Wissen Ihres Teams.

• Interne Wikis: All die Anleitungen und Prozessdokumente, die in Confluence, Notion oder SharePoint leben.

• Dokumente: Wichtige Details sind oft in Google Docs, PDFs und anderen internen Anleitungen vergraben.

• Chat-Kanäle: Sie wären überrascht, wie viel nützlicher Kontext in öffentlichen Slack- oder Microsoft Teams-Konversationen herumschwirrt.

Viele KI-Plattformen können sich nur mit einem formellen Helpcenter verbinden, was ihre Nützlichkeit sofort einschränkt. Die wahre Magie entsteht mit Tools, die Wissen aus all diesen verschiedenen Quellen sofort zusammenführen können. Zum Beispiel verbindet sich eesel AI mit über 100 Quellen und kann sogar auf Ihren historischen Tickets trainiert werden. Dadurch lernt es Ihre Markenstimme und gängige Lösungen vom ersten Tag an automatisch, ohne dass Sie ihm manuell etwas beibringen müssen.

Eine Infografik, die veranschaulicht, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen zentralisiert, eine Schlüsselkomponente beim Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten.

Komponente 2: Nützliche Aktionen definieren

Ein großartiger Copilot muss mehr können, als nur Antworten zu finden; er muss direkt dort, wo Ihre Agenten arbeiten, Aktionen ausführen können. Das ist es, was eine einfache Suchleiste von einem echten Assistenten unterscheidet.

Hier sind einige Beispiele für Aktionen, die Ihr Copilot beherrschen sollte:

• Antworten entwerfen: Erstellen von intelligenten, kontextbezogenen Antworten, die Agenten schnell überprüfen, bearbeiten und senden können.

• Triage automatisieren: Automatisches Taggen, Weiterleiten oder Ändern des Status eines Tickets basierend auf seinem Inhalt.

• Live-Daten abrufen: Überprüfen eines Bestellstatus in Shopify oder Abrufen von Kundendetails aus einem CRM, damit der Agent nicht zwischen den Tabs wechseln muss.

• Probleme eskalieren: Intelligentes Weiterleiten einer Konversation an das richtige Team oder einen leitenden Agenten, wenn ein komplexes Problem erkannt wird.

Hier stoßen viele Low-Code-Builder an ihre Grenzen. Sie haben Schwierigkeiten, diese Art von benutzerdefinierten, dynamischen Aktionen zu erstellen. Eine dafür entwickelte Plattform wie eesel AI bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine. Sie können die Persona der KI, ihren Tonfall und die genauen Aktionen, die sie ausführen kann, definieren, ohne eine absurd komplizierte Einrichtung.

Ein Screenshot des Anpassungs- und Aktions-Workflow-Bildschirms in eesel AI, nützlich für den Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten.

Komponente 3: Einführung ohne Pannen

Ein neues KI-Tool vor Ihr Team (und Ihre Kunden) zu setzen, kann etwas nervenaufreibend sein. Es gibt berechtigte Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Compliance und der einfachen Angst, dass die KI eine falsche oder markenfremde Antwort gibt. Man kann nicht einfach einen Schalter umlegen und die Daumen drücken.

Eine schrittweise Einführung und gründliche Tests sind unerlässlich. Leider mangelt es vielen Plattformen an guten Testumgebungen, was Sie zwingt, an echten Kunden zu testen. Hier glänzt ein spezialisiertes Tool wirklich. Zum Beispiel verfügt eesel AI über einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihren Copiloten an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie er abgeschnitten hätte, genaue Vorhersagen erhalten, wie viele Probleme er hätte lösen können, und jegliche Merkwürdigkeiten beheben, bevor ein einziger Kunde es sieht. Es ist eine risikofreie Möglichkeit, Vertrauen aufzubauen und sicherzustellen, dass alles reibungslos verläuft.

Der Simulationsmodus in eesel AI ermöglicht risikofreies Testen beim Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten.

Vergleich der Plattformen

Wenn es um die eigentliche Umsetzung geht, haben Sie im Allgemeinen drei Möglichkeiten. Jede hat ihre Vor- und Nachteile, und die richtige für Sie auszuwählen, ist eine große Sache.

Der Ansatz der Enterprise-Low-Code-Plattform (z. B. Microsoft Copilot Studio)

Dies sind die großen, leistungsstarken Plattformen, die darauf ausgelegt sind, sich tief in ein bestimmtes Ökosystem wie Microsoft 365 zu integrieren.

• Vorteile: Sie sind unglaublich flexibel. Wenn Sie es sich vorstellen können, können Sie es wahrscheinlich mit genügend Zeit und Aufwand bauen. Sie kommen mit unzähligen Konnektoren und Vorlagen.

• Nachteile und Einschränkungen: All diese Macht hat ihren Preis. Die Einrichtung ist oft ein ausgewachsenes IT-Projekt, das viel Planung und technisches Geschick erfordert. Obwohl sie als „Low-Code“ bezeichnet werden, ist die Lernkurve steil, und die Dokumentation hilft einem nicht immer durch die kniffligen Teile. Diese Plattformen bevorzugen auch ihr eigenes Ökosystem, sodass die Anbindung an externe Helpdesks wie Zendesk oder Intercom umständlich sein kann. Außerdem fehlen ihnen wichtige, für Support-Teams konzipierte Funktionen wie die Ticketsimulation oder das automatische Lernen aus vergangenen Gesprächen.

Der generische No-Code/DIY-Ansatz

Dies ist die „Flickwerk“-Methode, bei der Sie eine Lösung aus allgemeinen Automatisierungstools wie Zapier oder Make und einfachen KI-Frameworks zusammenstückeln.

• Vorteile: Es kann günstig sein, anzufangen, und bietet viel Flexibilität, was es für ein schnelles Experiment verlockend macht.

• Nachteile und Einschränkungen: Diese Setups sind selten für den professionellen Einsatz bereit. Wie viele Leute herausgefunden haben, sind sie oft eine „Sackgasse für echte Unternehmen“, weil ihnen Dinge wie angemessene Sicherheit, Protokollierung und Abrechnungsunterstützung fehlen. Sie können brüchig sein und bei der kleinsten Änderung kaputtgehen, und sie haben kein wirkliches Verständnis davon, wie ein Helpdesk funktioniert oder für die Feinheiten des Kundensupports.

Der spezialisierte KI-Integrationsplattform-Ansatz (eesel AI)

Dieser Ansatz verwendet eine Plattform, die von Grund auf dafür entwickelt wurde, sich in die Support-Tools und Arbeitsabläufe zu integrieren, die Sie bereits haben.

• Vorteile und Vorzüge: Das ist wirklich das Beste aus beiden Welten. Eine Plattform wie eesel AI ist wirklich Self-Service und ermöglicht es Ihnen, Ihren Helpdesk mit einem Klick zu verbinden und in Minuten, nicht Monaten, einen funktionierenden Copiloten zu erhalten. Es ist kein obligatorischer Verkaufsanruf oder Entwicklerzeit erforderlich. Es funktioniert mit den Tools, die Sie bereits verwenden, sodass Sie nicht alles über den Haufen werfen und von vorne anfangen müssen. Es gibt Ihnen die Macht von benutzerdefinierten Aktionen und Workflows mit der Sicherheit eines Simulationsmodus, sodass Sie die volle Kontrolle ohne das Risiko haben. Und weil es für Support-Teams konzipiert ist, versteht es den Kundenservice einfach, mit einzigartigen Funktionen wie dem Training an vergangenen Tickets und dem automatischen Erkennen von Lücken in Ihrer Wissensdatenbank.

Der eesel AI Copilot entwirft eine Antwort in einem E-Mail-Client, eine Schlüsselfunktion beim Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten.

Preisüberlegungen

Reden wir über Geld, denn KI-Preismodelle können verwirrend und unvorhersehbar sein, was eine Budgetplanung fast unmöglich macht. Zu verstehen, wie Ihnen Kosten in Rechnung gestellt werden, ist genauso wichtig wie die Funktionen.

Das verbrauchsbasierte Modell (Microsoft Copilot Studio)

Viele Unternehmensplattformen, einschließlich der von Microsoft, verwenden ein verbrauchsbasiertes Modell. Sie zahlen entweder nach Verbrauch (Pay-as-you-go) oder kaufen Pakete von „Nachrichten“ (zum Beispiel 200 $ für 25.000 davon).

• Das Problem: Das kann zu einem Albtraum für das Budget werden. Was zählt als „Nachricht“ oder „Credit“? Die Definitionen sind oft vage, und Ihre Kosten können unerwartet in die Höhe schnellen, wenn Sie viel zu tun haben. Dieses Modell bestraft Sie im Grunde dafür, erfolgreich zu sein. Je mehr Ihr Team das Tool nutzt und je mehr Kunden Sie unterstützen, desto höher wird Ihre Rechnung. Es macht die Prognose Ihrer Ausgaben unglaublich schwierig.

Das transparente, funktionsbasierte Modell (eesel AI)

Die Alternative ist ein klares, vorhersehbares Preismodell, das für Ihr Unternehmen tatsächlich Sinn ergibt.

• Der Vorteil: Mit einem klaren Modell wie der Preisgestaltung von eesel AI zahlen Sie nicht pro Lösung. Die Pläne basieren auf einer vorhersehbaren Anzahl monatlicher KI-Interaktionen, wobei eine Interaktion einfach eine Antwort oder eine Aktion ist. Sie werden niemals mit einer höheren Rechnung dafür bestraft, dass Sie gute Arbeit leisten. Alle Kernprodukte, Copilot, AI Agent, Triage, sind enthalten, sodass keine versteckten Gebühren für die Dinge anfallen, die Sie tatsächlich benötigen. Außerdem bietet es flexible monatliche Pläne, die Sie jederzeit kündigen können, was ein großer Vorteil gegenüber Wettbewerbern ist, die Sie oft in einen Jahresvertrag sperren, nur um anzufangen.

Die öffentliche Preisseite von eesel AI, ein Beispiel für transparente Preisgestaltung beim Aufbau eines internen KI-Copiloten für Agenten.

Plan	Monatlich (monatliche Abrechnung)	Effektiv /Monat (jährliche Abrechnung)	KI-Interaktionen/Monat	Wichtige Funktionen
Team	299 $	239 $	Bis zu 1.000	Training auf Dokumenten, Slack-Integration, Berichterstattung
Business	799 $	639 $	Bis zu 3.000	Alles aus Team + Training auf vergangenen Tickets, MS Teams, KI-Aktionen, Massensimulation
Custom	Vertrieb kontaktieren	Benutzerdefiniert	Unbegrenzt	Erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen

Ein intelligenterer Ansatz zur Entwicklung eines internen KI-Copiloten für Agenten

Die Entwicklung eines hilfreichen internen KI-Copiloten für Ihre Agenten muss kein riesiges, kompliziertes Projekt sein, das Ihre Zeit und Ihr Budget verschlingt. Das Geheimnis liegt darin, eine Plattform zu wählen, die dafür konzipiert ist, mit Ihren bestehenden Tools zu arbeiten, Ihnen die volle Kontrolle über ihr Verhalten gibt und es Ihnen ermöglicht, sie mit Zuversicht einzuführen.

Das richtige Werkzeug ermöglicht es Ihnen, sich nicht mehr über komplexe Setups den Kopf zu zerbrechen und sich stattdessen auf das zu konzentrieren, was zählt: Ihren Kunden besseren, schnelleren und konsistenteren Support zu bieten.

Anstatt sich in einem komplexen Projekt zu verzetteln oder an die Grenzen eines generischen Baukastens zu stoßen, können Sie in wenigen Minuten einen leistungsstarken, sicheren und vollständig integrierten KI-Copiloten einrichten. Mit eesel AI können Sie Ihren Helpdesk verbinden, Ihr Wissen vereinheitlichen und mit den Simulationstools sicher mit der Automatisierung beginnen. Überzeugen Sie sich selbst und starten Sie noch heute eine kostenlose Testversion.