Wachstumsfaktoren: Das Potenzial der KI in Wirkung umsetzen

Wichtigste Erkenntnisse

Durch Veränderungen wird ein durchgängiger Mehrwert geschaffen. Umfassende Produktivitätssteigerungen sind das A und O. Wirkung wird erzielt, indem man sich auf die größten Wachstumsprobleme konzentriert und diese löst. Übernimm Arbeitsprozesse und nicht Tools. Expansion wird erreicht, indem Entscheidungen und Übergaben abgebildet und Agenten an den Punkt der Veränderung gesetzt werden, anstatt sie an bestehende Schritte anzuhängen. Neue Betriebsmodellskala. Eine durchgängige Transformation braucht funktionsübergreifende Mensch-KI-Gruppen, überlappende Datenprodukte und eine Governance, bei der Agenten als Vermögenswerte betrachtet werden, die wie Talente verwaltet werden. Ein multinationales Einzelhandelsunternehmen wird in einem Bereich einen Anstieg der Nachfrage nach einem hochwertigen Produkt und in einem anderen Bereich einen Überbestand verzeichnen. Ein Team von KI-Agenten kann innerhalb von Sekunden die Werbeausgaben neu zuweisen, die Preisgestaltung optimieren, Lagerbestände umleiten und kreative Assets aktualisieren, um Angebote zu erstellen, die den Absichten der Käufer entsprechen. Der nächste Schritt ist in diesem Fall die koordinierte Arbeit, die durch die Signale der Kunden und die Organisation des Geschäftswachstums vor Ort ausgelöst wird. Das ist keine Fantasievorstellung, sondern die Zukunft der KI mit immer mehr Funktionen. Die agente KI bringt automatisiertes Denken in die Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstprozesse. Wir schätzen, dass über 60 Prozent der Einsätze in Marketing und Vertrieb, die mit agenter KI mehr Wert schaffen, genutzt werden. Erste Anzeichen zeigen, dass generative KI das Potenzial hat, bis zu 2,6 bis 4,4 Billionen Dollar an jährlichem Wert freizusetzen, wobei bis zu 20 Prozent der prognostizierten Produktivitätssteigerung im Bereich Marketing und Vertrieb liegen. Marketing und Vertrieb sind buchstäblich die Speerspitze, wenn es darum geht, das Potenzial der agentenbasierten KI in echten Mehrwert umzuwandeln. Die Grundmodelle der generativen KI sind die Basis für die agentenbasierte KI, ein System, das in der realen Welt agieren kann und für mehrstufige Prozesse geeignet ist. Automatisierung und komplexe Aufgaben können mithilfe von KI-Agenten und natürlicher Sprachverarbeitung automatisiert und erledigt werden, die sonst von Menschen gemacht würden. Die Auswirkungen sind bei den Vorreitern schon zu sehen. Laut einer Analyse geht man davon aus, dass einige der Fortune-250-Unternehmen die Geschwindigkeit, mit der sie Kampagnen erstellen und durchführen, um das 15-Fache steigern konnten, weil sie schneller innovativ sind und ihre Prozesse optimiert haben.

Sie können zum Beispiel Preise optimieren, Leads vorantreiben, Angebote anpassen und Kundenbeziehungen bis zum Abschluss betreuen. Die Gewinne können steigen, wenn Unternehmen agentenbasierte KI weiter nutzen. Es wurde herausgefunden, dass der richtige und skalierte Einsatz von Agenten Produktivitätssteigerungen von drei bis fünf Prozent pro Jahr bringen und das Wachstum um 10 Prozent oder sogar mehr steigern kann. Die meisten Unternehmen haben den echten Wert von KI aber noch nicht erkannt. Fast 8 von 10 sagen, dass KI im Allgemeinen keine wesentlichen Vorteile bringt, vor allem wegen der Einschränkungen durch fragmentierte Pilotprogramme, schlechte Daten und fehlende Grundlagen für die Steuerung. Die Vorreiter, die den Durchbruch geschafft und den Wert der KI erkannt haben, gestalten den Wachstumsprozess neu, indem sie KI-Agenten in ihre Abläufe einbauen. Aus den Erfahrungen in verschiedenen Branchen lassen sich vier Erkenntnisse ableiten, die von Unternehmen gewonnen wurden, die bahnbrechende Fortschritte erzielen und die Möglichkeiten der agentenbasierten KI in Marketing und Vertrieb umsetzen:

Die Wirkung beginnt damit, wo der Agent was bewegen kann, sei es bei der Konversion, der Preisgenauigkeit oder der Kundenbindung, und damit, die Agenten zu mobilisieren, um diese Ergebnisse zu beschleunigen. Denk mal über das Thema Personalisierung nach, wo die Chancen nicht nur geprüft, sondern auch echt groß sind. Studien zeigen, dass 71 Prozent der Leute personalisierte Interaktionen erwarten und 76 Prozent genervt sind, wenn das nicht passiert. Die Ergebnisse der KI-Personalisierung sind echt beeindruckend: Die Kundenzufriedenheit steigt um 15 bis 20 Prozent, der Umsatz wächst um 5 bis 8 Prozent und die Servicekosten sinken um bis zu 30 Prozent. Das wird in großem Maßstab mit agentenbasierter KI möglich, die kontextbezogene Schlussfolgerungen und Echtzeitentscheidungen nutzt, um Angebote, Inhalte und Erlebnisse bei jeder Interaktion zu optimieren.

Erfolgsgeschichte eines europäischen Versicherers

Laut der Analyse hat ein europäischer Versicherer zum Beispiel seinen Verkaufsprozess neu gestaltet, indem er KI-Agenten einsetzte, die Kampagnen in Hunderten von Mikrosegmenten anpassten, Skripte entsprechend den Hinweisen der Käufer individualisierten und die Verkaufsteams mit Echtzeit-Feedback schulten. Das Ergebnis:

• Zwei- bis dreimal höhere Konversionsraten
• Reduzierung der Dauer des Kundendienstgesprächs um ein Viertel
• fortlaufende Lernschleifen, die die manuellen Überprüfungen in ihrer Effektivität nicht erreichen konnten

Fallstudie zu US-Fluggesellschaften

Ähnliche Praktiken werden auch von anderen Unternehmen mit Hilfe von KI angewendet, um das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie verstehen, was jeder Kunde als Nächstes will, und es zum richtigen Zeitpunkt anbieten. Eine US-Fluggesellschaft hat vorausschauende Erkenntnisse genutzt, indem sie bei Flugausfällen die gleiche Entschädigung gezahlt hat, aber zwischen Vielfliegern und Gelegenheitsfliegern unterschieden hat. Die Auswirkungen:

• Steigerung der Ausrichtung auf Risikokunden um 210 Prozent
• 800 Prozent mehr Kundenzufriedenheit
• 59 Prozent weniger Abwanderung bei den vielreisenden Kunden

Dynamische Preisgestaltungsanwendungen

Die gleiche Art von Intelligenz findet auch Anwendung im Bereich der Preisoptimierung. Es ist möglich, dass agente KI Marktveränderungen wahrnimmt, die Ergebnisse berechnet und sofort reagiert, indem sie entweder die Preise ändert oder den Lagerbestand in Echtzeit neu verteilt, je nachdem, was die Konkurrenz macht, wie sich das Verbraucherverhalten ändert oder wie die Nachfrageprognosen aussehen. Ein Beispiel sind Fluggesellschaften, die schon künstliche Intelligenz nutzen, um individuelle Pakete zu erstellen, die auf Flugpreisen, Sitzplätzen und optionalen Angeboten basieren, die dynamisch aktualisiert werden, um auf Live-Infos wie Suchtrends, Wetter und Buchungsverhalten zu reagieren.

Organisationen, die einen sinnvollen Beitrag zur agentenbasierten KI sehen, setzen nicht nur neue Agenten ein, um die aktuellen Aufgaben zu verbessern, sondern gestalten auch die Arbeitsabläufe neu. Die Agenten bringen einen Mehrwert, wenn sie auf die End-to-End-Prozesse und -Reisen angewendet werden, indem sie Automatisierung und koordinationsbegrenzte Stärke hinzufügen, aber wenn sie auf einzelne Schritte angewendet werden, ist ihre Stärke eingeschränkt.

Traditionelle Prozesse laufen normalerweise in eine Richtung, meistens zwischen Abteilungen: Die Marketingabteilung gibt die Arbeit an den Vertrieb weiter, dann geht's weiter zur Serviceabteilung und zur Preisgestaltung. Die Fortschritte in jedem dieser Bereiche waren in den letzten Jahren echt enorm, vor allem durch die Integration von digitalen und analytischen Funktionen. Die agentenbasierte KI baut auf diesen Fortschritten auf, indem sie Aktivitäten auf Team- und Funktionsebene automatisiert und koordiniert. Durch die Überwindung der endemischen Probleme der Koordination zwischen den komplizierten Silos und Arbeitsabläufen des Betriebs können Unternehmen möglicherweise kürzere Zykluszeiten sowie eine höhere Konsistenz und Reaktionsfähigkeit in einem Umfang erreichen, der mit menschlicher Koordination nicht zu erreichen wäre. Noch wichtiger ist, dass Erfolg ein Prozessdesign erfordert, das auf Agenten basiert – und nicht darauf, Agenten an alte Prozesse anzuhängen. Anstatt Agenten einzusetzen, um Kundendienstabteilungen dabei zu unterstützen, Beschwerden schneller zu beantworten, setzen führende Unternehmen Agenten ein, um mögliche Probleme vorherzusagen, Kunden vor einem Anruf proaktiv anzurufen und Situationen mit persönlichen Angeboten im Voraus anzugehen.

Transformation europäischer Versicherer

Um ein klares Bild davon zu bekommen, wie das in der Praxis aussehen würde, gibt der europäische Versicherer einen guten Überblick darüber. Laut der Analyse hat das Unternehmen innerhalb von 16 Wochen ein Geschäftsmodell für ein Netzwerk verbundener Vertreter neu gestaltet, die während der gesamten Kundenerfahrung tätig sind. Die daraus resultierenden Verbesserungen:

• Wissensagenten haben mehr als 1.000 Richtlinien- und Produktdokumente zentralisiert, sodass Mitarbeiter mit Kundenkontakt sofort die passende Antwort finden können.
• Dank der KI-gestützten Transkription und Bewertung der Anrufe durch die Coaching-Agenten wurden 95 Prozent der Verkaufsgespräche automatisch überprüft, im Vergleich zu 3 Prozent vorher.
• Diese Funktionen wurden von den Integrationsagenten in das verfügbare CRM- und Agentenportal eingebaut – unter Einhaltung der Single-Sign-On-Sicherheitsrichtlinien und mit Echtzeit-Leistungs-Dashboards. Diese agentenbasierten Systeme haben zusammen zu einer Reduzierung der durchschnittlichen Anrufdauer um 25 Prozent, weniger manuell durchgeführten funktionsübergreifenden Übergaben und einer Feedbackschleife geführt. Durch diese Erfahrung konnten die Agenten die besten nächsten Schritte, die Reihenfolge der Nachrichten und die Produktzuordnung immer weiter verbessern, um mit den sich ändernden Kundenanforderungen Schritt zu halten.

Arten und Rollen von Agenten

Für eine durchgängige Änderung musst du mit KI-Agenten einen Mehrwert schaffen, aber du brauchst den richtigen Agenten für die richtige Aufgabe:

• Domänenspezifische Agenten, die komplexe, kontextsensitive Aktionen ausführen
• Allgemeine Agenten, die Sachen wie Datensynthese oder Inhaltserstellung machen
• Fehlerprüfungsagenten
• Koordinierungsagenten, um das ganze System zu koordinieren und abzustimmen Die wichtigste Rolle bei diesem Vorhaben spielen Menschen. Sie können eng mit den Agenten zusammenarbeiten, um die von den KI-Agenten vorgelegten Probleme zu überwachen, zu überprüfen und zu bearbeiten. Die fortschrittlichsten Unternehmen integrieren diese Interaktionen zwischen Menschen und Agenten in adaptive Arbeitsabläufe, die sich mit jeder Iteration und jedem Kundensignal ändern.

Unternehmen sollten aufhören, eine agentenbasierte KI nur als zusätzliches Tool zu sehen, und anfangen, sie als digitalen Partner zu betrachten. Das heißt, den Agenten Rollen zu geben, sie richtig einzubinden und sie mit klaren Leistungserwartungen zu managen – genau wie menschliche Teammitglieder. Die richtigen Kennzahlen für die Leistung von KI-Agenten unterscheiden sich aber von den üblichen Produktivitäts-KPIs. Anstatt Anrufe oder die Anzahl der Kampagnen zu zählen, schauen sich die besten Unternehmen eine Kombination aus verschiedenen Kennzahlen an:

• Qualität der Unterhaltung
• Sorgfalt bei der Erledigung von Aufgaben
• Sei genau, wenn du auf Eskalationen reagierst.
• Lernrate, die zeigt, wie gut Agenten Feedback aufnehmen und sich an veränderte Käuferverhalten anpassen können. Diese Kennzahlen werden ständig überwacht, weil alle Aktionen der Agenten aufgezeichnet werden und nachverfolgt werden können. Echtzeit-Dashboards zeigen Leistungsänderungen an, vergleichen Benchmark-Ergebnisse mit menschlichen Schwellenwerten und zeigen an, wann eine Nachschulung oder Neukalibrierung nötig ist.

Fallstudie zu US-Wohnungsbauunternehmen

Einer der größten Hausbauer in den USA zeigt, wie diese Disziplin zu einem Effekt führen kann. Um die Online-Kommunikation und die Terminbuchung zu verbessern, hat das Unternehmen KI-Vertriebsmitarbeiter geschult und ihnen beigebracht, sich wie seine leistungsstärksten Vertriebsmitarbeiter zu verhalten. Bei der Analyse von über 500.000 Verkaufsprotokollen wurden Dutzende von Gesprächsphasen identifiziert – Begrüßung, Umgang mit Einwänden, Nachverfolgung, Abschluss – und es wurde ermittelt, welche Muster am häufigsten mit Erfolg verbunden sind. Auf Basis dieser Erkenntnisse hat das Team Agenten-Personas mit unterschiedlichen Stilen, Tempi und Gesprächsweisen erstellt. Alle KI-Dialoge wurden dann mit menschlichen Referenzwerten verglichen, indem ein Bewertungsagent die Genauigkeit, Personalisierung und den Gesprächsfluss beurteilte. Die Dashboards zeigten Abweichungen und Unstimmigkeiten im Tonfall, was eine schnelle Anpassung ermöglichte. Ergebnisse:

• Die Quote der Umwandlung in Termine hat sich verdreifacht.
• Wöchentliche Termine wurden um zweimal erhöht.
• Die effektivsten Agenten zeigten eine menschenähnliche Gleichheit in Bezug auf Empathie und Fluss.

Da Agenten die Arbeitsabläufe übernehmen, die Marketing, Vertrieb und Kundenservice übergreifen, sollten Unternehmen den Prozess der Organisationsentwicklung überdenken. Der alte Ansatz, bei dem jede Funktion für sich gearbeitet hat, wird durch einen integrierten Ansatz ersetzt, bei dem die Mitarbeiter ihre Aktivitäten koordinieren, Daten austauschen und das gesamte Kundenerlebnis zusammenführen, um eine Kundenerfahrung zwischen dem Moment der Wahrnehmung und der Loyalität zu schaffen. Das Design von Kampagnen, die Konvertierung von Leads und die Interaktion mit Kunden sind nicht mehr nacheinander, sondern in einem einzigen Lernkreislauf. Ohne ein neues, hybrides Betriebsmodell, das Menschen und KI zusammenbringt, geht das nicht. Bei diesem System kümmern sich Agenten um die Koordination und Umsetzung, während Menschen für Strategie, Kreativität und Kontrolle zuständig sind. Die funktionsübergreifende Natur von Wachstumsteams ist so aufgebaut, dass Marketingfachleute, Verkäufer, Kundendienstmitarbeiter und Datenwissenschaftler auf der Grundlage gemeinsamer Arbeitsabläufe und Ziele zusammenarbeiten.

Agent-Fabriken

Für die Skalierung müssen die führenden Unternehmen Agent-Fabriken einrichten: spezielle Hubs, die den Prozess der Agentenerstellung, -bereitstellung und -regulierung industrialisieren. Diese Hubs formalisieren wiederverwendbare Architekturen, gemeinsame Datenprodukte sowie Sicherheits- und Compliance-Richtlinien. Die standardisierten Agenten, die sie erstellen, sind für Stakeholder und rollenbasierte Verpflichtungen reserviert, sodass:

• Die leitenden Agenten planen die Arbeit.
• Praktiker führen die Aktionen aus.
• QA- und Compliance-Beauftragte checken die Leistung. Beispiele für diese Strategie sind mehrere globale Banken, die Agent-Fabriken eingerichtet haben, um ihre Due-Diligence-Prozesse umzugestalten. Jede Fabrik hat ihre eigenen Agententeams, die einzelne Schritte wie Datenextraktion, Validierung und Qualitätssicherung übernehmen, wodurch die Anzahl manueller Schritte minimiert und die Genauigkeit und Kontrolle verbessert werden.

Beispiel für einen Outdoor-Lifestyle-Hersteller

Einer der größten nordamerikanischen Hersteller von Outdoor-Lifestyle-Produkten hat die gleichen Prinzipien bei seinem Ansatz für den Kundenservice angewendet. Wie die Analyse gezeigt hat, hat das Unternehmen nach der Auswertung von über 30.000 Service-Tickets und Anrufprotokollen die Funktion neu gestaltet, sodass die Mitarbeiter sich jetzt um Diagnose, Datenabruf und Zusammenfassung kümmern und die menschliche Behandlung den Menschen überlassen. Die Umsetzung war erfolgreich, weil wir einen maßgeschneiderten Plan für das Änderungsmanagement hatten, der Schulungen für Führungskräfte zu KPI-Dashboards, für Mitarbeiter an vorderster Front zu Arbeitshilfen im KI-gestützten Workflow und für technisches Personal zur Modellpflege und -optimierung umfasste. Durch kontinuierliches Feedback und ein gemeinsames Dashboard stellen wir sicher, dass sowohl menschliche als auch digitale Agenten darauf ausgerichtet sind, schnellere Lösungszeiten, höhere Zufriedenheit und messbares Umsatzwachstum zu erreichen.

Transformation der menschlichen Fähigkeiten

Mit der Weiterentwicklung solcher Systeme wird die Unterscheidungsmerkmal in menschliche Fähigkeiten umgewandelt. Menschen führen keine Arbeiten mehr aus, sondern verwalten, perfektionieren und verbessern die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird. Die Manager und Spezialisten sollten lernen, Aufgaben an die Agenten zu delegieren, die Ergebnisse zu überprüfen, Ausnahmen zu erkennen und die Lernprozesse zu steuern. Neue Kompetenzen, wie zeitnahes Design, Ergebnisüberwachung und Eskalationskontrolle, werden schnell Teil der aktuellen Wachstumsfunktionen. Viele Unternehmen wollen schon jetzt regelmäßig 25 bis 50 Prozent ihrer Mitarbeiter mit agentenbasierter KI einsetzen – ein gutes Zeichen dafür, dass die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit KI zu einem Geschäftsvorteil wird.

Ein Jahr später, im Zeitalter der agentenbasierten KI, ist die Lektion klar: Die Entwicklung wird nicht durch neue Tools vorangetrieben, sondern durch die Art und Weise, wie Führungskräfte diese Tools einführen und umsetzen. Der Wettbewerbsvorteil hängt nicht davon ab, wie viele Agenten ein Unternehmen einsetzt, sondern wie gut sie gestaltet, verwaltet und skaliert sind. In den Unternehmen, die eine Vorreiterrolle einnehmen, werden bereits neue Denkweisen umgesetzt. Dies ist erst der Anfang der Transformation, die die agentenbasierte KI bewirken wird. Bald werden sich größere Fragen stellen, wie zum Beispiel:

• Wie hebt sich dein Unternehmen ab, wenn dein Vertriebsmitarbeiter mit dem Einkäufer deines Kunden verhandelt?
• Wenn die Ausführung standardisiert ist, was kannst du als deine Marke anbieten?
• Wie willst du bei siloübergreifenden Arbeitsabläufen die Verantwortlichkeit und Kontrolle aufrechterhalten? Wir leben in einer Zeit, in der Führungsqualitäten auf die Handlungsfähigkeit von Agenten getestet werden. Bald wird die wichtigste Frage an Führungskräfte nicht mehr lauten, was dieser Agent für uns tun kann, sondern welche Ergebnisse ich damit erreichen will und wie ich den Raum, den er bietet, optimal nutzen kann, damit Menschen das, was nur sie können, noch besser machen können. Je schneller die Unternehmen die agentenbasierte KI in ihre Marketing-, Vertriebs- und Kundensupportprozesse integrieren, desto schneller können sie Antworten auf diese großen Fragen finden.