Ein Thema, das uns bei sipgate gerade intensiv beschäftigt, sind Enterprise AI Agents. Wir haben uns intern damit auseinandergesetzt, wo wir stehen, was bereits funktioniert und wohin die Reise geht.
Der Fokus verschiebt sich
In den vergangenen Monaten haben wir unsere Ausrichtung bei den AI Agents geschärft. Weg vom breiten Self-Service-Ansatz, hin zu größeren Kunden mit komplexen Anforderungen. Enterprise bedeutet eben nicht einfach mehr Volumen, sondern mehr Komplexität, mehr Systemintegrationen und mehr Verantwortung dafür, dass es zuverlässig läuft. Genau das ist der Rahmen, in dem unsere AI Agents heute ihren größten Mehrwert entfalten.
Praxis statt Theorie
Ein Beispiel, das die Bandbreite des Machbaren gut zeigt: eine interne IT-Störungshotline eines großen deutschen Medienunternehmens.
Was auf den ersten Blick wie ein überschaubarer Use Case wirkt, entfaltet bei näherer Betrachtung eine beachtliche Komplexität. Und die beginnt, bevor überhaupt jemand spricht. Noch vor dem ersten Satz prüft der Agent im Hintergrund, ob die anrufende Person tatsächlich Mitarbeitender des Unternehmens ist. Die Grundlage dafür liefert eine Integration mit Microsoft 365, die Identität und Kontext in Echtzeit abgleicht. Feiertag? Uhrzeit? Zugehörigkeit zur Organisation? All das fließt ein, bevor der erste Dialog beginnt.
Im Gespräch selbst erfasst der Agent das gemeldete Problem und das betroffene Produkt. Gleichzeitig prüft er, welches Service-Level für diesen Fall gilt, denn je nach Produkt gelten unterschiedliche SLAs, die im System hinterlegt sind und automatisch validiert werden. Das klingt nach einem Detail, ist in der Praxis aber entscheidend: Ohne diese Prüfung fehlt die Grundlage für alles, was danach kommt.
Nach dem Auflegen beginnt die eigentliche Arbeit. Der Vorfall wird dokumentiert, eine Eskalationskette gestartet und die zuständigen Personen werden in einer definierten Reihenfolge kontaktiert. Wer erreichbar ist, bekommt die Ticketnummer per E-Mail oder direkt über Microsoft Teams. Kein manueller Zwischenschritt, kein Medienbruch.
Bis vor Kurzem war ein solcher End-to-End-Prozess mit unseren AI Agents nicht umsetzbar, heute ist er produktiv im Einsatz.
Was sich verändert hat
Der Fortschritt liegt nicht nur in einzelnen Features, auch wenn einige davon bemerkenswert sind. Outbound Agents ermöglichen es, proaktiv zu kontaktieren, statt nur zu reagieren. Die Kontaktsynchronisation sorgt dafür, dass Anrufende erkannt werden, ohne dass sie sich mehrfach identifizieren müssen. Und was wir intern unter Conversation Design zusammenfassen, klingt unspektakulär, macht aber einen spürbaren Unterschied: Gespräche werden kürzer, klarer und weniger repetitiv.
Wohin das führt
Interessanter als der aktuelle Stand ist die Richtung, in die wir uns bewegen.
Der Agent der Zukunft kennt nicht nur den Anrufenden, er kennt auch alle offenen Tickets, die aktuellen Systemstörungen, die Stärken und Verfügbarkeiten jedes Teammitglieds. Er erkennt, wenn zum fünften Mal in einer Woche dasselbe Problem gemeldet wird, und eskaliert das eigenständig an die richtige Stelle. Nach einem Sales-Gespräch erstellt er ein individuelles Angebot, legt den Deal im CRM an und informiert die zuständige Person, ohne dass jemand manuell eingreifen muss.
Kurz gesagt: Anders als klassische Automatisierung denkt dieser Agent mit.
Mehr Informationen zu unseren AI Agents finden sich hier.
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