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Ihr KI-Agent im Kundenservice läuft. Aber löst er wirklich Kunden-Anliegen?
Die meisten Agenten melden grüne Zahlen, weil sie technisch laufen und auf den Use Case geeicht sind. Währenddessen geben Kunden entnervt auf. Unser Whitepaper zeigt, wie Sie das messbar machen.
Super Accuracy. Kaum gelöste Kundenanliegen.
Die meisten KI-basierten Support-Agents melden hohe korrekte Antwortquoten. Doch die echte Lösungsquote ist aus Kundensicht oft 30 – 40 % geringer. Die Gründe sind vielfältig, z. B. weil Antworten zwar fachlich richtig sind, aber nicht das Anliegen der Kunden treffen. Die Konsequenz: Der Kunde bricht ab und zählt trotzdem als erfolgreich abgeschlossener Fall.
Wir finden dieses Muster bei fast jedem produktiven KI-Agenten, in den wir hineinschauen.
Der Test: Was reportet Ihr Anbieter wirklich?
Sechs Fragen an Ihr Reporting.
- •Wie viele Anliegen wurden tatsächlich gelöst, nicht nur korrekt beantwortet? (Task Success)
- •Wie reagiert der Agent, wenn ein Kunde wütend wird? (Tonalität & Deeskalation)
- •Antwortet er aus Ihren Quellen oder aus dem Modellwissen? (Groundedness)
- •Sagt er „das weiß ich nicht", wenn Informationen fehlen? Oder erfindet er etwas?
- •Deckt eine Antwort alle Aspekte ab oder nur den erstbesten? (Completeness)
- •Übergibt er an einen Menschen, bevor der Kunde aufgibt?
Bei den meisten Reportings lassen sich zwei bis drei dieser Fragen beantworten. Beim Rest wird geraten.
Für die inhaltliche Qualität ist niemand zuständig
Die IT misst Verfügbarkeit, Antwortzeit und Kosten. Der Fachbereich hat die Use Cases gebrieft und den Agenten live gestellt. Was danach inhaltlich passiert, prüft niemand mehr systematisch.
Und die Zahlen, die es gibt, kommen von der IT oder vom Tool-Anbieter. Eine unabhängige Sicht fehlt in den meisten Setups.
Whitepaper kostenfrei lesenWas im Whitepaper steht
Stop Flying Blind: Wie Sie die Qualität Ihres KI-Agenten messbar machen
14 Seiten, rund 10 Minuten Lesezeit.
- •Alle Eval-Dimensionen im Überblick – und welche für Ihren Use Case zählen
- •Ein 5-Punkte-Check, mit dem Sie in zwei Minuten einschätzen, ob Ihr Agent ein Qualitätsproblem hat
- •Warum Accuracy-Scores die echte Lösungsquote systematisch überschätzen
- •Wie Sie die Verantwortungslücke zwischen IT und Fachbereich schließen
Warum SMADEV
Wir prüfen als unabhängige Dritte, was bestehende Systeme wirklich leisten, auf Basis Ihrer echten Konversationen und Traces. Agenten-Plattformen bauen wir selbst keine.
Seit über 10 Jahren in Data Science und KI. Wir kennen die technische Tiefe und übersetzen die Ergebnisse so, dass der Fachbereich damit arbeiten kann.