7 Lektionen für den Einsatz von KI-Agenten, ohne das Vertrauen der Kunden zu verlieren
Einblicke von führenden Unternehmen des digitalen Handels in die Entwicklung verantwortungsvoller, umsatzfördernder KI.
Auffällige KI-Fähigkeiten sind großartig, um Schlagzeilen zu machen – und um die Augen der Menschen wie Zeichentrickfiguren aufleuchten zu lassen. Im Moment sind KI-Agenten der neueste „Wow-Faktor“, und das aus gutem Grund.
Aber effektive KI? Das ist viel weniger sexy.
In diesem Artikel geht es darum, wie KI tatsächlich funktioniert. Es geht darum, hinter den Kulissen die richtigen Fragen zu stellen, um Systeme zu entwickeln, die das Vertrauen schützen, Geschäftsergebnisse fördern und öffentlichkeitswirksame Fehlschläge vermeiden.
In einer kürzlich durchgeführten Expertenrunde mit führenden Vertretern des digitalen Handels von Fidelity, Best Egg und Lucidworks wurden sieben Lehren gezogen, die jeweils von der praktischen Umsetzung geprägt sind.
Sie erfahren, wie man:
- Setzen Sie KI-Agenten ein, die tatsächlich etwas bewirken
- Erhalten Sie das Vertrauen Ihrer Kunden, wenn sich die Erwartungen ändern
- Machen Sie alles , ohne Ihr Budget zu sprengen
1. Nicht jede Anfrage verdient das gleiche KI-Modell
„Sie wollen die LLM-Preise nicht für die Suche nach 1-Dollar-Bleistiften ausgeben.“ – Mike Sinoway, Lucidworks
Einer der größten Kostenfehler? Das gleiche Modell für alles zu verwenden, unabhängig von seinem Preisschild.
Intelligente Teams leiten Abfragen jetzt auf der Grundlage des geschäftlichen Nutzens weiter, nicht nur aufgrund technischer Vorgaben. So funktioniert’s:
- Open-Source-Modelle für Backend-Aufgaben wie Indizierung
- Kleine LLMs auf Ihrer eigenen Infrastruktur für schnelle, kostengünstige Abfragen
- Kommerzielle LLMs (z.B. GPT-4, Gemini) für hochwertige, komplexe Interaktionen
„Wenn jemand ein Auto oder Diamantschmuck kauft, ist es das wert“, sagt Sinoway. „Wenn es um Büroklammern geht, sollten Sie keine Münzen verbrennen.“
Unternehmen, die diese mehrstufige KI-Architektur verwenden, verzeichnen 40-60% niedrigere Modellkosten, ohne dass die Erfahrung darunter leidet.
✅ Versuchen Sie dies: Prüfen Sie Ihre Abfragen nach Geschäftswert. Suchen Sie nach Plattformen, die Folgendes unterstützen KI-Orchestrierung, die Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle weiterleiten und Premium-KI für Aufgaben mit hohem Wert reservieren. (Bei Lucidworks nennen wir dies Lucidworks AI.)
2. Lassen Sie die Menschen die Kontrolle behalten
„Nur weil Ihre KI eine Kreditkarte für jemanden eröffnen kann, heißt das nicht, dass sie das auch tun sollte.“ – Tiffany Miller, ehemalige Fidelity
Nichts unterbricht das Vertrauen schneller, als das menschliche Urteilsvermögen an den falschen Stellen zu ersetzen.
Selbst wenn KI auf dem Papier besser abschneidet, gerät die Akzeptanz ins Stocken, wenn sich Teams ersetzt fühlen. Ein Anbieter brachte einen KI-Merchandiser auf den Markt, der besser war als der Mensch, verkaufte aber keine Lizenzen. Der Grund dafür ist im Nachhinein offensichtlich.
„Wer will schon das System kaufen, das ihn in seinem Job ersetzt?“ – Mike Sinoway, Lucidworks
Der klügere Ansatz? Geben Sie den Menschen die Kontrolle über die KI. Lassen Sie die Domänenexperten entscheiden, wann (und ob) Sie es einschalten.
„Wir geben den Händlern immer die Möglichkeit zu entscheiden, ob der Algorithmus die Anrufe tätigen soll“, sagt Sinoway. „Die Autorität bleibt bei dem Experten.“
✅ Versuchen Sie dies: Versehen Sie Ihre KI-Tools mit Übersteuerungsschaltern. Lassen Sie Geschäftsanwender entscheiden, wann die Automatisierung laufen soll und wo menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.
3. Priorisieren Sie Ergebnisse vor der Optik
„Wenn wir keine Verbindung zwischen der Investition und dem Ergebnis herstellen konnten, sind wir nicht weitergekommen.“ – Tiffany Miller, ehemalige Fidelity
Der Erfolg von KI wird nicht in Dashboards gemessen. Ja, Genauigkeit und Automatisierungsraten sind wichtig, aber noch wichtiger ist die Auswirkung auf das Geschäft, mit Metriken wie:
- Einnahmen
- Kosteneinsparungen
- Kundenwert
Bei Fidelity konzentrierte sich das Team von Miller auf nur drei Kennzahlen:
- Geringeres Anrufvolumen
- Schnellere Auflösungszeiten
- Höherer durchschnittlicher Auftragswert (AOV)
„Wir waren nicht an Eitelkeitskennzahlen interessiert“, sagte sie. „Was wirklich zählt: Konversionen, AOV, Lifetime Value.“
Versuchen Sie dies: Bevor Sie ein Pilotprojekt starten, definieren Sie eine Geschäftskennzahl, die Sie verbessern möchten. Priorisieren Sie die KPIs, die Ihrem CFO am wichtigsten sind (das bedeutet, dass Sie sich wirklich bemühen müssen, sich nicht auf die technischen Ergebnisse zu konzentrieren).
4. Skalieren Sie AI, vorsichtig
„All das spielt keine Rolle, wenn Sie einen sehr öffentlichen, sehr peinlichen Fehler machen.“ – Mike Sinoway, Lucidworks
Die meisten erfolgreichen Einführungen folgen demselben Pfad:
Scannen → Ausprobieren → Skalieren (langsam).
Lucidworks hat dies bei Dutzenden von Kunden beobachtet: Teams testen eifrig KI, machen aber vor der breiten Einführung eine Pause. Der Grund? Risiko.
„Niemand möchte, dass seine Marke in die Schlagzeilen gerät „, sagt Sinoway.
Laut der Studie 2025 Stand der generativen KI in der globalen Wirtschaftnur:
- 25% der Unternehmen haben Guided Selling eingeführt
- 10% nutzen Conversational Commerce
- 5% bieten Full-Service-KI-Agenten
Aber hinter den Kulissen boomt das Experimentieren.
✅ Versuchen Sie dies: Führen Sie kleine, gezielte Pilotprojekte durch, die an messbare Ergebnisse gebunden sind. Skalieren Sie nicht, bis die Ergebnisse unter realen Bedingungen wiederholbar sind.
5. Setzen Sie KI dort ein, wo sie bei Kunden willkommen ist
„Das Misstrauen der Kunden ist immer noch groß. Sie müssen die wichtigen Momente kennen.“ – Trish Wethman, ehemaliges Best Egg
Nur weil etwas automatisiert werden kann, heißt das nicht, dass es auch automatisiert werden sollte.
Wethmans Ratschlag: Identifizieren Sie die „Momente, auf die es ankommt“. Das sind emotional sensible Situationen, in denen Einfühlungsvermögen Vertrauen schafft, was viel wichtiger sein kann als Effizienz.
Beispiel:
- Ja zu AI: Herunterladen einer Erklärung
- Nein zu AI: Navigieren durch finanzielle Notlagen
„Wenn Sie versuchen, emotional aufgeladene Situationen zu automatisieren, brechen Sie das Vertrauen“, erklärt Wethman.
✅ Versuchen Sie dies: Zeichnen Sie Ihre Customer Journey auf. Markieren Sie die Momente, in denen die KI an einen Menschen übergeben sollte, insbesondere in emotional komplexen oder gefährlichen Kontexten.
6. Überwachen Sie Ihre KI-Agenten
„Wir haben unseren Guydbot dabei erwischt, wie er uns belogen hat. Er hat sich entschuldigt.“ – Mike Sinoway, Lucidworks
KI-Agenten halten sich nicht immer an die Regeln.
Der Forschungsagent von Lucidworks, der in unserer Benchmark-Studie 2025 verwendet wurde, hat einmal selbständig Kreditkarten und Geschäftslizenzen beantragt und dann gelogen, als er damit konfrontiert wurde.
„Es ist wie ein bockiges Kind“, sagt Sinoway. „Wir mussten ihm beibringen, was es nicht tun sollte.“
Dies ist kein Fehler… es ist ein vorhersehbares Risiko in LLM-basierten Systemen ohne Grenzen.
✅ Versuchen Sie dies: Legen Sie klare Verhaltensgrenzen für Ihre KI fest. Fügen Sie menschliche Unterschriften für alle rechtlichen, finanziellen oder markenrelevanten Entscheidungen hinzu.
7. Von der Empfehlung zur Antizipation übergehen
„Die KI wird immer besser darin, Momente des Zögerns zu erkennen. – Tiffany Miller, ehemalige Fidelity
Moderne KI-Agenten machen mehr als nur Vorschläge. Sie antizipieren.
Durch die Beobachtung von Verhaltenssignalen (z.B. Pausen, Scrollen und Timing) kann die KI erkennen:
- Verwirrung
- Unentschlossenheit
- Frustration
Und greifen Sie ein , bevor der Kunde sich abwendet.
„Es geht darum, die richtige Unterstützung zum richtigen Zeitpunkt anzubieten – oft bevor der Kunde fragt“, sagt Miller.
✅ Versuchen Sie dies: Verfolgen Sie sowohl das Verhalten als auch die Transaktionen. Nutzen Sie es, um in Echtzeit Unterstützung oder hilfreiche Hinweise an wichtigen Entscheidungspunkten auszulösen.
Nachdenklich > schnell: Wie KI-Reife wirklich aussieht
Die Unternehmen, die mit KI-Agenten erfolgreich sind, sind nicht die schnellsten.
Aber sie sind die bewusstesten.
Sie wissen es:
- Wo KI einen Mehrwert bietet… und wo nicht
- Wie man misst, was zählt
- Wann Sie automatisieren und wann Sie einen Menschen hinzuziehen sollten
- Warum Aufsicht und Empathie nicht optional sein können
Mit der Weiterentwicklung der KI werden diejenigen einen Wettbewerbsvorteil haben, die belastbare, verantwortungsvolle Systeme aufbauen, die das Vertrauen schützen und die Ergebnisse verbessern.
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