KI-Halluzinationen im Kundenservice vermeiden

Immer mehr Unternehmen setzen auf KI-Agenten und ähnliche Technologien, um die stetig wachsende Zahl an Kundenanfragen zu bewältigen. Doch gerade beim unternehmensweiten Einsatz von KI im Contact Center stellen sogenannte „Halluzinationen" ein ernst zu nehmendes Risiko dar.

Mit KI können Contact Center die Customer Experience verbessern, indem sie Calls, Messaging und sogar Social-Media-Interaktionen miteinander verbinden.

Wenn die Kommunikation kanalübergreifend zusammenläuft und der Gesprächskontext erhalten bleibt, lassen sich Kundenanliegen schneller, personalisiert und auch bei hohem Serviceaufkommen zuverlässig bearbeiten.

Von einer KI-Halluzination spricht man, wenn KI Informationen erzeugt, die plausibel klingen, tatsächlich aber falsch oder irreführend sind. Anders als bei einfachen Fehlern werden solche Aussagen häufig mit großer Sicherheit formuliert. Dadurch fällt es der Kundschaft schwer, die Informationen zu hinterfragen oder als falsch zu erkennen.

Im Contact Center können die Folgen erheblich sein. Ein KI-Agent könnte beispielsweise eine nicht existierende Rückerstattungsregelung nennen oder falsche Preisangaben machen. Solche Fehler gefährden das Kundenvertrauen und können Compliance-Risiken mit finanziellen und reputationsbezogenen Folgen nach sich ziehen.

Wie können Unternehmen also die Vorteile von KI-Agenten nutzen und gleichzeitig Halluzinationen möglichst vermeiden? Dieser Leitfaden erklärt, warum KI-Halluzinationen entstehen und mit welchen praktischen Maßnahmen sich die Zuverlässigkeit von KI-Agenten verbessern lässt. Schließlich soll KI sowohl das Kundenerlebnis als auch die Arbeit der Serviceteams verbessern – und nicht durch falsche Antworten zusätzliche Probleme verursachen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• KI-Halluzinationen entstehen, wenn KI plausibel klingende, aber falsche Informationen ausgibt – häufig mit großer Überzeugung.
• Halluzinationen können das Kundenvertrauen schädigen, Compliance-Risiken und hohe Kosten verursachen.
• Die Qualität der zugrunde liegenden Daten ist entscheidend. Quellen müssen korrekt, aktuell und strukturiert verwaltet werden.
• Zuverlässige Verfahren zur Abfrage von Informationen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) sorgen dafür, dass KI-Antworten sich auf geprüfte Unternehmensinformationen gründen.
• Klare Vorgaben beim Prompt Engineering und technische Kontrollmechanismen, einschließlich Agentic AI, reduzieren spekulative Antworten.
• Kontinuierliches Monitoring, regelmäßige Prüfungen, Feedbackschleifen und AIOps tragen langfristig zu Zuverlässigkeit und Kontrolle bei.

Was sind „Halluzinationen"?

Im Contact Center entstehen KI-Halluzinationen, wenn ein Chatbot oder KI-Agent Informationen ausgibt, die überzeugend und korrekt erscheinen, tatsächlich aber sachlich falsch oder unvollständig sind.

KI-Agenten kombinieren Generative AI mit Conversational AI. Dabei nutzen sie Natural Language Understanding (NLU) und Large Language Models (LLMs), um Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Diese Fragen können direkt von der Kundschaft kommen, etwa bei einem Chatbot im Self-Service, oder von Mitarbeitenden, die bei ihrer Arbeit durch einen Agent Copilot unterstützt werden.

Halluzinationen entstehen typischerweise dann, wenn ein Large Language Model Wissenslücken mit plausibel klingenden Antworten füllt, anstatt Unsicherheit einzugestehen oder auf geprüfte Quellen zurückzugreifen.

Anders als bei klassischen Chatbots erzeugen Generative AI-Modelle ihre Antworten, indem sie anhand erlernter Sprachmuster das jeweils wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagen. Wenn Informationen veraltet sind oder ein Bot nicht zuverlässig auf freigegebenes Unternehmenswissen zugreifen kann, beginnt er unter Umständen zu „raten“. Die Antworten können dabei hilfreich und überzeugend klingen, sodass Fehler für Kundschaft und Mitarbeitende nur schwer zu erkennen sind.

Deshalb spielt die Datenqualität bei der Vermeidung von KI-Halluzinationen eine zentrale Rolle. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datenbanken korrekt und strukturiert geführt werden, damit KI-Agenten zuverlässig auf die enthaltenen Informationen zugreifen und diese verwenden können. Eindeutig definierte und freigegebene Inhalte verringern die Wahrscheinlichkeit, dass ein KI-Agent eigene Schlussfolgerungen zieht oder Informationen erfindet.

Grundsätzlich gilt: Je genauer und besser gepflegt das zugrunde liegende Unternehmenswissen ist, desto geringer ist das Risiko, dass KI Wissenslücken mit falschen oder erfundenen Informationen füllt.

Beispiele für KI-Halluzinationen im Kundenservice

Wie zeigen sich KI-Halluzinationen in der Praxis? Wir werfen einen Blick auf die häufigsten Szenarien:

Erfundene Richtlinien und AGB

Unternehmensrichtlinien und andere verbindliche Informationen müssen korrekt sein, da sie direkten Einfluss auf das Kundenverhalten haben und Haftungsrisiken birgen. Falsche Angaben können das Vertrauen in ein Unternehmen irreversibel schädigen und eventuell sogar dazu führen, dass geltende Industrievorgaben nicht eingehalten werden.

Ein Chatbot könnte beispielsweise behaupten, dass eine Rückerstattung innerhalb von 60 Tagen möglich sei, obwohl die offizielle Regelung lediglich 30 Tage vorsieht.

Knowledge AI hilft bei der Reduzierung des Risikos. Die Technologie generiert passend zum jeweiligen Gesprächskontext dynamische Antworten und zieht dabei unternehmenseigene Datenbanken heran. Durch die Integration mit CRM-Systemen und weiteren Anwendungen lassen sich außerdem aktuelle Kundendaten wie Kaufhistorie oder Abonnementstatus einbeziehen. So entstehen Antworten, die sowohl korrekt als auch individuell relevant sind.

Die Kombination aus geprüften Wissensinhalten und aktuellen Informationen aus angebundenen Systemen verringert das Risiko falscher Auskünfte erheblich. Gleichzeitig schützt sie sowohl Unternehmens- als auch Kundeninteressen. 

Falsche Preisangaben

Auf Preis- und Gebühreninformationen muss Verlass sein. Veraltete oder falsche Angaben können erhebliche Folgen für ein Unternehmen nach sich ziehen.

Gerade bei Fragen zu Abonnementkosten oder möglichen Gebühren sind klare und verlässliche Antworten entscheidend. Nennt ein KI-Agent veraltete Preise oder behauptet fälschlicherweise, dass eine Gebühr erlassen werden kann, führt das nicht nur zu Frustration, sondern kann auch dem Ruf des Unternehmens schaden.

Ein KI-Agent könnte beispielsweise einen früheren Aktionspreis nennen, der längst nicht mehr verfügbar ist. Anschließend müsste das Anliegen an einen Mitarbeitenden übergeben werden, um zu prüfen, ob der Preis dennoch angewendet werden kann. Das bedeutet zusätzlichen Aufwand für die Kundschaft und längere Bearbeitungszeiten, was sich wiederum auf wichtige Contact-Center-Kennzahlen auswirkt.

Damit geht genau der Zeitgewinn verloren, den KI-Agenten durch die Automatisierung des Kundenservice eigentlich ermöglichen sollen.

KI-Agenten sollten deshalb bei der Generierung von Antworten stets auf aktuelle Daten zugreifen können. Nur so lassen sich Informationen bereitstellen, die den geltenden Preisen, Vertragsbedingungen und Anspruchsvoraussetzungen entsprechen.

Erfundene Anleitungen zur Fehlerbehebung

Wer sich mit einem technischen Problem an den Kundenservice wendet, ist meist ohnehin frustriert. Falsche Anleitungen verschärfen die Situation zusätzlich.

KI könnte beispielsweise empfehlen, eine Systemeinstellung zurückzusetzen, die ausschließlich von zuständigem Fachpersonal verändert werden darf. Ebenso könnte sich der Bot auf ein veraltetes Handbuch oder eine veraltete Datenbank berufen.

Fehlerhafte Anweisungen können Dienste beeinträchtigen, Sicherheitslücken verursachen oder interne Compliance-Vorgaben verletzen.

Um das zu vermeiden, sollten die Quellen, auf die ein KI-Agent zugreifen darf, klar begrenzt werden. Technische Dokumentationen müssen aktuell bleiben. Außerdem sollte die Möglichkeit des KI-Agenten, eigenständig technische Handlungsanweisungen zu generieren, eingeschränkt werden. Komplexere Anliegen werden stattdessen an das Serviceteam übergeben.

Ein weiterer wichtiger Ansatz ist die frühzeitige Erkennung möglicher Fehler. Dazu sollten Contact-Center-Teams Kundeninteraktionen kontinuierlich analysieren und nach wiederkehrenden Mustern fehlerhafter Anleitungen suchen.

Regelmäßige Prüfungen und Feedback aus den Serviceteams helfen bei der Verbesserung von Antworten und Schließung von Wissenslücken, bevor sie sich negativ auf die Kundschaft auswirken.

Falsche Informationen zu Compliance-Vorgaben

Bei Fragen zum Datenschutz oder zu gesetzlichen Verpflichtungen sind korrekte Informationen unverzichtbar. Besonders in regulierten Branchen können bereits kleine Ungenauigkeiten erhebliche rechtliche und finanzielle Risiken verursachen.

Wenn ein KI-Agent falsche Auskünfte zu Compliance-Themen gibt, können die Folgen weit über eine einzelne Kundeninteraktion hinausgehen.

Verantwortliche im Contact Center sollten deshalb eng mit den Rechts- und Compliance-Abteilungen zusammenarbeiten, um klare Grenzen für KI-generierte Antworten festzulegen. Regelmäßige Überprüfungen von Chatbot-Gesprächen stellen sicher, dass die KI weiterhin geltende Vorschriften und interne Richtlinien berücksichtigt.

Warum es so wichtig ist KI-Halluzinationen zu verhindern

Die Risiken von KI-Halluzinationen im Kundenservice sind vielfältig. Warum ist deren Verhinderung so entscheidend? 

Kundenvertrauen und Unternehmensreputation

Kundenvertrauen entsteht über einen langen Zeitraum und kann durch falsche Auskünfte eines Chatbots in kürzester Zeit verloren gehen.

Halluzinationen reichen von widersprüchlichen Antworten bis hin zu frei erfundenen Unternehmensrichtlinien. Wenn solche Fehler wiederholt auftreten, verlieren Kund:innen zunehmend das Vertrauen in die angebotenen Servicekanäle. Negative Bewertungen und langfristige Reputationsschäden können die Folge sein.

Damit KI die Customer Experience tatsächlich verbessert, müssen ihre Antworten zuverlässig, korrekt und mit den offiziellen Unternehmensrichtlinien und der Markenkommunikation vereinbar sein.

Compliancerisiken

In regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder der Versicherungsbranche können KI-Halluzinationen schwerwiegende Folgen haben. Falsche Auskünfte zum Datenschutz können beispielsweise rechtliche Untersuchungen und behördliche Sanktionen nach sich ziehen.

Ein Beispiel: Eine Kundin erkundigt sich nach der Speicherung ihrer personenbezogenen Daten und fragt, ob das Unternehmen persönliche Informationen an Dritte weitergibt. Der KI-Agent behauptet, sämtliche Daten seien Ende-zu-Ende-verschlüsselt, obwohl dies nicht zutrifft. Oder er versichert, dass keine Daten an externe Dienstleister übermittelt werden, obwohl entsprechende Partnerschaften bestehen.

Solche Aussagen können unmittelbar der veröffentlichten Datenschutzerklärung widersprechen. In Regionen, in denen Vorschriften wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) gelten, können derartige Widersprüche zu offiziellen Beschwerden oder sogar Geldbußen führen.

Besonders in Branchen mit hohen regulatorischen Anforderungen sind deshalb klare Governance-Regeln, eingeschränkte Wissensquellen und kontrollierte Antwortprozesse unverzichtbar. Compliance-relevante Informationen müssen als verbindliche, geprüfte Inhalte behandelt werden, über die ein KI-Agent nicht frei spekulieren darf.

Ineffiziente Abläufe und steigende Servicekosten

Richtig eingesetzt, können KI-Agenten die Customer Experience verbessern und sich positiv auf wichtige Leistungskennzahlen auswirken. Dazu gehören kürzere durchschnittliche Bearbeitungszeiten, schnellere Antworten und eine höhere Kundenzufriedenheit.

Halluzinationen bewirken jedoch häufig das Gegenteil: Sie verursachen zusätzlichen Aufwand und belasten die Serviceprozesse.

Wenn Kund:innen falsche Informationen erhalten, wenden sie sich oft erneut an den Kundenservice, verlangen eine Weiterleitung an Vorgesetzte oder bitten um eine manuelle Überprüfung. Dadurch steigen Bearbeitungszeiten, wiederholte Kontaktaufnahmen und die gesamten Servicekosten.

Anstatt Arbeitsaufwand zu reduzieren, kann eine unzureichend kontrollierte KI-Lösung zusätzliche Aufgaben verursachen. Mitarbeitende müssen falsche Informationen korrigieren, statt sich um neue Anliegen zu kümmern.

KI-Agenten sollten wiederholte Kontaktaufnahmen vermeiden und Anliegen effizient lösen – sei es über Self-Service, durch automatisierte Bearbeitung oder durch eine gezielte Übergabe an das Serviceteam. Entscheidend ist, dass Kund:innen die benötigte Unterstützung erhalten und die Interaktion mit dem KI-Agenten den Service tatsächlich verbessert, anstatt zusätzliche Frustration auszulösen.

Häufige Ursachen für KI-Halluzinationen im Kundenservice

Warum halluzinieren KI-Agenten überhaupt? In den meisten Fällen entstehen falsche Antworten nicht zufällig. Häufig liegen die Ursachen in unzureichenden Daten, technischen Einschränkungen, fehlenden Kontrollmechanismen oder einer ungeeigneten Systemgestaltung.

Die folgenden Faktoren sollten Unternehmen besonders berücksichtigen:

Veraltete Trainingsdaten

Die Qualität der KI-Antworten hängt maßgeblich von den zugrunde liegenden Daten ab. Sind Trainingsdaten oder angebundene Wissensquellen veraltet, unvollständig oder verzerrt, spiegeln sich diese Schwächen auch in den Antworten des KI-Agenten wider.

Wurden beispielsweise Preisunterlagen nicht aktualisiert, kann der KI-Agent weiterhin Auskünfte auf Grundlage alter Preise geben.

Um solche Risiken zu vermeiden, braucht es eine zuverlässige Data Governance. Die Verantwortung für die Pflege und Standardisierung von Wissensquellen sollte klar geregelt sein. Regelmäßige Prüfungen und Aktualisierungen stellen sicher, dass KI-Agenten jederzeit auf korrekte Informationen zugreifen.

Model Limitations

Generative AI models do not inherently understand truth, and they do not automatically fact-check their own responses.

Large language models also have context window limitations. If critical information falls outside the available context, the model may attempt to fill the gap with plausible-sounding content.

To avoid these risks, you’ll need processes in place, such as retrieval mechanisms, and structured controls to compensate for these inherent limitations.

Grenzen von KI-Modellen

Generative AI kann nicht eigenständig zwischen Wahrheit und Unwahrheit unterscheiden. Auch überprüft sie ihre Antworten nicht automatisch auf sachliche Richtigkeit.

Hinzu kommt, dass Large Language Models nur eine begrenzte Menge an Informationen gleichzeitig berücksichtigen können. Dieses sogenannte Context Window bestimmt, wie viel Kontext dem Modell für die Generierung einer Antwort zur Verfügung steht.

Liegen wichtige Informationen außerhalb dieses Kontextfensters, versucht das Modell unter Umständen, die fehlenden Angaben durch plausibel klingende Inhalte zu ergänzen.

Um diese Risiken auszugleichen, sind geeignete Prozesse zur Informationsabfrage und klar definierte technische Kontrollmechanismen erforderlich.

Unzureichende oder fehlende Mechanismen zur Wissensabfrage

Wenn ein KI-Agent nicht zuverlässig mit geprüften Unternehmensinformationen verbunden ist, greift er stärker auf allgemeine Sprachmuster und Formulierungen zurück. Dadurch steigt das Risiko von Halluzinationen erheblich: Das Modell ergänzt fehlende Informationen mit plausibel klingenden, aber nicht verifizierten Aussagen.

Eine wichtige Gegenmaßnahme ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Bei diesem Verfahren werden Antworten durch relevante Informationen aus unternehmenseigenen Wissensquellen ergänzt. Der KI-Agent ist damit nicht allein auf die im Language Model erlernten Muster angewiesen.

RAG zerlegt interne Dokumente in kleinere, inhaltlich zusammenhängende Abschnitte und macht diese über einen Suchindex auffindbar. So kann der KI-Agent während einer Interaktion gezielt relevante Informationen abrufen und in seine Antwort einbeziehen.

Unklare oder bewusst irreführende Kundenanfragen

Kund:innen formulieren ihre Fragen nicht immer eindeutig oder vollständig. Manche Anfragen sind mehrdeutig, enthalten wichtige Informationen nicht oder lassen unterschiedliche Interpretationen zu. In anderen Fällen versuchen Nutzer:innen möglicherweise sogar bewusst, das System zu täuschen.

Wenn ein KI-Agent solche Eingaben verarbeitet, ohne Rückfragen stellen zu können, kann er selbstbewusst eine falsche Antwort generieren.

Deshalb sollten KI-Agenten bei Unklarheiten gezielt nachfragen und schwierige Sonderfälle bei Bedarf an das Serviceteam übergeben.

Es ist deutlich sicherer, wenn ein KI-Agent Unsicherheit offenlegt, statt fehlende Informationen zu erraten.

Fehlende klare Vorgaben beim Prompt Engineering

Die Anweisungen, die ein KI-Agent erhält, haben großen Einfluss auf die Qualität seiner Antworten. Sind Prompts oder Systemanweisungen unklar, zu allgemein oder lassen sie zu viel Interpretationsspielraum, steigt die Wahrscheinlichkeit spekulativer Aussagen.

Ein durchdachtes Prompt Engineering schafft klare Grenzen.

So kann ein KI-Modell beispielsweise ausdrücklich angewiesen werden:

• Ausschließlich Informationen aus freigegebenen Wissensquellen zu verwenden
• Keine Antwort zu generieren, wenn die erforderlichen Informationen fehlen
• Anfragen mit hohen Risiken oder regulatorischen Anforderungen weiterzuleiten
• Keine Vermutungen anzustellen

Ohne eindeutig definierte Prompts können selbst gut trainierte Modelle mit zuverlässiger Datenanbindung widersprüchliche oder unzuverlässige Antworten liefern.

Bewährte Strategien zur Vermeidung von KI-Halluzinationen

Eine wichtige Grundlage ist eine zentrale, verlässliche Wissensquelle – eine sogenannte Single Source of Truth.

Doppelt vorliegende Daten oder Aufzeichnungen sollten entfernt, widersprüchliche Versionen von Unternehmensrichtlinien bereinigt und Begriffe abteilungsübergreifend vereinheitlicht werden.

Wenn verschiedene Teams denselben Prozess unterschiedlich beschreiben, fällt es einem KI-Agenten schwer,zuverlässige Antworten zu liefern.

Data Governance darf deshalb keine einmalige Aufgabe sein. Stattdessen braucht es einen kontinuierlichen Prozess zur Pflege, Bereinigung und Qualitätssicherung von Daten. Dazu gehören:

• Wissensartikel und Dokumentationen regelmäßig überprüfen
• Richtlinien und Preisangaben unmittelbar nach Änderungen aktualisieren
• Veraltete Inhalte entfernen
• Wissenslücken anhand tatsächlicher Kundengespräche identifizieren

Auch reale Kundeninteraktionen liefern wertvolle Informationen zur Verbesserung der KI-Leistung.

Analysen können beispielsweise zeigen, an welchen Stellen ein KI-Agent unsicher reagiert, Anliegen unnötig weiterleitet oder Antworten mit geringer Zuverlässigkeit generiert. Solche Auffälligkeiten weisen häufig darauf hin, dass die zugrunde liegenden Wissensquellen verbessert werden müssen.

Wenn Datenqualität dauerhaft als wichtiger Bestandteil des Betriebs betrachtet wird, lässt sich das Risiko von Halluzinationen deutlich reduzieren.

Korrekte, strukturierte und branchenspezifische Informationen ermöglichen es KI-Agenten, verlässliche Unterstützung zu bieten, die Customer Experience zu verbessern und gleichzeitig Serviceteams zu entlasten.

Datenbanken und Verfahren zur Informationsabfrage

Damit KI-Agenten zuverlässige Antworten geben können, müssen sie während einer Interaktion auf geprüfte interne Informationen zugreifen, diese nach Relevanz auswählen und als Grundlage ihrer Antworten verwenden können.

So basieren ihre Aussagen auf nachvollziehbaren Fakten statt auf Vermutungen. Das reduziert das Risiko von Halluzinationen erheblich und sorgt dafür, dass Antworten korrekt, relevant und auf dem neuesten Stand sind.

In der Praxis umfasst das drei Schritte:

1. Knowledge Store erstellen: Strukturierte Wissensquellen wie PDFs, Handbücher oder Hilfeartikel hochladen oder externe Datenbanken anbinden.
2. Knowledge Store mit dem KI-Agenten verbinden: Die Wissensquellen so einbinden, dass sie während der Kundeninteraktion verfügbar sind.
3. Wissensabfrage konfigurieren: Festlegen, wann und wie der KI-Agent auf die Informationen zugreift – beispielsweise bei jeder Interaktion oder nur dann, wenn das Modell zusätzliche Informationen benötigt.

Modellkonfiguration und Prompt Engineering

Die Konfiguration des KI-Modells und die Gestaltung der Prompts spielen eine entscheidende Rolle bei der Vermeidung von Halluzinationen.

Unklare oder zu offene Anweisungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Modell Wissenslücken eigenständig ergänzt. Präzise Vorgaben und technische Einschränkungen reduzieren dagegen spekulative Antworten.

Prompts sollten deshalb eindeutig formuliert sein, ausreichend Kontext enthalten und genau festlegen, wie sich der KI-Agent in bestimmten Situationen verhalten soll.

Besonders bei sensiblen Themen wie Compliance, Rechnungsstellung oder Vertragsbedingungen sollte die Möglichkeit eingeschränkt werden, frei formulierte Antworten ohne verlässliche Informationsgrundlage zu generieren.

Sind die benötigten Angaben nicht in der Datenbank vorhanden, sollte der KI-Agent dies erkennen und das Anliegen weiterleiten, statt eine Antwort zu erfinden.

Auch moderne KI-Architekturen wie Agentic AI können die Kontrolle und Zuverlässigkeit verbessern.

Agentic AI ermöglicht es KI-Agenten, Aufgaben schrittweise zu bearbeiten, auf geprüfte Tools und Systeme zuzugreifen und benötigte Informationen abzurufen, bevor sie eine Antwort generieren.

Anstatt sich ausschließlich auf frei generierte Texte zu verlassen, können KI-Agenten strukturierte Workflows ausführen und bei Bedarf an Mitarbeitende übergeben.

Monitoring, regelmäßige Prüfungen und Feedbackschleifen

Um Halluzinationen langfristig zu vermeiden, müssen KI-Agenten kontinuierlich überwacht werden.

Auch nach dem Livegang sind strukturierte Monitoring-Prozesse erforderlich. Sie stellen sicher, dass die Antwortqualität hoch bleibt, selbst wenn sich Kundenverhalten, Produkte und Unternehmensinformationen verändern.

Dabei sollten Kundeninteraktionen insbesondere auf folgende Auffälligkeiten untersucht werden:

• Falsche Antworten
• Antworten mit geringer Zuverlässigkeit
• Wiederholte oder unnötige Weiterleitungen
• Anzeichen für Frustration bei der Kundschaft

Diese Erkenntnisse helfen dabei, Wissenslücken und Schwächen in den Prompts frühzeitig zu erkennen, bevor daraus wiederkehrende Probleme entstehen.

Ebenso wichtig sind funktionierende Feedbackschleifen.

Kund:innen sollten die Möglichkeit haben, unhilfreiche oder falsche Antworten direkt während einer Interaktion zu melden. Gleichzeitig sollten interne Teams Fälle dokumentieren können, in denen die KI unvollständige oder irreführende Informationen ausgegeben hat.

Sicherheit und Governance

Neben der Antwortqualität muss sichergestellt sein, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Sicherheits- und Governance-Vorgaben arbeiten. Ein erster Schritt besteht darin, den Zugriff auf sensible Daten konsequent einzuschränken. KI-Agenten sollten ausschließlich auf die Systeme und Informationen zugreifen können, die sie für ihre jeweilige Aufgabe benötigen. Rollenbasierte Zugriffskontrollen und eindeutige Berechtigungen legen fest, welche Daten abgerufen und in Antworten verwendet werden dürfen.

Ebenso entscheidend ist eine zuverlässige Data Governance. Unternehmen sollten dokumentieren, welche Quellen freigegeben sind, wer für deren Pflege verantwortlich ist und wie häufig sie überprüft werden. Änderungen an Unternehmensrichtlinien müssen nachvollziehbar sein und unmittelbar in die Wissensdatenbank der KI übernommen werden. Zusätzlich helfen AIOps dabei, auch bei umfangreichen KI-Implementierungen den Überblick zu behalten. AIOps ermöglichen die kontinuierliche Überwachung der KI-Leistung, die Erkennung von Anomalien, die Analyse der Nutzung und die Kontrolle des Systemzustands.

Mit dieser Transparenz lassen sich ungewöhnliche Verhaltensweisen frühzeitig erkennen, bevor sie Auswirkungen auf die Kundschaft haben.

Aktuelle Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen

Auch die Erwartungen der Kundschaft werden sich weiterentwickeln. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit von KI steigen die Ansprüche an die Genauigkeit von Antworten, die individuelle Betreuung und eine reibungslose Übergabe an Serviceteams.

Für Unternehmen, die KI im großen Maßstab einsetzen, bedeutet das wachsende Anforderungen an Qualität und Zuverlässigkeit. Die Optimierung von KI sollte deshalb als kontinuierlicher Prozess verstanden werden. Wissensquellen müssen regelmäßig verbessert, Prompts aktualisiert, Verfahren zur Informationsabfrage weiterentwickelt und die Systemleistung dauerhaft überwacht werden.

Unternehmen, die konsequent auf kontinuierliche Verbesserungen setzen, schaffen die besten Voraussetzungen, um Kundenvertrauen langfristig zu erhalten und ihre Automatisierung verantwortungsvoll auszubauen.

KI-Halluzinationen mit NiCE Cognigy reduzieren

KI-Halluzinationen entstehen durch die Art und Weise, wie Large Language Models Sprache generieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen sie als unvermeidbar hinnehmen müssen. Mit der richtigen technischen Architektur, klaren Governance-Regeln und zuverlässigen Betriebsprozessen lässt sich das Risiko von Halluzinationen erheblich reduzieren und gezielt kontrollieren. Entscheidend ist das richtige Zusammenspiel verschiedener Technologien und Kontrollmechanismen.

Large Language Models können Kundenanliegen verstehen und natürliche Antworten generieren. Sie sollten jedoch nicht isoliert eingesetzt werden. Erst die Kombination aus Generative AI, strukturierten Geschäftsregeln, zuverlässiger Wissensabfrage, kontinuierlichem Monitoring und menschlicher Kontrolle schafft KI-Agenten, die verlässlich arbeiten und deren Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Mit diesem kombinierten, kontrollierten Ansatz können Unternehmen über erste Pilotprojekte hinausgehen und KI im großen Maßstab einsetzen.

Das Resultat ist einsatzbereite KI, die den Aufwand im Contact Center reduziert, Compliance-Vorgaben berücksichtigt und sowohl Customer Experience als auch Arbeit von Serviceteams nachhaltig verbessert.