KI-Workflows: Funktionen, Anwendungsfälle und Nutzen

KI-Workflows ermöglichen Unternehmen den Wandel von statischer, regelbasierter Automatisierung hin zu dynamischen Prozessen, die sich flexibel an neue Anforderungen und Kundenbedürfnisse anpassen.

Durch das Zusammenspiel von Conversational AI, Generative AI, Machine Learning und Datenanalyse in Echtzeit können Unternehmen mit KI-Workflows kontinuierlich Prozesse automatisieren und optimieren. Das gilt insbesondere für solche, die sich unmittelbar auf die Customer Experience und ROI auswirken.

In Contact Centern gehen täglich unzählige Anfragen per Telefon und über digitale Kanäle ein. Bei komplexeren Anliegen kommen klassische Automatisierungslösungen jedoch schnell an ihre Grenzen. KI-Workflows gehen einen Schritt weiter: KI-Agenten können Anliegen verstehen, Servicemitarbeitende unterstützen und selbstständig auf verschiedene Systeme zugreifen, um Aufgaben direkt im Gespräch zu erledigen.

Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf KI, um Abläufe im Contact Center zu automatisieren. Entscheidend ist dabei nicht nur, was technisch möglich ist, sondern wie sich KI-Workflows sinnvoll aufbauen und im laufenden Betrieb einsetzen lassen.

In diesem Leitfaden erklären wir, wie KI-Workflows funktionieren, welche Formen es gibt und wie sie Schritt für Schritt umgesetzt werden. Außerdem zeigen wir anhand konkreter Beispiele, wie Unternehmen sie bereits heute einsetzen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

KI-Agenten führen Workflows aus, indem sie die Absichten der Kundschaft bei Anfragen erkennen, Entscheidungen treffen und systemübergreifend handeln.
Orchestrierung verbindet einzelne Aufgaben und macht aus ihnen End-to-End-Workflows, die skalierbar und einheitlich sind.
KI-Workflows steigern die Effizienz, senken Kosten und verbessern Kunden- und Mitarbeitererlebnis
Die erfolgreiche Implementierung ist abhängig von einer soliden Datengrundlage, dem passenden Anwendungsfall und der kontinuierlichen Optimierung.

Was sind KI-Workflows?

Ein KI-Workflow ist eine Abfolge automatisierter, KI-gesteuerter Schritte, die Daten interpretieren, Entscheidungen treffen und in Echtzeit handeln. Damit können KI-Agenten komplexe Interaktionen system- und kanalübergreifend steuern.

Wichtige Merkmale von KI-Workflows

Kontextbewusst: KI-Workflows interpretieren die Absicht und Historie einer Kund:in, um die nächstbeste Handlung zu bestimmen.
Anpassungsfähig: Statt einem vordefinierten Pfad zu folgen, passen sie sich dynamisch an neue Eingaben an.
Systemübergreifende Orchestrierung: KI-Workflows verbinden CRM-Plattformen, Wissensdatenbanken und andere Contact Center-Integrationen miteinander.
Echtzeit-Entscheidungen: Die KI kann Daten analysieren und während einer laufenden Interaktion Handlungen auslösen.
Kontinuierliche Verbesserung: Durch stetiges Feedback und Optimierung verbessert sich die Leistung der KI fortlaufend.

Der Aufstieg von Agentic AI in alltäglichen Workflows

KI-Workflows haben mit der Einführung von Agentic AI einen Satz nach vorn gemacht und entwickeln sich auch heute stetig weiter. Sie handeln teilweise autonom und bewegen sich dennoch innerhalb streng definierter Guardrails.

Mittlerweile können KI-Agenten Workflows eigenständig initiieren, Informationen sammeln, Entscheidungen treffen und Aufgaben systemübergreifend unter minimalem menschlichem Eingreifen ausführen. Ein KI-Agent ist beispielsweise in der Lage, das Anliegen einer Kundin zu erkennen, korrekt einzuordnen und die dazu passenden Daten abzurufen. Anschließend wird ein Backend-Prozess ausgelöst, das Anliegen nachbearbeitet und abgelegt – alles in einem einzigen Workflow.

Auch wenn KI insbesondere in regulierten Branchen wie Banken und Finanzdienstleistungen nicht vollständig autonom handelt und Mitarbeitende weiterhin die grundlegenden Entscheidungen treffen, ermöglichen intelligentere Workflows eine deutlich stärkere Skalierung der Abläufe.

Kernkomponenten eines KI-Workflows

Datenerfassung und -aufbereitung

Daten bilden die Grundlage jedes KI-Workflows im Contact Center. Sie stammen aus Kundeninteraktionen über Sprach- und Messaging-Kanäle, darunter Gespräche mit KI-Agenten und Servicemitarbeitenden.

KI-Plattformen erfassen und strukturieren diese Informationen so, dass sie für Automatisierung und Entscheidungen genutzt werden können. Zusammen ergeben sie ein umfassendes Bild der Customer Journey und liefern den Kontext, den ein Workflow für den nächsten Schritt benötigt.

Die Daten dienen außerdem für Reporting und Optimierung. Unternehmen erkennen Trends, beobachten die Performance und können sowohl Workflows als auch Customer Experience gezielt weiterentwickeln.

KI-Modelle und Algorithmen

In KI-Workflows arbeiten verschiedene Technologien zusammen, um Eingaben zu verstehen, Antworten zu erstellen und Aktionen auszuführen.

Natural Language Understanding (NLU) ermöglicht KI-Agenten Anliegen zu erkennen, relevante Informationen zu erfassen, gesprochene und geschriebene Sprache zu verstehen.
Conversational AI ermöglicht Gespräche bei denen der bisherige Interaktionsverlauf berücksichtigt wird und die Falllösung auf das jeweilige Anliegen abgestimmt bleibt.
Generative AI erstellt Inhalte, formuliert Antworten oder fasst Gespräche zusammen.
Agentic AI geht einen Schritt weiter: KI-Agenten können Zusammenhänge bewerten, Entscheidungen treffen und selbstständig Handlungen innerhalb eines Workflows anstoßen.

Was einen KI-Workflow auslöst

Ein KI-Workflow beginnt, sobald etwas Bestimmtes passiert. Das kann zum Beispiel eine neue Kundenanfrage sein, eine Änderung im Kundenkonto oder ein bestimmter Punkt innerhalb einer Customer Journey.

Der Workflow legt anschließend fest, welche Schritte folgen. Je nach Anliegen und Kontext kann ein KI-Agent zum Beispiel Informationen abrufen, eine Aktion in einem anderen System auslösen oder eine Anfrage an Mitarbeitende weitergeben.

Wie die einzelnen Schritte zusammenspielen

Die Orchestrierung sorgt dafür, dass alle Schritte eines Workflows in der richtigen Reihenfolge ablaufen. Dafür verbindet sie KI, Daten und verschiedene Unternehmenssysteme miteinander.

Ein KI-Agent kann so innerhalb einer einzigen Interaktion beispielsweise Kundendaten abrufen, Informationen aus einer Datenbank heranziehen und anschließend einen Prozess im Backend starten.

Anbindung an bestehende Systeme

Über Schnittstellen greifen KI-Workflows auf die Systeme und Daten zu, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Dazu gehören beispielsweise CRM-Systeme, Wissensdatenbanken, Order Management oder andere Backend-Anwendungen.

KI-Agenten können dadurch Kundeninformationen abrufen, Datensätze aktualisieren und Aktionen direkt in bestehenden Systemen ausführen. Mitarbeitende müssen diese Schritte nicht mehr einzeln übernehmen.

KI-Agenten

KI-Agenten übernehmen die aktiven Aufgaben innerhalb eines Workflows. Sie verstehen Eingaben, berücksichtigen den vorhandenen Kontext und führen die vorgesehenen Aktionen in Echtzeit aus.

So läuft ein KI-Workflow ab

Je nach Anwendungsfall können KI-Workflows unterschiedlich aufgebaut sein. Das Grundprinzip bleibt aber ähnlich: Ein Ereignis startet den Ablauf, der KI-Agent versteht das Anliegen, der Workflow legt die nächsten Schritte fest und die entsprechenden Aktionen werden ausgeführt.

Schritt 1: Eine Interaktion startet den Workflow

Ein Kunde beginnt beispielsweise einen Chat, stellt eine Frage oder erreicht einen bestimmten Punkt in der Customer Journey. Der KI-Agent nimmt die gesprochene oder geschriebene Anfrage auf.

Schritt 2: Das Anliegen wird erkannt

Der KI-Agent nutzt Natural Language Understanding (NLU) und Kontextdaten, um die Absicht der Kund:in zu verstehen, relevante Informationen aus der Anfrage zu extrahieren und die jeweilige Situation einzuordnen.

Schritt 3: Eine Entscheidung wird getroffen

Der Workflow bestimmt anhand des Anliegens, des vorhandenen Kontexts und festgelegter Regeln, was als Nächstes passiert. Der KI-Agent kann daraufhin Informationen abrufen, eine Rückfrage stellen, einen Backend-Prozess anstoßen oder die Anfrage an Mitarbeitende weitergeben.

Schritt 4: Aktion und Ausführung

Über APIs verbindet sich der KI-Agent mit den benötigten Systemen und führt die vorgesehene Handlung aus. So kann er beispielsweise Kundendaten im CRM aktualisieren oder eine Bestellbestätigung über eine E-Commerce-Plattform versenden.

Schritt 5: Antwort und Output

Anschließend formuliert der KI-Agent eine präzise Antwort, die den bisherigen Kontext und die jeweilige Situation berücksichtigt. Wird die KI im Rahmen von Copilot eingesetzt, so antwortet sie nicht direkt, sondern stellt stattdessen den Mitarbeitenden die relevanten Informationen für die weitere Bearbeitung zur Verfügung.

Stetige Optimierung der Workflows

KI-Workflows sind nicht statisch. Interaktionsdaten, Performance-Kennzahlen und Kundenfeedback zeigen, wie gut einzelne Abläufe funktionieren und wo Optimierung sinnvoll ist.

So lassen sich Prozesse fine-tunen, Antworten und Entscheidungen gezielt verbessern und die Workflows besser auf Kundenbedürfnisse und Unternehmensziele abstimmen.

Workflow Automatisierung vs. Orchestrierung

Automatisierung und Orchestrierung gehören zusammen, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.

Automatisierung bedeutet, dass einzelne Aufgaben automatisch ausgeführt werden. Ein KI-Agent kann beispielsweise eine Kundenanfrage beantworten, Informationen abrufen, einen Vorgang bearbeiten oder einen Datensatz aktualisieren.

Orchestrierung koordiniert diese einzelnen Aufgaben zu einem vollständigen Ablauf. Sie verbindet KI-Agenten, Systeme und Datenquellen, berücksichtigt Abhängigkeiten und legt fest, wie die einzelnen Komponenten innerhalb eines Workflows zusammenspielen.

Kurz gesagt: Automatisierung übernimmt einzelne Aufgaben. Orchestrierung verbindet sie zu einem großen Ganzen.

Vorteile von KI-Workflows

Weniger repetitive Aufgaben

KI-Agenten können innerhalb eines Workflows große Mengen wiederkehrender Aufgaben automatisch übernehmen. Das reduziert den manuellen Aufwand und gibt Serviceteams mehr Zeit für Anliegen, bei denen Fachwissen, Erfahrung oder Fingerspitzengefühl gefragt sind.

Weniger Fehler, bessere Compliance

KI-Workflows standardisieren wiederkehrende Abläufe und wenden festgelegte Regeln konsequent an. Dadurch lassen sich Fehler reduzieren und Prozesse verlässlicher nach internen sowie regulatorischen Vorgaben ausführen.

Optimierte Entscheidungen, aussagekräftige Daten

KI-Agenten analysieren Daten in Echtzeit und können daraus relevante Informationen ableiten. Das unterstützt Servicepersonal dabei, Muster zu erkennen, Prioritäten zu setzen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Geringere Kosten durch effizientere Abläufe

Automatisierung und Orchestrierung reduzieren manuellen Aufwand und verbessern Effizienz und Produktivität. Vorhandene Ressourcen lassen sich gezielt auf die Aufgaben verteilen, bei denen sie den größten Mehrwert bringen.

Bessere Customer Experience und Entlastung der Serviceteams

KI-Agenten übernehmen hochvolumige, wiederholende Aufgaben mit geringem Bearbeitungsaufwand, damit Servicemitarbeitende sich auf anspruchsvollere Anfragen konzentrieren können. Unternehmen können dadurch größere Mengen an Kundenanfragen bearbeiten und ihre vorhandenen Ressourcen effizienter nutzen.

Typische KI-Anwendungsfälle

Kundenservice

Im Kundenservice verbinden KI-Workflows einzelne Aufgaben und Systeme zu einem durchgängigen Ablauf. KI-Agenten können Anfragen entgegennehmen, vollständig bearbeiten oder bei Bedarf an Mitarbeitende übergeben.

Die Lufthansa Group setzt NiCE Cognigy ein, um eine Vielzahl an KI-Agenten auf ihren Einsatz vorzubereiten und bereitzustellen. Sie ersetzen bestehende Chatbots und kommen an verschiedenen Kontaktpunkten zum Einsatz, darunter Websites und SMS. Dadurch kann Lufthansa auch extreme Auslastungsspitzen bewältigen und ein konstante Servicequalität aufrechterhalten.

Mehrsprachige Funktionen und Echtzeitübersetzung machen den Service für die internationale Kundschaft leichter zugänglich und ermöglichen personalisierte Interaktionen. Das Ergebnis: schnellere Antworten auf Kundenanfragen und höhere Kundenzufriedenheit.

Vertrieb und Marketing

KI-Workflows können Kundeninteraktionen automatisieren, das Lead Management unterstützen und direkten Zugang zu Produkt- und Preisinformationen schaffen.

Lippert nutzt KI-Agenten beispielsweise für Anfragen zu Ersatzteilpreisen, Produktverfügbarkeit und Bestellstatus. Dadurch entfallen zeitaufwendige manuelle Prozesse. Fachabteilungen können die KI-Agenten zudem selbst verwalten und auf weitere Anwendungsfälle ansetzen. So lassen sich Kundeninteraktionen beschleunigen und Vertrieb und Service skalieren.

Personalwesen

Im Personalwesen können KI-Workflows Prozesse wie die Sichtung von Bewerbungen, die Bewerberkommunikation und das Onboarding unterstützen. KI-Agenten übernehmen dabei wiederholende administrative Aufgaben und können neue Mitarbeitende durch einzelne Schritte des Onboardings führen.

Finanzen und Betrieb

In Finanzen und Betrieb lassen sich beispielsweise Rechnungsverarbeitung, Betrugserkennung und vorausschauende Wartung in KI-Workflows einbinden. Automatisierte Analysen und Handlungen erhöhen die Genauigkeit und reduzieren auch hier den manuellen Aufwand.

IT und Wissensmanagement

Im IT-Betrieb und Wissensmanagement können KI-Workflows die Problemlösung und Informationssuche automatisieren.

Knowledge AI ermöglicht KI-Agenten den Zugriff auf aktuelle Informationen aus internen Systemen und stellt diese in Echtzeit bereit. Mitarbeitende finden dadurch schneller die benötigten Informationen und sind weniger auf manuelle Suchen angewiesen.

Worauf es bei der Auswahl einer Plattform ankommt

Bei der Wahl einer geeigneten Plattform sind fünf Punkte besonders wichtig:

Integration: Lässt sich die Plattform mit CRM, Contact-Center-Systemen und bestehenden Datenquellen verbinden?
Skalierbarkeit: Ist sie für eine hohe Auslastung und den Einsatz in großen Unternehmen ausgelegt?
KI-Funktionen: Unterstützt sie nötige Technologien wie Conversational AI und Generative AI?
Bedienung: Können Fachabteilungen Workflows ohne großen technischen Aufwand verwalten und optimieren?
Governance und Compliance: Erfüllt die Plattform die Anforderungen an Sicherheit, Regulierung und Datenschutz?

KI-Workflows implementieren

Den richtigen Use Case bestimmen

Für den Einstieg eignet sich ein klar abgegrenzter, häufig vorkommender Anwendungsfall von geringer Komplexität und mit minimalem Risiko. Dazu gehören beispielsweise die Verarbeitung einfacher Dokumente oder die Kundenauthentifizierung. In solchen unkomplizierten Fällen lassen sich schnell gute Ergebnisse erzielen und die Grundlage für weitere Anwendungsfälle legen.

Daten vorbereiten

Die Qualität der Daten ist entscheidend für die Zuverlässigkeit eines KI-Workflows. Daten müssen zugänglich und gut strukturiert sein. Erst dann können KI-Agenten auf den nötigen Kontext für zuverlässige Antworten zugreifen.

Plattform und KI-Modell wählen

Plattform und KI-Modelle sollten zu den technischen Anforderungen, benötigten Integrationen und Skalierungszielen passen. Dafür sollte auch die bestehende Systemlandschaft geprüft werden: Die neue Lösung muss mit vorhandenen Anwendungen kompatibel sein und dabei genügend Spielraum für zukünftige Erweiterungen bieten.

Workflow entwickeln und testen

Der Workflow sollte sich an einer konkreten Customer Journey oder einem Geschäftsprozess orientieren. Entscheidend ist, von Anfang an festzulegen, welches Problem gelöst und welches Ergebnis erreicht werden soll.

Vor dem Einsatz sollte der gesamte Ablauf mithilfe von unterschiedlichen Szenarien getestet werden. Dazu gehören die Genauigkeit der KI, die korrekte Ausführung von Aktionen sowie die reibungslose Übergabe an Mitarbeitende.

Beobachten und fortlaufend optimieren

Auch nach dem Go-live wird ein KI-Workflow weiterentwickelt. Analytics und Feedback zeigen, wie zuverlässig er arbeitet und wo Optimierungsbedarf besteht.

Anhand dessen können Ablauflogik und Genauigkeit verbessert und zusätzliche Funktionen ergänzt werden. So entwickelt sich der Workflow gemeinsam mit neuen Kundenbedürfnissen und Geschäftsanforderungen weiter.

Contact Center mit KI-Workflows transformieren

KI-Workflows verbinden KI-Agenten, Daten, Automatisierung und Legacy-Systemen zu einem einheitlichen Prozess. KI-Agenten übernehmen dabei konkrete Aufgaben und Handlungen, während die Orchestrierung alle Komponenten sinnvoll verbindet.

Mit NiCE Cognigy werden KI-Agenten in bestehende Serviceprozesse integriert, mit relevanten Daten und Systemen verbunden und innerhalb unterschiedlicher Anwendungsfälle skaliert. So können Unternehmen Prozesse automatisieren und messbaren Impact erzielen.

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