Konversationelle KI für Unternehmen: Skalierte Implementierung

Der Einsatz von Conversational AI im Unternehmensmaßstab bringt Herausforderungen mit sich, denen kleinere Unternehmen selten begegnen. Compliance muss von Anfang an integriert sein, nicht erst nach dem Go-live nachgerüstet werden. Integrationen in bestehende Infrastruktur werden leichter unterschätzt, als sie umzusetzen sind. Und Lastspitzen durch Produkteinführungen, Ausfälle oder Kampagnen können eine Plattform über die Grenzen hinaus belasten, für die sie entwickelt wurde.

Dieser Leitfaden erklärt, was der Einsatz von Conversational AI in Unternehmen erfordert. Dazu gehören Entscheidungen zu Compliance, Data Governance, Integration und Skalierung, die darüber bestimmen, ob ein System im Produktivbetrieb funktioniert. Außerdem erfahren Sie, wie Sie eine Plattform vor der Entscheidung anhand dieser Anforderungen bewerten. So können Sie sicher vorangehen, statt Lücken erst während der Umsetzung zu entdecken.

Zusammenfassung

• Conversational AI für Unternehmen hilft Organisationen dabei, Gespräche mit hohem Volumen über Kundensupport, interne Abläufe, ausgehende Kommunikation und mehrsprachige Serviceumgebungen hinweg zu automatisieren.
• Richtig eingesetzt liefert Conversational AI konkrete Ergebnisse: Klarna verkürzte die Lösungszeit um bis zu das Zehnfache, und Everlywell erzielte bei spanischsprachigen Mitgliedern eine 3,5-mal höhere Conversion.
• ElevenAgents wurde speziell für Unternehmen entwickelt – mit den Zertifizierungen, der Sprachabdeckung und der LLM-Flexibilität, die ein groß angelegter Rollout erfordert, sowie Forward Deployed Engineers, die Sie bei der Konzeption und Umsetzung Ihrer Agentenstrategie unterstützen.

Was ist Conversational AI für Unternehmen?

Conversational AI für Unternehmen ist Software, die Natural Language Processing und Large Language Models nutzt, um menschliche Gespräche über Kanäle wie Sprache und Text hinweg im großen Maßstab zu verstehen und darauf zu reagieren. In Verbindung mit Integrationen in interne Wissensdatenbanken und verknüpfte Tools leisten diese Systeme weit mehr als die Beantwortung einfacher Fragen. Ein Conversational-AI-Agent kann:

• Fragen von Kunden zu Rechnungen beantworten oder den Bestellstatus prüfen.
• Kunden durch Produktempfehlungen führen und sie beim Abschluss eines Kaufs unterstützen.
• Termine buchen oder verschieben.
• Anrufen, um eine Lieferung zu bestätigen, an eine Verlängerung zu erinnern oder bei einem Lead nachzufassen.

Was diese unternehmensweite Conversational AI ausmacht, ist das Umfeld dieser Fähigkeiten. Im Unternehmensmaßstab muss dasselbe System strenge Compliance-Anforderungen erfüllen, hohe gleichzeitige Volumina über Kanäle hinweg bewältigen, sich in bestehende Infrastruktur integrieren statt sie zu ersetzen und mehreren Teams Governance-Kontrollen bieten, ohne Risiken zu schaffen.

Warum Unternehmen in Conversational AI investieren

Unternehmen setzen Conversational AI ein, um kundenorientierte und operative Aufgaben zu lösen, die manuell zu repetitiv, zu teuer oder zu langsam wären. Für Kundenservice-Teams bedeutet das oft kürzere Wartezeiten, schnellere Problemlösung und eine breitere Support-Abdeckung, ohne die Mitarbeiterzahl proportional zu erhöhen.

Besseres Kundenerlebnis

Ein wichtiger Treiber für Conversational AI ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Richtig eingesetzt hilft sie Unternehmen, häufige Fragen sofort zu beantworten, komplexe Anliegen an das richtige Team weiterzuleiten und Reibung im Supportprozess zu reduzieren. Das erhöht die Zufriedenheit und entlastet gleichzeitig menschliche Mitarbeitende.

Klarna ist ein Fintech-Unternehmen für Buy Now, Pay Later. In der Größenordnung, in der Klarna arbeitet, ist das Anrufvolumen ein ständiger Belastungsfaktor. Kunden mit Fragen zu Zahlungen erwarten schnelle Antworten, die menschliche Mitarbeitende allein nicht immer liefern können.Klarna setzte ElevenAgents als telefonischen First-Level-Support für 35 Millionen US-Kunden ein. Der KI-Agent erhielt Live-Zugriff auf Kontodaten, um Fragen zu Rechnungen, Streitfällen und Statusanfragen zu lösen. Bei den Anfragen, die der Agent bearbeitet, sank die Lösungszeit um bis zu das Zehnfache. Kunden erhalten Antworten direkt im Gespräch, statt in einer Warteschlange zu warten.

Mehrsprachiger Support

Globale Unternehmen benötigen Systeme, die Kunden und Mitarbeitende über Sprachen und Regionen hinweg unterstützen, ohne für jeden Markt ein separates Betriebsmodell zu schaffen. Conversational AI standardisiert die Servicebereitstellung und ermöglicht bei Bedarf weiterhin Lokalisierung.

3Shape betreut 25 Millionen Kunden in über 100 Ländern und arbeitete mit ElevenAgents zusammen, um den Support für Zahnärzte und Zahntechniker mit Omnichannel-Sprach- und Chat-Agenten auszubauen, die rund um die Uhr über Web und Telefon verfügbar sind. Die Agenten beantworten Routinefragen, führen Kunden durch grundlegende Fehlerbehebungen und beziehen direkt Spezialisten ein, wenn ein Anliegen außerhalb ihres Lösungsbereichs liegt.

Ausgehende Kommunikation im großen Maßstab

Unternehmen nutzen Conversational AI auch für ausgehende und proaktive Workflows: Terminerinnerungen, Lieferupdates, Verlängerungen, Lead-Qualifizierung und Nachfassaktionen. Dabei handelt es sich um Interaktionen mit hohem Volumen, bei denen Automatisierung die Conversion verbessert und den operativen Aufwand senkt.

Deliveroo betreibt eines der größten On-Demand-Liefernetzwerke Europas mit mehr als 176.000 Restaurant- und Handelspartnern. Der Betrieb dieses Netzwerks erfordert kontinuierliche Kontaktaufnahme in drei Bereichen:

• Erneute Ansprache von Fahrern, deren Onboarding ins Stocken geraten ist.
• Überprüfung der Öffnungszeiten von Restaurants.
• Aktivierung operativer Tools an Partnerstandorten.

Manuell umgesetzt bedeutet das Tausende Anrufe pro Woche mit uneinheitlicher Abdeckung über Regionen hinweg. Stattdessen arbeitete Deliveroo mit ElevenAgents zusammen, um diese ausgehenden Workflows zu automatisieren. Mit ElevenAgents lag die Kontaktquote in der Zielgruppe der Fahrer bei über 80 %, und 30 % bestätigten innerhalb von sieben Tagen ihre Absicht, das Onboarding fortzusetzen. Die Restaurantverifizierung erreichte eine Erfolgsquote von 75 %, und die Kontaktquote zur Aktivierung von Partnerstandorten lag innerhalb von Stunden statt Tagen bei 86 %.

Höhere Conversion-Raten

Der Unterschied zwischen einer abgeschlossenen Kundenaktion und einem Abbruch liegt oft in der Reibung beim ersten Kontakt – insbesondere, wenn Kunden auf die falsche Sprache oder Ansprache treffen. Conversational-AI-Agenten reduzieren diese Reibung, besonders in ausgehenden Workflows, bei denen die Qualität des ersten Austauschs darüber entscheidet, ob Kunden überhaupt interagieren.

Everlywell stand vor genau diesem Problem. Das Digital-Health-Unternehmen verbindet Mitglieder durch Kontaktaufnahme mit Labortests für zu Hause und Vorsorgeuntersuchungen. Sein IVR-System verschenkte jedoch Conversion-Potenzial, besonders bei spanischsprachigen Mitgliedern. Everlywell setzte ElevenAgents ein, um mehrsprachige Sprach- und Chat-Agenten für das Gesundheitswesen für Workflows rund um ausgehende Erinnerungen an Screenings und die Betreuung vor Ort zu betreiben. Die Abschlussquote bei Screenings stieg im Vergleich zu IVR um 10 %, und die Conversion bei spanischsprachigen Mitgliedern erhöhte sich um das 3,5-Fache.

Was den Einsatz in Unternehmen unterscheidet

Der Einsatz in Unternehmen unterscheidet sich, weil Teams Themen wie Compliance, Identitätsmanagement und das Verhalten des Systems bei einer Skalierung über Teams, Regionen und Anwendungsfälle hinweg berücksichtigen müssen.

Ein KMU kann mit einem einfachen KI-Agenten für Kundenservice oder Empfang und einigen manuellen Workflows starten. Ein Unternehmen kann das in der Regel nicht. Es benötigt rollenbasierten Zugriff, Genehmigungsworkflows, sichere Systemverbindungen und klare Verantwortlichkeiten dafür, was die KI tun kann und was nicht.

Die Plattform muss außerdem zur Risikotoleranz des Unternehmens passen. In regulierten Branchen oder sensiblen Kundenanwendungsfällen benötigen Verantwortliche die Gewissheit, dass das System sensible Informationen angemessen verarbeitet, interne Richtlinien erfüllt und Rechts- sowie Sicherheitsprüfungen besteht.

Bestätigen Sie bei der Bewertung einer Plattform, dass sie diese Anforderungen erfüllt:

• Skalierung und Parallelität: Die Plattform muss Unternehmensvolumen ohne Qualitätsverlust bewältigen. Produkteinführungen, Ausfälle und Kampagnen erzeugen Spitzen, die Tests mit vorhersehbarem Volumen nicht aufdecken. Prüfen Sie vor der Entscheidung individuelle SLA-Optionen und dokumentierte Parallelitätsgrenzen.
• Compliance-Zertifizierungen: Stellen Sie sicher, dass die Plattform über die Zertifizierungen verfügt, die Ihre Branche erfordert – etwa HIPAA, PCI DSS, SOC 2, ISO 27001 oder DSGVO. Nicht jede Plattform bietet HIPAA-konforme Konfigurationen oder unterzeichnet ein Business Associate Agreement (BAA).
• Datenresidenz und Datenschutzkontrollen: Die Plattform muss Ihnen Kontrolle darüber geben, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden. Dazu gehören Bereitstellungsoptionen in einer Virtual Private Cloud (VPC) für Teams, deren Daten in ihrer eigenen Umgebung bleiben müssen. Unterschiedliche Märkte stellen unterschiedliche rechtliche Anforderungen daran, wo Kundendaten gespeichert werden dürfen. In regulierten Branchen führt die Speicherung von Daten in der falschen Region oder über vorgeschriebene Aufbewahrungsfristen hinaus unmittelbar zu Compliance-Risiken.
• LLM-Flexibilität: Die Plattform sollte mehrere LLMs unterstützen, damit die Modellwahl keine langfristige Abhängigkeit schafft. LLM-agnostische Architekturen ermöglichen Unternehmen Anpassungen, wenn sich Anforderungen an Leistung, Kosten und Datenverarbeitung ändern.
• Simulation und Tests: Stellen Sie sicher, dass Sie den Agenten mit realistischen Gesprächsszenarien testen und Probleme vor dem Start erkennen können – nicht erst, wenn Kunden darauf stoßen.
• Kontrollen für die Bereitstellung: Achten Sie auf die Möglichkeit, Änderungen sicher zu testen und auszurollen, damit Updates eines Live-Agenten geprüft werden können, ohne bereits produktive Gespräche zu stören.
• Versionierung und Experimente: Stellen Sie sicher, dass Sie mehrere Versionen eines Agenten verwalten und vergleichen sowie schnell zurückrollen können, wenn eine Änderung schlechter abschneidet.
• Observability: Die Plattform sollte in Echtzeit zeigen, wie der Agent performt, einschließlich Geschwindigkeit, Erfolgsquoten und Kosten.
• Governance und Zugriffskontrollen: Achten Sie auf SSO und rollenbasierte Zugriffskontrollen, die festlegen, wer Agenten erstellen, überwachen und aktualisieren darf. Ohne sie wird Governance zu einem manuellen Prozess, der mit wachsender Bereitstellung nicht mehr funktioniert.
• Dedizierte Unterstützung bei der Bereitstellung:Self-Service-Onboarding reicht für die Komplexität von Unternehmen nicht aus. Die Plattform sollte strukturierte Unterstützung bei der Bereitstellung für Teams bieten, die auf komplexe Integrationen, Compliance-Anforderungen oder Herausforderungen im Change Management stoßen.

Achten Sie schließlich besonders auf die Integrationstiefe der Plattform. Sie muss sich mit Ihrem CRM, Ticketsystem und Ihrer Telefonie-Infrastruktur verbinden, denn der Wert eines Agenten hängt davon ab, worauf er zugreifen und welche Aktionen er ausführen kann. Ein Agent, der keinen Kundendatensatz abrufen, kein Ticket erstellen oder keinen Anruf weiterleiten kann, ist eine Sackgasse im Gespräch. Klären Sie vor Vertragsabschluss, was nativ verfügbar ist und was individuelle Entwicklung erfordert.

Was für den Einsatz im großen Maßstab erforderlich ist

Einen Conversational-AI-Agenten zu erstellen ist einfach und kann in weniger als einer Stunde erledigt werden. Zeitaufwendig ist es, diesen Agenten für den Einsatz im Unternehmen vorzubereiten: von der Integration von Geschäftssystemen bis zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen. Die folgenden Punkte sollten Sie vor dem Start klären, denn sie prägen jede folgende Entscheidung.

Definieren Sie Anwendungsfall und Umfang

Starten Sie mit einem Anwendungsfall mit hohem Volumen, der diese fünf Merkmale teilt:

• Geschäftspriorität: Die Führungsebene verfolgt bereits die zugrunde liegenden Kennzahlen zu Kosten, Umsatz oder Kundenerlebnis. Damit hat das Projekt einen klaren Sponsor und einen Grund, auch nach dem Pilotprojekt weiter finanziert zu werden.
• Messbare Ergebnisse: Sie können auf einen aktuellen Ausgangswert verweisen und wissen genau, wie eine Verbesserung aussehen würde.
• Korrektes Verhalten ist einfach zu definieren: Gute und schlechte Ergebnisse sind so eindeutig, dass das Team selten darüber diskutieren muss, ob der Agent richtig gehandelt hat.
• Begrenzter Integrationsumfang: Es sind ein oder zwei Kernsysteme beteiligt, kein unübersichtliches Geflecht verknüpfter Tools.
• Klarer Eskalationsweg: Es gibt immer eine klar zuständige Person, an die der Agent übergeben kann. Diese Person erhält den vollständigen Gesprächsverlauf, keine Übergabe ohne Kontext.

Deshalb beginnen die meisten Teams mit Informations- oder Qualifizierungsaufgaben wie Bestellstatus, FAQ-Beantwortung und Lead-Screening. Alles Unumkehrbare oder stark urteilsabhängige sollte bei Menschen bleiben, bis sich die Bereitstellung bewährt hat.

Definieren Sie anschließend den Umfang des Agenten schriftlich, bevor die Entwicklung beginnt. Legen Sie fest, was er bearbeiten und was er eskalieren soll und wo die Grenze zwischen beidem liegt. Planen Sie, welche Kanäle er abdecken muss und ob er eingehende, ausgehende oder beide Arten von Kommunikation übernehmen soll. Je enger Sie diesen Umfang fassen, desto kürzer ist Ihre Feedback-Schleife nach dem Launch und desto leichter lässt sich beurteilen, ob der Agent seine Aufgabe erfüllt.

Better, ein KI-nativer Hypothekenanbieter, zeigt, wie eine solche disziplinierte Eingrenzung in einer regulierten Branche aussieht.

Statt den gesamten Kreditprozess auf einmal zu automatisieren, begrenzte das Unternehmen seinen Sprachagenten Betsy auf eine definierte Gruppe von Aufgaben mit hohem Volumen: Berechtigungsprüfungen, Preisgestaltung und Zinsbindungen. Regulierte Schritte wie Bonitätsprüfungen und Authentifizierung erfordern eine Einwilligung und bleiben innerhalb expliziter Grenzen. Alles außerhalb dieses Umfangs wird an einen Menschen übergeben. Trotz dieses engen Aufgabenbereichs bearbeitet Betsy 35,5 % der Kreditnehmeranfragen vollständig von Anfang bis Ende – mit Raum für weitere Erweiterungen.

Planen Sie Compliance, Zugriffe und Data Governance

Die Regeln und Kontrollen, unter denen Ihr Agent arbeitet, sollten vor Beginn der Entwicklung klar sein. Eine Anforderung, die erst während der Umsetzung entdeckt wird, ist deutlich kostspieliger. In regulierten Branchen kann sie einen Launch vollständig verhindern. Deshalb ist Governance eine Planungsaufgabe und kein letzter Freigabeschritt. Ermitteln Sie, welche Vorschriften für Ihren Anwendungsfall und Markt gelten, und binden Sie Rechts- und Compliance-Teams früh ein.

Sobald Sie Ihre Anforderungen kennen, stellen Sie sicher, dass die Plattform sie erfüllen kann. Die benötigten Zertifizierungen hängen davon ab, worauf der Agent zugreift. ElevenAgents deckt die häufigsten Anforderungen von Unternehmen ab:

Interne Kontrollen sind genauso wichtig wie Zertifizierungen. Legen Sie fest, wer nach dem Launch für den Agenten verantwortlich ist und wer Wissensdatenbank, System-Prompt und Guardrails aktualisieren darf. Governance, die zu Beginn unklar ist, wird im Produktivbetrieb zu einem Risiko.

ElevenAgents unterstützt SSO und rollenbasierte Zugriffskontrollen. So können die richtigen Personen Agenten erstellen, überwachen und aktualisieren, ohne sensible Systeme für das gesamte Unternehmen offenzulegen. Wenn Ihr Anwendungsfall sensible Kundendaten umfasst, kann der Zero Retention Mode dazu beitragen, dass nach Ende einer Sitzung keine Gesprächsdaten gespeichert bleiben.

Stellen Sie sicher, dass die Plattform zu Ihrer Infrastruktur passt

Integrationstiefe und Traffic-Kapazität sind beides Infrastrukturthemen, die Sie vor einer Entscheidung klären sollten. Eine Plattform, die sich nicht mit Ihren Systemen verbinden oder Ihr Traffic-Aufkommen nicht bewältigen kann, wird im Produktivbetrieb scheitern.

Beginnen Sie mit den Integrationen. Listen Sie jedes System auf, aus dem der Agent lesen oder in das er schreiben muss. Prüfen Sie dann, ob die Plattform vorgefertigte Konnektoren für Ihren Stack bietet oder individuelle API-Entwicklung erforderlich ist.

ElevenAgents verbindet sich standardmäßig mit den Kernsystemen des Customer-Operations-Stacks, darunter:

• CRM: Salesforce und andere führende Plattformen, damit der Agent Kundendatensätze abrufen und aktualisieren kann.
• Support und Ticketing: Zendesk und Contact-Center-as-a-Service-Plattformen (CCaaS), damit der Agent Tickets erstellen und weiterleiten kann.
• Zahlungen: Stripe und andere Payment Gateways für Zahlungs- und Transaktionsworkflows.
• Telefonie: Twilio und SIP-Trunks, damit der Agent auf Ihrer bestehenden Telefonie-Infrastruktur läuft.
• Individuell: Model Context Protocol (MCP) und REST APIs für alles, was nicht durch einen vorgefertigten Konnektor abgedeckt ist.

Testen Sie anschließend die Skalierbarkeit unter Last. Schätzen Sie Ihr Spitzenvolumen bei Anrufen oder Gesprächen und bestätigen Sie, dass die Plattform es ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.

Bereitstellungen in Unternehmen laufen nicht mit vorhersehbarem Volumen. Spitzen entstehen durch Launches, Ausfälle und Kampagnen. Die Infrastruktur muss die Spitze bewältigen, nicht den Durchschnitt. Mit ElevenAgents können Sie jeden Agenten dort auf der Kurve zwischen Geschwindigkeit und Qualität positionieren, wo Sie ihn benötigen: mit Flash-Modellen für die geringste Latenz oder Eleven v3, wenn eine ausdrucksstärkere, natürlichere Stimme am wichtigsten ist. Die Plattform verarbeitet zudem jede Woche mehr als 10 Millionen Gespräche bei Kunden. Das zeigt, dass sie mit realem Unternehmensvolumen arbeitet, statt es nur zu behaupten. Für geschäftskritische Workloads sind individuelle SLAs verfügbar.

Gründlich testen, dann schrittweise ausrollen

Führen Sie den Agenten vor dem Launch durch simulierte Gespräche, die sowohl normale als auch adversariale Pfade abdecken – etwa Versuche, ihn dazu zu bringen, seine eigenen Regeln zu ignorieren oder außerhalb seiner Anweisungen zu handeln.

ElevenAgents unterstützt Agententests direkt: Simulationstests für vollständige Ergebnisse über mehrere Gesprächsrunden, Tests der nächsten Antwort zur Prüfung einer einzelnen Antwort anhand von Qualitäts- oder Richtlinienkriterien sowie Tool-Call-Tests, um zu prüfen, ob der Agent das richtige Tool mit den richtigen Parametern aufruft.

So erkennen Sie Probleme, bevor Kunden darauf stoßen. Dazu gehören Lücken in Ihrer Wissensdatenbank oder Ihrem System-Prompt, etwa fehlende oder veraltete Inhalte oder widersprüchliche Anweisungen. Wenn Tests eine solche Lücke aufdecken, beheben Sie das Problem und testen erneut, bis der Agent für Live-Gespräche bereit ist. Diese Art von Tests hilft auch, die Zustimmung von Sicherheits-, Rechts- und Compliance-Teams zu gewinnen. Das gelingt leichter, wenn sie bereits im Pilotprojekt eingebunden sind, statt erst am Ende hinzugefügt zu werden.

Nach erfolgreichem Test sollten Sie den Agenten schrittweise statt auf einmal ausrollen. Starten Sie mit einem Pilotprojekt für eine begrenzte Gruppe, etwa in einer Region, während eines bestimmten Zeitfensters oder für eine einzelne Kundengruppe, und vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem aktuellen Ausgangswert.

Um den Erfolg Ihres Pilotprojekts zu bestimmen, legen Sie ein Freigabekriterium fest, das Folgendes umfasst:

• Eine konkrete Schwelle, die der Agent erreichen muss, bevor er als einsatzbereit gilt.
• Eine verantwortliche Person, die entscheidet, ob das Projekt erfolgreich ist.
• Eine Möglichkeit zum schnellen Zurückziehen, falls die Leistung nach Ausweitung des Rollouts nachlässt.

Erst wenn dieses Kriterium erfüllt ist, gehen Sie zur nächsten Gruppe über. Wiederholen Sie den Zyklus dann für jedes neue Segment, jeden Anwendungsfall oder Kanal.

Zum Beispiel CARS24, einer der größten Gebrauchtwagen-Marktplätze Indiens, skalierte nicht überall gleichzeitig. Das Unternehmen wählte einen engen, risikoarmen Startpunkt, testete ihn mit einem kleinen Teil des echten Traffics und erweiterte erst nach erfolgreichem Nachweis. Jeder weitere Rollout erfolgte schrittweise: 5 %, dann 10 %, 20 %, 50 % und schließlich 100 %. In jeder Phase pausierte das Team zwei Tage, um sicherzustellen, dass die Leistung stabil blieb, bevor es weiter skalierte.

Checkliste für Unternehmensanforderungen

Alles oben Genannte führt zu einer Frage: Kann die Plattform Ihre operative Umgebung bewältigen? Bereitstellungen in Unternehmen scheitern häufiger an Lücken bei Compliance, Governance oder Integration als an der KI selbst. Nutzen Sie diese Checkliste, um jede Plattform zu bewerten, und nehmen Sie sie in Gespräche mit Anbietern mit:

• Kann sie Ihren Anwendungsfall in einem relevanten Maßstab unterstützen?
• Erfüllt sie die Compliance- und regulatorischen Anforderungen Ihres Markts und Ihrer Branche?
• Sind Kontrollen für Data Governance verfügbar, einschließlich Aufbewahrungsrichtlinien und Zero Retention Mode?
• Können Sie das Verhalten des Agenten vor dem Launch anhand realer Szenarien validieren?
• Unterstützt sie SSO und rollenbasierte Zugriffskontrolle?
• Können Sie Änderungen sicher testen und ausrollen, ohne Live-Gespräche zu stören?
• Können Sie verschiedene Versionen eines Agenten verwalten, vergleichen und zurückrollen?
• Lässt sie sich in Ihre zentralen Unternehmenssysteme und Workflows integrieren?
• Kann sie Telefonie und Omnichannel-Kommunikation verarbeiten, wenn Sprache Teil der Bereitstellung ist?
• Bietet sie Transparenz über Leistung, Qualität und operativen Zustand?
• Ist Unterstützung für die Bereitstellung im Unternehmen enthalten?

Eine Plattform, der die meisten dieser Punkte fehlen, kann sich weiterhin für Pilotprojekte oder interne Anwendungsfälle mit geringem Risiko eignen. Für einen ernsthaften Rollout im Unternehmen ist sie jedoch wahrscheinlich nicht die richtige Grundlage.

Mit ElevenAgents im großen Maßstab bereitstellen

Der schwierigste Teil beim Start von Conversational AI im Unternehmen besteht darin, das System mit den richtigen Kontrollen, Integrationen und operativer Unterstützung in den Produktivbetrieb zu bringen.ElevenAgents wurde für diese Realität entwickelt und erfüllt die Anforderungen der obigen Checkliste standardmäßig.

ElevenAgents unterscheidet sich auf zwei Arten. Erstens entwickelt ElevenLabs eigene Sprachmodelle, statt Stimme von einem Drittanbieter hinzuzufügen. Dadurch vermeiden Agenten die roboterhafte Sprechweise und unpassende Akzente, die die Effizienzgewinne einer Bereitstellung zunichtemachen. Zweitens arbeiten die Forward Deployed Engineers von ElevenLabs bei Teams, die Unterstützung beim Produktivstart benötigen, innerhalb Ihrer Infrastruktur und gemeinsam mit Ihren technischen Teams. Sie definieren den Anwendungsfall, entwickeln das System, steuern Integrationen und legen vor dem Launch klare Ergebniskennzahlen fest. Anschließend bleiben sie eingebunden, bis der Agent seine Ziele erreicht. Danach können Teams entweder die vollständige Kontrolle übernehmen oder bei den nächsten Schritten weiter mit ElevenLabs zusammenarbeiten.

Um zu erfahren, wie ElevenAgents Ihren konkreten Anwendungsfall, Ihre Compliance-Anforderungen und bestehenden Systeme abdecken würde, sprechen Sie mit dem ElevenLabs-Vertriebsteam.

FAQs