Ein Verlag hat seinen bisherigen KI-Chatbot im Online-Shop durch einen KI-Agenten ersetzt. Statt starrer Erkennungsregeln nutzt dieser beschriebene Werkzeuge, verarbeitet mehrere Fragen in einer Nachricht und übernimmt bereits genannte Bestelldaten. In den ersten zwei Wochen beantwortete er 76 Anfragen selbstständig. Der wöchentliche Pflegeaufwand sank vorläufig von etwa drei Stunden auf 30 Minuten. Für KMU bietet das Entlastung. Auch abends und am Wochenende ist der Agent erreichbar.
Ein KI-Assistent, der nur bei präzisen Fragen funktionierte
Der HERDT-Verlag beliefert Unternehmen, Schulen und Weiterbildungseinrichtungen in Deutschland, Österreich und der Schweiz mit IT-Lehrmedien zu über 500 Themen.
Im Online-Shop kümmert sich der digitale Assistent «Berti» um wiederkehrende Fragen:
- Wo steht meine Bestellung?
- Was ist neu erschienen?
- Wie löse ich einen Gutscheincode ein?
Die erste Version von Berti war ein hybrider KI-Chatbot: Er kombinierte eine Absichtserkennung (NLU) mit generativer KI. Das funktionierte, solange Kunden genau eine Frage stellten und sie präzise formulierten. Im Shop-Alltag kam das allerdings selten vor. Wer wissen wollte, welche Themen ein Buch abdeckt und ob es das Buch auch als E-Book für Privatpersonen gibt, erhielt nur auf eine der beiden Fragen eine Antwort. Fragte Berti für den Bestellstatus nach der Postleitzahl und der Kunde tippte gleich die halbe Adresse ein, scheiterte der Vorgang. Hinzu kam der Pflegeaufwand: Für jede neue Formulierung musste jemand eine Erkennungsregel anlegen.
Was der KI-Agent anders macht
Mit der Umstellung auf agentische KI (Agentic AI) änderte sich das Prinzip. Statt Erkennungsregeln hinterlegt das Team nun Toolbeschreibungen: kurze Texte, die erklären, was ein Tool kann und wann es zum Einsatz kommt. Der KI-Agent entscheidet dann selbst, welches Tool er wann nutzt.
Am Bestellstatus wird das greifbar. Nennt ein Kunde in seiner Nachricht bereits Bestellnummer und Postleitzahl, übernimmt der Agent diese Angaben, fragt nur nach, was noch fehlt, und ruft den Status direkt im System ab. Beim KI-Chatbot scheiterte genau dieser Fall, sobald die Angaben nicht in der erwarteten Form kamen. Auch die Frage nach Buchinhalt und E-Book-Version beantwortet er jetzt vollständig: Er trennt die beiden Anliegen und arbeitet sie nacheinander ab. Die Wissensquellen sind dieselben geblieben, Erkennungsregeln muss aber niemand mehr anlegen.
Erste Werte zeigen weniger Pflege und weniger Routinearbeit
Die Einrichtung dauerte zwei bis drei Wochen. Umgesetzt hat sie ein IT-Mitarbeiter von HERDT ohne Programmierung, begleitet vom Customer-Success-Team von DialogBits. Die Zahlen stammen aus den ersten zwei Wochen nach dem Go-live. Sie sind vorläufig, die Tendenz ist aber eindeutig:
- 76 Kundenanfragen hat Berti selbstständig beantwortet. Bei rund vier Minuten pro Standardanfrage sind das etwa fünf Stunden, die der Kundenservice anderweitig nutzen konnte.
- Der Pflegeaufwand sank von rund drei Stunden auf hochgerechnet etwa 30 Minuten pro Woche.
- Berti antwortet auch abends, am Wochenende und an Feiertagen.
Willfried Fuchs, IT Cloud Engineer beim HERDT-Verlag, beschreibt den Effekt so: Gemerkt habe es der Kundenservice nicht an Auswertungen, sondern daran, dass das Telefon seltener klingelte und weniger E-Mails eingingen.
Drei Learnings für KMU
- Mit Volumen beginnen: Ein KI-Agent lohnt sich dort, wo viele gleichartige Anliegen mit klarem Ziel anfallen, etwa Bestellstatus oder Terminfragen.
- Die Fachabteilung konfigurieren lassen: Wer die Kundenfragen täglich kennt, beschreibt die Tools am treffendsten. Da keine Programmierung nötig ist, können das auch Service, Marketing oder Vertrieb übernehmen.
- Klein und abgegrenzt starten: Ein einzelner Prozess mit Zugriff auf Bestell- oder Kundendaten zeigt schnell, ob der Ansatz trägt, bevor Sie ihn ausweiten.
Für KMU heißt das: Wer seine Serviceprozesse klar beschreiben kann, bringt die wichtigste Voraussetzung für einen KI-Agenten bereits mit.
