18.09.2024
AGENTFORCE

Das Ende der Chatbots: Salesforce läutet neue KI-Ära im Kundenservice ein

In San Francisco findet derzeit die Dreamforce statt. Das jährliche Event von Salesforce zählt mit 45.000 Besucher:innen zu den größten Veranstaltungen in der Tech-Branche. brutkasten war live vor Ort bei der Opening-Keynote von Salesforce-Gründer Marc Benioff.
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Marc Benioff | martin pacher | brutkasten

Wer dieser Tage in San Francisco ankommt, dem entgeht eines nicht: die Dreamforce. Für das jährliche Event von Salesforce werden in der Innenstadt teilweise ganze Straßen abgesperrt, Taxis stehen im Stau, und es gibt kaum ein Hotelzimmer, das nicht längst ausgebucht ist. Es ist ein Spektakel, das Vergleiche mit der Superbowl aufkommen lässt – nur dass es hier nicht um Sport geht, sondern um eine neue Ära im Customer-Relationship-Management (CRM).

Von “No Software” zu “Agents”

Wie jedes Jahr richtet sich zu Beginn der Dreamforce-Konferenz die volle Aufmerksamkeit auf einen Moment: die Opening-Keynote von Salesforce-Gründer Marc Benioff. Der heute 59-Jährige Multimilliardär hat Salesforce 1999 mit einer visionären Idee gegründet: Software sollte nicht mehr auf lokalen Servern installiert werden müssen, sondern über das Internet, in der Cloud, als Dienstleistung bereitgestellt werden. 

Marc Benioff während seiner Keynote | (c) martin pacher | brutkasten

Benioff ist nicht nur technischer Visionär, sondern auch ein Meister des Marketings. Von Anfang an positionierte er Salesforce als eine rebellische Alternative zu den großen Softwaregiganten wie Oracle und SAP. Er führte mit provokanten Slogans wie “No Software” eine aggressive Marketingkampagne. Und das mit Erfolg: Rund 25 Jahre nach Gründung zählt Salesforce zu den am schnellsten wachsenden Unternehmen weltweit. Zuletzt erwirtschaftete es einen Jahresumsatz von rund 38 Milliarden US-Dollar.

Salesforce-Gründer: “Hard Pivot” 

Trotz des unbestreitbaren Erfolgs von Salesforce stand das Unternehmen in der Vergangenheit zunehmend unter Druck, im Bereich der Künstlichen Intelligenz mitzuhalten. Erst im September sprach Benioff in einem Interview mit Fortune von einem “hard pivot”, den das Unternehmen vollzieht. Bereits vor der Dreamforce-Konferenz präsentierte Salesforce dahingehend Agentforce – eine Suite autonomer KI-Agenten. Sie soll künftig Mitarbeiter:innen in den Bereichen des Kundenservice, Vertriebs und Marketing bei ihren täglichen Aufgaben unterstützen. 

Im Gegensatz zu bisherigen Copiloten und Chatbots, die auf menschliche Anleitung angewiesen sind, arbeitet Agentforce autonom und soll laut Salesforce so keine Schwierigkeiten mit mehrstufigen Aufgaben haben. Im Hintergrund läuft hierfür die neu entwickelte Atlas Reasoning Engine, die Daten selbständig analysiert – und dabei auf unterschiedlichste Anwendungen zurückgreifen kann.

“Dritte Welle der KI”

Am Dienstag war es dann soweit. Im Moscone Center – San Franciscos größter Kongress-Komplex – hielt Marc Benioff seine lang erwartete Keynote zur KI-Strategie des Unternehmens. “Wir sind die Nummer eins im CRM und das zweitgrößte Softwareunternehmen der Welt”, rief Benioff zu Beginn der Keynote stolz aus. Zudem hielt er fest, dass Agentforce die “dritte Welle der KI” sei.

Das Moscone Center gleicht einem Vergnügungspark | (c) martin pacher | brutkasten

Erste Use-Cases für Agentforce

Im Zuge der Keynote wurden unter anderem konkrete Use-Cases im Kundenservice präsentiert. Als Praxisbeispiel bei Saks Fifth Avenue, einem führenden Einzelhändler, zeigte sich das Potenzial von AgentForce, den Kundenservice zu automatisieren und gleichzeitig die Effizienz zu steigern. 

Die Herausforderung: Ein Kunde ruft beim Kundenservice von Saks an, weil ein Produkt, das er gekauft hat, beschädigt ist und ausgetauscht werden muss. Gleichzeitig möchte der Kunde wissen, wie viele Exemplare des Produkts in einem nahegelegenen Store verfügbar sind. Die Lösung: Agentforce tritt als automatisierter Agent ein, um den gesamten Prozess ohne menschliches Eingreifen zu steuern. 

Moscone Center waren am Dienstag alle Augen auf Marc Benioff gerichtet | (c) martin pacher / brutkasten

Der Agent identifizierte das beschädigte Produkt und verifizierte die Details des Kaufs, indem er die Kundendaten aus der Customer 360-Plattform von Salesforce abrief. Und initiierte automatisch den Austauschprozess. Er erstellte eine neue Bestellung, organisierte den Versand des Ersatzprodukts. Zudem stellte er sicher, dass der Kunde eine Benachrichtigung über den Versand erhält. Gleichzeitig prüfte Agentforce in Echtzeit den Lagerbestand in allen umliegenden Filialen und informiert den Kunden, in welcher Filiale das Produkt vorrätig ist. Falls gewünscht, wird das Produkt zur Abholung in den gewünschten Store umgeleitet.

Als weiteres Beispiel brachte Benioff auch Disneyland als Beispiel, wo Agentforce verwendet wird, um den Besucher:innen eine personalisierte Erfahrung zu bieten. Durch die Analyse von Kundendaten kann Agentforce beispielsweise Empfehlungen geben, welche Attraktionen weniger Wartezeiten haben oder welche Alternativen verfügbar sind​. “Agentforce wird Ihrem Guide helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten.”

Saks und Disneyland seien jedoch nur erste Anwendungsbeispiele, künftig könne die Technologie auch in anderen Bereichen eingesetzt werden – wie beispielsweise im Gesundheitssektor. Konkret soll das Service bereits im Oktober global ausgerollt werden – darunter auch in Österreich.


*Disclaimer: Die Reisekosten wurden von Salesforce übernommen.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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