Kundenservice mit Microsoft Dynamics: 5 neue KI-Features im Praxistest

Was passiert, wenn KI die passive Rolle verlässt und selbst Teil des Kundendialogs wird? Wie wird die Qualität sichergestellt? Und wie kann die Interaktion kontrolliert werden?

Für das neue AI Reality Check Webinar haben wir genau das untersucht: fünf neue Features in Microsoft Dynamics Customer Service, geprüft auf ihren Mehrwert für den Kundenservice.

Diesmal im AI Reality Check:

1. Realtime Voice Agent im Contact Center
2. Überraschungs-Feature: Dieses Feature befindet sich derzeit in einer Private Preview und ist noch nicht allgemein verfügbar. Wir durften es exklusiv testen und stellen es Ihnen im nächsten AI Reality Check Webinar vor.
3. Qualitätsauswertungs-Agent (Quality Evaluation Agent)
4. Governance für KI und Agenten
5. Verbesserungen in der Konfiguration von Agents (Backend)

Hier unsere zentralen Erkenntnisse, was die neuen Features bieten und wo Sie genau hinschauen sollten.

1. Realtime Voice Agent

Dieses neue Feature ermöglicht es, dass KI in einen Echtzeit-Dialog mit Kunden geht. Kunden sprechen mit einem System, das kontextbasiert und verlaufsabhängig reagiert.

Technisch passiert Folgendes:

• Eingehende Anrufe werden in Echtzeit verarbeitet und interpretiert.
• Der Agent spricht in Real-Time mit dem Kunden.
• Bei Bedarf erfolgt eine Übergabe an einen menschlichen Operator.

Praxisnutzen:

• Geringere Antwortzeiten.
• Weniger Weiterleitungen, schnellere Problemlösung.
• Skalierbarkeit bei hohem Anfragevolumen.

Reality Check:

• Realtime Agents sind eine Unterstützung, kein vollständiger Ersatz für menschliche Servicekräfte.
• Schwächen oder Fehler eines Agents fallen im Voice-Kanal schneller auf als im Chat.
• Feintuning, Tests und klare Fallbacks sind entscheidend für ein professionelles Kundenerlebnis.

2. Überraschungs-Feature

Dieses Feature befindet sich derzeit in einer Private Preview und ist noch nicht allgemein verfügbar. Wir durften es exklusiv testen und stellen es im nächsten AI Reality Check Webinar vor.

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3. Qualität messen mit KI (Quality Evaluation Agent)

Der Qualitätsauswertungs-Agent ermöglicht es, Kundeninteraktionen automatisiert auszuwerten und systematisch zu vergleichen. Ziel ist eine vollständige Transparenz über die Servicequalität zu bekommen.

Technisch passiert Folgendes:

• Gespräche, Chats und E-Mails werden nachgelagert analysiert.
• Inhalte werden anhand definierter Kriterien bewertet (z. B. Struktur, Tonalität, Regelkonformität).
• Ergebnisse werden in Scores, Zusammenfassungen und Hinweisen aufbereitet.
• Auffälligkeiten und Muster können über viele Interaktionen hinweg erkannt werden.

Praxisnutzen:

• Konsistente Bewertung der Servicequalität über Kanäle hinweg.
• Schnellere Identifikation von Schwachstellen in Prozessen und Wissensbasis.
• Fundierte Grundlage für Coaching, Training und Prozessverbesserungen.

Reality Check:

• Die Ergebnisse sind nur so gut wie die vordefinierten Kriterien und Bewertungslogiken.
• Scores können ein verzerrtes Bild der Realität erzeugen.
• Da der Agent potenziell Mitarbeiterleistungen durch KI analysiert, ist im Hinblick auf den EU AI Act eine sorgfältige rechtliche Prüfung erforderlich.

4. Governance im Kundenservice

Governance bedeutet hier, dass eine Policy-basierte Prüfung von ausgehenden E-Mail-Antworten stattfindet, egal ob AI-generiert oder manuell verfasst.

Technisch passiert Folgendes:

• Zentrale Richtlinien werden für KI-gestützte, aber auch menschliche Interaktionen definiert.
• Inhalte (z. B. E-Mails oder Antworten) werden vor dem Versand gegen die definierten Regeln geprüft.
• Verstöße können automatisch blockiert oder zur Prüfung zurückgehalten werden.
• Governance-Regeln greifen kanalübergreifend innerhalb von Dynamics 365.

Praxisnutzen:

• Einheitliche Kommunikation nach außen.
• Reduziertes Risiko einer unpassenden Kommunikation.
• Bessere Nachvollziehbarkeit und Compliance bei wachsendem Automatisierungsgrad.

Reality Check:

• Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse müssen organisatorisch verankert werden.
• Die Überprüfung greift aktuell nur bei ausgehenden E-Mail-Antworten.
• Zu restriktive Regeln können Innovationsgeschwindigkeit bremsen.

5. Konfiguration (Backend)

Das Backend für KI-Agenten ist deutlich zugänglicher geworden. Konfiguration und Tests lassen sich deutlich besser durchführen als noch vor kurzer Zeit.

Technisch passiert Folgendes:

• Sprachbasierte Interaktionen lassen sich während der Konfiguration live simulieren.
• Aktivitäten, Entscheidungen und Tool-Nutzung der Agenten werden nachvollziehbar protokolliert.
• Fehler und unerwartete Abläufe können gezielt analysiert und korrigiert werden.

Praxisnutzen:

• Schnellere Iterationen bei der Entwicklung und Optimierung von KI-Agenten.
• Besseres Verständnis dafür, warum ein Agent bestimmte Antworten liefert.
• Engere Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT.

Reality Check:

• Eine einfachere Oberfläche ersetzt kein fachliches Verständnis der Prozesse.
• Neue Rollen (z. B. AI Owner oder AI Manager) sind bereits heute wichtig und tragen künftig dazu bei, Konfigurationen schnell und gezielt umzusetzen.
• Ohne klare Ziele und saubere Use Cases führt auch ein gutes Backend nicht zum Erfolg.

Fazit & Ausblick: KI im Kundenservice wird zum aktiven Mitspieler in der Kundeninteraktion

Die zentrale Erkenntnis aus dem Reality Check: KI im Kundenservice hat die Experimentierphase schon lange hinter sich gelassen. Die aktuellen Entwicklungen zeigen, dass wir uns nicht mehr in frühen Tests bewegen, sondern in einer Phase, in der bestehende Serviceorganisationen gezielt mit KI optimiert werden können.

Dynamics Customer Service entwickelt sich funktional und strukturell weiter, da KI-Funktionen stärker in bestehende Prozesse integriert statt isoliert eingesetzt werden.

Organisatorisch gewinnen neue Rollen, Verantwortlichkeiten und klare Leitplanken massiv an Bedeutung.

Strategisch entsteht Mehrwert dort, wo KI als Verstärker bestehender Servicekompetenz verstanden wird.

Unternehmen, die heute saubere Use Cases definieren, Governance pragmatisch aufsetzen und ihre Serviceorganisation gezielt weiterentwickeln, schaffen die Grundlage für einen KI unterstützten, skalierbaren Kundenservice.

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