Bench Learning Programm

Agentic AI im Kundenservice verantwortungsvoll einführen

Wo steht Ihr auf dem Weg vom Chatbot zum AI Agent — und wer verantwortet das, was der Agent im Kundenkontakt tut? Im Bench-Learning-Programm vergleicht Ihr Eure Vorgehensweisen mit anderen Conversational- und Service-Verantwortlichen und entwickelt gemeinsam Dialogarchitektur, Guardrails und ein tragfähiges Operating Model für Agentic AI im Kundenservice.
Conversational AI Manager Head of Digital Service Head of Customer Experience AI Transformation Lead
Format und Ablauf
Das Thema

Woran wir gemeinsam arbeiten

Architekturen und Praxiserfahrungen beim Übergang von regelbasierten zu LLM-gestützten, agentischen Systemen.

Sprache, Kontext, Aufgaben und Nutzerintention in eine brauchbare Experience übersetzen.

Leitplanken, Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen für probabilistische Systeme.

Eskalationspfade und hybride Übergaben zwischen Agent und Mensch im Kundenkontakt.

organisatorische Verantwortung und Integration in bestehende Service-Strukturen.

Dein Nutzen

Was du aus dem Programm mitnimmst

Einblick in unterschiedliche Reifegrade und Operating Models anderer Organisationen auf dem Weg zu Agentic AI.

Strukturierter Blick auf Interaktionsarchitektur, Guardrails und Eskalationsmodelle.

Vorgehensweisen für Governance und Human Handover mit Voraussetzungen und Konsequenzen.

Eigenes Operating-Model-Grundgerüst als Ergebnis-Artefakt, verdichtet in einem gemeinsamen Bench Paper.

Ablauf

Ablauf

01

Kick-off & Assessment

Termin 1

Ausgangslage: eigener Reifegrad von Chatbot zu AI Agent und offene Governance-Fragen werden eingeordnet.

02

Projekte und Ausgangslagen im Peer-Vergleich

Termin 2

Bestehende Conversational-/Agentic-AI-Projekte und Operating Models werden gespiegelt.

03

Lösungswege und Muster verstehen

Termin 3

Interaktionsarchitektur, Guardrails und Eskalationsmodelle unterschiedlicher Organisationen werden gegenübergestellt.

04

Trends, Impulse und neue Perspektiven

Termin 4

externe Perspektiven zu AI Agents, Autonomiegraden und Agent Assist.

05

Handlungsoptionen entwickeln

Termin 5

Peer-Erfahrungen werden auf eigene Governance- und Architekturfragen zurückgeführt.

06

Ergebnisse verdichten und übertragen

Termin 6

Muster, offene Fragen und nächste Schritte werden dokumentiert.

Passt das zu dir?

Wenn diese Fragen gerade auf deinem Tisch liegen