Eröffnung & Einordnung: Conversational & Agentic AI 2026

Eröffnung & Einordnung: Conversational & Agentic AI 2026
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Mitschrift verfügbar

Wie agentische KI-Systeme Serviceprozesse automatisieren, Containment steigern und Governance- sowie Datenschutzfragen adressieren.

Im Zentrum steht die Entwicklung von Conversational Interfaces zu agentischen, prozessorientierten Systemen für den Kundenservice. Die Veranstaltung adressiert Fachverantwortliche aus Customer Experience und Digital Service Transformation, die vor der Aufgabe stehen, intelligente Dialogsysteme in bestehende Serviceprozesse zu integrieren. Der Beitrag zeichnet sich durch eine differenzierte Einordnung aktueller Architekturtrends, Integrationsherausforderungen und Governance-Aspekte aus. Besonderes Augenmerk liegt auf der Abgrenzung zwischen klassischen, regelbasierten Chatbots und modernen LLM-basierten Systemen sowie auf der Verschiebung der Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Maschine im Serviceprozess.

Im inhaltlichen Fokus stehen die Herausforderungen bei der Prozessintegration, der Steigerung des Containments und der Qualitätssicherung von LLM-basierten Dialogsystemen. Die Diskussion beleuchtet Risiken wie Halluzinationen, mangelnde Nachvollziehbarkeit und Datenschutzprobleme bei der Nutzung externer Modelle. Es werden konkrete Anforderungen an Monitoring, Systemarchitektur und Governance formuliert, etwa die Notwendigkeit klarer Entscheidungsgrenzen und menschlicher Kontrollpunkte. Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über die Bandbreite der Praxis – von Unternehmen mit fortgeschrittener Prozessintegration bis zu Neueinsteigern – und werden zur aktiven Auseinandersetzung mit Testing, Monitoring und der Gestaltung des Übergangs zwischen automatisierter und menschlicher Bearbeitung eingeladen. Abschließend werden zentrale Leitfragen für die weitere Diskussion und Kompetenzentwicklung im Bereich agentischer Systeme im Kundenservice formuliert.

Wir stehen an der Schwelle vom klassischen Conversational Design hin zu agentischen Systemen, die nicht nur Dialoge führen, sondern ganze Prozesse intelligent steuern und Entscheidungen treffen. – Björn Negelmann

Der zentrale Unterschied liegt darin, dass wir nicht mehr nur den Dialogfluss optimieren, sondern mit Agentic AI eine tiefere Automatisierung und Prozessintegration erreichen – mit allen Chancen und Kontrollverlusten, die das mit sich bringt. – Björn Negelmann

Die Herausforderung ist, vertrauensvolle, belastbare und nachvollziehbare Antworten zu liefern, wenn intelligente Systeme eigenständig agieren – und dabei klare Grenzen zwischen Maschine und Mensch zu definieren. – Björn Negelmann

  • Conversational Interfaces entwickeln sich von dialogorientierten Chatbots hin zu agentischen, prozessorientierten Systemen, die komplexe Prozesse automatisieren.

  • LLM-basierte Dialogsysteme ermöglichen eine höhere Flexibilität und Prozessintegration, bringen jedoch neue Herausforderungen wie Halluzinationen, Nachvollziehbarkeit und Datenschutz mit sich.
  • Die Qualitätssicherung, Governance und das Monitoring von Antworten und Prozessen sind zentrale Herausforderungen bei der Einführung agentischer Systeme.
  • Der Übergang von Mensch zu Maschine im Serviceprozess muss klar gestaltet werden, insbesondere für komplexe oder emotionale Kundenanliegen.
  • Die Integration von Wissensressourcen wie Knowledge Graphs und Backend-Systemen ist entscheidend für belastbare und vertrauensvolle Antworten.

Die Entwicklung von dialogorientierten Chatbots hin zu agentischen, prozessorientierten Systemen markiert einen grundlegenden Paradigmenwechsel im Customer Experience Management. Im Zentrum steht nicht mehr die punktuelle Automatisierung einzelner Dialoge, sondern die umfassende Integration intelligenter Systeme, die eigenständig Prozessketten steuern und komplexe Serviceanliegen bearbeiten. Diese Verschiebung bringt eine neue Verantwortungsarchitektur mit sich: Die Grenze zwischen maschineller und menschlicher Bearbeitung wird fluide, die Anforderungen an Governance, Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung steigen signifikant. Besonders sichtbar wird ein struktureller Zielkonflikt zwischen dem Wunsch nach maximalem Containment und der Notwendigkeit, kritische oder emotionale Anliegen weiterhin menschlich zu betreuen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, operative Effizienzgewinne durch Automatisierung mit den Risiken von Halluzinationen, mangelnder Transparenz und Datenschutzproblemen auszubalancieren. Die Integration von LLM-basierten Systemen offenbart blinde Flecken in bestehenden Kontrollmechanismen und zwingt Organisationen, ihre bisherigen Denkmodelle zur Prozessverantwortung und Fehlerkultur zu hinterfragen.

Für die Praxis bedeutet dies, dass klassische Implementierungslogiken nicht mehr ausreichen. Der Beitrag fordert dazu auf, Governance und Qualitätssicherung als kontinuierliche, systemübergreifende Aufgaben zu verstehen und nicht als einmalige Projektphasen. Die Reflexion über die Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine wird zur Führungsaufgabe: Es gilt, Entscheidungsgrenzen klar zu definieren, Kontrollpunkte einzuziehen und die Systemarchitektur so zu gestalten, dass sie sowohl Flexibilität als auch Verlässlichkeit gewährleistet. Die Perspektive verschiebt sich von der reinen Technologieintegration hin zu einem ganzheitlichen Verständnis von Service-Ökosystemen, in denen Vertrauen, Transparenz und belastbare Prozesse zentrale Erfolgsfaktoren sind. Der Beitrag liefert damit nicht nur Impulse für die operative Weiterentwicklung, sondern adressiert auch die strategische Notwendigkeit, kulturelle und strukturelle Barrieren im Umgang mit agentischen Systemen aktiv zu gestalten.

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