Best Practice

Designing Agentic Experiences

Der Ansatz von Spark Reply unterstützt komplexe Unternehmen dabei, eine absichtsgesteuerte Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern und Chatbots zu gestalten, die sich über die gesamte Mitarbeiter- und Kundenerfahrung erstreckt.

Unterstützung bei der Implementierung von agentenbasierten Systemen

Generative KI erzeugt Inhalte als Reaktion auf Eingabeaufforderungen und verarbeitet in der Regel jeweils nur eine Interaktion. Agentenbasierte KI funktioniert anders: Sie arbeitet auf ein definiertes Ziel hin, plant eine Abfolge von Aktionen und stellt Verbindungen zu externen Systemen wie CRM-Plattformen (Customer Relationship Management), ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und Datenbanken her.

Sie reflektiert Ergebnisse und führt kontinuierlich Maßnahmen durch, ohne bei jedem Schritt menschliche Eingriffe zu erfordern. Agente-basierte künstliche Intelligenz verfolgt Ziele, plant mehrstufige Maßnahmen und koordiniert ganze Geschäftsprozesse. Die effektive Gestaltung dieser Erfahrungen ist der entscheidende Faktor, der Systeme, die Nutzer befähigen, von solchen unterscheidet, die sie überfordern.

Der Markt für Unternehmens-KI entwickelt sich rasant

Unternehmen durchlaufen derzeit rasch drei Reifegrade bei der Einführung künstlicher Intelligenz.

Generative
KI-Assistenten

Reaktive Tools, die als integrierte Hilfsfunktionen dienen und innerhalb bestehender Arbeitsabläufe auf Benutzeranfragen hin Inhalte generieren.

KI-Agenten als
Aufgabenerfüller

Proaktive Akteure, die in der Lage sind, definierte Aufgaben innerhalb eines bestimmten Prozessschritts ohne ständige menschliche Eingriffe auszuführen, und dabei innerhalb klar festgelegter organisatorischer Grenzen agieren.

KI-Agenten, die
Unternehmensprozesse orchestrieren

Netzwerke aus proaktiven Agenten, die über mehrstufige Arbeitsabläufe hinweg zusammenarbeiten, sich gegenseitig aufrufen, gemeinsam genutzte externe Systeme aktualisieren und komplexe Aktionen koordinieren.

Die zentrale Herausforderung beim Design: Die Komplexität darf den Nutzer nicht erreichen

Je autonomer agentenbasierte Systeme werden, desto stärker nimmt die ihnen zugrunde liegende Komplexität zu. Dies umfasst die technologische Komplexität bei der Integration von Tools, die Komplexität der Interaktion bei der Steuerung nichtlinearer Nutzerpfade sowie die Komplexität der Governance in Bezug auf Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Eine oft übersehene, aber entscheidende Komponente ist die Orchestrierungsschicht. Der für den Nutzer sichtbare Agent auf einer Benutzeroberfläche ist häufig ein Frontend-Orchestrator, der ein Netzwerk spezialisierter Backend-Agenten koordiniert. Diese greifen auf Daten zu und lösen Aktionen in verbundenen Systemen aus, bevor sie dem Nutzer die Ergebnisse präsentieren. Betrachtet man das Frontend isoliert, so führt dies in der Regel zu Ergebnissen, die mit denen eines klassischen Chatbots vergleichbar sind. Die zugrunde liegende Komplexität muss bewusst aus dem Blickfeld des Nutzers herausgehalten werden; andernfalls wird sie direkt auf den Nutzer verlagert.

Die Grundlagen des intentionalen Designs

Um die Komplexität zu verringern, müssen vor Beginn der Entwicklung vier grundlegende Parameter festgelegt werden.

Erste Schritte

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent

Kontrollgrenzen

Wiederherstellungsmechanismen

Vier Merkmale einer gut gestalteten Agentic Experience (AX)

Um die Komplexität des zugrunde liegenden Systems erfolgreich zu abstrahieren und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent zu gewährleisten, weist eine gut konzipierte Agentic Experience bestimmte charakteristische Merkmale auf.

Multimedia-native

Es versteht und generiert Inhalte in verschiedenen Formaten und kombiniert dabei Text, Sprache, Bilder und Videos. Dies ermöglicht natürlichere Interaktionen, verbessert die Barrierefreiheit und stärkt das Kontextverständnis.

Intent-driven

Es trennt die Benutzererfahrung von starren Prozessabläufen. Die Orchestrierung basiert auf der Absicht des Benutzers und nicht auf vordefinierten Schrittfolgen, wodurch die Auswirkungen von Prozessänderungen auf die Benutzererfahrung begrenzt werden.

Natively multimodal

Es unterstützt Text-, Sprach- und grafische Schnittstellen innerhalb eines einzigen einheitlichen Interaktionsmodells. Es ist nicht erforderlich, für jede Modalität separate Schnittstellen zu erstellen. Für alle gilt dieselbe Interaktionslogik, wodurch die Kontinuität zwischen Frontend und Backend gewährleistet ist.

Natively omnichannel

Es lässt sich nahtlos über alle Kanäle und Kontaktpunkte hinweg integrieren. Die Kanäle dienen dabei eher als Rahmen für das Nutzererlebnis denn als separate Logikebenen, was den Entwicklungsaufwand verringert und die Erweiterung auf neue Kanäle beschleunigt.

Wann liefert Agentic Experience echten Mehrwert?

Mitarbeitererfahrung

Steigerung der individuellen Effektivität
Agentische Tools unterstützen einzelne Mitarbeiter dabei, Aufgaben schneller zu erledigen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zu den Anwendungsbereichen zählen personalisierte tägliche Briefings, intelligente Suchfunktionen, Meeting-Copilots, E-Mail-Triage und proaktives Terminmanagement.
Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit
Agentische Systeme koordinieren gemeinsame Arbeitsabläufe zwischen verschiedenen Abteilungen, verwalten Übergaben und sorgen für eine einheitliche Ausrichtung. Zu den Anwendungsbereichen zählen das Fallmanagement in der Personalabteilung, die Ticket-Triage und gemeinsame Arbeitsbereiche mit Echtzeit-Transparenz der Aufgaben.

Kundenerfahrung

Steigerung der Konversionsrate und des Transaktionserfolgs
Die Agenten unterstützen geschäftliche Interaktionen, die von der Verkaufsunterstützung und Produktberatung bis hin zur Konfiguration und Angebotserstellung reichen. Die Lösung integriert Workflows aus dem Vorverkauf und dem Verkauf und bietet gleichzeitig einen integrierten Kundensupport mit der Möglichkeit, Fälle an menschliche Mitarbeiter weiterzuleiten.
Verbesserung der Kundenbindung und des Lifetime Value
Die Agenten verwalten den gesamten Kundenlebenszyklus, einschließlich Onboarding, laufender Serviceabwicklung und Vertragsverlängerungen. Sie bieten proaktive Erinnerungen und personalisierte Gesprächsführung, um Reibungsverluste an den verschiedenen Kontaktpunkten zu reduzieren.

Reply's Methodik zur Gestaltung von Agentic Experiences

Spark Reply nutzt fundiertes Fachwissen im Bereich User Experience Design in Verbindung mit praktischem Know-how über die Architektur agentenbasierter Systeme und Prompt-Engineering, um eine Full-Stack-Orchestrierung sowohl für Single-Agenten- als auch für Multi-Agenten-Unternehmenssysteme bereitzustellen. Die Methodik von Spark Reply für das Design Agentic Experiences passt etablierte Designpraktiken an die spezifischen Anforderungen agentenbasierter Systeme an und umfasst dabei Autonomie, Orchestrierungslogik und omnimodale Interaktion. Der Ansatz umfasst vier verschiedene Phasen.

Framing und Scoping

In dieser Phase werden die angestrebten Geschäftsziele definiert, die Absichten der Nutzer nach Priorität geordnet, klare Grenzen der Autonomie festgelegt und Systemintegrationen geplant. Das wichtigste Ergebnis ist ein AX-Strategieentwurf, der das Kooperationsmodell dokumentiert und die Akteure als benannte Akteure mit definierten Rollen, Entscheidungsbefugnissen und Eskalationswegen darstellt.

Design und
Implementierung

In dieser Phase wird der strategische Blueprint in konkrete Interaktionsmuster zwischen Mensch und Agent umgesetzt, wobei Arbeitsabläufe und Schwellenwerte für autonomes Handeln definiert werden. Sie umfasst zwei Bereiche: „Agent Foundations“ und „Agent Experience“. Verhaltensparameter wie Denkweise, Tonfall, Umgang mit Unsicherheiten und Proaktivitätsgrad werden definiert und in die Systemanweisung integriert, die als technische Spezifikation dient.

Testen und
Verfeinern

Die Systemaufforderung ist kein endgültiges Designelement, sondern eine dynamische Komponente, die kontinuierliche Tests und iterative Verfeinerungen erfordert, um sicherzustellen, dass der Chatbot das gesamte Spektrum der Nutzerabsichten korrekt erfasst, sich an den Grenzen seines Anwendungsbereichs angemessen verhält und unerwartete Eingaben verarbeitet, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen. Spark Reply nutzt eine speziell entwickelte Plattform für das Testen von Chatbots und die Leistungsüberwachung, um diese Phase zu unterstützen.

Einführung und
kontinuierliche Verbesserung

Die Bereitstellung leitet einen Betriebslebenszyklus ein, der eine kontinuierliche Leistungsüberwachung erfordert. Standardmetriken zur Benutzererfahrung reichen für autonome Systeme nicht aus. Daher definiert Spark Reply vor der Bereitstellung AX-spezifische Leistungskennzahlen (KPIs), die Metriken wie die Genauigkeit der Absichtsermittlung, die Rate autonomer Aktionen, die Eskalationshäufigkeit und das vom Benutzer empfundene Vertrauen umfassen. Diese Phase umfasst auch die Einführungsstrategie und das Änderungsmanagement.

Häufig gestellte Fragen

Was macht das Agentic Experience Design anders als das konventionelle UX-Design?

Konventionelles UX-Design arbeitet mit festgelegten Prozessabläufen, bei denen ein Bildschirm zum nächsten führt und ein Schritt auf den nächsten folgt. Agentic Experience Design arbeitet nach einem absichtsgesteuerten Modell, bei dem die Erfahrungsebene vom zugrunde liegenden Prozess entkoppelt ist. Dies schafft neue Interaktionsmuster, die im traditionellen Produktdesign beispiellos sind, wie proaktive Eingriffe von Agenten zu kontextuell passenden Zeitpunkten, der Umgang mit Unsicherheiten bei unvollständigen Daten, die Aushandlung von Autonomiegrenzen, die Echtzeit-Erkennung von Anomalien und mehrstufige kollaborative Arbeitsabläufe, bei denen Menschen und Agenten gemeinsam Entscheidungen treffen. Um diese Muster gut zu gestalten, sind Methoden erforderlich, die über die Standardpraxis im UX-Design hinausgehen.

Was ist der Unterschied zwischen Agentic Experience und einem Chatbot?

Ein Chatbot ist ein reaktives System, das innerhalb einer einzelnen Interaktion auf Eingaben reagiert. Ein agentenbasiertes System arbeitet mit dem Ziel, eine Abfolge von Aktionen zu planen, sich mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden, in laufenden Arbeitsabläufen zu agieren und die Ergebnisse zu reflektieren, um den nächsten Schritt zu optimieren. Während ein Chatbot eine Frage beantwortet, kann ein Agent einen Prozess abschließen. Die Auswirkungen auf das Design unterscheiden sich grundlegend, da der Agent ein aktiver Teil des Erlebnisses ist und nicht nur eine darüberliegende Ebene.

Bezieht sich die Methodik ausschließlich auf den Agenten, den der Nutzer sieht?

Nein. Der sichtbare Agent ist oft ein Orchestrator, der ein Netzwerk spezialisierter Agenten koordiniert, die im Hintergrund arbeiten. Diese Backend-Agenten greifen auf Daten zu, lösen Aktionen in verbundenen Systemen aus und tauschen Ergebnisse untereinander aus, bevor irgendetwas den Nutzer erreicht. Die Spark Reply-Methodik deckt die gesamte Orchestrierungsarchitektur ab, von der Interaktionsschicht bis hin zur zugrunde liegenden Agententopologie und den Systemintegrationen. Betrachtet man das Frontend isoliert, führt dies in der Regel zu Ergebnissen, die kaum besser sind als die eines etwas ausgefeilteren Chatbots.

Was ist ein AX-Strategie-Blueprint und was beinhaltet er?

Der AX-Stratgie-Blueprint ist das wichtigste Ergebnis der Framing- und Scoping-Phase. Er dokumentiert die Geschäftsziele, denen der Agent dienen muss, die Nutzerabsichten, auf die der Agent eingehen wird (nach Priorität und Machbarkeit geordnet), die Autonomiegrenzen, die festlegen, was der Agent ohne menschliche Bestätigung entscheiden und ausführen kann, das Kooperationsmodell zwischen Menschen und dem Agenten an jedem Punkt der Customer Journey sowie die erforderlichen Integrationen mit Tools und Workflows. Die Agenten werden im Blueprint als benannte Akteure mit definierten Rollen, Entscheidungsbefugnissen und Eskalationswegen dargestellt.

Wie können Nutzer sicherstellen, dass sie die Kontrolle behalten, wenn sie Aufgaben an autonome Agenten delegieren?

Agentenbasierte Systeme verteilen Entscheidungsbefugnisse naturgemäß neu. Um zu verhindern, dass Nutzer das Vertrauen verlieren oder sich überfordert fühlen, muss die Benutzererfahrung klar definierte Grenzen der Autonomie und Modelle der Zusammenarbeit aufweisen. Dazu gehört die Gestaltung spezifischer Interaktionsmuster für jede Phase einer Customer Journey, wobei ausdrücklich dargelegt wird, ob der Agent eine Aktion vorschlägt, einen Weg empfiehlt oder autonom handelt. Entscheidend ist zudem die Einbindung von „Human-in-the-Loop“-Momenten und Bestätigungsschritten, damit der Nutzer die letztendliche Kontrolle über kritische Entscheidungen behält.

Wie wird das Risikomanagement beim Entwurf autonomer Agenten gehandhabt?

Governance und Risiken werden durch die strukturelle Einbettung von Kontrollgrenzen bereits vor der Entwicklung gesteuert. Schutzmechanismen, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden bereits in die ursprüngliche Konzeption integriert und nicht erst nach der Bereitstellung nachträglich hinzugefügt. Darüber hinaus werden Wiederherstellungsmechanismen, einschließlich Ausweichverfahren und Eskalationspfade mit menschlicher Einbindung, als primäre Designanforderungen behandelt, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten.

Kann Agentic Experience über mehrere Kanäle hinweg eingesetzt werden?

Wie lässt sich der Erfolg einer Agentic Experience nach der Markteinführung messen?

Standardkennzahlen zur Benutzererfahrung wie die Erfolgsquote und die Bearbeitungszeit reichen für agentenbasierte Systeme nicht aus. AX-spezifische KPIs werden in der Test- und Optimierungsphase vor der Bereitstellung definiert. Diese Kennzahlen werden nach dem Start kontinuierlich erfasst und umfassen Aspekte wie die Genauigkeit der Absichtsermittlung, das Verhältnis von autonomen Aktionen zu menschlichen Eingriffen, die Häufigkeit und die Ergebnisse von Eskalationen, die Qualität der Bearbeitung von Sonderfällen sowie das vom Benutzer empfundene Vertrauen in den Agenten. Diese Daten fließen direkt in den kontinuierlichen Verbesserungszyklus ein.

Nutzen Sie die einzigartige Expertise von Spark Reply

Spark Reply ist auf die Schnittstelle zwischen menschlicher Erfahrung und neuen Technologien spezialisiert. Der AX-Ansatz deckt den gesamten Bereich des agentenbasierten Designs ab, von der strategischen Konzeption über das Interaktionsdesign und die Verhaltensspezifikation bis hin zu Tests und der Überwachung nach der Implementierung. Die Methodik findet Anwendung, unabhängig davon, ob ein Unternehmen einen einzelnen Agenten zur Aufgabenausführung einsetzt oder ein Multi-Agenten-Orchestrierungssystem, das mehrere Geschäftsprozesse in den Bereichen Mitarbeitererfahrung und Kundenerfahrung umfasst.

Spark Reply

Spark Reply, ein Unternehmen der Reply Gruppe, setzt auf die Gestaltung attraktiver Produkt- und Service-Experiences. Mithilfe effizienter Methoden unterstützt Spark Reply Unternehmen dabei, den Geschäftserfolg zu steigern und Innovationen zu etablieren. Dabei setzt Spark Reply auf eine Kombination von Strategie-, Design- und Technologietalenten, um physische und digitale Innovationen zu kreieren und schwierige Wachstumsherausforderungen zu meistern.

Designing Agentic Experiences

Unterstützung bei der Implementierung von agentenbasierten Systemen