Agentische KI braucht neue Kundendatenkategorie – Aktuelle Infrastruktur versagt

VentureBeat – AI Original ≈2 Min. Lesezeit
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Twilio hat in einer aktuellen Präsentation deutlich gemacht, dass die bisherige Kundendateninfrastruktur für eine veraltete Welt konzipiert wurde. In der Vergangenheit konnten Marketinginteraktionen in Batches erfasst und verarbeitet werden, Kampagnen wurden in Tagen statt Millisekunden gemessen und „Personalisierung“ bedeutete lediglich das Einfügen eines Vornamens in ein E‑Mail‑Template.

Die Realität von Conversational AI hat diese Annahmen komplett zerstört. KI‑Agenten benötigen sofortigen Zugriff auf das, was ein Kunde gerade gesagt hat, den Tonfall, die emotionale Stimmung und die komplette Historie mit der Marke, um relevante Beratung und effektive Lösungen zu liefern. Diese schnellen, konversationellen Signale – Ton, Dringlichkeit, Intention, Sentiment – stellen eine völlig neue Kategorie von Kundendaten dar, die die heutigen Systeme nicht in der erforderlichen Geschwindigkeit erfassen oder bereitstellen können.

Ein Bericht von Twilio, „Inside the Conversational AI Revolution“, zeigt bereits die Folgen dieser architektonischen Diskrepanz. Mehr als die Hälfte der Befragten (54 %) geben an, dass KI selten Kontext aus früheren Interaktionen hat, und nur 15 % der Kunden fühlen, dass menschliche Agenten nach einem KI‑Handoff die vollständige Geschichte erhalten. Das Ergebnis sind wiederholte, frustrierende und fragmentierte Kundenerlebnisse.

Das eigentliche Problem ist nicht ein Mangel an Kundendaten – Unternehmen sind mit Daten überschwemmt. Vielmehr fehlt die Infrastruktur, die Echtzeit‑ und portable Speicherlösungen für Konversationen bereitstellt. Nur mit einer neuen Datenkategorie und passenden Systemen kann Conversational AI die Erwartungen moderner Kunden erfüllen.

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