Konversationelle KI für Unternehmen: Skalierte Implementierung

Die Bereitstellung von Conversational AI im Unternehmensmaßstab bringt Herausforderungen mit sich, denen kleinere Unternehmen selten begegnen. Compliance muss von Anfang an integriert sein, nicht erst nachträglich, wenn das System bereits live ist. Integrationen in bestehende Infrastruktur werden leichter unterschätzt, als sie umzusetzen sind. Und Lastspitzen durch Produkteinführungen, Ausfälle oder Kampagnen können eine Plattform über die Grenzen hinaus belasten, für die sie ausgelegt wurde.

Dieser Leitfaden erläutert die Anforderungen an die Bereitstellung von Conversational AI für Unternehmen, einschließlich der Entscheidungen zu Compliance, Daten-Governance, Integration und Skalierung, die darüber entscheiden, ob ein System im Produktivbetrieb standhält. Außerdem erfahren Sie, wie Sie eine Plattform vor der Entscheidung anhand dieser Anforderungen bewerten, damit Sie sicher voranschreiten können, statt während der Umsetzung Lücken zu entdecken.

Zusammenfassung

• Conversational AI für Unternehmen hilft Organisationen, Gespräche mit hohem Volumen in den Bereichen Kundensupport, interne Abläufe, ausgehende Kommunikation und mehrsprachige Serviceumgebungen zu automatisieren.
• Richtig eingesetzt liefert Conversational AI konkrete Ergebnisse: Klarna verkürzte die Lösungszeit um bis zu das Zehnfache und Everlywell erzielte bei spanischsprachigen Mitgliedern eine 3,5-mal höhere Conversion.
• ElevenAgents wurde speziell für Unternehmen entwickelt – mit den Zertifizierungen, der Sprachabdeckung und der LLM-Flexibilität, die ein groß angelegter Rollout erfordert, sowie Forward Deployed Engineers, die Sie bei Konzeption und Umsetzung Ihrer Agentenstrategie unterstützen können.

Was ist Conversational AI für Unternehmen?

Conversational AI für Unternehmen ist Software, die Natural Language Processing und große Sprachmodelle nutzt, um menschliche Gespräche über Kanäle wie Sprache und Text hinweg im großen Maßstab zu verstehen und darauf zu reagieren. Durch Integrationen mit internen Wissensdatenbanken und verbundenen Tools leisten diese Systeme weit mehr als die Beantwortung einfacher Fragen. Ein Conversational-AI-Agent kann:

• Eine Frage eines Kunden zur Abrechnung beantworten oder den Bestellstatus prüfen.
• Kunden durch Produktempfehlungen führen und ihnen beim Kaufabschluss helfen.
• Termine buchen oder verschieben.
• Anrufen, um eine Lieferung zu bestätigen, an eine Verlängerung zu erinnern oder einen Lead nachzuverfolgen.

Was diese Conversational AI für Unternehmen macht, ist das Umfeld dieser Funktionen. Im Unternehmensmaßstab muss dasselbe System strenge Compliance-Anforderungen erfüllen, hohe gleichzeitige Volumina über alle Kanäle hinweg bewältigen, sich in bestehende Infrastruktur integrieren statt sie zu ersetzen und mehreren Teams Governance-Kontrollen bieten, ohne Risiken zu schaffen.

Warum Unternehmen in Conversational AI investieren

Unternehmen setzen Conversational AI ein, um kundenorientierte und operative Probleme zu lösen, die manuell zu repetitiv, zu teuer oder zu langsam wären. Für Kundenservice-Teams bedeutet das oft kürzere Wartezeiten, schnellere Lösungen und eine umfassendere Support-Abdeckung, ohne den Personalbestand proportional zu erhöhen.

Besseres Kundenerlebnis

Ein wesentlicher Grund für Conversational AI ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Richtig eingesetzt hilft sie Organisationen, häufige Fragen sofort zu beantworten, komplexe Anliegen an das richtige Team weiterzuleiten und Reibung im Supportprozess zu reduzieren. Das erhöht die Zufriedenheit und entlastet menschliche Agenten.

Klarna ist ein Fintech für „Buy now, pay later“. Bei der Größenordnung von Klarna ist das Anrufvolumen ein ständiger Engpass. Kunden mit Zahlungsfragen erwarten schnelle Antworten, die menschliche Agenten allein nicht immer liefern können. Klarna setzte ElevenAgents ein als telefonischen Erstsupport für 35 Millionen US-Kunden. Der KI-Agent erhielt Live-Zugriff auf Kontodaten, um Fragen zu Abrechnungen, Streitfällen und Statusanfragen zu lösen. Bei den Anfragen, die der Agent bearbeitet, sank die Lösungszeit um bis zu das Zehnfache. Kunden erhalten Antworten direkt, statt in einer Warteschlange zu warten.

Mehrsprachiger Support

Globale Unternehmen benötigen Systeme, die Kunden und Mitarbeiter über Sprachen und Regionen hinweg unterstützen, ohne für jeden Markt ein separates Betriebsmodell zu schaffen. Conversational AI standardisiert die Servicebereitstellung und ermöglicht bei Bedarf dennoch Lokalisierung.

3Shape, das 25 Millionen Kunden in über 100 Ländern betreut, arbeitete mit ElevenAgents zusammen, um den Support für Dentalfachkräfte mit Omnichannel-Sprach- und Chat-Agenten auszubauen, die rund um die Uhr über Web und Telefon verfügbar sind. Die Agenten beantworten Routinefragen, führen Kunden durch grundlegende Fehlerbehebungen und beziehen bei Anliegen außerhalb ihres Lösungsbereichs direkt Spezialisten ein.

Ausgehende Kommunikation im großen Maßstab

Unternehmen nutzen Conversational AI auch für ausgehende und proaktive Workflows: Terminerinnerungen, Lieferupdates, Verlängerungen, Lead-Qualifizierung und Follow-ups. Bei diesen Interaktionen mit hohem Volumen verbessert Automatisierung die Conversion und reduziert den operativen Aufwand.

Deliveroo betreibt eines der größten On-Demand-Liefernetzwerke Europas mit mehr als 176.000 Restaurant- und Handelspartnern. Damit dieses Netzwerk funktioniert, ist kontinuierliche Ansprache in drei Bereichen nötig:

• Fahrer erneut ansprechen, deren Onboarding stockt.
• Öffnungszeiten von Restaurants überprüfen.
• Operative Tools an Partnerstandorten aktivieren.

Manuell bedeutet das Tausende Anrufe pro Woche mit uneinheitlicher Abdeckung in den Regionen. Stattdessen ging Deliveroo eine Partnerschaft mit ElevenAgents ein, um diese ausgehenden Workflows zu automatisieren. Mit ElevenAgents lag die Kontaktquote für die Zielgruppe der Fahrer bei über 80 %, und 30 % bestätigten innerhalb von sieben Tagen, das Onboarding fortsetzen zu wollen. Die Restaurantverifizierung erreichte eine Erfolgsquote von 75 %, und die Kontaktquote zur Aktivierung von Partnerstandorten betrug 86 % – in Stunden statt Tagen.

Höhere Conversion-Raten

Der Unterschied zwischen einer abgeschlossenen und einer abgebrochenen Kundenaktion liegt oft in der Reibung bei der ersten Interaktion – insbesondere, wenn Kunden auf die falsche Sprache oder Ansprache treffen. Conversational-AI-Agenten reduzieren diese Reibung, besonders in ausgehenden Workflows, in denen die Qualität des ersten Austauschs darüber entscheidet, ob Kunden überhaupt interagieren.

Everlywell stand genau vor diesem Problem. Das Digital-Health-Unternehmen vermittelt Mitgliedern über Outreach Heimlabortests und Vorsorgeuntersuchungen. Sein IVR-basiertes System verschenkte jedoch Conversion-Potenzial, besonders bei spanischsprachigen Mitgliedern. Everlywell setzte ElevenAgents ein, um mehrsprachige Sprach- und Chat-Agenten für Workflows im Gesundheitswesen für ausgehende Erinnerungen an Vorsorgeuntersuchungen und die Interaktion vor Ort einzusetzen. Die Abschlussrate bei Screenings stieg gegenüber IVR um 10 %, und die Conversion bei spanischsprachigen Mitgliedern erhöhte sich um das 3,5-Fache.

Was die Bereitstellung für Unternehmen unterscheidet

Die Bereitstellung für Unternehmen ist anders, weil Teams Themen wie Compliance, Identitätsmanagement und das Verhalten des Systems bei Skalierung über Teams, Regionen und Anwendungsfälle hinweg berücksichtigen müssen.

Ein KMU kann mit einer einfachen KI für Kundenservice oder Rezeption und einigen manuellen Workflows starten. Ein Unternehmen kann das in der Regel nicht. Es benötigt rollenbasierten Zugriff, Genehmigungsworkflows, sichere Systemverbindungen und klar definierte Verantwortlichkeiten dafür, was die KI tun darf und was nicht.

Die Plattform muss zudem zur Risikotoleranz der Organisation passen. In regulierten Branchen oder kundensensiblen Anwendungsfällen benötigen Verantwortliche die Gewissheit, dass das System sensible Informationen angemessen verarbeitet, interne Richtlinien erfüllt sowie Rechts- und Sicherheitsprüfungen besteht.

Prüfen Sie bei der Bewertung einer Plattform, ob sie diese Anforderungen erfüllt:

• Skalierung und Parallelität: Die Plattform muss Unternehmensvolumen ohne Qualitätsverlust bewältigen. Produkteinführungen, Ausfälle und Kampagnenrhythmen erzeugen Spitzen, die Tests mit vorhersehbarem Volumen nicht aufdecken. Prüfen Sie vor der Entscheidung individuelle SLA-Optionen und dokumentierte Parallelitätsgrenzen.
• Compliance-Zertifizierungen: Stellen Sie sicher, dass die Plattform die für Ihre Branche erforderlichen Zertifizierungen besitzt, etwa HIPAA, PCI DSS, SOC 2, ISO 27001 oder DSGVO. Nicht jede Plattform bietet HIPAA-geeignete Konfigurationen oder unterzeichnet ein Business Associate Agreement (BAA).
• Datenresidenz und Datenschutzkontrollen: Die Plattform muss Ihnen die Kontrolle darüber geben, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden. Dazu gehören Bereitstellungsoptionen in einer Virtual Private Cloud (VPC) für Teams, deren Daten in der eigenen Umgebung bleiben müssen. Unterschiedliche Märkte stellen unterschiedliche rechtliche Anforderungen daran, wo Kundendaten liegen dürfen. Für regulierte Branchen schafft die Speicherung in der falschen Region oder über erforderliche Aufbewahrungsfristen hinaus ein direktes Compliance-Risiko.
• LLM-Flexibilität: Die Plattform sollte mehrere LLMs unterstützen, damit die Modellwahl keine langfristige Bindung schafft. LLM-agnostische Architekturen ermöglichen Unternehmen Anpassungen, wenn sich Anforderungen an Leistung, Kosten und Datenverarbeitung ändern.
• Simulation und Tests: Stellen Sie sicher, dass Sie den Agenten durch realistische Gesprächsszenarien führen und Probleme vor dem Start erkennen können – nicht erst, wenn Kunden darauf stoßen.
• Bereitstellungskontrollen: Achten Sie darauf, Änderungen sicher stufenweise bereitzustellen und auszurollen, damit Updates eines Live-Agenten getestet werden können, ohne bereits produktive Gespräche zu stören.
• Versionierung und Experimente: Stellen Sie sicher, dass Sie mehrere Versionen eines Agenten verwalten und vergleichen sowie schnell zurückrollen können, falls eine Änderung schlechter abschneidet.
• Observability: Die Plattform sollte in Echtzeit sichtbar machen, wie der Agent arbeitet – einschließlich Geschwindigkeit, Erfolgsraten und Kosten.
• Governance und Zugriffskontrollen: Achten Sie auf SSO und rollenbasierte Zugriffskontrollen, die festlegen, wer Agenten erstellen, überwachen und aktualisieren kann. Ohne sie wird Governance zu einem manuellen Prozess, der bei wachsender Bereitstellung nicht mehr funktioniert.
• Dedizierte Unterstützung bei der Bereitstellung: Self-Service-Onboarding reicht für die Komplexität in Unternehmen nicht aus. Die Plattform sollte strukturierte Unterstützung für Teams bieten, die mit komplexen Integrationen, Compliance-Anforderungen oder Herausforderungen beim Change Management konfrontiert sind.

Achten Sie schließlich genau auf die Integrationstiefe der Plattform. Sie muss mit Ihrem CRM, Ticketsystem und Ihrer Telefonieinfrastruktur verbunden sein, denn der Wert des Agenten hängt davon ab, worauf er zugreifen und welche Aktionen er ausführen kann. Ein Agent, der keinen Kundendatensatz abrufen, kein Ticket erstellen oder keinen Anruf weiterleiten kann, ist eine Sackgasse im Gespräch. Klären Sie vor Vertragsabschluss, was nativ verfügbar ist und was individuelle Entwicklung erfordert.

Was für die Bereitstellung im großen Maßstab erforderlich ist

Einen Conversational-AI-Agenten zu erstellen, ist unkompliziert und kann in weniger als einer Stunde erledigt werden. Wirklich Zeit braucht es, den Agenten für den Einsatz im Unternehmen vorzubereiten: von der Integration von Geschäftssystemen bis zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen. Die folgenden Punkte sollten Sie vor Beginn der Umsetzung klären, denn sie prägen jede weitere Entscheidung.

Anwendungsfall und Umfang definieren

Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall mit hohem Volumen, der diese fünf Merkmale aufweist:

• Geschäftspriorität: Die Führungsebene verfolgt bereits die zugrunde liegende Kennzahl für Kosten, Umsatz oder Kundenerlebnis. Das Projekt hat daher einen festen Sponsor und einen Grund, auch nach dem Pilotprojekt weiter finanziert zu werden.
• Messbare Ergebnisse: Sie können auf einen aktuellen Ausgangswert verweisen und wissen genau, wie eine Verbesserung aussehen würde.
• Korrektes Verhalten ist leicht zu definieren: Gute und schlechte Ergebnisse sind so eindeutig, dass das Team selten darüber diskutieren muss, ob der Agent richtig gehandelt hat.
• Begrenzte Integrationsfläche: Es sind ein oder zwei Kernsysteme beteiligt, keine Vielzahl verbundener Tools.
• Klarer Eskalationspfad: Es gibt immer eine eindeutig zuständige Person, an die der Agent übergeben kann. Diese Person erhält den vollständigen Gesprächsverlauf, keine unvorbereitete Übergabe.

Deshalb beginnen die meisten Teams mit Informations- oder Qualifizierungsaufgaben wie Bestellstatus, FAQ-Beantwortung und Lead-Screening. Alles, was irreversibel ist oder viel Urteilsvermögen erfordert, sollte besser bei Menschen bleiben, bis sich die Bereitstellung bewährt hat.

Definieren Sie anschließend den Umfang des Agenten schriftlich, bevor die Umsetzung beginnt. Legen Sie fest, was er bearbeiten und was er eskalieren soll und wo die Grenze zwischen beidem liegt. Bestimmen Sie, welche Kanäle er abdecken muss und ob er eingehende, ausgehende oder beide Arten von Kommunikation übernehmen soll. Je enger Sie diesen Umfang fassen, desto kürzer ist die Feedbackschleife nach dem Start und desto einfacher lässt sich beurteilen, ob der Agent seine Aufgabe erfüllt.

Better, ein KI-nativer Hypothekenanbieter, zeigt, wie diese disziplinierte Eingrenzung in einer regulierten Branche aussieht.

Statt die gesamte Kreditreise auf einmal zu automatisieren, begrenzte das Unternehmen seinen Sprachagenten, Betsy, auf einen klar definierten Satz volumenstarker Aufgaben: Berechtigungsprüfungen, Preisgestaltung und Zinsbindungen. Regulierte Schritte wie Bonitätsprüfungen und Authentifizierung erfordern Einwilligung und bleiben innerhalb klarer Grenzen. Alles außerhalb dieses Umfangs wird an einen Menschen übergeben. Selbst mit diesem begrenzten Auftrag bearbeitet Betsy 35,5 % der Kreditnehmeranfragen vollständig – mit Spielraum für weiteren Ausbau.

Compliance, Zugriff und Daten-Governance planen

Die Regeln und Kontrollen, unter denen Ihr Agent arbeitet, sollten vor Beginn der Umsetzung klar sein. Eine Anforderung, die erst während der Umsetzung entdeckt wird, ist wesentlich teurer zu erfüllen und kann in regulierten Branchen einen Start vollständig verhindern. Governance ist daher eine Planungsaufgabe, kein letzter Freigabeschritt. Ermitteln Sie, welche Vorschriften für Ihren Anwendungsfall und Markt gelten, und binden Sie Rechts- und Compliance-Teams früh ein.

Sobald Sie wissen, was Sie benötigen, prüfen Sie, ob die Plattform dies erfüllt. Die erforderlichen Zertifizierungen hängen davon ab, womit der Agent arbeitet. ElevenAgents deckt die häufigsten Anwendungsfälle in Unternehmen ab:

Interne Kontrollen sind ebenso wichtig wie Zertifizierungen. Legen Sie fest, wer nach dem Start für den Agenten verantwortlich ist und wer Wissensdatenbank, System Prompt und Guardrails aktualisieren darf. Denn eine anfangs vage Governance wird im Produktivbetrieb zum Risiko.

ElevenAgents unterstützt SSO und rollenbasierte Zugriffskontrollen, damit die richtigen Personen Agenten erstellen, überwachen und aktualisieren können, ohne sensible Systeme für die gesamte Organisation offenzulegen. Wenn Ihr Anwendungsfall sensible Kundendaten umfasst, kann Zero Retention Mode dazu beitragen sicherzustellen, dass nach Ende einer Sitzung keine Gesprächsdaten gespeichert bleiben.

Sicherstellen, dass die Plattform zu Ihrer Infrastruktur passt

Integrationstiefe und Verkehrskapazität sind beides Infrastrukturfragen, die Sie vor einer Entscheidung klären sollten. Eine Plattform, die sich nicht mit Ihren Systemen verbinden oder Ihr Traffic-Volumen nicht aufnehmen kann, wird im Produktivbetrieb scheitern.

Beginnen Sie mit den Integrationen. Listen Sie jedes System auf, aus dem der Agent lesen oder in das er schreiben muss. Prüfen Sie dann, ob die Plattform vorkonfigurierte Konnektoren für Ihren Stack bietet oder individuelle API-Entwicklung erforderlich ist.

ElevenAgents verbindet sich sofort mit den Kernkomponenten des Customer-Operations-Stacks, darunter:

• CRM: Salesforce und andere führende Plattformen, damit der Agent Kundendatensätze abrufen und aktualisieren kann.
• Support und Tickets: Zendesk und Contact-Center-as-a-Service-Plattformen (CCaaS), damit Tickets erstellt und weitergeleitet werden können.
• Zahlungen: Stripe und andere Gateways für Zahlungs- und Transaktionsworkflows.
• Telefonie: Twilio und SIP-Trunks, damit der Agent auf Ihrer bestehenden Telefonieinfrastruktur läuft.
• Individuell: Model Context Protocol (MCP) und REST APIs für alles, was nicht durch einen vorkonfigurierten Konnektor abgedeckt ist.

Testen Sie anschließend die Skalierbarkeit unter Belastung. Schätzen Sie Ihr Spitzenvolumen bei Anrufen oder Gesprächen und stellen Sie sicher, dass die Plattform es ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.

Bereitstellungen für Unternehmen laufen nicht mit vorhersehbarem Volumen. Spitzen entstehen durch Starts, Ausfälle und Kampagnenrhythmen. Die Infrastruktur muss die Spitze bewältigen, nicht den Durchschnitt. ElevenAgents ermöglicht es Ihnen, jeden Agenten auf der Kurve zwischen Geschwindigkeit und Qualität passend zu positionieren – mit Flash-Modellen für geringste Latenz oder Eleven v4, wenn eine reichhaltigere, natürlichere Stimme am wichtigsten ist. Außerdem verarbeitet die Plattform bei Kunden wöchentlich mehr als 10 Millionen Gespräche. Das belegt, dass sie mit realem Unternehmensvolumen arbeitet, statt es nur zu behaupten. Für geschäftskritische Workloads sind individuelle SLAs verfügbar.

Gründlich testen, dann schrittweise ausrollen

Führen Sie den Agenten vor dem Start durch simulierte Gespräche, die sowohl normale als auch adversariale Pfade abdecken – etwa Versuche, ihn dazu zu bringen, seine eigenen Regeln zu ignorieren oder außerhalb seiner Anweisungen zu handeln.

ElevenAgents unterstützt direkt Agententests mit Simulationstests für vollständige Ergebnisse über mehrere Gesprächsrunden, Tests der nächsten Antwort zur Prüfung einer einzelnen Reaktion anhand von Qualitäts- oder Richtlinienkriterien sowie Tool-Call-Tests, um zu prüfen, ob der Agent das richtige Tool mit den richtigen Parametern aufruft.

So erkennen Sie Probleme, bevor ein Kunde darauf trifft – darunter Lücken in Ihrer Wissensdatenbank oder Ihrem System Prompt, etwa fehlende oder veraltete Inhalte oder einander widersprechende Anweisungen. Wenn Tests eine solche Lücke aufdecken, beheben Sie das Problem und testen Sie erneut, bis der Agent für Live-Gespräche bereit ist. Diese Art von Tests hilft auch, die Zustimmung von Sicherheits-, Rechts- und Compliance-Teams zu gewinnen. Sie lässt sich leichter erreichen, wenn diese Teams bereits ab dem Pilotprojekt eingebunden sind statt erst am Ende.

Sobald die Tests erfolgreich sind, rollen Sie den Agenten schrittweise statt auf einmal aus. Starten Sie mit einem Pilotprojekt in einer begrenzten Gruppe, etwa in einer Region, einem festgelegten Zeitfenster oder einer einzelnen Kundengruppe, und vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem aktuellen Ausgangswert.

Um den Erfolg Ihres Pilotprojekts zu bestimmen, definieren Sie eine Freigabeschwelle mit:

• Einem konkreten Zielwert, den der Agent erreichen muss, bevor er als bereit gilt.
• Einer Person, die verantwortlich entscheidet, ob er erfolgreich ist.
• Einer Möglichkeit, schnell zurückzusteuern, falls die Leistung nach Ausweitung des Rollouts nachlässt.

Gehen Sie erst zur nächsten Kohorte über, wenn diese Schwelle erreicht ist. Wiederholen Sie den Zyklus dann für jedes neue Segment, jeden Anwendungsfall oder Kanal.

Zum Beispiel CARS24, einer der größten Gebrauchtwagen-Marktplätze Indiens, skalierte nicht überall gleichzeitig. Das Unternehmen wählte einen engen Einstiegspunkt mit geringem Risiko, testete ihn mit einem kleinen Teil des realen Traffics und erweiterte erst, nachdem er sich bewährt hatte. Jeder neue Rollout wurde dann schrittweise erhöht: 5 %, 10 %, 20 %, 50 % und schließlich 100 %. In jeder Phase pausierte das Unternehmen zwei Tage, um sicherzustellen, dass die Leistung stabil blieb, bevor es weiterging.

Checkliste für Unternehmensanforderungen

Alles oben Genannte läuft auf eine Frage hinaus: Kann die Plattform Ihre operative Umgebung bewältigen? Bereitstellungen in Unternehmen scheitern häufiger an Lücken bei Compliance, Governance oder Integration als an der KI selbst. Nutzen Sie diese Checkliste zur Bewertung jeder Plattform und nehmen Sie sie in Gespräche mit Anbietern mit:

• Kann sie Ihren Anwendungsfall in relevantem Maßstab unterstützen?
• Erfüllt sie die Compliance- und regulatorischen Anforderungen Ihres Marktes und Ihrer Branche?
• Sind Daten-Governance-Kontrollen verfügbar, einschließlich Aufbewahrungsrichtlinien und Zero Retention Mode?
• Können Sie das Verhalten des Agenten vor dem Start anhand realer Szenarien validieren?
• Unterstützt sie SSO und rollenbasierte Zugriffskontrolle?
• Können Sie Änderungen sicher stufenweise bereitstellen und ausrollen, ohne Live-Gespräche zu stören?
• Können Sie verschiedene Versionen eines Agenten verwalten, vergleichen und zurückrollen?
• Lässt sie sich in Ihre zentralen Unternehmenssysteme und Workflows integrieren?
• Kann sie Telefonie und Omnichannel-Kommunikation verarbeiten, wenn Sprache Teil der Bereitstellung ist?
• Bietet sie Einblick in Leistung, Qualität und operative Gesundheit?
• Ist Unterstützung bei der Bereitstellung für Unternehmen enthalten?

Eine Plattform, der die meisten dieser Punkte fehlen, kann für Pilotprojekte oder interne Anwendungsfälle mit geringem Risiko noch geeignet sein. Für einen ernsthaften Rollout im Unternehmen ist sie jedoch wahrscheinlich nicht die richtige Grundlage.

Mit ElevenAgents im großen Maßstab bereitstellen

Der schwierigste Teil beim Start von Conversational AI für Unternehmen besteht darin, das System mit den richtigen Kontrollen, Integrationen und operativer Unterstützung in den Produktivbetrieb zu bringen. ElevenAgents wurde für diese Realität entwickelt und erfüllt die Anforderungen der obigen Checkliste sofort einsatzbereit.

ElevenAgents hebt sich in zwei Punkten ab. Erstens entwickelt ElevenLabs eigene Sprachmodelle, statt Stimmen von Drittanbietern hinzuzufügen. Dadurch vermeiden Agenten die robotische Wiedergabe und unpassende Akzente, die Effizienzgewinne einer Bereitstellung zunichtemachen. Zweitens unterstützt ElevenLabs Teams, die Hilfe auf dem Weg in den Produktivbetrieb benötigen, durch Forward Deployed Engineers, die gemeinsam mit Ihren technischen Teams in Ihrer Infrastruktur arbeiten. Sie grenzen den Anwendungsfall ab, bauen das System, verwalten Integrationen und definieren vor dem Start klare Erfolgskennzahlen. Anschließend bleiben sie eingebunden, bis der Agent seine Ziele erreicht. Danach können Teams entweder die volle Kontrolle übernehmen oder mit ElevenLabs an den nächsten Schritten weiterarbeiten.

Um zu erfahren, wie ElevenAgents Ihren konkreten Anwendungsfall, Compliance-Anforderungen und bestehenden Systeme unterstützen würde, sprechen Sie mit dem ElevenLabs-Vertriebsteam.

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