Kommentar von Daniel Karazda, Genesys Large Action Models (LAMs) – die neue Ära autonomer Customer Experience

Anbieter zum Thema

GENESYS Telecommunications Lab. GmbH

Fujitsu Technology Solutions GmbH

Disy Informationssysteme GmbH

BigData-Insider

Künstliche Intelligenz (KI) ist in den vergangenen Jahren zu einem festen Bestandteil in deutschen Unternehmen geworden. Besonders Large Language Models (LLMs) haben diesen Wandel maßgeblich vorangetrieben und bieten schnelle und personalisierte Kundeninteraktionen im großen Stil. Large Action Models (LAMs) heben die Customer Experience (CX) nun auf ein neues Level und entfalten ihr Potential dort, wo Handlungsgeschwindigkeit zählt – im Kundenkontakt.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasch von einer experimentellen Technologie zur zentralen Geschäftsinfrastruktur. Weltweit geben fast neun von zehn Unternehmen an, KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einzusetzen. In Deutschland ist die Zahl der Unternehmen, die KI verwenden laut einer Umfrage des ifo-Instituts von 40,9 Prozent 2025 auf 54,8 Prozent in diesem Jahr gestiegen. Besonders in der Industrie und im Dienstleistungssektor ist der Einsatzhoch – also dort, wo der Kontakt zum Kunden entscheidend ist.

Große Sprachmodelle (LLMs) haben diesen Wandel maßgeblich vorangetrieben und erlauben Unternehmen, personalisierte und reaktionsschnelle Kundeninteraktionen in großem Umfang zu gestalten. Dennoch bleiben viele Kundenerlebnisse trotz erheblicher Investitionen in KI im Kern reaktiv. Grund dafür sind fragmentierte Systeme, inkohärente Arbeitsabläufe und isolierte Daten.

Dass KI Informationen bereitstellt und bei einfachen Aufgaben hilft, reicht oft nicht aus, um Kundenprobleme zu lösen oder die gesamte Customer Journey zu orchestrieren. Besonders in der Erlebnisökonomie stößt dieser reaktive Ansatz an seine Grenzen. Denn dort hängt die Loyalität der Kunden stark von der Qualität jeder Interaktion ab. LAMs heben die Unternehmens-KI auf ein neues Level und führen Organisationen vom reinen Dialog hin zu einer autonomen, gesteuerten und ergebnisorientierten Umsetzung über Systeme und Arbeitsabläufe hinweg. Gleichzeitig beschleunigen sie den Übergang zu einer umfassenden agentenbasierten Orchestrierung im großen Maßstab.

Vom Reden zum Handeln

Dieser Wandel verändert die Leistung von KI im Bereich Customer Management grundlegend. Nachdem LLMs dialogbasierte Intelligenz in Unternehmen einführten und der KI halfen, Absichten zu verstehen und natürliche Interaktionen zu generieren, bauen LAMs nun auf dieser Grundlage auf. Sie setzen Absichten in Aktionen um, bestimmen die nächsten optimalen Schritte und führen mehrstufige Workflows in Echtzeit innerhalb unternehmensspezifischer Rahmenbedingungen aus. Da beide Technologien zusammenarbeiten, sind LAMs nicht das Ende von LLMs. Diese bleiben entscheidend für das Gesprächsverständnis und die kontextbezogene Argumentation. LAMs verbinden diese Intelligenz mit koordinierten Aktionen und erlauben es KI über die reine Beantwortung von Anfragen hinauszugehen und Erlebnisse entlang der gesamten Customer Journey zu orchestrieren.

Eine Flugverspätung in der Hauptreisezeit stellt ein Beispiel für den Einsatz von LAMs dar. Selbst hochentwickelte KI-Agenten konnten Verspätungen bisher nur erklären oder Kunden an einen anderen Supportkanal verweisen. Agentenbasierte virtuelle Agenten, die von LAMs entwickelt werden, verändern diese Dynamik grundlegend. Sie können Kunden authentifizieren, Flüge umbuchen, Sitzplätze aktualisieren, Entschädigungen bearbeiten, Workflows systemübergreifend koordinieren und proaktiv Updates senden, noch bevor der Kunde danach fragt. Das ist die eigentliche Transformation, die sich heute vollzieht: der Übergang von einer KI, die Antworten generiert zu einer KI, die dabei hilft, sinnvolle Ergebnisse für die Kunden zu erzielen.

Der Aufstieg der agentenbasierten Erlebnisorchestrierung

Das Beispiel zeigt: Ein autonomes Kundenerlebnis entsteht zunehmend durch agentenbasierte Orchestrierung. KI-Systeme denken und handeln vermehrt systemübergreifend, weshalb Unternehmen beginnen, das Kundenerlebnis als Betriebsmodell zu überdenken. Oft sind Organisationen nicht darauf ausgelegt, die nahtlosen, proaktiven und kontextbezogenen Erlebnisse zu bieten, die ihre Kunden erwarten. Um diese Lücke zu schließen, braucht das Kundenerlebnis ein neues Betriebsmodell, das auf Orchestrierung statt auf isolierter Automatisierung basiert. Gleichzeitig soll es Customer Journeys durchgängig mit Kontext, Kontinuität und koordinierter Ausführung über Kanäle, Systeme, Teams und KI-Agenten hinweg verbinden.

Unternehmen konkurrieren deshalb nicht mehr nur über Produkte oder Dienstleistungen, sondern vermehrt über das Kundenerlebnis. Während Organisationen früher oft zwischen Effizienz und Kundenorientierung abwägen mussten, hat KI-gestützte Erlebnisorchestrierung das Potenzial, diese Gleichung grundlegend zu verändern. Denn sie schafft Erlebnisse, die gleichzeitig effizient, proaktiv, personalisiert und emotional intelligent sind. Unternehmen, die in der neuen Ära des Kundenerlebnisses am besten aufgestellt sind, setzen nicht einfach KI ein, sondern orchestrieren intelligente, vernetzte Erlebnisse in großem Stil.

(ID:50900120)