Chatbots und AI-Agents im Vergleich
Von “Alexa, wie ist das Wetter heute?” bis “Wo ist mein Paket?” im Onlineshop – die meisten von uns haben schon einmal mit einem Chatbot interagiert. Sie sind in erster Linie dafür gebaut, einfache Fragen zu beantworten. Chatbots arbeiten meist nach festgelegten Regeln innerhalb eines klar definierten Rahmens und sind auf Dialoge fokussiert.
Komplizierter wird es, wenn mehrere Systeme involviert sind, wie etwa bei einem Retourenprozess. An dieser Stelle kommen AI-Agents ins Spiel: AI-Agents sind autonome und zielorientierte Systeme, die proaktiv handeln und Kontext miteinbeziehen (Reasoning). Dafür nutzen sie moderne Technologien wie Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP).
Zum schnellen Vergleich haben wir hier die wesentlichen Unterschiede von Chatbots und AI-Agents gesammelt:
Wann reichen Chatbots aus und wann lohnen sich AI-Agents?
In der Praxis werden Chatbots und AI-Agents längst branchenübergreifend eingesetzt. Vor allem im Kundenservice ist der Einsatz von diesen Technologien interessant, da Support-Teams durch Automatisierung erheblich entlastet werden und die Kundenzufriedenheit skalierbar verbessert werden kann. Doch in welchen Fällen reichen Chatbots aus und wann ist es sinnvoll, einen Schritt weiterzugehen und AI-Agents einzusetzen?
In welchen Fällen sind Chatbots geeignet?
Chatbots eignen sich besonders für Routinefragen, die eine einfache Abfrage im Backend erfordern: Also alles, was schnell beantwortet werden kann, ohne dass mehrere Systeme oder komplexe Entscheidungen involviert sind. Das sind unter anderem Fragen zu Versand, Rückgabefrist oder Öffnungszeiten.
Bei moinAI können alle wichtigen Informationen in der Knowledge Base hinterlegt werden, sodass der Chatbot darauf zugreifen kann.
Kurz gesagt: Chatbots sind sinnvoll, wenn…
- es viele Standardfragen gibt.
- der Anteil an Systemaktionen gering ist.
In welchen Fällen sind AI-Agents geeignet?
Wenn es um komplexe Anfragen geht, stoßen Chatbots an ihre Grenzen. AI-Agents können besonders gut eingesetzt werden, wenn mehrere Systeme involviert sind oder die Lösung des Anliegens mehrstufige Prozesse erfordert. Typische Einsatzszenarien sind etwa der Online-Retourenprozess (Lagercheck, Label-Erstellung, ERP-Buchung), eine Abo-Pause durchzuführen (Billing-API, E-Mail-Bestätigung) oder Bestellfehler proaktiv zu erkennen und zu kompensieren.
AI-Agents lohnen sich also, wenn…
- viele Systeme mitspielen.
- das Ziel ist, Fälle abzuschließen.
Zusammenspiel von Chatbot und AI-Agents
In der Realität lassen sich die Anwendungsfälle nicht so einfach abgrenzen. Mal gibt es einfache Standardfragen, mal komplexe Anfragen, die Handlungen erfordern. Daher ist in den meisten Fällen eine Hybridlösung von Chatbot und AI-Agents der beste Weg. Sie ermöglicht das perfekte Zusammenspiel der beiden Technologien. Eine Hybridlösung könnte so aussehen: Den Einstieg übernimmt der Chatbot. Einfache Fragen mit wenigen Systemaktionen können so effizient abgefangen werden. Sobald die Anfrage komplexer wird und die Funktion des Chatbots nicht mehr ausreicht, übernimmt ein AI-Agent und führt die notwendige Aktion aus. Der Wechsel von Chatbot zu AI-Agent ist fließend und findet im Hintergrund statt. Für den Nutzer ist das Zusammenspiel von Chatbot und AI-Agent eine stringente Unterhaltung, ohne wechselnde Gesprächspartner.
Architektur
Schaut man sich die Architekturen der beiden Technologien genauer an, wird deutlich, wie unterschiedlich Chatbots und AI-Agents arbeiten:
- Der Chatbot folgt einer klaren Linie: Er nutzt Natural Language Processing (NLP), um einen Intent zu erkennen – am Ende erhält der User eine Antwort oder wird an passende Stellen weitergeleitet: NLP → Intent → Antwort oder Weiterleitung.
- Der AI-Agent arbeitet hingegen wie ein kleiner Orchestrator: Er plant Schritte, ruft externe Tools oder APIs auf, greift auf Gedächtnis und Kontext zurück, prüft Sicherheitsrichtlinien und bindet bei Bedarf Menschen in den Prozess ein: Planner/Reasoner ↔ Tool-Orchestrierung (API/RPA) ↔ Gedächtnis/Kontext ↔ Policy Guardrails ↔ Human-in-the-Loop.
Sicherheit, Kontrolle und Compliance
Was Governance angeht, benötigen AI-Agents in der Regel mehr Aufwand als Chatbots. Während Chatbots auf festgelegte Regeln und Abläufe limitiert sind und somit vergleichsweise einfach zu steuern sind, können AI-Agents eigenständig auf eine große Menge an Daten zugreifen, um Aktionen in externen Systemen auszulösen – das muss überwacht und kontrolliert werden. Damit steigt der Bedarf an klaren Guardrails: Wer darf was? Für welche Schritte braucht es eine Freigabe durch Menschen? Wie lassen sich Prozesse lückenlos nachverfolgen?
So wirkt sich Automatisierung auf KPIs aus
Automatisierung lohnt sich dann besonders, wenn sie nicht nur Aufgaben vereinfacht, sondern auch messbare Verbesserungen zeigt. Auch hier unterscheiden sich Chatbots und AI-Agents:
Chatbots bieten einen einfachen Einstieg. Sie sind kostengünstig, mit wenig Aufwand einsatzbereit und ermöglichen schnelle Gewinne, die durch das Abfangen von Anfragen entstehen. Aber: Ihr Einfluss auf komplexere Geschäftsprozesse bleibt begrenzt.
AI-Agents sind aufwendiger in der Implementierung, können aber starken Einfluss auf wichtige Zielgrößen haben.
Auf diese KPIs etwa wirken sich AI-Agents aus:
↗️ Gelöste Tickets pro Stunde
↘️ Customer Effort Score (CES)
↘️ Kosten pro Lösung
↘️ Wartezeit der Anfragenden
Auch Chatbots können einen spürbaren Einfluss auf diese Kennzahlen haben. Die Automatisierung einfacher Prozesse macht oft einen großen Unterschied.
Möchte man weitere Anwendungsfälle abdecken und komplexere Aufgaben effizienter gestalten, lässt sich der positive Einfluss auf wichtige KPIs durch den Einsatz von AI-Agents weiter ausbauen.
Fazit
Chatbots behalten ihre Daseinsberechtigung und haben ihre ganz eigenen Stärken: Sie sind einfach zu implementieren, erzielen schnell Gewinne und erleichtern Governance-Themen. Sie können einfache Fragen gezielt beantworten. Chatbots wie von moinAI werden vielfach von Unternehmen eingesetzt, die ihre Kundenkommunikation skalierbar und effizient automatisieren wollen.
AI-Agents punkten mit ihrer Autonomie und Handlungsfähigkeit. Sie treffen fundierte und kontextbezogene Entscheidungen und nehmen so positiven Einfluss auf wichtige Zielgrößen. Zwar ist die Einführung komplexer, doch mit Unterstützung des CSM-Teams von moinAI lassen sich die einzelnen Schritte reibungslos umsetzen, sodass schnell Ergebnisse erzielt werden können.
Am Ende hängt die Wahl zwischen Chatbot, AI-Agent oder einer Hybridlösung vom individuellen Bedarf ab. In fast jedem Fall lohnt sich aber der Einsatz eines Chatbots, um repetitive Anfragen abzufangen und so schnelle Gewinne einzufahren. Nach Bedarf können AI-Agents mit der Zeit zusätzlich implementiert werden, um immer mehr komplexe Anfragen zu lösen und so den steigenden Kundenanforderungen gerecht zu werden.
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