Vom Ende klassischer Chatbots – und was Conversational AI heute leistet

Chatbots galten viele Jahre als Heilsbringer des digitalen Kundenservice. Rund um die Uhr verfügbar, skalierbar, kosteneffizient – das Versprechen war groß. Doch in der Realität wurden viele dieser Systeme schnell zur Frustrationsquelle für Nutzer. Standardisierte Dialogbäume, starre Antworten und kaum Kontextverständnis sorgten dafür, dass die Akzeptanz bei Kunden und Mitarbeitenden häufig zu wünschen übrig ließ. 
 
Die gute Nachricht: Diese Zeiten sind vorbei. Moderne Conversational AI, unterstützt durch Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Mistral, setzen völlig neue Maßstäbe. Und der Unterschied ist nicht nur spürbar – er ist fundamental. 
 

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GPT, Claude & Co. im BPO: Warum das Modell entscheidend ist

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-4, Claude, Gemini oder Mistral haben in den letzten Jahren beachtliche Fortschritte gemacht. Ihre Fähigkeit, Texte zu verstehen, zu generieren und sogar komplexe Aufgaben zu bearbeiten, macht sie zu einem zentralen Bestandteil moderner Prozessautomatisierung. Doch was viele Unternehmen unterschätzen: Nicht das „größte“ oder „populärste“ Modell ist automatisch das beste für Ihren Anwendungsfall. Im AI-first BPO-Umfeld entscheidet der passende Einsatz – und genau hier kommt unsere Expertise bei ITyX ins Spiel. 
 

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AI-Ops als Schlüssel zur kontinuierlichen Optimierung von KI-Prozessen

Künstliche Intelligenz kann viel – aber nicht alles von allein. Wer glaubt, dass ein KI-Modell nach dem initialen Training dauerhaft optimale Ergebnisse liefert, irrt. In der realen Welt ist kontinuierliche Verbesserung der entscheidende Erfolgsfaktor. Genau hier kommt AI-Ops ins Spiel: als methodischer Rahmen und operatives Team zur ständigen Steuerung, Optimierung und Weiterentwicklung von KI-Prozessen.  

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Automatisierung von Backoffice-Prozessen: Die unterschätzte Effizienzreserve

Wenn von Automatisierung die Rede ist, denken viele Unternehmen zuerst an den Kundenservice: Chatbots, Ticket-Systeme, automatisierte E-Mails. Doch ein riesiger Effizienzhebel liegt oft im Verborgenen: im Backoffice. Rechnungsfreigaben, Formularverarbeitung, Datenabgleiche oder KYC-Prüfungen laufen hier täglich tausendfach – vielfach manuell. Genau hier setzt die moderne KI-gestützte Prozessautomatisierung an. 
 

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Was ist Langflow und warum ist es die Zukunft der Agenten-Orchestrierung?

Die Anforderungen an moderne KI-Lösungen sind komplexer denn je. Unternehmen wollen nicht nur ein leistungsfähiges Sprachmodell, sondern kombinierte Workflows, Kontextbezug, Steuerbarkeit und volle Transparenz. Genau an dieser Stelle kommt Langflow ins Spiel – eine Plattform zur visuellen Orchestrierung von KI-Agenten, die sich zunehmend als Standard im Bereich der Enterprise-Automatisierung etabliert. 
 

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Bring Your Own LLM: Eigene Sprachmodelle als Zukunft der KI-Integration

Die Welt der Sprach-KI entwickelt sich rasant. Unternehmen stehen heute vor der Wahl: Sollen sie auf etablierte, kommerzielle Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Claude setzen, oder lieber auf Open-Source-Modelle wie Mistral oder LLaMA? Noch entscheidender ist jedoch eine strategische Frage: Wie lassen sich eigene LLMs in bestehende KI-Prozesse integrieren, um maximale Kontrolle, Datenschutz und Effizienz zu erzielen? 
 
Bei ITyX Solutions setzen wir auf das Prinzip “Bring Your Own LLM” (BYO-LLM). Das bedeutet: Unsere Kunden können ihr eigenes Sprachmodell in unsere KI-first BPO-Umgebung integrieren – vollständig orchestriert, AI-Ops-gestützt und auf Wunsch sogar mit eigenem Fine-Tuning. Doch warum ist dieser Ansatz so zukunftsweisend? 

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ThinkOwl + GPT-4: So funktioniert intelligenter Kundenservice heute

Der Kundenservice steht an einem Wendepunkt: Wo früher starre Ticketsysteme und mühsame Weiterleitungen dominierten, verlangen Kunden heute schnelle, konsistente und kontextbezogene Antworten – unabhängig vom Kanal. Die Kombination aus ThinkOwl und GPT-4 markiert dabei eine neue Ära im Customer Support: automatisiert, intelligent und jederzeit bereit. Doch wie genau funktioniert das Zusammenspiel dieser beiden Technologien – und welchen konkreten Mehrwert bringt es Unternehmen?

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Was ein modernes BPO von einem klassischen Outsourcing unterscheidet

Business Process Outsourcing (BPO) war über Jahrzehnte hinweg ein Synonym für Effizienzsteigerung: Unternehmen lagerten wiederkehrende Aufgaben an externe Dienstleister aus – oft ins Ausland – und profitierten von geringeren Kosten. Doch dieses klassische Modell stößt in der digitalisierten Welt an seine Grenzen.

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AI-first BPO vs. klassisches Outsourcing: Vergleich mit Perspektive

Business Process Outsourcing (BPO) hat sich über Jahrzehnte hinweg als bewährte Methode etabliert, um operative Prozesse effizient auszulagern. Klassische BPO-Modelle konzentrieren sich dabei primär auf menschliche Arbeitsleistung – häufig in Near- oder Offshore-Standorten. Doch mit dem Aufkommen leistungsstarker KI-Technologien steht ein Paradigmenwechsel bevor: AI-first BPO ist das neue Modell für digitale, automatisierte und skalierbare Dienstleistungen. 

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Warum Customer-in-the-Loop die Automatisierung smarter macht

Künstliche Intelligenz kann vieles – aber nicht alles autonom entscheiden. Gerade in Serviceprozessen, bei denen Kunden individuell reagieren oder Informationen bestätigen müssen, ist ein direkter Rückkanal notwendig. Hier kommt Customer-in-the-Loop (CITL) ins Spiel. Dieser Ansatz erweitert klassische Automatisierung um eine entscheidende Dimension: den Kunden selbst. 

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Der ROI von KI-Agenten im Kundenservice: Zahlen und Praxisbeispiele

Wenn Unternehmen heute in Künstliche Intelligenz investieren, steht eine Frage oft im Mittelpunkt: Rechnet sich das überhaupt? Die Antwort ist klar: Ja – und zwar schneller, als viele erwarten. KI-Agenten im Kundenservice können nicht nur Bearbeitungszeiten drastisch senken, sondern auch Personalkosten reduzieren, die Kundenzufriedenheit steigern und die Servicequalität dauerhaft verbessern. In diesem Beitrag zeigen wir, wie sich der  Return on Investment (ROI) von KI-Lösungen konkret messen lässt. 

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