KI-Megatrends 2025: Contact Center werden sich durch multimodale Modelle und Agentic AI verändern

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Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz schreitet rasant voran. Joe Novak (Spitch) benennt zwei große Trends, die sich für das Jahr 2025 abzeichnen: Multimodale KI-Modelle und Agentic AI. Diese Technologien versprechen bedeutende Fortschritte in der Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen, insbesondere in Contact Centern. Gleichzeitig stellen Herausforderungen wie hohe Inferenzkosten und regulatorische Anforderungen Unternehmen vor neue Aufgaben.

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KI-Megatrends 2025: Contact Center werden durch multimodale Modelle und Agentic AI verändert

Multimodale KI-Modelle erweitern die Möglichkeiten

Multimodale KI-Modelle (Large Multimodal Models, LMMs) sind in der Lage, verschiedene Datenformate wie Text, Bild, Video und Sprache zu verarbeiten. Damit gehen sie weit über klassische textbasierte KI-Systeme hinaus. Unternehmen wie Google, OpenAI, Anthropic und DeepSeek haben bereits fortschrittliche multimodale KI-Dienste entwickelt, während Open-Source-Modelle wie Alibabas QVQ-72B Preview oder Metas Llama 4 auf Sprache und kognitive Prozesse spezialisiert sind.

Besonders im Bereich der visuellen KI gibt es bemerkenswerte Fortschritte. Das Segment Anything Model (SAM) von Meta ermöglicht beispielsweise neue Anwendungen in der Videobearbeitung, Forschung und im Gesundheitswesen. Gleichzeitig verbessert das ARMOR-System von Carnegie Mellon und Apple mithilfe verteilter Tiefensensoren die räumliche Wahrnehmung von Robotern. Dadurch konnten Kollisionen um 64 % reduziert und Daten bis zu 26-mal schneller verarbeitet werden.

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    • Auch in der Sprachverarbeitung gibt es deutliche Verbesserungen. Modelle wie Hertz und Kyutais Moshi erreichen extrem kurze Reaktionszeiten von unter 120 Millisekunden und ermöglichen natürlichere Interaktionen. Dennoch bleiben Herausforderungen bestehen, etwa die Individualisierung von Sprachmodellen, die kontinuierliche Kontextbeibehaltung und die hohen Inferenzkosten.

    Agentic AI: Teilautonome KI-Systeme für Contact Center

    Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können. Dabei werden diese Systeme nicht nur zur Beantwortung von Anfragen eingesetzt, sondern übernehmen aktiv Prozesse und interagieren mit externen Systemen. Vor allem in Contact Centern entstehen dadurch neue Möglichkeiten, die über klassische Chatbots oder Voice Assistants hinausgehen.

    Die Autonomie solcher Systeme lässt sich in drei Stufen unterteilen:

      • Niedrige Autonomie: KI-Modelle generieren ausschließlich Textantworten auf Benutzeranfragen.
      • Mittlere Autonomie: KI-Systeme übernehmen zusätzliche Aufgaben wie Anrufweiterleitung, Abruf von Kundendaten oder Interaktionen mit Bestellsystemen.
      • Hohe Autonomie: Die KI steuert selbstständig Gespräche, initiiert oder beendet Interaktionen und trifft Entscheidungen in Echtzeit basierend auf vordefinierten Zielen.

    Laut einer Studie von Gartner bietet Agentic AI flexible Lösungen, die sich an unterschiedliche Geschäftsanforderungen anpassen lassen. Die KI-Plattform von Spitch beispielsweise nutzt diese Technologie bereits für hochautomatisierte Lösungen wie Agent Coaching, Voice Assistants und Chatbots. Ergänzt werden diese durch integrierte Tools wie Agent Assist und Speech Analytics, die eine detaillierte Analyse und Optimierung von Kundengesprächen ermöglichen.

    Contact Center: Vom Kostenfaktor zum Umsatztreiber

    Während Contact Center traditionell als Kostenstellen betrachtet wurden, zeichnet sich ein Wandel ab. Durch den Einsatz von KI könnten sie zu zentralen Umsatztreibern für Unternehmen werden. KI-gestützte Systeme können bereits heute bis zu 80 % der Routineanfragen übernehmen.

    Allerdings hängt der Erfolg stark von der richtigen Balance zwischen Automatisierung und persönlichem Kundenkontakt ab. Während bei hochpreisigen Produkten der direkte Zugang zu menschlichen Ansprechpartnern entscheidend bleibt, kann bei günstigen Angeboten eine weitreichende Automatisierung wirtschaftlicher sein.

    Herausforderungen: Inferenzkosten und regulatorische Anforderungen

    Eine der größten Herausforderungen für den breiten Einsatz von KI bleibt die sogenannte Inferenz. Dieser Prozess beschreibt die Anwendung eines trainierten Modells auf neue Daten, um Vorhersagen zu treffen. Da dieser Vorgang hohe Rechenleistung erfordert, entstehen erhebliche Kosten. Spezialisierte KI-Hardware kann die Inferenzgeschwindigkeit zwar um das bis zu 70-Fache erhöhen, alternative Lösungen wie verteilte Rechenstrukturen auf Standard-Hardware könnten jedoch ebenfalls Abhilfe schaffen.

    Ein weiteres zentrales Thema ist der neue EU AI Act, der klare Vorgaben für den KI-Einsatz in Europa definiert. Die Herausforderung besteht darin, praktikable Methoden zur Einhaltung und Dokumentation der Vorschriften zu entwickeln. Unternehmen müssen daher Compliance-Benchmarks schaffen, die sowohl Sicherheitsanforderungen als auch Innovationsfreiheit gewährleisten.

    Entscheidende Treiber 2025

    Multimodale Modelle und Agentic AI werden 2025 entscheidende Treiber für die Weiterentwicklung von Contact Centern sein. Während die Automatisierung neue Effizienzpotenziale eröffnet, bleibt die Herausforderung, hohe Inferenzkosten zu senken und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, könnten sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.

    Frank
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