AI Agents sind mehr als nur Chatbots – aber wie bewertet man sie richtig? Wir sprechen über die Herausforderungen beim Testen von AI im Kundenservice, warum falsche API-Parameter ins Chaos führen und wieso "mysteriöser Fleischeintopf" ein PR-Desaster wurde. Matthäus Deutsch von Parloa berichtet, wie flexible Plattformintegrationen und evaluative Ansätze (z.B. assertion-based Testing und Simulationen) den Einsatz von AI Agents vorantreiben. Außerdem: welche Metriken wirklich zählen, was Multi-Agent-Setups leisten und warum der Preisverfall bei Open-Source-Modellen das Game verändert.    Zusammenfassung AI Agents erweitern klassische Chatbots im Kundenservice, insbesondere im Telefonbereich, durch GenAI-basierte, dynamische Lösungen Parloa demonstriert flexible Plattformintegrationen und den Einsatz von Evaluationsmethoden wie assertion-based Testing und Simulationen Die Evaluation von AI Agents erfordert spezielles Benchmarking auf Plattform- und individueller Ebene Typische Herausforderungen sind Integrationsprobleme, fehlerhafte API-Calls und unzureichendes Instruction Following Tests erfolgen sowohl auf Konversationsebene als auch durch deterministische Ansätze und LLMs als Judge Es müssen komplexe Metriken und Trade-offs beachtet werden, wobei häufig binäre Testansätze aggregiert werden Schnelle Updates auf neue Modellversionen sind möglich, allerdings steigen langfristig die Kosten durch umfangreiche Testzyklen Innovationen wie optimierte Speech-to-Speech-Technologien und Open-Source-Lösungen (z. B. DeepSeek) bieten Potenzial zur Kostenreduktion Der Einsatz von Operatoren-Modellen und Tool-Integrationen ermöglicht auch die Anbindung an Legacy-Systeme, z.B. SAP Ziel ist es, den Automatisierungsanteil im Kundenservice zu erhöhen und eine Balance zwischen bewährter Qualität und neuen Features zu finden Links Matthäus Deutsch auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/matth%C3%A4us-d-928864ab/ Parloa Contact-Center-AI-Plattform https://www.parloa.com/de/ Stellenangebote bei Parloa https://www.parloa.com/company/careers/#jobs #55: Alle machen XGBoost, aber was macht eigentlich XGBoost? Mit Matthäus Deutsch https://www.podbean.com/ew/pb-6gvc6-16d5018 #64: Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle jetzt OpenAI und XGBoost bei Preisprognosen? https://www.podbean.com/ew/pb-m5qr2-17c425d heise online: "Aromatisches" Chloramingas, Eintopf aus Menschenfleisch: KI-Rezepte irritieren https://www.heise.de/news/Aromatisches-Chlorgas-Eintopf-aus-Menschenfleisch-KI-irritiert-mit-Rezepten-9242991.html Feedback, Fragen oder Themenwünsche gern an podcast@inwt-statistics.de