Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein neues Thema mehr. Gerade im Contact Center wird seit Jahren intensiv darüber diskutiert. Der aktuelle Begriff, der immer häufiger auftaucht, lautet Agentic AI oder auch agentische KI. Laut Google Cloud ist agentische KI „eine fortgeschrittene Form der künstlichen Intelligenz, bei der es um die autonome Entscheidungsfindung und das autonome Handeln geht“. Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die vor allem auf Eingaben reagieren oder Daten analysieren, kann Agentic AI Ziele definieren, Pläne entwickeln und Aufgaben mit minimaler menschlicher Unterstützung umsetzen.
In diesem Artikel soll es jedoch weniger um die Definition gehen. Spannender ist die Frage, welche Rolle KI bereits heute im Workforce Management (WFM) spielt – und wie Agentic AI die Arbeitsweise von Workforce-Management-Teams künftig verändern könnte. Unsere aktuelle Branchenumfrage zeigt: Die Einstellung gegenüber KI ist überwiegend positiv, dennoch nutzen bislang nur rund 40 Prozent der Workforce-Management-Verantwortlichen entsprechende Technologien aktiv. Wird Agentic AI diese Zahl erhöhen? Und wird sie möglicherweise sogar WFM-Planer ersetzen?
Die Aufgaben im Workforce Management sind nach wie vor mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. Selbst moderne WFM-Softwarelösungen übernehmen zwar viele einzelne Schritte, dennoch sind erfahrene Planer erforderlich, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Schon heute nutzen führende WFM-Systeme unterschiedliche Formen von KI, um die Produktivität von Planern zu steigern. Einige Anbieter setzen bereits Funktionen ein, die man durchaus als Agentic AI bezeichnen kann.
Die folgenden Beispiele zeigen, wo KI heute bereits eingesetzt wird – und welches Potenzial Agentic AI künftig entfalten könnte.
Direkt vorweg: Agentic AI kann Workforce Management nachhaltig verändern.
Moderne WFM-Lösungen nutzen bereits Predictive AI, um Forecasts weitgehend automatisch zu erstellen. Diese Systeme analysieren kontinuierlich Kontaktvolumen und Average Handling Time (AHT), erkennen Muster und Trends und erstellen Prognosen oft mehr als zwölf Monate im Voraus – bis auf 15- oder 30-Minuten-Intervalle herunter.
Agentic AI könnte diesen Prozess noch deutlich weiterentwickeln:
Bereits heute setzen moderne WFM-Systeme Optimierungsalgorithmen ein, um hochkomplexe Schichtpläne für Multi-Skill- und Omnichannel-Umgebungen zu erstellen.
Dabei müssen häufig unterschiedliche Ziele gleichzeitig berücksichtigt werden:
Agentic AI könnte künftig zusätzlich folgende Aufgaben übernehmen:
Im Intraday Management entstehen regelmäßig Situationen, die schnelles Handeln erfordern. Agentic AI könnte Abweichungen automatisch erkennen und unmittelbar Gegenmaßnahmen vorschlagen.
Auslöser dafür könnten folgende sein:
Autonome Abhilfemaßnahmen durch KI könnten sein:
Zumindest in der Anfangsphase sollten solche Korrekturmaßnahmen zunächst in Form von Empfehlungen erfolgen, die von Menschen genehmigt werden müssen. Eine vollständig autonome Ausführung empfiehlt sich erst, wenn sich die KI als zuverlässig erwiesen hat.
Auch im Bereich Employee Experience sind erste KI-Funktionen bereits Realität. Beispiele hierfür sind:
Agentic AI könnte künftig noch weitergehen und dadurch die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern:
Workforce Management und Workforce Optimization sind nicht dasselbe. Während Workforce Management sicherstellt, dass ausreichend Mitarbeiter zur richtigen Zeit verfügbar sind, verfolgt Workforce Optimization ein weitergehendes Ziel: Die Mitarbeiter sollen während ihrer Arbeitszeit möglichst effektiv arbeiten.
Agentic AI könnte dabei helfen:
Derzeit werden all diese Aufgaben vorwiegend manuell durchgeführt.
Denkt man die Entwicklung konsequent weiter, könnte Agentic AI künftig als eine Art digitaler WFM-Planer agieren, der viele der wiederkehrenden Aufgaben im WFM-Zyklus mit minimalem menschlichem Eingriff ausführt. Ein solcher „WFM-Autopilot“ würde kontinuierlich aus seinen Entscheidungen lernen und erkennen, was funktioniert und was nicht. Mit jeder Planungsrunde könnte das System besser werden – ähnlich wie ein erfahrener menschlicher Planer.
Damit stellt sich zwangsläufig die Frage:
Workforce Management erfordert weit mehr als mathematische Fähigkeiten. Erfolgreiche Planer kombinieren analytisches Denken mit Kommunikationsstärke, Erfahrung, Fingerspitzengefühl und einem tiefen Verständnis für Menschen und Prozesse. Aktuell gibt es daher keine Anzeichen dafür, dass Agentic AI oder KI generell den menschlichen Planer in absehbarer Zeit ersetzen wird.
Zudem wäre es riskant, sämtliche Verantwortung an eine KI zu übertragen. Denn Workforce Management hat direkten Einfluss auf:
Für diese Ergebnisse muss letztlich immer ein Mensch verantwortlich bleiben.
Die Rolle des Planers wird sich jedoch stark verändern. Zwar müssen Planer weiterhin verstehen, wie Forecasting, Scheduling und Intraday Management funktionieren und zusammen spielen. Gleichzeitig wird ihr Fokus jedoch zunehmend von der Berechnung zur Interpretation und anderen strategischen Tätigkeiten wechseln.
KI wird Zeit freisetzen für Aufgaben, die menschliche Stärken erfordern:
Der renommierte WFM-Experte Doug Casterton formulierte dies kürzlich auf LinkedIn sehr treffend:
Wenn KI künftig einen Großteil der operativen Analysearbeit übernimmt, erhalten WFM-Fachleute die Möglichkeit, genau diese strategische Rolle stärker auszufüllen und sich mit den Erkenntnissen, für die sie einzigartig qualifiziert sind, an Entscheidungen zu beteiligen
Agentic AI ist mehr als nur ein weiterer KI-Trend. Mit Fokus auf autonome Entscheidungsfindung und eigenständige Handlungen kann sie Ziele setzen, Pläne machen und Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen. Zusammen mit Predictive AI und Optimization AI ist sie bereits in modernen WFM-Tools wie Peopleware verfügbar.
Diese Technologie hat das Potenzial, nahezu jeden Schritt des Workforce-Management-Prozesses zu verändern: