Der smarte Kollege – KI-Agent unterstützt Vertriebsinnendienst bei VAUDE

VAUDE entwickelt langlebige und funktionale Produkte nach dem Prinzip „Design for Life“. Im Fokus stehen Kreislauffähigkeit, Reparierbarkeit und ein möglichst geringer Ressourceneinsatz. So verbindet VAUDE Bergsport‑Leidenschaft mit Verantwortung für Mensch und Umwelt.

Neben dem Vertrieb der VAUDE-Produkte an den Einzelhandel betreibt das 1974 gegründete Unternehmen heute 22 Franchise-Stores in der DACH-Region. Auch die Planung und Fertigung individueller Produkte ist in Zusammenarbeit mit VAUDE möglich: Ein eigener Geschäftsbereich fokussiert sich auf die Ausrüstung von Unternehmen mit Sonderanfertigungen oder speziell gebrandeten Produkten.

Zur Unterstützung dieses breiten Leistungsspektrums setzt der Outdoor- und Sportausrüster seit 2021 auf BE-terna Fashion basierend auf Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations. „Mit der neuen Lösung haben wir unser altes und hochgradig angepasstes System abgelöst und mit der neuen Cloud-Technologie einen großen Schritt gemacht, um unsere IT-Landschaft zukunftsfähig auszurichten“, betont Daniel Köhler, IT-Leiter bei VAUDE. „Trotz aller Verbesserungen, gibt es auch Abläufe, die mit der neuen Lösung gleichgeblieben sind. Im Fokus standen dabei Abläufe an der „Mensch-Maschine-Schnittstelle“, also Interaktionen mit dem System bei denen User Daten aus anderen Quellen (z.B. Emails) in das System übernehmen oder auslesen. Diese Abläufe wollten wir automatisieren.“

Kompaktes KI-Projekt mit greifbarem Nutzen

Als langjähriger Software- und Beratungspartner kennt BE-terna die IT von VAUDE bestens – und verfügt gleichzeitig über umfassende Expertise im Bereich modernster KI. Genau diese Technologie erschien im Kontext der Zielsetzung eine attraktive Option, nicht zuletzt, da VAUDE durch Nutzung des Microsoft-Kosmos bereits über ein sehr gutes Fundament für eine schnelle und kostengünstige Umsetzung entsprechender Szenarien verfügt: Funktionen wie die Analyse von Dokumenten, die Nutzung von KI-Sprachmodellen oder Skalierungsmöglichkeiten der Azure-Services stehen dort von vornherein bereit.

„Als wir uns gemeinsam mit der BE-terna genauer mit den Möglichkeiten befassten, hatten wir den Eindruck, dass es viele Abläufe gibt, die das Potential haben durch den Einsatz von KI-Agenten automatisiert zu werden. Allerdings brauchten wir einen Ansatz, der auch mit begrenzen Ressourcen umsetzbar ist“ erinnert sich Daniel Köhler. „Also haben wir uns dazu entschieden ein Pilotprojekt (MVP) zu starken und im Vertriebsinnendienst einen Agenten zu entwickeln, der dort für eine Entlastung sorgt.“

Die tägliche Arbeit für die Mitarbeitenden war dort zum damaligen Zeitpunkt von einem hohen Grad an manuellem Aufwand geprägt: Es galt, täglich Dutzende von E-Mail-Anfragen zu bearbeiten und zu beantworten, entsprechende Bestellungen im System einzutragen, Rückstandslisten zusammenzustellen oder Rückfragen zu Kundenretouren zu bearbeiten. Für eine darüberhinausgehende Beratung oder das Wahrnehmen von Upselling-Gelegenheiten fehlte vor diesem Hintergrund oft die Zeit.

Der KI-Kollege meldet sich zum Dienst

Der geplante KI-Agent sollte den Vertriebsinnendienst konkret in zwei Szenarien unterstützen: Er sollte eingehende Bestellungen im ERP-System einpflegen und bei Bedarf Rückstandslisten zur Weitergabe an die Kunden generieren. Als Projektzeitrahmen wurden 12 Wochen veranschlagt – ein Zeitraum, in dem die KI-Experten von BE-terna nicht nur die Konzeption, Entwicklung und Implementierung des KI-Agenten umsetzten. Auch das Testing erfolgte im Rahmen der Dreimonatsfrist: Die VAUDE-Mitarbeitenden fütterten den Agenten immer wieder mit Test-E-Mails und prüften, ob dieser die enthaltenen Aufgaben in korrekter Weise bearbeitete.

Mitte September, pünktlich zum Ende der veranschlagten Zeit, ging der KI-Agent live und unterstützt seitdem die Mitarbeitenden im Vertriebsinnendienst durch wertvolle Vorarbeit zu eingehenden Anfragen: 71 Prozent der Aufträge konnten bislang vom KI-Agenten richtig erkannt und in korrekter Weise im System angelegt werden. Für die übrigen Aufträge erkannte der KI-Agent in korrekter Weise, dass er nicht über die Fähigkeit oder Erlaubnis verfügt, diese zu bearbeiten, und gab diese entsprechend an einen Mitarbeitenden weiter. Anfragen zu Rückstandslisten konnten bislang vollständig vom KI-Agenten übernommen werden.

Schrittweises Vorgehen der KI

Die Anfragen, mit denen der KI-Agent in der Praxis konfrontiert wird, könnten vielfältiger nicht sein. Von Bildanhängen abfotografierter Produkte aus dem VAUDE-Webshop mit Anweisungen wie „Diese Tasche bitte in blau!“ über klar formulierte Bestellungen mit Angabe der vollständigen Artikelnummer, Bestellmenge und Kundendaten bis hin zuangehängten Excel-Listen in kundenindividuellen Strukturen – mit all diesen Szenarien muss der KI-Agent umgehen können und kann es auch. Dazu setzt die KI auf ein mehrstufiges Vorgehen und bedient sich mehrerer Werkzeuge, die ihr zur Verfügung stehen:

Der Eingang einer neuen E-Mail im zentralen, von der KI gemonitorten Postfach löst dabei zunächst einen Trigger bei dem Agenten aus, woraufhin dieser aktiv wird. Er prüft den Inhalt und entscheidet, ob die E-Mail einen Task beinhaltet, den er übernehmen kann und darf. Dazu gilt es, die Intention korrekt zu verstehen. „Lautet der Inhalt einer Mail etwa ‚Ich habe eine Frage zu meiner Bestellung des Artikels XY‘, dann bedeutet das nicht, dass diese E-Mail die eigentliche Bestellung ist“, erklärt Daniel Köhler. Der Agent darf also nicht nur auf bestimmte Schlüsselwörter wie „Bestellung“ reagieren, sondern muss auch den Kontext einer Konversation verstehen und daraus die richtigen Schlussfolgerungen ziehen.

Wurde ein Task identifiziert, den der Agent übernehmen kann, gilt es, die relevanten Artikel-, Auftrags- und Kundeninformationen aus der Mail zu extrahieren. Insbesondere die Identifizierung bzw. Zusammensetzung der Artikelnummer stellte dabei eine Herausforderung dar. Eine Artikelnummer bei VAUDE setzt sich stets aus der Produktnummer, der Farbe sowie der Größe zusammen. Nicht selten werden diese Informationen in einer E-Mail jedoch lediglich sprachlich umschrieben, etwa „Ich hätte gerne das Produkt Nr. 459 in blau und in Größe 38.“ Aus einem Text wie diesem muss der Agent die korrekte Artikelnummer zusammensetzen. Schließlich gilt es, Auftragsinformationen wie gewünschte Mengen oder Liefertermine aus der E-Mail zu extrahieren und dem korrekten Kunden im Kundenstamm zuzuweisen.

Hat der Agent all diese Aufgaben erfolgreich erledigt, importiert er den Auftrag in das ERP-System. Genutzt wird dazu der Mechanismus des EDI-Imports des Brachenmoduls BE-terna Fashion, da hier verschiedenste Prüfroutinen (Existiert der Kunde? Existiert der gewünschte Artikel?) standardmäßig im Hintergrund ablaufen. Abschließend formuliert der KI-Agent eine E-Mail-Antwort für den Kunden.

Transparenz und Kontrolle an oberster Stelle

Den gesamten Prozess bewerkstelligt der KI-Agent mit maximaler Transparenz: In einer eigens kreierten Oberfläche verfasst er eine kurze Rückmeldung an die Mitarbeitenden und beschreibt im Detail, wie er konkret zur Bearbeitung der jeweiligen E-Mail vorgegangen ist. Welche Entscheidungen wurden auf welcher Basis getroffen? Aus welchen Sätzen der E-Mail wurden Daten wie Artikelinformationen herausgelesen? Welche Aktionen wurden vorgenommen? Ebenso zeigt er auf, welche identifizierten Tasks er selbst ausführen konnte und welche gegebenenfalls noch für die Mitarbeitenden verbleiben. Er übernimmt dabei stets nur Aufgaben, die er im Rahmen seiner definiteren Schranken (sog. „Boundary Conditions“) tatsächlich übernehmen darf.

Als „Humans in the Loop“ prüfen die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Bearbeitung und geben die vorgeschlagene Umsetzung für den Agenten frei. „Rein technisch wäre es natürlich möglich, den Prozess auch ohne menschliche Bestätigung zu automatisieren“, erklärt Köhler. „Doch wir wollen hier Erfahrung sammeln. Auch mit dem Zwischenschritt der Freigabe liefert der Agent uns eine enorme Entlastung: Anstatt jede E-Mail manuell bearbeiten zu müssen, erhalten die Kolleginnen und Kollegen einen komplett fertigen Bearbeitungsvorschlag, den sie einfach nur mit einem Klick bestätigen müssen. Der Mensch behält die Kontrolle, der Agent übernimmt die zeitraubende Arbeit.“

Erweiterungsmöglichkeiten ja, selbstständiges Lernen nein

Um die einzelnen Bestandteile seiner Aufgaben erledigen zu können, steht dem KI-Agenten ein Portfolio an verschiedensten „Tools“ zur Verfügung, die ihm etwa die Extraktion von Daten aus Text, die Analyse von Anhängen oder das Formulieren von E-Mail-Antworten ermöglichen. Durch die Bereitstellung neuer Tools ließe sich entsprechend das Fähigkeitsspektrum des Agenten erweitern. Derzeit arbeiten VAUDE und BE-terna daran, die bestehenden Werkzeuge weiter zu verbessern sowie spezifische Werkzeuge für Sonderfälle zu erstellen.

„Darüber hinaus lernt unser Agent jedoch nicht selbstständig“, betont der IT-Leiter. „Das mag vielleicht überraschen, denn auf den ersten Blick erscheint es ja sehr praktisch, wenn sich der Agent selbstständig an neue Gegebenheiten anpassen kann. Doch man muss bedenken: Der Agent arbeitet in unserem Produktivsystem. Falsche Eingaben oder Aktionen könnten fatale Auswirkungen haben. Wir wollen daher, dass Aufgaben auf die intendierte Weise bearbeitet werden und wir zu jedem Zeitpunkt die Kontrolle darüber behalten, was der Agent tun kann und tut.“

Die nächsten Etappen im Blick

„Die erste Etappe war ein voller Erfolg, aber unsere KI-Reise ist bei weitem noch nicht beendet“, so lautet Daniel Köhlers Fazit. Denn durch den erfolgreichen Einsatz des KI-Agenten im Vertriebsinnendienst sind bei VAUDE zwischenzeitlich auch andere Abteilungen auf die Vorteile einer KI-Unterstützung aufmerksam geworden. Entsprechend arbeiten Daniel Köhler und sein Team in enger Abstimmung mit den Experten von BE-terna an der Entwicklung neuer Szenarien.

Beispielsweise wäre denkbar, auch Endverbraucher-Kommunikation zu Reparaturen oder generellen Fragen zur Nachhaltigkeit durch einen weiteren KI-Agenten zu unterstützen. In diesem Kontext könnte künftig insbesondere der Tool-Ansatz seine Stärke ausspielen, da sich Agenten einzelne Tools teilen oder Teilschritte untereinander zur Bearbeitung weitergeben könnten („Du kannst doch E-Mails verfassen, bitte antworte hier meinem Kunden.“). Entsprechend müssen Fähigkeiten nicht für jeden Agenten individuell entwickelt werden. Für die Ausweitung des KI-Einsatzes will VAUDE künftig Mitarbeitende spezifisch schulen, um in ihren jeweiligen Bereichen bei der Entwicklung von Agents, deren Training oder deren Nutzung unterstützen zu können. 

“Der Grundgedanke unser KI-Bestrebungen ist Automatisierung. Wir denken nicht mehr „nur“ in Effizienzgewinne, sondern wir wollen Mitarbeitenden repetitive Aufgaben abnehmen und diese von der KI erledigen lassen.“, betont Daniel Köhler.

„Ich glaube, dass der Wert menschlicher Arbeit nicht im Abtippen von Informationen in die Masken eines Systems liegt. Ich glaube er besteht in der Bearbeitung von Aufgaben, die echtes Denkvermögen und/oder verbindliche menschliche Interaktionen erfordern, etwa Ausbau und Stärkung der Kontakte zu unseren Kunden und Lieferanten. An diesen hohen Stellenwert wollen wir die menschliche Arbeit zurückbringen.“