SUNNYVALE, KALIFORNIEN / LONDON (IT BOLTWISE) – eGain stellt „AI KnowledgeOps“ vor, um Unternehmenswissen so zu halten, dass KI im Kundendialog verlässliche Antworten und Maßnahmen liefert. Das Framework setzt auf eine kontinuierliche Abstimmung zwischen Wissensbasis, Produkten, Richtlinien und realen Kundenanfragen. Zusätzlich führt der Anbieter vier Funktionen ein, darunter ein Tool zur Analyse von Kundenfragen über Kanäle hinweg. Offen bleibt, wie schnell sich sichergestellt ist, dass neue Inhalte in komplexen Compliance-Umgebungen bei jedem Agenten- und Modellwechsel korrekt ankommen.
eGain positioniert „AI KnowledgeOps“ als Antwort auf ein wiederkehrendes Problem in KI-gestützten Kundenprozessen: Nicht das Modell allein entscheidet, sondern die Qualität und Aktualität des Wissens, auf das es zurückgreift. Der Kern der Argumentation lautet, dass eine KI zwar überzeugend klingen kann, aber bei falscher Wissensgrundlage dennoch falsche Aktionen anstößt – etwa bei der Beratung, der Ticketbearbeitung oder bei der Auswahl von Richtlinien. Genau daraus ergeben sich für Unternehmen Konsequenzen, die sich nicht auf „nur“ unsaubere Antworten beschränken: Sie reichen von einem schlechteren Kundenerlebnis über höhere Kosten zur Fehlerbehebung bis zu Compliance-Risiken in Branchen, in denen Inhalte und Prozesse überprüfbar sein müssen.
Technisch gedacht verschiebt sich damit der Fokus von reinen Modell-Optimierungen hin zu einem Wissens- und Governance-Prozess. eGain beschreibt „vertrauenswürdige KI“ als Produkt eines kontinuierlichen Kreislaufs: Ausgangspunkt sind die Ressourcen eines Unternehmens – also die Gespräche über mehrere Kanäle hinweg sowie die Inhalte, die in den beteiligten Systemen verteilt sind. Aus diesen Quellen werden zunächst die Fragen abgeleitet, die Kunden tatsächlich stellen, und anschließend die Themen priorisiert, die für das Unternehmen am wichtigsten sind. Danach erfolgt ein Abgleich mit vorhandenen Inhalten, um Lücken und Unvollständigkeiten zu erkennen, bevor Teams die fehlenden Informationen gezielt nacharbeiten.
Um den Transfer vom „richtigen Inhalt“ zur „richtigen Antwort beim richtigen Nutzer“ zu ermöglichen, setzt das Konzept auf eine strukturierte Zuordnung: Wissen wird mit Tags versehen und Produkten, Richtlinien und Regeln zugeordnet, sodass die KI die passende Grundlage für jede Person und jeden Kontext findet. Laut eGain wird dieser Ansatz zusätzlich über die Prüfung mit echten Kundenanfragen verfeinert, wobei Kontrollmechanismen in den Prozess eingebettet bleiben. Ein weiterer Aspekt ist die Idee, jede Anfrage über eine zugelassene Wissensquelle zu versorgen und Antworten über Agenten, Kanäle und Mitarbeiter hinweg gleichförmig zu halten – insbesondere dann, wenn sich Produkte, Konditionen oder Vorschriften ändern. Damit reagiert das Framework auf die Realität vieler Organisationen, in der Inhalte schnell veralten, weil neue Produkteinführungen, Zinssatzänderungen oder aktualisierte Vorgaben zeitversetzt dokumentiert werden.
In die operative Umsetzung sollen vier neue Funktionen gehen, die eGain im Rahmen der „AI KnowledgeOps“-Offensive einführt. WYCA („What Your Customers Ask“) soll Kundengespräche kanalübergreifend auswerten und unterschiedliche Formulierungen derselben Frage zusammenführen, um herauszuarbeiten, welche Fragen den größten Einfluss auf den Alltag der Kunden haben. Dabei betont der Anbieter, dass WYCA innerhalb der Firewall des Unternehmens betrieben wird, damit Kundendaten in der eigenen Umgebung bleiben. eGain Knowledge Graphs liefern parallel ein gemeinsames Vokabular, mit dem Teams Themen wie Produkte, Richtlinien und Gebühren automatisiert modellieren und diese Entitäten direkt mit „vertrauenswürdigen Artikeln“ verknüpfen können; bei komplexen Anfragen, die mehrere Quellen betreffen, soll ein Agent den Graphen abfragen und so in weniger Schritten zu einer vollständigen Antwort gelangen.
Für die Erstellung und Pflege von Inhalten setzt eGain außerdem auf eGain Genie und eGain kForge. Genie ist ein dialogorientierter KI-Agent, der in die eGain-Produkte integriert ist und Wissensautoren sowie Wissensingenieure dabei unterstützen soll, mehrere Artikel zu verfassen, Berichte zu erstellen oder agentenbasierte Arbeitsabläufe zu entwickeln – inklusive Aufgaben wie das Umwandeln von Schulungsvideos in Artikel oder das parallele Aktualisieren großer Mengen von Beiträgen. kForge wiederum wird als Service-Beschleuniger beschrieben, der Inhaltsquellen miteinander verbindet und den sonst oft langwierigen Migrationsprozess reduziert: Vorgefertigte Konnektoren sollen Inhalte einmalig übertragen oder synchron halten, während eine Bibliothek agentenbasierter Aktionen Transformationen übernehmen kann, etwa die Zusammenführung von Duplikaten oder die Extraktion von Wissensgraphen. Laut Anbieter erlaubt die Lösung zudem eine Rückverfolgbarkeit von Änderungen bis zur jeweiligen Quelle, sodass fachliche Prüfer risikoreiche Sachverhalte gezielt kontrollieren können, ohne dass ein manuelles Migrationsprojekt im großen Stil erforderlich bleibt.
Damit adressiert eGain auch die Erwartung von Führungskräften an KI im Kundendialog: Es geht nicht nur um „klingt gut“, sondern darum, ob Antworten und Maßnahmen fachlich richtig sind. Der CEO Ashu Roy formuliert dazu wörtlich: „Das Erste, was jede Führungskraft wissen möchte, bevor sie KI im Kundendialog einsetzt, ist, ob diese die richtige Antwort liefert und die richtigen Maßnahmen ergreift – und beides hängt letztlich vom zugrunde liegenden Wissen ab.“ Aus seiner Sicht setzen Organisationen erfolgreiche KI-Projekte dann um, wenn Wissen als fortlaufenden Prozess verstanden wird – und genau diese Betriebslogik will eGain mit „AI KnowledgeOps“ standardisieren. Für Unternehmen ist die praktische Frage nun, wie gut sich solche Prozesse mit bestehenden Wissensdatenbanken, Versionierung und Prüfketten verzahnen lassen, insbesondere wenn verschiedene Rollen (Redakteure, Fachbereiche, Governance) und mehrere Kanäle zusammenwirken.
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