CCW 2026 – KI war überall. Aber mit Substanz?

Die CCW 2026 im Estrel Congress Center Berlin war einmal mehr ein Pflichttermin für die Branche – und unser Kollege Rafael Gebert war natürlich vor Ort. Neben dem Austausch mit langjährigen Wegbegleitern, Technologiepartnern und Kunden hat Herr Gebert die Messe intensiv genutzt, um neue Impulse zu sammeln und bestehende Partnerschaften zu vertiefen. Sein Fazit: Das Thema KI hat die gesamte Messe dominiert. Voicebots, Copiloten, Gesprächsanalysen, AI-Plattformen – jeder Anbieter hatte KI im Portfolio. Was dabei auffiel: Die eigentliche Herausforderung ist nicht mehr ob man KI einsetzt – sondern wie strukturiert, integriert und strategisch sinnvollman es tut. 

Viele Lösungen – insbesondere von Start-ups – sind technisch überzeugend präsentiert, aber es fehlt das übergreifende Know-how zur Integration in bestehende Service- und ACD-Strukturen. Hinzu kommt: Fast alle Anbieter bauen auf denselben LLM-Grundlagen auf. Die feinen Unterschiede zeigen sich erst im Detail – und nur wer Erfahrung aus der Praxis mitbringt, kann sie erkennen und bewerten. 

Weitere Themen, die uns beschäftigt haben: der EU AI Act mit wachsenden Nachweispflichten für Voicebots, die Frage nach Ausfallsicherheit und Resilienz in KI-gestützten Architekturen – und die Erkenntnis, dass echte Qualitätssicherung auch bei Speech-to-Speech-Lösungen möglich ist: über strukturierte Gesprächsanalysen, analog zum menschlichen Agenten.

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Wo comdialog den Unterschied macht

Technologie allein reicht nicht – Umsetzung und Betreuung entscheiden. Wir bringen das Callcenter-Wissen mit, das nötig ist, um KI-Lösungen sinnvoll in bestehende Servicestrukturen einzubinden: von der Architektur über die Integration bis zum laufenden Betrieb. Gerade für mittelständische Unternehmen, die KI strategisch und compliant einsetzen wollen, sind wir der Partner, der sowohl technologische Expertise als auch tiefes Prozessverständnis mitbringt.

 

Transparenz auf Knopfdruck: Grafana für AI-Agenten

Wie lange braucht ein AI-Agent, um ein Anliegen zu lösen? Wie viele Kunden authentifizieren sich erfolgreich – und wie viele Zählerstandsabgaben verlaufen reibungslos? Mit unserem Grafana-Dashboard beantworten wir genau diese Fragen: für jede Rufnummer, jeden Bot und jeden Self-Service-Prozess – in Echtzeit. Im Folgenden zwei Beispiele aus der Praxis: 

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1 AUTHENTIFIZIERUNGSQUOTE VOR WEITERLEITUNG ZUM KUNDENSERVICE

Diese Kennzahl zeigt, wie viele Kunden erfolgreich authentifiziert wurden, bevor sie an den Kundenservice weitergeleitet wurden. Aktuell liegt die Quote bei starken 80 %. Wichtig zu verstehen: Eine nicht erfolgreiche Authentifizierung bedeutet keinen Fehler im System. Es handelt sich um Fälle, in denen die angegebenen Kundendaten schlicht nicht verifiziert werden konnten.

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2 ABSCHLAG – DER VOLLSTÄNDIGE PROZESS ALS TRICHTER

Beim Self-Service „Abschlag" tracken wir die gesamte Prozesskette: Von 10 Authentifizierungsversuchen wurden 9 erfolgreich verifiziert. Davon bestanden 8 die Plausibilitätsprüfung – mit jeweils 8 Abgabeversuchen und 8 erfolgreichen Abgaben. Diese Trichteransicht macht auf einen Blick transparent, wo im Prozess Kunden aussteigen – und wo der Bot zuverlässig liefert.

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Was das bedeutet

Statt Bauchgefühl gibt es jetzt Datenbasis. Unsere Kunden sehen in Echtzeit, welche Self-Service-Flows performen, wo Optimierungsbedarf besteht – und wie sich gezielte Anpassungen direkt auf die Erfolgsquote auswirken.

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n8n bei comdialog: Orchestrierung, die im Betrieb funktioniert.

Bei comdialog setzen wir n8n nicht als “Tool”, sondern als Orchestrierungsschicht ein: Wir bauen robuste Workflows, die AI-Agenten, Datenquellen und Service-Prozesse sauber miteinander verbinden. Entscheidend ist dabei nicht die Automatisierung an sich, sondern die Frage, wie zuverlässig sie im Betrieb funktioniert. Gerade im Unternehmenskontext ist „automatisiert“ nur dann gut, wenn es auch steuerbar bleibt: Rollen- und Freigabelogiken (Human-in-the-loop), klare Verantwortlichkeiten, dokumentierte Workflows und eine transparente Audit-Spur. So wird Automatisierung nicht zur Blackbox, sondern zur kontrollierbaren Prozesslandschaft.

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Use Case: VoiceBot Analyse

Wir setzen n8n ein, um BOT-Konversationen vollautomatisiert durch KI bewerten zu lassen – datenschutzkonform und skalierbar. Konkret bedeutet das: Jedes Gespräch wird analysiert, kategorisiert und auf Qualität geprüft. So erkennen wir frühzeitig, wo Wissenslücken im Bot bestehen, wo das Prompting nachgeschärft werden sollte oder wo Inhalte in der Wissensdatenbank fehlen bzw. ergänzt werden müssen. Das Ergebnis: ein sich kontinuierlich verbessernder AI-Agent – ohne manuelle Stichproben und ohne Datenschutzrisiko.

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