Vollständige Transparenz hat ihre Vorteile. Wenn Ihre KI 100 % Ihrer Interaktionen zwischen Agenten und Kunden bewerten kann, anstatt nur einen viel geringeren Prozentsatz, wie er bei der manuellen Qualitätssicherung erfasst wird, haben Sie Blindspots und Stichprobenverzerrungen effektiv beseitigt.
Aber es gibt noch eine andere Seite der Geschichte.
Heute, machen sich 75 % der Contact-Center-Leiter Sorgen über die Auswirkungen von KI auf das Wohlbefinden der Agenten. Ironisch, nicht wahr? Schliesslich ist die Reduzierung des Stresses für die Bearbeiter einer der Hauptgründe für die Investition in Lösungen zur Anrufbewertung.
Es stellt sich heraus, dass das Maximieren einer Produktivitätskennzahl wie Call-Scoring sich als kontraproduktiv erweisen kann. Oft ist entscheidender – und tatsächlich besser für Agenten – zu verstehen, wozu Call-Scoring dient.
Problem 1: Alles messen, alles verändern
Moderne KI-Quality-Management-Systeme können jede Interaktion in real-time analysieren, einschliesslich:
- Stimmungswechsel nachverfolgen
- Einhaltung von Skripten
- Empathie-Indikatoren
- Antwort-Timing über Voice-, Chat- und Digitalkanäle hinweg
Das ist eine Menge Konversationsdaten, und QA-Scoring ist nur eine Möglichkeit, sie zu nutzen. Für Supervisoren ist der Reiz offensichtlich: Leistungskennzahlen über das gesamte Team hinweg, ohne dass ein Gespräch unanalyisiert bleibt.
Allerdings sehen viele tatsächliche Agenten Leistungsdaten eher als Massnahmen für Disziplin als als Kompetenzentwicklung. Eine Studie fand heraus, dass zwei Drittel der Arbeitnehmer allgemein Leistungsbeurteilungen als „eine komplette Zeitverschwendung“ ansehen, die ihnen „nicht hilft, besser zu arbeiten.”
Wenn Agenten QA als Überwachung wahrnehmen, tendiert ihr Verhalten dazu, sich zu verändern. Selbst wenn Sie sicher sind, das Richtige für Kunden zu tun, gibt es im Hintergrund das Bewusstsein, dass ein Algorithmus sein eigenes Urteil bildet.
Dieser kognitive Mehraufwand hat einen Namen: Wachsamkeitssteuer.
Das heisst, während Agenten Kundeninteraktionen handhaben, managen sie auch ihre Beziehung zum Scoring-System. Vielleicht trägt diese Dynamik zu hohen Stressniveaus und Burnout bei, die so konsequent in der neuesten Forschung widergespiegelt werden.
Es ist ein Rückkopplungseffekt, der gegen sich selbst arbeitet: Je umfassender Sie messen, desto mehr verändern Sie das, was Sie messen.
Problem 2: Mehr Daten, Gleicher Engpass
Ein weiteres Problem: Die meisten Organisationen handeln ihre Scoring-Daten nicht oder können es nicht effektiv tun. Selbst bei vollständigem KI-gestütztem Scoring. Denn, Sichtbarkeit ist nicht dasselbe wie Verbesserung.
Ein häufiger Scoring-/Korrektur-Workflow könnte so aussehen:
- QA erkennt ein Muster
- Der Befund wird in eine Coaching-Warteschlange aufgenommen
- Ein Supervisor plant Zeit ein, wenn Kapazität vorhanden ist
- Trainingsmaterialien werden entwickelt, basierend auf dem, was Wochen zuvor wahr war.
Bis Feedback die Agenten erreicht, ist der Moment meist vorbei. Das System erzeugt Insights schneller, als die Organisation sie aufnehmen kann.
Das ist die Insight-to-Action-Gap. Die Skalierung von 2 % auf 100 % Abdeckung löst das nicht. In vielen Fällen macht sie die Lücke grösser. Mehr Daten ohne mehr Coaching-Kapazität erzeugen nur einen grösseren Rückstau an Insights, die sich nie in Agentenentwicklung übersetzen.
Dashboards lieben diese Umgebungen, weil sie darin besonders gut zur Geltung kommen. Tatsächliche Ergebnisse? Nicht so sehr. In unserer Erfahrung haben die Teams mit messbaren Ergebnissen QA mit Coaching-Workflows verknüpft und Insights in Entwicklungsgespräche statt in Compliance-Checkboxen verwandelt.
Von Monitoring zu Enablement
Diese Unterströmung im KI-Quality Management spricht für die notwendige Neurahmung, die bereits stattfindet. Ganz einfach: Enablement, nicht Überwachung.
Ciscos jüngste Ankündigung von Webex AI Quality Management, geplant für Q1 2026, spiegelt diese Entwicklung wider. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie sowohl menschliche Agenten als auch KI-Agenten durch dieselbe Linse bewertet. Sie wendet konsistente Standards an, unabhängig davon, wer (oder was) die Interaktion bearbeitet hat.
Ciscos Positionierung ist aufschlussreich: Das Unternehmen beschreibt Webex AI QM als fokussiert auf das, was nach dem Score passiert – Coaching, Entwicklung, kontinuierliche Verbesserung – statt nur auf Compliance. Ihr Ausdruck ist „beyond compliance metrics“, was signalisiert, wohin sie den Markt sich bewegen sehen.
Was Cisco wirklich sagt, ist, dass QA-Systeme je nachdem erfolgreich sind oder scheitern, wie Agenten sie erleben.
Tatsächliches Enablement hängt von einigen grundlegenden Designprinzipien ab:
Transparenz darüber, wie Scoring funktioniert. Versteckte Metriken untergraben Vertrauen schneller als harte Rückmeldungen. Wenn Agenten verstehen, was der Algorithmus misst und warum, werden sie eher damit arbeiten – als Entwicklungswerkzeug – statt es als Bedrohung abzuwehren.
Training für Sicherheit neben Compliance. Ziel sollte sein, Agenten zu helfen zu verstehen, wann sie KI-Vorschläge befolgen und wann sie sie übersteuern sollen. Professionelles Urteilsvermögen ist weiterhin wichtig, und Agenten brauchen die Erlaubnis, es zu nutzen.
Raum für professionelles Urteilsvermögen schützen. Dokumentieren Sie Agenten-Overrides als Beispiele für Expertise, nicht als Fehler. Der erfahrene Agent, der vom Skript abweicht, um eine sensible Situation zu behandeln, sollte nicht sehen, dass sein Score sinkt, weil er Empathie über Algorithmus-Alignment gestellt hat.
Wohlbefinden mit derselben Strenge wie Leistungsmetriken überwachen. Einige Contact Center messen immer noch nicht die Zufriedenheit oder Stresslevel der Mitarbeiter. Man kann nicht managen, was man nicht misst, und Agent Experience beeinflusst direkt Customer Experience.
Was das für Ihre QA-Strategie bedeutet
Der Wettlauf, jede Interaktion automatisch zu scoren, ist nachvollziehbar. Die Technologie existiert. Die Anbieter drängen darauf. Und es gibt eine intuitive Attraktivität in der Idee, dass mehr Daten bessere Entscheidungen bedeuten.
Aber Implementierungs-Know-How ist genauso wichtig wie die Plattformauswahl.
Bevor Sie KI-Quality Management ausweiten, sind hier ein paar Fragen, die es sich zu stellen lohnt:
- Wie werden Agenten dieses System im Alltag erleben? Wenn die Antwort „ständige Überwachung“ lautet, ist mit Widerstand zu rechnen.
- Was ist der Plan, Insights mit Coaching im grossen Massstab zu verbinden? Dashboards ohne Coaching-Workflows erzeugen vielleicht nur eine ausgefeiltere Version desselben Engpass.
- Messen wir Wohlbefinden neben Leistung? Agentenstress und Fluktuation haben direkte Kosten. Wenn Ihr QA-System zu beidem beiträgt, verändert sich die ROI-Rechnung.
- Unterstützt unsere Kultur Transparenz darüber, wie Scoring funktioniert? Vertrauen ist die Grundlage. Ohne Vertrauen wird selbst die beste Technologie zu einer Reibungsquelle statt zu einer Verbesserung.
Die Organisationen, die das richtig machen, haben Implementierungsdenken genauso priorisiert wie die Technologie selbst. Sie fragen nicht nur „Was können wir messen?“, sondern auch „Was sollten wir mit dem tun, was wir lernen?“ Und sie bauen die Systeme, um nach der Antwort zu handeln.
