Zendesk AI Agents: Kundenanliegen selbstständig lösen

Agentische KI, die versteht, plant und handelt

Zendesk AI Agents verbinden Wissen und Kundendaten mit definierten Abläufen, sie erkennen, welche Anliegen sich eignen, planen die nötigen Schritte und führen über APIs selbst Aktionen in angebundenen Systemen aus – selbstständig, aber in festen Grenzen.

Mit Leafworks kann euer erster AI Agent in etwa 6 Wochen live gehen. Wir begleiten euch von der Auswahl des ersten Use Cases bis zum getesteten Livegang.

Zendesk AI Agent in Aktion: Wo ist meine Bestellung? (Kurz-Demo, 1:30 Min.)

Zendesk AI Agents

Wie Zendesk AI Agents ganze Serviceprozesse autonom bearbeiten

Ein Zendesk AI Agent kann Anliegen, die sich für ihn eignen, über mehrere Schritte hinweg komplett eigenständig bearbeiten. Er erkennt das Ziel des Kunden (die Absicht), nutzt das ihm freigegebene Wissen, fragt fehlende Angaben aktiv ab und führt dann die Aktionen in Zendesk oder angebundenen Systemen aus.

Braucht ein Ticket menschlichen Support, übergibt der AI Agent alle Informationen und den bisherigen Gesprächskontext an das zuständige Team.

Zendesk AI Agent prüft Bestelldaten und Rückgabebedingungen für eine Retoure

Vier Bausteine für agentische Serviceabläufe

Ihr legt für jeden Use Case bzw. Anwendungsfall vorher fest, was der AI Agent erkennen, wissen und ausführen soll. Vier miteinander verbundene Bausteine bilden dafür die Grundlage:

Use Cases

Use Cases definieren, welche Anliegen der AI Agent erkennt und welches Ziel die Kunden verfolgen.

Knowledge

Freigegebene Inhalte aus Zendesk Guide und anderen Wissensquellen bilden die Grundlage für passende Antworten.

Procedures

Generative Procedures beschreiben in natürlicher Sprache Ziel, Regeln und erforderliche Schritte. Den Ablauf kann der AI Agent dabei an das Gespräch anpassen.

Actions

Erlaubte Aktionen und API-Integrationen ermöglichen Datenabfragen und Änderungen in angebundenen Systemen.

Klare Grenzen und kontrollierte Übergaben

Gut zu wissen: Kann oder darf der AI Agent einen Fall nicht abschließen, übernimmt das Serviceteam mit dem soweit erfassten Kontext.

Geeignete Anwendungen

Welche Servicefälle eignen sich für Zendesk AI Agents?

Besonders sinnvoll sind wiederkehrende Anliegen mit einem klaren Vorgehen, Ziel, verlässlichen Wissensquellen und zugänglichen Daten. Der AI Agent kann dabei viel mehr als nur eine automatische Antwort geben, sondern den erforderlichen Prozess selbst direkt ausführen.

Bestellstatus und Lieferung

Der AI Agent authentifiziert den Kunden, ruft Bestell- und Versanddaten ab und liefert den aktuellen Status, das Lieferdatum oder den Tracking-Link.

Authentifizierung + Datenabfrage

Retouren und Stornierungen

Er prüft Bedingungen und Fristen, fragt die erforderlichen Angaben ab und kann eine Retoure, ein Label oder eine zulässige Stornierung auslösen.

Regelprüfung + API-Aktion

Konto- und Vertragsänderungen

Nach erfolgreicher Prüfung und Bestätigung des Kunden kann der AI Agent Daten wie Vertragsinformationen aktualisieren oder bereitstellen oder definierte Änderungen anstoßen.

Prüfung + Systemänderung

Rechnungen und Zahlungen

Der Agent erklärt Rechnungspositionen, stellt Dokumente bereit, prüft den Zahlungsstatus und übergibt strittige Fälle mit vollständigem Kontext.

Wissen + Kontodaten

Produkt- und Servicefragen

Auf Basis der ihm freigegebenen Wissensquellen beantwortet der AI Agent Fragen, stellt gezielte Rückfragen und wechselt bei Bedarf in den passenden Ablauf.

Knowledge + Procedure

Technischer First-Level-Support

Der Agent grenzt die Ursache des technischen Problems durch Rückfragen ein, führt durch passende Lösungsschritte und kann zudem definierte Aktionen wie einen Reset auslösen.

Diagnose + Aktion

Woran ihr einen guten Use Case erkennt

Der Einstieg in die AI Agents gelingt am besten mit einem klar abgegrenzten Anliegen, dessen Ablauf und Ergebnis sich zuverlässig prüfen lassen:

Das Anliegen tritt oft und häufig auf.
Ziel, Regeln und mögliche Ausnahmen sind klar definiert.
Das Wissen und die Daten sind zugänglich.
Erfolg, Übergaben und Fehler lassen sich eindeutig messen.

35–45 %

der Anfragen werden heute je nach Zeitraum und Anfrageaufkommen automatisiert bearbeitet.

> 10.000

Anfragen werden während Black Week, Black Friday und anderen Promotions teilweise pro Woche automatisiert bearbeitet.

Rund 10 %

mehr Automatisierung bringt die seit November 2025 eingesetzte automatisierte Storno-Abwicklung.

Automatisierung schrittweise ausgebaut

2023 0–20 %

Start mit ersten klar abgegrenzten Anwendungsfällen.

2024–2025 25–30 %

Weitere Standardanfragen und Serviceprozesse kommen hinzu.

Aktueller Stand 35–45 %

Ausbau um komplexere und stärker integrierte Abläufe.

Seit November 2025 bearbeitet die Automatisierung auch Stornierungen. Dieser zusätzliche Use Case erhöhte den Automatisierungsgrad um rund 10 %.

Das Beispiel zeigt, wie sich Zendesk AI Agents von häufigen, klaren Anliegen ausgehend kontrolliert auf weitere Prozesse und größere Anfragevolumen ausweiten lassen.

Mehr zum gemeinsamen Zendesk-Projekt

Nächste Ausbaustufe

Erfolgreiche Chat-Automatisierungen werden auf das Ticketing übertragen. Das Ziel sind durchgängige Automatisierungen entlang der Customer-Service-Journey.

Klare Abgrenzung

Zendesk AI Agent, Chatbot oder Copilot?

Chatbots, AI Agents und ein Copilot übernehmen je unterschiedliche Aufgaben, von eigenständiger Kundenhilfe über festgelegte Dialoge bis zur Unterstützung eures Serviceteams bei der effizienteren Bearbeitung.

Kundenseitig und regelbasiert

Klassischer Chatbot

Ein klassischer Chatbot führt Kunden durch vordefinierte Dialoge und Entscheidungsbäume. Der mögliche Gesprächsverlauf wird vorher festgelegt.

Er arbeitet mit festen Fragen, Optionen und Verzweigungen.
Er eignet sich für klar vorgegebene, stabile Abläufe.
Neue Varianten müssen in den Dialog eingearbeitet werden.

Kundenseitig und agentisch

Zendesk AI Agent

Ein Zendesk AI Agent verfolgt ein definiertes Ziel und passt die dazu erforderlichen Schritte innerhalb festgelegter Regeln flexibel an das jeweilige Anliegen an.

Er nutzt freigegebenes Wissen und aktuelle Systemdaten.
Er kann mehrstufige generative Procedures ausführen.
Er ruft APIs auf und führt erlaubte Aktionen aus.

Agentenseitig und assistiv

Zendesk Copilot

Der Zendesk Copilot unterstützt Service-Teams bei der Bearbeitung von Anfragen, die Kontrolle und alle Entscheidungen aber bleiben beim Menschen.

Copilot fasst Konversationen und bisherige Schritte zusammen.
Er schlägt Antworten und passende Aktionen vor.
Er unterstützt das Team direkt im Agent Workspace.

Das bisherige Essential-/Advanced-Modell läuft aus

Zendesk hebt die bisherige Trennung zwischen AI Agents Essential und Advanced auf. Funktionen wie generative Procedures, Dialoge, Aktionen und API-Integrationen gehören zur weiterentwickelten AI-Agents-Lösung. Bestehende Essential- und Legacy-Bots müssen auf diese neue Umgebung migriert werden. Ab dem 31. August 2026 werden die bisherigen Funktionen nur noch gewartet. Am 10. Dezember 2026 werden sie entfernt; nicht migrierte Bots funktionieren danach nicht mehr. Mehr zum gesamten AI-Portfolio von Zendesk findet ihr auf unserer Seite zu Zendesk AI.

Was Zendesk AI Agents heute können

Welche Funktionen ihr nutzen könnt, hängt vom Kanal, eurem Zendesk-Plan und Setup ab. Für produktive Automatisierungen müssen Wissen, Berechtigungen, Abläufe und Integrationen ineinandergreifen.

Kanäle

Messaging: AI Agents bearbeiten geeignete Anliegen dialogorientiert und über mehrere Schritte hinweg.
E-Mail und Webformulare: Eingehende Anfragen können erkannt, mit dem Ticketkontext verbunden und automatisiert bearbeitet werden.
API: Über die AI-Agents-API lassen sich AI Agents in eigene Oberflächen und Anwendungen einbinden.
Voice: Voice AI Agents befinden sich weiterhin im Early Access Program und sind noch keine regulär verfügbare Standardfunktion.

Wichtig: In der neuen Umgebung wird ein AI Agent jeweils für einen Kanaltyp eingerichtet. Für Messaging und E-Mail werden daher getrennte AI Agents benötigt.

Generative Procedure für einen Zendesk AI Agent

Automatisierung & Procedures

Admins beschreiben Ziele, Regeln, benötigte Angaben und zulässige Aktionen in natürlicher Sprache.
Der AI Agent passt die einzelnen Schritte innerhalb dieser Vorgaben an das jeweilige Gespräch an.
Er fragt fehlende Informationen ab, ruft freigegebene APIs auf und übergibt Fälle, die er nicht zuverlässig abschließen kann.

Zendesk berichtet bei einzelnen Unternehmen von bis zu 66 % vollständig automatisierten Standardanfragen. Zur Quelle bei Zendesk

Knowledge & Personalisierung

AI Agents nutzen freigegebene Inhalte aus Zendesk Guide, Webseiten und angebundenen externen Wissensquellen.
Suchregeln und Berechtigungen steuern, welche Inhalte für den jeweiligen Use Case verwendet werden dürfen.
Tonalität und Länge der Antworten lassen sich für unterschiedliche Brands festlegen.
Zendesk AI Agents unterstützen mehr als 90 Sprachen, einschließlich automatischer Übersetzungen.

API- und Systemintegrationen für Zendesk AI Agents

API- & Systemintegrationen

AI Agents können Daten aus Shop-, ERP-, CRM-, Zahlungs- und Logistiksystemen abrufen.
Definierte Aktionen ermöglichen beispielsweise Statusabfragen, Adressänderungen, Retouren oder die Erstellung eines Versandlabels.
Welche Daten gelesen oder verändert werden dürfen, wird über Endpunkte, Authentifizierung, Berechtigungen und den jeweiligen Use Case festgelegt.

Beispiel: Ein AI Agent authentifiziert einen Kunden, ruft über die Shopify- oder Logistik-API den Bestellstatus ab und sendet den passenden Tracking-Link.

Reporting und Qualitätsanalyse für Zendesk AI Agents

Reporting & Transparenz

Dashboards zeigen unter anderem bearbeitete Anfragen, häufige Use Cases, Übergaben und Wissenslücken. Für die Bewertung müssen die unterschiedlichen Resolution-Arten sauber getrennt werden:

Assisted Escalation: Der AI Agent war beteiligt, bevor der Fall an das Serviceteam übergeben wurde.
Contained Resolution: Die Anfrage blieb beim AI Agent, ist damit aber nicht automatisch nachweislich vollständig gelöst.
Verified Resolution: Die Lösung erfüllt die von Zendesk definierten Prüfkriterien. Nur Verified Resolutions werden im neuen Modell auf die Resolution Allowance angerechnet.

Einige Accounts verwenden weiterhin Automated Resolutions, andere bereits Resolution Allowances und Resolution Tiers. Reporting und Abrechnung dürfen deshalb nicht gleichgesetzt werden.

Konkrete Kundenbeispiele: Jigsaw reduzierte das Ticketvolumen um 35 %. Lush erreichte einen CSAT von 93 %.

Action Builder Early Access

Der Action Builder dient dazu, Aktionen und Integrationsabläufe visuell zu erstellen.
Daten aus angebundenen Systemen können abgefragt, verarbeitet und an nachfolgende Schritte übergeben werden.
Da sich der Action Builder weiterhin im Early Access Program befindet, sollten Funktionsumfang und Verfügbarkeit für das konkrete Zendesk-Konto geprüft werden.

Beispiel: Bestellung prüfen, Versandstatus über eine API abrufen und den Tracking-Link an den AI Agent zurückgeben.

Ersten AI-Agent-Use-Case prüfen lassen

Instructions im Zendesk AI Agent Builder festlegen

Sicherheit und Kontrolle

AI Agents handeln nicht unbegrenzt selbstständig. Mit klaren Regeln, begrenzten Berechtigungen, gezielten Tests und kontrollierten Übergaben behaltet ihr die Kontrolle.

Klare Instructions: Ziele, Regeln, Ausnahmen und unerlaubte Handlungen werden vor dem Einsatz definiert.
Begrenzte Berechtigungen: Der AI Agent greift nur auf freigegebene Wissensquellen, API-Endpunkte und Systemfunktionen zu.
Tests vor dem Livegang: Typische Anfragen, Sonderfälle, fehlende Daten und Fehler in angebundenen Systemen werden gezielt geprüft.
Kontrollierte Übergaben: Kann oder darf der AI Agent einen Fall nicht abschließen, übergibt er ihn mit den bereits erfassten Informationen an das zuständige Serviceteam.

Zendesk AI Agents in Aktion

Wie sieht agentische Automatisierung in Zendesk konkret aus? In der Demo hier seht ihr, wie ein AI Agent die Frage „Wo ist meine Bestellung?“ vom Intent bis zur passenden Antwort selbstständig bearbeitet.

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Der Ausschnitt stammt aus dem Webinar „Zendesk Advanced AI Agents im Faktencheck“. Darin zeigen wir den Aufbau des Use Cases in Zendesk, die Einbindung von Wissen und APIs und ordnen ein, was AI Agents in der Praxis leisten können.

Ganzes Webinar auf YouTube ansehen (Aufzeichnung vom Oktober 2025)

Unsere Roadmap: Vom ersten Use Case zum Livegang

Für einen klar abgegrenzten ersten Use Case ist ein Livegang in etwa sechs Wochen realistisch. Die tatsächliche Dauer hängt unter anderem von Wissen, Datenqualität, Integrationen und internen Abstimmungen ab.

Nach dem Start messen wir, welche Anliegen der AI Agent löst, wo Informationen fehlen und welche Fälle er übergibt. Auf dieser Grundlage optimieren wir Wissen, Procedures und Integrationen und bauen das Setup anschließend um weitere Use Cases oder Kanäle aus.

Leafworks an eurer Seite

Leafworks ist der größte Zendesk Premier Partner im DACH-Raum und zertifiziert für AI Agents. Aus rund 1.000 Customer-Service-Projekten kennen wir die Anforderungen an Prozesse, Daten, Integrationen und einen verlässlichen Livebetrieb.

Das übernehmen wir für euch:

Auswahl und Umsetzung geeigneter Use Cases
Migration bestehender Essential- und Legacy-Bots
Systemanbindung über Apps, APIs und Middleware
Tests, Optimierung und laufende Begleitung

Das sagen unsere Kunden

Leafworks hat uns effizient und effektiv bei der Neustrukturierung und Optimierung von Zendesk unterstützt. Unser Berater Tobi war jederzeit hands on, sodass wir das Projekt zeitlich, erfolgreich und ohne Mehrkosten beenden konnten. Sobald sich unser Team mit den Neuerungen wohl fühlt, packen wir mit Leafworks die 2. Phase mit Zendesk an. Unser Vertrauen habt ihr auf sicher! Danke an euch.

Leafworks hat uns sehr gut geholfen bei der initialen Einrichtung unserer ZenDesk Instanz und bei der Schulung unserer Mitarbeiter, sowie bei der Einführung unserer ERP Schnittstelle. Alle Kontakte die ich zu Leafworks hatte sind alle sehr freundlich, konstruktiv und produktiv gewesen. Mir wurde immer sehr gut und vorallem schell weitergeholfen und wir fühlen uns dort sehr gut aufgehoben. Ich schaue mit großer Zuversicht auf die nächsten Projekte mit der Agentur Leafworks und freue mich auf eine weitere Gute Zusammenarbeit!

Leafworks hat für uns die komplette Einrichtung von Zendesk inkl. Anbindung all unserer Online-Shops sowie die Migration durchgeführt. Die Betreuung durch Leafworks war vorbildlich. Leafwork zeichnete sich besonders durch eine einwandfreie Kommunikation und tiefgreifendes Know-How aus, wodurch die Zusammenarbeit hervorragend verlief und alle Problemstellungen gelöst werden konnten. Wir können Leafworks uneingeschränkt weiterempfehlen und freuen uns auf eine weitere Zusammenarbeit, da sich bei uns immer wieder Sonderwünsche ergeben, welche durch Leafworks umgesetzt werden. Vielen Dank für die tolle Betreuung 🙂

Es ist immer ein Vergnügen als Kunde mit Leafworks zusammenzuarbeiten. Direkter und einfacher Kontakt, schnelle Reaktion und das Zeug funktioniert einfach so, wie es soll!

Dank Leafworks hatten wir in kurzer Zeit ein einsatzbereites CSM. Auch nach dem Launch steht uns Leafworks stets zur Seite und unterstützt uns schnell und unkompliziert, sowohl mit Ad-hoc-Lösungen als auch Best-Practice-Empfehlungen oder allgemeinen Ratschlägen. Beeindruckend ist die Geschwindigkeit und Unkompliziertheit des Supports, das Wissen zu unserem Setup sowie die kreative Lösungsfindung.

Wir sind da, um zu helfen!

Bei AI Agents kann man sich schnell in Buzzwords und Begeisterung verlieren. Ich fange lieber mit einem konkreten Fall an: Welche Anfrage kostet euer Team jeden Tag Zeit, welche Daten braucht der Agent dafür und was soll am Ende erledigt sein? Dann schauen wir gemeinsam auf Wissen, Abläufe und Systeme. Ich sage euch offen, was sich sinnvoll automatisieren lässt, wo noch etwas fehlt und welcher erste Schritt realistisch ist. Egal, ob ihr euren ersten AI Agent plant, bestehende Bots migrieren müsst oder mit eurem aktuellen Setup nicht weiterkommt: Bringt euer Thema mit ins AI-Quick-Audit. Dann klären wir, wie ihr sinnvoll weitermacht.

Häufige Fragen zu Zendesk AI Agents

Hier findet ihr die wichtigsten Antworten zu Funktionen, Migration, Kanälen, Messung, Abrechnung und Einführung.

Was sind Zendesk AI Agents?

Zendesk AI Agents kommunizieren direkt mit Kund:innen. Für definierte Use Cases erkennen sie das Anliegen, nutzen freigegebenes Wissen, folgen festgelegten Abläufen und führen erlaubte Aktionen in Zendesk oder angebundenen Systemen aus.

Können oder dürfen sie einen Fall nicht abschließen, übergeben sie ihn mit dem bisherigen Gesprächskontext an das Serviceteam.

Worin unterscheiden sich AI Agents und klassische Chatbots?

Klassische Chatbots führen Kund:innen meist durch vorher festgelegte Dialoge und Entscheidungsbäume. Auch moderne Chatbots können dabei KI verwenden.

Ein AI Agent verfolgt dagegen ein definiertes Ziel und passt die erforderlichen Schritte innerhalb festgelegter Regeln an das jeweilige Anliegen an. Er kann Wissen, Kundendaten und APIs miteinander verbinden und geeignete Prozesse vollständig bearbeiten.

Worin unterscheiden sich Zendesk AI Agents und Copilot?

AI Agents arbeiten kundenseitig und bearbeiten geeignete Anliegen selbstständig. Zendesk Copilot unterstützt dagegen die Mitarbeitenden im Agent Workspace mit Zusammenfassungen, Antwortvorschlägen und empfohlenen Aktionen.

Kurz gesagt: AI Agents automatisieren Kundenanliegen, Copilot unterstützt das Serviceteam bei der Bearbeitung.

Gibt es AI Agents Essential und Advanced weiterhin?

Zendesk hebt die bisherige dauerhafte Trennung zwischen Essential und Advanced auf. Die weiterentwickelte AI-Agents-Lösung enthält auch agentische Funktionen, die zuvor nur Advanced zugeordnet waren, darunter Use Cases, Dialoge, generative Procedures, Actions und API-Integrationen.

Der konkrete Funktionsumfang und die Nutzungsbedingungen können weiterhin vom Zendesk-Plan und vom jeweiligen Account abhängen. Einen Überblick findet ihr auf unserer Seite zu Zendesk AI.

Müssen bestehende Essential- und Legacy-Bots migriert werden?

Ja. Ab dem 31. August 2026 werden Essential- und Legacy-Funktionen nur noch gewartet. Am 10. Dezember 2026 entfernt Zendesk diese Funktionen vollständig. Nicht migrierte Bots funktionieren danach nicht mehr.

Je nach Aufbau muss ein bestehender Bot neu erstellt oder auf die neue Umgebung übertragen werden. Die verbindlichen Termine und Migrationshinweise findet ihr in der offiziellen Ankündigung von Zendesk.

Welche Kanäle unterstützen Zendesk AI Agents?

Zendesk AI Agents können für Messaging, E-Mail, Webformulare und API-basierte Anwendungen eingesetzt werden. In der neuen Umgebung wird ein AI Agent jeweils für einen Kanaltyp eingerichtet. Für Messaging und E-Mail werden daher getrennte AI Agents benötigt.

Voice AI Agents befinden sich weiterhin im Early Access Program und sind noch keine regulär verfügbare Standardfunktion.

Welche Wissensquellen können AI Agents verwenden?

AI Agents können freigegebene Inhalte aus Zendesk Guide, Webseiten, weiteren Zendesk-Instanzen und angebundenen externen Wissensquellen verwenden.

Suchregeln, Berechtigungen und der jeweilige Use Case bestimmen, auf welche Inhalte der AI Agent tatsächlich zugreifen darf.

Unterstützen Zendesk AI Agents mehrere Sprachen und Brands?

Zendesk AI Agents unterstützen mehr als 90 Sprachen. Antworten können automatisch in der erkannten Sprache formuliert werden.

Tonalität, Antwortlänge, Wissen und Abläufe lassen sich außerdem für unterschiedliche Brands konfigurieren.

Sind API-Integrationen zu Shops, ERP- oder Logistiksystemen möglich?

Ja. Wenn geeignete Endpunkte, Authentifizierung und Berechtigungen vorhanden sind, können AI Agents Daten aus angebundenen Systemen abrufen und definierte Änderungen ausführen.

Typische Beispiele sind Bestellstatusabfragen, Adressänderungen, Retouren, Versandlabels oder die Aktualisierung von Ticketfeldern. Leafworks entwickelt dafür bei Bedarf passende Zendesk-Integrationen.

Wie werden die Ergebnisse eines AI Agents gemessen?

Wichtige Kennzahlen sind unter anderem die Automated Resolution Rate, vollständig bearbeitete Anliegen, Übergaben, Fehlerfälle, Bearbeitungszeiten, Kundenzufriedenheit und die Leistung einzelner Use Cases.

Dabei müssen Assisted Escalations, Contained Resolutions und Verified Resolutions getrennt betrachtet werden. Eine Anfrage ohne Übergabe ist nicht automatisch nachweislich vollständig gelöst. Mehr dazu findet ihr in unserem Beitrag über die Messung von AI im Kundenservice.

Wie funktioniert die Abrechnung von Zendesk AI Agents?

Einige Accounts verwenden weiterhin das bisherige Modell der Automated Resolutions. Andere wurden bereits auf Resolution Allowances und Resolution Tiers umgestellt.

Im neuen Modell werden nur Verified Resolutions auf die Resolution Allowance angerechnet. Reporting und Abrechnung sind deshalb nicht dasselbe. Welche Regelung gilt, muss für den jeweiligen Zendesk-Account geprüft werden.

Wie lange dauert die Einführung eines Zendesk AI Agents?

Für einen klar abgegrenzten ersten Use Case ist ein Livegang in etwa sechs Wochen realistisch.

Die tatsächliche Dauer hängt insbesondere von der Qualität des Wissens, der Verfügbarkeit benötigter Daten, den Integrationen, den Berechtigungen und den internen Abstimmungen ab.

Was ist bei Datenschutz und EU AI Act zu beachten?

Ob ein Setup datenschutzkonform ist, hängt nicht allein vom Produkt ab. Verträge, Datenflüsse, Aufbewahrung, Berechtigungen, Integrationen und die tatsächlich verarbeiteten Daten müssen gemeinsam geprüft werden.

Direkte Interaktionen mit AI Agents müssen außerdem transparent gekennzeichnet werden. Zentrale Transparenzpflichten des EU AI Acts gelten seit dem 2. August 2026. Mehr dazu findet ihr in unseren Beiträgen zum EU AI Act im Kundenservice und zu Datenschutz und DSGVO in Zendesk.

Braucht man für die Einführung einen Zendesk-Partner?

Nein. Unternehmen können Zendesk AI Agents auch selbst einrichten. Unterstützung ist vor allem dann sinnvoll, wenn bestehende Bots migriert, mehrere Systeme angebunden oder komplexere Abläufe zuverlässig getestet werden müssen.

Leafworks unterstützt bei Use-Case-Auswahl, Migration, Konfiguration, Integrationen, Tests und laufender Optimierung.

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