Wenn Sie unsere Reihe „Perspektiven der Führungskräfte“ verfolgt haben, haben Sie bereits von unserem CEO Mark Bishof erfahren, in welche Bereiche wir investieren und wie sich diese Innovationen beschleunigen, sowie von unserem Chief Strategy Officer Sid Banerjee, welche Vision wir für die agentische Zukunft des Kundenerlebnisses haben. 

Nun möchte ich Ihnen erläutern, wie diese Ideen die Art und Weise prägen, wie wir die Medallia für die Zukunft gestalten – eine bewusste Fortführung dessen, was wir im Laufe der Jahre aufgebaut haben. 

Medallia seine Lösungen schon immer für diejenigen entwickelt, die im Auftrag des Unternehmens „Experience Intelligence“ nutzen. Während des größten Teils unserer Unternehmensgeschichte war dieser Nutzer ein Mensch: ein Manager, der einen Bericht prüft, ein Analyst, der ein Dashboard abfragt, oder ein Mitarbeiter mit Kundenkontakt, der auf eine Warnmeldung reagiert. Was sich derzeit rasant verändert, ist die Tatsache, dass zu diesen menschlichen Nutzern nun eine explosionsartige Zunahme von KI-Agenten hinzukommt. Und in nicht allzu ferner Zukunft wird es zunehmend unklar sein, ob eine bestimmte Aktion in einem Experience-Workflow eines Unternehmens von einer Person oder von einem in deren Auftrag handelnden Agenten ausgeführt wird. 

Das Entwerfen für diese Realität ist keine neue Richtung – es ist die natürliche Weiterentwicklung der Gestaltungsprinzipien, an denen wir schon immer festgehalten haben. Aber es verändert einige wichtige Aspekte unserer Arbeitsweise. 

Die nahe Zukunft: Wo Menschen und Agenten aufeinandertreffen

Die Annahme, dass Unternehmenssoftware in ihrer reinsten Form schon immer für einen Menschen am anderen Ende konzipiert wurde, trifft nicht mehr zu und verliert von Monat zu Monat weiter an Gültigkeit. Genauer ausgedrückt: Wir bewegen uns auf eine nahe Zukunft zu, in der für einen wachsenden Anteil der Arbeitsabläufe in Unternehmen die Frage „Wer führt diese Aktion aus?“ keine eindeutige Antwort mehr haben wird.  

Denken Sie einmal darüber nach, was bereits zu geschehen beginnt – KI-Agenten:

• Überwachung von CRM-Datenströmen und Aktualisierung der Account-Health-Scores in Echtzeit auf der Grundlage von customer experience
• Weiterleitung und Abwicklung von Service-Interaktionen über Workflow-Automatisierungsplattformen ohne menschliches Eingreifen
• Anpassung von Personalisierungsentscheidungen über Marketingplattformen hinweg auf der Grundlage von Verhaltenssignalen
• Zudem werden komplexe Orchestrierungsaufgaben zunehmend über MCP-Dienste (Model Context Protocol) ausgeführt – ein Standard, der es Agenten ermöglicht, verfügbare Tools zu ermitteln, auf regulierte Datenquellen zuzugreifen und Aktionen über die gesamte Systemlandschaft eines Unternehmens hinweg auszulösen, und zwar alles innerhalb eines einzigen Schlussfolgerungszyklus.

Der entscheidende Unterschied zu früheren Generationen der Automatisierung liegt in der Handlungsfähigkeit: Diese Systeme führen nicht einfach nur eine vordefinierte Regel aus. Sie denken, planen und handeln. Und das tun sie kontinuierlich, mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang, die kein menschlicher Prozess erreichen könnte. 

Die Frage lautet nicht mehr: „Sind Makler Teil unserer Plattform?“, sondern: „Ist unsere Plattform auf die Makler ausgelegt, die bereits zu uns kommen?“

Bei Medallia lautet unsere Antwort „Ja“ – und das beginnt damit, dass wir uns ganz bewusst damit auseinandersetzen, was die Gestaltung für Agenten auf Infrastrukturebene tatsächlich erfordert. Und das verändert fast alles daran, wie wir die Plattform gestalten.

Was „Agent-Ready-Infrastruktur“ eigentlich bedeutet

Lassen Sie mich genauer darauf eingehen, was das Entwerfen für eine agentenbasierte Zukunft eigentlich bedeutet, denn es ist nicht so einfach, wie einen REST-Endpunkt bereitzustellen oder eine Webhook-Schicht auf eine bestehende Plattform aufzusetzen. Es erfordert den Übergang zu standardisierten, kontextbezogenen Protokollen, die es Agenten ermöglichen, Ihr System dynamisch zu erkennen und sicher mit ihm zu interagieren.

Heute Medallia Nutzer in Unternehmen, die einige der anspruchsvollsten Kundenerlebnisprogramme der Welt betreiben: 

• 60.000 Mitarbeiter im Kundenkontakt bei einer der größten Banken der Welt
• 70.000 Apotheker bei einem multinationalen Gesundheitsunternehmen
• Weltweit tätige Unternehmen der Hotellerie, die Hunderte von Betrieben mit Tausenden von Mitarbeitern im Kundenservice verwalten 

Was diese Größenordnung erst möglich macht, ist nicht die Benutzeroberfläche. Es ist die dahinterstehende Infrastruktur: umfangreiche Erfahrung im Umgang mit den komplexesten und sich ständig verändernden Organisationshierarchien der Welt, gepaart mit präzisen, rollenbasierten Zugriffskontrollen, die genau wissen, welche Person in einem Unternehmen mit 100.000 Mitarbeitern welches Signal sehen darf – ohne dass auf jeder Ebene eine manuelle Konfiguration erforderlich ist. Eine Data-Governance-Architektur, die gleichzeitig die Compliance-Standards globaler Finanzinstitute, Gesundheitssysteme und Regierungsbehörden erfüllt.

Die Erweiterung dieser Infrastruktur für KI-Agenten bedeutet, eine Reihe von Problemen zu lösen, die sich architektonisch von denen unterscheiden, die wir für menschliche Nutzer gelöst haben. 

• Menschliche Nutzer kommen mit Latenzzeiten zurecht. Agenten hingegen nicht – sie arbeiten entweder mit Echtzeitdaten oder sie funktionieren nicht richtig. 
• Menschliche Nutzer bewerten mehrdeutige Informationen nach eigenem Ermessen. Agenten übertragen diese Mehrdeutigkeit mit maschineller Geschwindigkeit auf nachfolgende Aktionen.
• Menschliche Nutzer sind naturgemäß durch die ihnen zur Verfügung gestellten Benutzeroberflächen eingeschränkt. Bei Agenten müssen Einschränkungen auf der Daten- und Berechtigungsebene durchgesetzt werden, da sie Warnmeldungen nicht lesen. 

Und es gibt ein subtileres Problem, das leicht unterschätzt wird: Agenten sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf die sie zum Zeitpunkt der Abfrage zurückgreifen. Im Gegensatz zu einem menschlichen Analysten, der bei jeder Entscheidung den institutionellen Kontext berücksichtigt, ist die Schlussfolgerung eines Agenten auf das beschränkt, was sich zum Zeitpunkt der Aktion in seinem Kontextfenster befindet. Ist dieser Kontext unvollständig, veraltet oder mehrdeutig, wird der Agent dennoch selbstbewusst darauf reagieren – und das in großem Maßstab. Daher sind Datenqualität, Vollständigkeit und Echtzeitverfügbarkeit unverzichtbare Sicherheitsmerkmale einer agentenfähigen Plattform. 

Dies ist einer der Gründe, warum wir Erkenntnisse von Anfang an mit Rückverfolgbarkeit als oberster Anforderung entwickelt haben: Jede Antwort stützt sich auf echte Daten und enthält direkte Links zu den Quellen, aus denen sie stammt. Diese Designentscheidung wurde für menschliche Nutzer getroffen, die Antworten vertrauen und überprüfen müssen. Sie wird jedoch für Agenten ebenso entscheidend sein, denn nur eine rückverfolgbare, überprüfbare Antwortkette ermöglicht es nachgelagerten Systemen, auf der Grundlage MedalliaErkenntnisse mit Zuversicht zu handeln, anstatt sich auf Annahmen zu verlassen. 

Das ist auch der Grund, warum unsere Investitionen in die Infrastruktur in den letzten 18 Monaten so grundlegend waren: ein zehnmal höherer Verarbeitungsdurchsatz, 4,1 Milliarden verarbeitete Feedback-Signale – was einem Anstieg von 30 % gegenüber dem Vorjahr entspricht – und Signale, die nun mit fünfmal mehr Einheiten im gesamten Unternehmen verknüpft werden können. Dies sind die architektonischen Voraussetzungen für eine kontextbezogene Intelligenz in Echtzeit, die stets verfügbar ist und auf die sich die Mitarbeiter tatsächlich verlassen können. 

Ein KI-Agent braucht kein schönes Dashboard. Er benötigt kontrollierte, in Echtzeit verfügbare und kontextuell vollständige Informationen, auf deren Grundlage er handeln kann. Das sind unterschiedliche Designprobleme.

Die Bedeutung von Leitplanken: Macht erfordert Grenzen

Es gibt einen Aspekt der agentenbasierten KI, der in Produktdiskussionen nicht genügend Beachtung findet: Agenten können außer Kontrolle geraten. Nicht im Sinne von Science-Fiction – sondern in einem sehr alltäglichen und folgenreichen unternehmerischen Kontext. Ein Agent mit Zugriff auf Tools zur Kundeninteraktion und unzureichenden Sicherheitsvorkehrungen kann im falschen Moment die falsche Nachricht an die falsche Person senden. Ein Agent mit Zugriff auf Betriebssysteme und schlecht definierten Grenzen kann eine Kaskade von Maßnahmen auslösen, die einzeln zwar vertretbar, in ihrer Gesamtheit jedoch katastrophal sind. 

Sicherheitsvorkehrungen schränken die Handlungsmöglichkeiten von Agenten nicht ein. Sie sind vielmehr die Voraussetzung dafür, dass es überhaupt sicher ist, Agenten sinnvolle Fähigkeiten zu übertragen. 

Dies ist ein Bereich, in dem sich die bestehende Unternehmensarchitektur Medallianur sehr schwer nachbilden lässt. Die Modellierung der Organisationshierarchie, die rollenbasierten Zugriffskontrollen und die Rahmenbedingungen für die Datenverwaltung, die wir im Laufe der Jahre für menschliche Nutzer entwickelt haben, lassen sich direkt auf die für Agenten erforderliche Einschränkungsschicht übertragen.  Das Ziel besteht darin, dass ein Agent, wenn er über einen MCP-Dienst auf die Informationen Medalliazugreift, dieselben Berechtigungen, dieselben Regeln zur Datenlokalisierung und dieselben organisatorischen Grenzen übernimmt, die für den menschlichen Nutzer gelten, in dessen Auftrag er handelt. Diese Einschränkungen können nicht nachträglich hinzugefügt werden. Sie müssen strukturell verankert sein. 

In der Praxis bedeutet dies, dass bei der Einbindung MedalliaIntelligenz in Agenten-Ökosysteme – sei es in bestehende CRM-Systeme, Workflow-Automatisierungen oder die kundeneigene Agenten-Infrastruktur – das Governance-Modell mit den Daten mitwandert. Der Agent kann genau das tun, was der autorisierte Benutzer tun darf, und nichts darüber hinaus – so ist es vorgesehen. 

Von „Frontline-ReadyAI™“ zur „Agent-Ready“-Infrastruktur

Die Plattformarbeit, an der wir derzeit arbeiten, findet in zwei parallelen Zeiträumen statt.

Kurzfristig ist „Frontline-Ready AI“ unser aktueller Begriff für KI, die auf der menschlichen Ebene agiert.  

• Intelligente Zusammenfassungen, die stundenlange Analysen auf Sekunden verkürzen 
• „Root Cause Assist“ – eine Funktion, die systemische Probleme erkennt, bevor sie eskalieren 
• „Smart Response“ ermöglicht es den Teams mit Kundenkontakt, auf Kundenfeedback in einem Umfang zu reagieren, den kein manueller Prozess erreichen könnte
• Intelligenter Topic Builder, der die tagelange manuelle Konfiguration der Textanalyse durch eine nur wenige Minuten dauernde, KI-gestützte Einrichtung ersetzt

Diese Funktionen sind bereits im Einsatz, werden produktiv genutzt und verändern bereits jetzt die Arbeitsweise der komplexesten Organisationen der Welt.

Über 650 der weltweit führenden Marken nutzen mittlerweile die „Frontline-Ready“-KI-Funktionen von – von der Einführung bis zum unternehmensweiten Einsatz in weniger als einem Jahr, wobei bereits einige vielversprechende Ergebnisse vorliegen. Die Anzahl der KI-Verarbeitungsanfragen auf der Medallia hat sich im gleichen Zeitraum verdreifacht. Die Akzeptanzkurve ist steil und beschleunigt sich weiter.

Parallel dazu entwickeln wir das, was die nächste Generation der Plattform benötigt: eine stets aktive Architektur zur Signalverarbeitung in Echtzeit, die niemals schläft. Ein Datenmodell, das für die Nutzung durch Agenten konzipiert ist und nicht nur der menschlichen Navigation dient – ein Modell, das den vollständigen Kontext einer Kundenbeziehung in einem einzigen, kontrollierten Abruf bereitstellt, sodass ein Agent über alles verfügt, was er benötigt, um korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne dass mehrere Hin- und Rückläufe oder zusätzliche Anreicherung erforderlich sind. Eine Integrationsarchitektur, die die Intelligenz Medalliafür CRM-Workflows, Workflow-Systemprozesse, Marketing-Plattform-Engines und kundenspezifische Agentensysteme zugänglich macht, die Tausende unserer Kunden täglich entwickeln. 

Erkenntnisse , unser erster dialogorientierter KI-Agent, befindet sich bewusst an der Schnittstelle dieser beiden Zeitrahmen. Er ist als Schnittstelle in natürlicher Sprache für menschliche Nutzer konzipiert – so kann jeder, vom Geschäftsführer bis zum Filialleiter, Fragen stellen und Antworten erhalten, die auf realen Daten basieren und vollständig nachvollziehbar sind. Er ist aber auch so konzipiert, dass er von Agenten programmgesteuert aufgerufen werden kann. Diese Architektur mit doppeltem Verwendungszweck ist bewusst gewählt. Sie bildet die Brücke zwischen der von uns entwickelten, auf den Menschen ausgerichteten Intelligenzebene und der maschinengerechten Infrastruktur, die wir gerade aufbauen. Jede Designentscheidung, die wir für Erkenntnisse treffen, muss für beide Nutzergruppen gleichzeitig funktionieren. 

„Frontline-Ready AI“ haben wir für die Gegenwart entwickelt. „Agent-Ready Infrastructure“ bauen wir für die Zukunft auf. Beides gleichzeitig zu unterstützen, ist keine leichte Aufgabe – und weitaus schwieriger, als es in einer Präsentation den Anschein hat.

Die strategische Ausrichtung, der wir uns verschrieben haben

Ich bin total begeistert davon, was dieses architektonische Engagement bedeutet und wie bahnbrechend es meiner Meinung nach für die Branche sein wird. Und ich möchte klarstellen, warum wir diesen Schritt gerade jetzt gehen.

Der herkömmliche Ansatz bei Unternehmenssoftware besteht darin, die Lösung für die aktuellen Nutzer zu entwickeln und von dort aus weiter auszubauen. Das Dashboard optimieren. Die Analysen verbessern. Der Benutzeroberfläche, die die Nutzer bereits verwenden, weitere Funktionen hinzufügen. Das ist eine sinnvolle Strategie für eine stabile Branche. Doch diese Branche ist nicht stabil. 

Wir gehen davon aus, dass innerhalb relativ kurzer Zeit der Großteil des Mehrwerts, der über eine Enterprise-Experience-Plattform generiert wird, nicht mehr von einem Menschen vor einem Bildschirm genutzt wird, sondern von KI-Agenten, die kontinuierlich und mit maschineller Geschwindigkeit in allen Systemen agieren, die die Kundenbeziehung betreffen. Eine Plattform, die bereits heute auf diese Realität ausgelegt ist, wird einen strukturellen Vorteil haben, der sich über Jahre hinweg verstärkt.

Die Investition, die hinter dem nächsten Kapitel Medalliasteht – unterstützt von Blackstone, KKR und Apollo mit 150 Millionen US-Dollar an neuem Kapital und einer Zusage von 500 Millionen US-Dollar für KI-Innovationen –, ist es, die diesen Innovationsansatz in dem erforderlichen Umfang finanziert. Nicht, weil das Kapital die Architektur schafft. Sondern weil die Architektur nachhaltige Investitionen erfordert, ein langfristiges Engagement für den Aufbau einer Zukunft, die noch nicht vollständig absehbar ist, sowie jene Art von Vertrauen der Unternehmen, das nur durch jahrelange Leistung auf höchstem Niveau entsteht.

Das Vertrauen haben wir bereits. Nun haben wir auch die Investition. Die Plattform, die wir aufbauen, ist das Ergebnis beides.

Was das im Moment bedeutet

Wenn Sie Medallia sind, hat dies folgende praktische Auswirkungen.

Die KI-Funktionen, die Sie heute nutzen – Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder, Erkenntnisse – sind darauf ausgelegt, Ihren Teams bereits jetzt einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig die infrastrukturelle Grundlage zu schaffen, auf die sich Ihre KI-Agenten in Zukunft stützen werden. Sie bauen beides gleichzeitig auf.

Die organisatorische Intelligenz, die Medallia in Ihre Implementierung integriert Medallia – die Rollenhierarchien, die Datenverwaltung, die Logik zur Weiterleitung von Signalen, die Berechtigungsarchitektur – ist dieselbe Infrastruktur, die Ihre agentenbasierten Systeme über die MCP-Dienste und unsere Integrationsschicht übernehmen werden.

Die Arbeit, die Sie bereits geleistet haben, um Medallia Ihre betrieblichen Abläufe zu integrieren, bildet das Fundament für Ihre „Agentic Future“. Und sollten Sie in einem dieser Bereiche noch nicht ganz dort sein, wo Sie hinwollen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, diese Bereiche auszubauen – und unser Team kann Ihnen dabei helfen. In meinem nächsten Beitrag werde ich näher darauf eingehen, wie wichtig es ist, den Kontext aus Ihrem gesamten Unternehmen zu kennen, um das Potenzial der „Agentic Future“ voll auszuschöpfen. 

Die Frage ist nicht, ob Ihr Unternehmen irgendwann mit KI-Agenten arbeiten wird, die Erfahrungsdaten auswerten und darauf reagieren. Das wird auf jeden Fall der Fall sein. Die Frage ist vielmehr, ob die Plattforminfrastruktur, auf der Sie heute aufbauen, für diese Zukunft konzipiert ist. Unsere ist es, und das ist ein Vorteil, von dem Medallia in den kommenden Jahren in einzigartiger Weise profitieren werden.