Anmerkung
Der Agent Hub steht ab dem 01.10.2026 allen Xentral-Kunden zur Verfügung.
In diesem Artikel:
Los geht’s - hier siehst du, wo du die KI-Funktionen findest und wie du sie öffnest.
Schritte:
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Logge dich in deine Xentral-Instanz ein.
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Im Hauptmenü auf der linken Seite findest du ein KI-Icon, über das du den Agent Hub öffnest. Du startest auf der Seite Home mit deinem täglichen Überblick.
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Zusätzlich findest du oben rechts neben deinem Profil ein weiteres KI-Icon (Co-Pilot). Klicke auf dieses Icon, um den KI-Chat als Sidebar zu öffnen und direkt mit dem Co-Pilot (Chat) zu arbeiten. Die Sidebar steht dir überall in Xentral zur Verfügung.
Der Agent Hub ist in vier Tabs aufgeteilt:
Tab |
Beschreibung |
|---|---|
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Home |
Dein täglicher Überblick: Hier siehst du, wie viele Vorgänge auf deine Freigabe warten, offene Empfehlungen aus der Analyse deiner Anfragen, deine Eingangsadresse im Bereich In 2 Schritten startklar sowie deine KI-Mitarbeiter und deine eigenen Agenten. |
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Aufgaben |
Alle Anfragen, die deine Agenten bearbeitet haben. Hier prüfst du die Vorschläge der Agenten, korrigierst sie bei Bedarf und gibst sie frei. |
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Wissensdatenbank |
Das Wissen, mit dem deine Agenten arbeiten, z. B. Regeln, Produktinformationen und Antwortvorlagen. |
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Einstellungen |
E-Mail-Anbindung und Blockierregeln für deine KI-Agenten. Mehr dazu erfährst du im Artikel Agent-Hub: Setup & Einstellungen. |
Im Bereich Deine KI-Mitarbeiter siehst du für jeden Agenten, was er kann (KANN) und auf welche Daten er zugreift (SIEHT). Die Zahl auf der Karte zeigt die offenen Vorgänge des Agenten. Klicke auf eine Karte, um direkt die Aufgaben dieses Agenten anzuzeigen.
Über Verbrauch oben rechts siehst du, wie viele Credits im aktuellen Monat angefallen sind, z. B. für erstellte und für abgeschlossene Aufgaben. Credits entsprechen keinem direkten Geldbetrag.
Tipp
Nutze den KI-Chat, wenn du aktiv Fragen zu deinem Geschäft stellen, Auswertungen erhalten oder Aufgaben für deine Agenten anstoßen möchtest.
Der KI Co-Pilot ist dein Chat-Assistent in Xentral. Er greift auf deine Daten in Xentral und auf deine Wissensdatenbank zu, erstellt Auswertungen und beantwortet Fragen zur Bedienung von Xentral. Der Co-Pilot öffnet sich als Sidebar am rechten Bildschirmrand und steht dir in allen Bereichen von Xentral zur Verfügung – du musst den Bereich, in dem du gerade arbeitest, nicht verlassen.
Klicke oben rechts neben deinem Profil auf das KI-Icon. Die Sidebar öffnet sich mit dem Tab Chat. Über das X-Symbol schließt du sie wieder.
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Daten aus Xentral abrufen: z. B. Kunden, Lieferanten, Artikel, Aufträge, Rechnungen und andere Belege suchen und zusammenfassen.
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Auswertungen erstellen: z. B. Umsätze nach Zeitraum oder Kunde, auf Wunsch als Tabelle oder Diagramm. Für tiefergehende Analysen und KPIs benötigst du das Analytics-Modul.
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Fragen zu Xentral beantworten: Der Co-Pilot nutzt dafür das Xentral-Handbuch, z. B. „Wie lege ich eine neue Versandart an?“.
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Dein Wissen nutzen: Der Co-Pilot berücksichtigt die Einträge aus deiner Wissensdatenbank.
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Aufgaben für deine Agenten anlegen: z. B. einen Auftrag vorbereiten lassen (siehe Aktionen über den Co-Pilot anstoßen).
Schritte:
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Öffne den Co-Pilot über das KI-Icon oben rechts.
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Klicke in das Eingabefeld „Frag mich was…“ und formuliere deine Anfrage möglichst konkret, z. B.:
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„Gib mir eine Übersicht meiner Umsätze der letzten 14 Tage“
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„Welche Aufträge sind noch nicht versendet?“
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„Erstelle ein Briefing für Kunde [Name]“
Alternativ wählst du einen der Vorschläge unter dem Eingabefeld oder sprichst deine Anfrage über das Mikrofon-Symbol ein. Über das Plus-Symbol lädst du eine Datei hoch, z. B. eine Bestellung als PDF.
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Sende deine Anfrage über das Pfeil-Symbol ab.
Der Co-Pilot zeigt seine Antwort direkt im Chat an. Du kannst im selben Chat Rückfragen stellen oder die Anfrage präzisieren.
Starte mit einfachen Fragen oder klaren Aufgaben. Je konkreter deine Anfrage ist, z. B. mit Zeitraum, Kunde oder Artikelnummer, desto präziser kann der Co-Pilot dir helfen.
Wenn du über den Chat eine Aktion für einen Kunden anstößt, z. B. „Lege einen Auftrag für Kunde [Name] mit Artikel X an“, führt der Co-Pilot diese nicht selbst aus. Stattdessen legt er dafür eine Aufgabe an – so, als wäre eine E-Mail eingegangen. Der passende Agent bereitet die Aktion vor und du gibst sie im Tab Aufgaben frei.
Du kannst auch bestehende Inhalte, z. B. eine Kunden-E-Mail oder eine Bestellung, in den Chat kopieren und daraus eine Aufgabe erstellen lassen.
Wenn du dem Co-Pilot eine Regel oder Information nennst, die sich deine Agenten merken sollen, z. B. „Kunde X ist ein interner Kunde und soll in Umsatzauswertungen ignoriert werden“, schlägt er vor, sie als Eintrag in der Wissensdatenbank zu speichern. Nach deiner Bestätigung erscheint der Eintrag in der Wissensdatenbank mit der Quelle Co-Pilot.
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Neuer Chat: Startet eine neue Unterhaltung. Starte für ein neues Thema am besten immer einen neuen Chat.
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Verlauf (Uhr-Symbol): Zeigt deine Chats von heute und den letzten sieben Tagen. Klicke auf einen Chat, um ihn fortzusetzen.
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Umbenennen und Löschen: Klicke auf den Pfeil neben dem Titel des geöffneten Chats, um den Chat umzubenennen oder zu löschen.
Tipp
Nutze die E-Mail-Agenten, wenn eingehende Kundenanfragen automatisch analysiert, strukturiert und für dich zur Bearbeitung vorbereitet werden sollen.
Tipp
So entstehen Antwortvorschläge und Empfehlungen
Für jede Anfrage erhältst du automatisch einen Vorschlag, eine Handlungsempfehlung und passende Aktionen, z. B. einen Antwortentwurf. Diese basieren auf drei zentralen Quellen:
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der konkreten Anfrage deines Kunden
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den verfügbaren Daten in Xentral (z. B. Aufträge, Kunden, Status)
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deinen hinterlegten Firmenguidelines aus der Wissensdatenbank
Daraus erstellt die KI eine konkrete Empfehlung für das weitere Vorgehen sowie vorgeschlagene Aktionen. Für jede Aktion zeigt dir der Prüfstatus, ob sie so ausgeführt werden kann (Bereit) oder ob du sie vorher prüfen solltest (Prüfen).
Im Bereich In 2 Schritten startklar auf der Seite Home siehst du, wie du loslegst: Du leitest eine Kunden-E-Mail an deine Hub-Adresse weiter und der passende Agent übernimmt automatisch. Den fertigen Vorschlag prüfst du und gibst ihn frei. Erst dann werden Aktionen ausgeführt.
So startest du:
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Kopiere auf der Seite Home im Bereich In 2 Schritten startklar die Eingangsadresse deiner Instanz.
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Sende eine Kundenanfrage an diese E-Mail-Adresse oder leite eine bestehende Kunden-E-Mail weiter.
Die E-Mail wird automatisch als Aufgabe angelegt.
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Klicke oben auf den Tab Aufgaben.
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Warte kurz, bis die Anfrage verarbeitet wurde, und öffne die Aufgabe.
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Prüfe den Vorschlag des Agenten, korrigiere ihn bei Bedarf und gib die vorgeschlagenen Aktionen frei.
Tipp
Du kannst eine Aufgabe auch ohne E-Mail anlegen: Klicke im Tab Aufgaben auf das Plus-Symbol. Im Fenster Neue Aufgabe erstellen beschreibst du deine Aufgabe, fügst z. B. eine Kundenbestellung ein und hängst bei Bedarf Dateien an. Klicke anschließend auf Speichern & Starten.
Im Tab Aufgaben siehst du links die Liste deiner Aufgaben. Zu jeder Aufgabe werden der Agent bzw. die Kategorie, der Prüfstatus (Bereit oder Prüfen) und bei Bedarf das Risiko angezeigt. Wenn du mit der Maus über den Prüfstatus fährst, erhältst du eine kurze Erklärung. Rechts siehst du in der Übersicht, bei wie vielen Vorgängen dein Agent dich braucht, gruppiert nach Agent.
Element |
Beschreibung |
|---|---|
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Suchen |
Durchsucht deine Aufgaben. |
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Filter-Symbol |
Filtert die Aufgaben nach Prüfstatus (Alle, Bereit, Prüfen), Risiko (Niedrig, Mittel, Hoch), Agenten und Tags. Unter Eingrenzen zeigst du nur Aufgaben Mit Kommentar an oder blendest über Abgeschlossene anzeigen auch abgeschlossene Aufgaben ein. |
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Tag-Symbol |
Filtert die Aufgaben nach Tags. Tags vergibst du in der geöffneten Aufgabe über Tag. |
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Übersicht-Symbol |
Zeigt rechts die Übersicht der offenen Vorgänge pro Agent an. |
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Aktualisieren-Symbol |
Lädt die Liste neu. |
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Plus-Symbol |
Öffnet das Fenster Neue Aufgabe erstellen. |
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Aufgaben / Fertig |
Offene bzw. abgeschlossene Aufgaben. |
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Mehr |
Weitere Listen: Warteschlange (Anfragen, die gerade verarbeitet werden), Fehler, Spam, Nicht relevant und Gelöscht. |
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Sortieren |
Legt die Sortierung der Liste fest. |
Wenn du eine Aufgabe öffnest, siehst du rechts den gesamten Vorgang:
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Initiale Anfrage: Die Nachricht deines Kunden. Über Original, DE und EN wechselst du zwischen der Originalsprache und einer Übersetzung. Über Vollständige E-Mail anzeigen öffnest du die gesamte E-Mail.
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Vorschlag des Agenten: Der Agent beschreibt, was er vorschlägt („Ich schlage vor, …“), fasst die Kundennachricht zusammen (Zusammenfassung der Kundennachricht) und gibt eine Entscheidungsempfehlung.
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Agentenschritte: Zeigt, welche Daten der Agent in Xentral gesucht und gefunden hat.
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Vorgeschlagene Aktionen: Die Aktionen, die der Agent für dich vorbereitet hat, z. B. Antwort senden oder Auftrag erstellen. Betroffene Belege aus Xentral werden als Link angezeigt. Über das Stift-Symbol bearbeitest du eine Aktion, über das Papierkorb-Symbol entfernst du sie. Bei Antworten wählst du die Sprache über Original, DE oder EN. Jede Aktion hat einen eigenen Prüfstatus (siehe Prüfstatus: Bereit oder Prüfen). Wenn du mit der Maus über eine Aktion fährst, siehst du eine Vorschau mit allen Details, z. B. Absender, Empfänger, Betreff und Text einer Antwort.
In der Kopfzeile der Aufgabe findest du außerdem den Nachrichtenverlauf mit allen bisherigen Nachrichten dieses Kunden, die Kategorie der Aufgabe, Tag, die Aufgabennummer, den Eingangszeitpunkt sowie Symbole zum Neu-Ausführen und Löschen der Aufgabe.
Schritte:
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Prüfe den Vorschlag und die vorgeschlagenen Aktionen, vor allem Aktionen mit dem Status Prüfen (siehe Prüfstatus: Bereit oder Prüfen).
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Falls etwas nicht passt, gib dem Agenten im Eingabefeld „Anweisung oder Korrektur an den Agenten…“ eine Anweisung, z. B. „Max. 2 % Skonto“ oder „Weise noch auf unsere AGB hin“. Der Agent passt seinen Vorschlag daraufhin an.
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Klicke auf Aktion ausführen bzw. bei mehreren Aktionen auf Alle ausführen.
Über den Pfeil neben der Schaltfläche wählst du alternativ Manuell mit Vorlage. Dann bearbeitest du die E-Mail vor dem Versand selbst und kannst dabei eine Vorlage aus deiner Wissensdatenbank verwenden.
Die Aktionen werden in Xentral ausgeführt und die Aufgabe wird abgeschlossen.
Wichtig
Die Agenten führen keine Aktionen in Xentral aus, ohne dass du sie freigibst. Erst wenn du auf Aktion ausführen bzw. Alle ausführen klickst, werden z. B. Antworten versendet oder Aufträge angelegt.
Der Agent bewertet jede vorgeschlagene Aktion einzeln. Der Prüfstatus zeigt dir, ob du eine Aktion vor dem Ausführen prüfen solltest:
Status |
Bedeutung |
|---|---|
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Bereit |
Die Aktion kann genau so ausgeführt werden, wie der Agent sie geplant hat. |
|
Prüfen |
Die Aktion beruht auf etwas, das der Agent nicht sicher klären konnte, z. B. auf einem geschätzten oder fehlenden Wert, einem Beleg, den er nicht gefunden hat, oder einem nicht eindeutigen Treffer. |
Sobald mindestens eine Aktion den Status Prüfen hat, steht auch die Aufgabe in der Liste auf Prüfen. In der geöffneten Aufgabe hat jede Aktion ihren eigenen Status.
Hast du eine Aktion geprüft, klicke auf ihren Status Prüfen. Die Aktion wechselt auf Bereit. Mit einem weiteren Klick setzt du sie wieder auf Prüfen. Sind alle Aktionen Bereit, wechselt auch die Aufgabe auf Bereit.
Anmerkung
Der Status Prüfen ist ein Hinweis, keine Sperre. Über Alle ausführen führst du auch Aktionen mit dem Status Prüfen aus.
Unabhängig vom Prüfstatus zeigt das Risiko (Niedrig, Mittel, Hoch), wie viel bei einer Aufgabe auf dem Spiel steht, z. B. gemessen am Geldbetrag. Ob der Vorschlag richtig ist, sagt das Risiko nicht aus.
Tipp
Regeln aus deiner Wissensdatenbank und deine Korrekturen fließen in die Einschätzung der Agenten ein. So steuerst du, wann eine Aktion Bereit ist und in welchen Fällen du sie prüfen möchtest.
Mit der Wissensdatenbank trainierst du deine KI-Agenten und verbesserst kontinuierlich ihre Antworten.
Tipp
Video-Tutorial: Die Wissensdatenbank
Möchtest du dir innerhalb weniger Minuten einen Überblick über die Wissensdatenbank verschaffen? Dann ist unser Video-Tutorial genau das Richtige für dich. Schau es dir gleich an!
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Öffne im Agent Hub den Tab Wissensdatenbank.
Unter der Überschrift siehst du, wie viele Einträge du angelegt hast und wie viel Platz noch frei ist (maximal 2.000 Einträge).
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Verschaffe dir einen Überblick über deine bestehenden Einträge. Über die Filter kannst du nach Typ (Fachwissen, Unternehmen, Vorlagen) und Quelle (Manuell, Website, Chat, Co-Pilot, Datei, Vorschlag) filtern.
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Klicke auf das Bearbeiten-Symbol, um einen bestehenden Eintrag anzupassen, oder auf Eintrag hinzufügen, um neues Wissen zu ergänzen. Dabei hast du drei Möglichkeiten:
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Neuer Eintrag – einen Eintrag mit Titel / Frage und Inhalt / Antwort manuell anlegen
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Datei hochladen – Wissen aus einer PDF-Datei extrahieren lassen. Du erhältst eine Vorschau der gefundenen Einträge und entscheidest, welche du übernimmst.
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Website importieren – Wissen aus einer Website extrahieren lassen. Gib dafür die URL und die maximale Anzahl der Seiten an, die durchsucht werden sollen, und klicke auf Analysieren.
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Wähle bei manuellen Einträgen den passenden Typ:
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Unternehmen für allgemeine Informationen (z. B. Kommunikationsstil, Prozesse)
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Fachwissen für Produktinformationen, FAQs oder konkrete Antworten
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Vorlagen für wiederverwendbare Antwortvorlagen
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Formuliere deinen Wissensbaustein als klare Frage-Antwort oder Anweisung.
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Klicke auf Erstellen, damit deine Agenten den Eintrag direkt nutzen können.
Zusätzlich entstehen Einträge automatisch aus deinen Chats mit den Agenten: Wenn du einen Agenten in einer Aufgabe korrigierst (z. B. „Max. 2 % Skonto"), schlägt das System vor, diese Regel als Wissenseintrag zu speichern. Solche Einträge erkennst du an der Quelle Chat. Einträge aus dem KI Co-Pilot erkennst du an der Quelle Co-Pilot.
Über Exportieren lädst du alle Einträge deiner Wissensdatenbank herunter.
Der Agent Hub analysiert deine bisherigen Anfragen und deine Wissensdatenbank und zeigt dir, wo du nachbessern kannst. Die Analyse startest du auf der Seite Home über Empfehlungen finden oder im Tab Wissensdatenbank über Erneut analysieren. Die Analyse dauert bis zu einer Minute.
Oben siehst du, wie viele Vorgänge analysiert wurden, wie viele davon ohne sichere Antwort waren und welcher Anteil dieser unsicheren Anfragen durch die Empfehlungen adressiert wird. Die Empfehlungen sind in drei Kategorien aufgeteilt:
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Wissenslücke: Zu einer Frage deiner Kunden fehlt ein verlässlicher Wissenseintrag. Der Agent Hub schlägt dir einen Eintrag vor. Fülle die Platzhalter aus und klicke auf Übernehmen, um ihn in deine Wissensdatenbank zu speichern.
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Stammdaten: Deine Stammdaten in Xentral sind unvollständig oder nicht eindeutig, z. B. Artikel, die sich keinem Produkt zuordnen lassen, oder doppelte Kundenkonten. Prüfe die Empfehlung in Xentral und klicke anschließend auf Erledigt.
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Bereinigung: Einträge in deiner Wissensdatenbank widersprechen sich, sind doppelt oder enthalten keine verwertbaren Informationen. Korrigiere oder lösche die betroffenen Einträge und klicke anschließend auf Erledigt.
Über das X-Symbol blendest du eine Empfehlung aus, die für dich nicht relevant ist.
Anmerkung
Hier sind konkrete Beispiele für Unternehmenswissen, das in der Wissensdatenbank sinnvoll ist:
Kommunikationsstil:
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„Wir sprechen Kunden immer in der Du-Form an.“
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„Antworten sollen freundlich, kurz und lösungsorientiert sein.“
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„Keine Emojis im B2B-Kontext verwenden.“
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„Bei Beschwerden immer empathisch starten.“
Unternehmenskontext:
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„Wir sind ein D2C E-Commerce Unternehmen für Möbel.“
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„Unsere Hauptmärkte sind Deutschland und Österreich.“
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„Versand erfolgt ausschließlich mit DHL und DPD.“
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"Unsere Marken heissen [Marke1], [Marke2], [Marke3]"
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"Unsere Webseiten sind [www.unserefirmamuster.de] und [www.unserefirmamuster2.de]"
Sonderregeln & Ausnahmen:
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„Keine Rückerstattung bei individuell gefertigten Produkten“
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„Kulanzentscheidungen nur bei Stammkunden“
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„Bei fehlendem Tracking nach 3 Tagen aktiv werden“
-
„Versandbenachrichtigungen von DHL ignorieren“
Hast du in den letzten Monaten schon viele ähnliche Kundenfragen per E-Mail beantwortet? Genau dieses Wissen kannst du direkt für deine Agenten weiterverwenden – statt jeden Wissenseintrag einzeln über Neuer Eintrag anzulegen.
Dieser Weg eignet sich vor allem, wenn:
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E-Mail-Verläufe liegen bereits vor: aus deinem Support- oder Kundenservice-Postfach.
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Wissensdatenbank in einem Durchgang befüllen: statt Frage-Antwort-Paare Stück für Stück zu erfassen.
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Bewährte Antworten wiederverwenden: statt sie erneut zu formulieren.
Dazu exportierst du bestehende Support-Mails, lässt sie von einem KI-Tool zu einer Frage-Antwort-Tabelle verdichten und lädst diese Tabelle gesammelt in die Wissensdatenbank hoch. Ein erster Durchlauf dauert in der Regel 10 bis 15 Minuten.
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Exportiere die passenden E-Mails aus deinem Support-Postfach.
Filtere in deinem E-Mail-Postfach nach Mails der letzten 90 Tage aus deinem Support- oder Kundenservice-Ordner, in denen Kunden dir Fragen gestellt haben und du geantwortet hast. Der schnellste Weg, mehrere komplette Konversationen auf einmal zu sichern, hängt von deinem E-Mail-Programm ab:
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Outlook (Desktop, Windows): Markiere die gewünschten Mails in der Liste und ziehe sie mit gedrückter Maustaste in ein leeres Word-Dokument. Outlook fügt Betreff, Absender und den vollständigen Text jeder Mail automatisch ein. Speichere das Dokument anschließend.
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Outlook im Browser: Markiere die gewünschten Mails, nutze die Druckfunktion und speichere das Ergebnis als PDF-Datei.
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Gmail: Speichere einzelne Konversationen über die Druckfunktion als PDF. Für größere Mengen nutzt du stattdessen Google Takeout und schränkst die Auswahl auf Mail und das gewünschte Postfach-Label ein.
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Kleinere Menge (bis ca. 20 Konversationen), unabhängig vom E-Mail-Programm: Öffne jede Konversation einzeln, kopiere den vollständigen Text und füge ihn in ein gemeinsames Dokument ein.
Tipp
Je mehr echte Konversationen du sammelst, desto besser wird das Ergebnis. Bereits 15 bis 20 Mail-Verläufe reichen für einen guten ersten Durchlauf.
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Lass die Mails von einem KI-Tool zu einer Frage-Antwort-Tabelle verdichten.
Öffne ein KI-Tool wie Claude, ChatGPT oder Gemini und kopiere den folgenden Analyse-Prompt in das Chatfenster. Füge direkt danach entweder deinen gesammelten Mail-Text ein oder lade die gespeicherte PDF- bzw. Takeout-Datei hoch und sende die Nachricht ab.
Du analysierst Support-E-Mail-Verläufe eines Unternehmens, um daraus eine Wissensbasis für einen internen KI-Agenten zu erstellen. Im Anschluss an diesen Text folgen echte E-Mail-Konversationen zwischen dem Unternehmen und seinen Kunden der letzten 90 Tage. Deine Aufgabe: 1. Identifiziere wiederkehrende oder typische Fragen und die dazu passenden Antworten aus den E-Mails. 2. Fasse jede Frage als klare, allgemein verständliche Frage. Fasse jede Antwort als klare, allgemeingültige Antwort zusammen – so, wie sie auch bei einem neuen, ähnlichen Fall passen würde. 3. Wichtig: Entferne alle personenbezogenen und kundenspezifischen Daten aus den Antworten (Namen, Firmennamen, Bestellnummern, E-Mail-Adressen, Beträge, Telefonnummern). Die Antwort soll allgemein gültig sein, nicht auf einen konkreten Einzelfall bezogen. 4. Nimm nur Fragen auf, die mehrfach vorkamen oder eindeutig typisch für das Geschäft sind. Einmalige Spezialfälle ohne Wiederholungswert lässt du weg. 5. Wenn eine E-Mail unklar, widersprüchlich oder unvollständig ist, nimm sie NICHT auf, anstatt zu raten. 6. Gib das Ergebnis ausschließlich als Markdown-Tabelle mit genau diesen drei Spalten aus: Frage | Antwort | Quelle In der Spalte "Quelle" trägst du immer "E-Mail-Support" ein. 7. Keine Erklärungen davor oder danach, nur die Tabelle. Hier folgen die E-Mail-Konversationen: [HIER DEINEN KOPIERTEN MAIL-TEXT AUS SCHRITT 1 EINFÜGEN]
Wichtig
Prüfe vor dem Absenden, ob im eingefügten Mail-Text sensible Daten stehen, die nicht in ein externes KI-Tool übertragen werden sollen, z. B. Verträge, interne Preise oder Gesundheitsdaten. Der Prompt entfernt personenbezogene Daten erst im Ergebnis. Im eingefügten Rohtext ist zunächst noch alles enthalten, was du hineinkopierst.
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Prüfe das Ergebnis.
Du erhältst eine Tabelle mit den Spalten Frage, Antwort und Quelle zurück. Kontrolliere, ob die Antworten inhaltlich noch stimmen, ob wirklich keine kundenspezifischen Daten mehr enthalten sind und ob eine wichtige, häufige Frage fehlt. Fehlende Fragen ergänzt du manuell, nicht passende Zeilen löschst du. Eine Umformulierung ist an dieser Stelle nicht nötig.
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Lade die geprüfte Tabelle als Wissen hoch.
Speichere die geprüfte Tabelle als PDF-Datei. Öffne im Agent Hub den Tab Wissensdatenbank und klicke auf Eintrag hinzufügen > Datei hochladen. Wähle deine gespeicherte Datei aus und übernimm die vorgeschlagenen Einträge.
Deine Agenten nutzen die hochgeladenen Inhalte ab sofort für ihre Antworten.
Tipp
Wiederhole diesen Ablauf, sobald wieder neue Support-Mails dazugekommen sind, zum Beispiel alle paar Monate. So wächst das Wissen deiner Agenten mit deinem Tagesgeschäft mit, ohne dass du je eine Mail einzeln abtippen musst.
Anmerkung
Die Wissensdatenbank ist auf 2.000 Einträge begrenzt. Lade daher nur wiederkehrende Muster hoch, nicht jede einzelne Mail.
Anmerkung
Zur aktuellen Xentral KI-Roadmap und den geplanten AI-Features geht es hier: Xentral KI-Roadmap →
Tipp
Gestalte die KI-Zukunft von Xentral aktiv mit!
Wir möchten Xentral nicht einfach nur mit Funktionen füllen, sondern genau die intelligenten Lösungen entwickeln, die dir im Arbeitsalltag echte Zeitersparnis bringen.
Hast du Prozesse, die dich täglich nerven? Gibt es Datenmengen, die händisch kaum zu bewältigen sind? Teile deine Vision mit uns! Je detaillierter du deine Use Cases beschreibst, desto besser können wir verstehen, wie die KI für dich arbeiten muss.
Die KI-Agenten unterstützen dich dabei, eingehende Aufgaben – insbesondere Kundenanfragen – automatisch zu verstehen, vorzubereiten und strukturiert zu bearbeiten.
Sie:
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analysieren Inhalte (z. B. E-Mails und Anhänge)
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erkennen das Anliegen (z. B. Retoure, Lieferstatus, Produktfrage)
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greifen auf deine ERP-Daten und dein hinterlegtes Wissen zu
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erstellen eine Zusammenfassung, eine Handlungsempfehlung und vorgeschlagene Aktionen, z. B. einen Antwortentwurf oder einen Auftrag
Du musst Informationen nicht mehr manuell zusammensuchen, sondern prüfst und entscheidest.
Das ist eine der wichtigsten Unterscheidungen:
KI-Chat (Co-Pilot) → Wenn du aktiv etwas wissen oder auslösen willst
Nutze den Chat für:
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Fragen zu deinem Business (z. B. Umsatz, Kunden, Aufträge)
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Analysen und Auswertungen
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Briefings (z. B. zu Kunden oder Prozessen)
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Fragen zur Bedienung von Xentral
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manuelle Aktionen (z. B. Auftrag anlegen) – der Co-Pilot legt dafür eine Aufgabe für deine Agenten an
Der Chat ist dein Analyse- und Steuerungstool.
E-Mail-Agenten → Wenn eine Kundenanfrage reinkommt
Nutze Agenten für:
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eingehende Kundenmails
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automatische Klassifizierung (z. B. Retoure, Lieferstatus)
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Antwortvorschläge
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Handlungsempfehlungen und vorbereitete Aktionen
Die Agenten arbeiten automatisch im Hintergrund und nehmen dir operative Arbeit ab.
Typische Gründe:
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Die Information ist nicht im ERP verfügbar oder nicht eindeutig zugeordnet
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Es fehlt Kontext in der Anfrage (z. B. Zeitraum, genaue Bezeichnung)
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Es fehlt das Analytics Modul für tiefe Fragestellungen und KPIs
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Der Use Case wird aktuell noch nicht abgedeckt
Wichtig: Der Chat greift primär auf strukturierte Daten + Kontext zu.
Du leitest eine Kundenanfrage einfach an die bereitgestellte E-Mail-Adresse weiter (oder richtest eine automatische Weiterleitung ein).
Der Ablauf:
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E-Mail wird als Aufgabe angelegt
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Anfrage wird automatisch klassifiziert
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Passender Agent übernimmt
Du erhältst:
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Zusammenfassung
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Entscheidungsempfehlung
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vorgeschlagene Aktionen, z. B. einen Antwortentwurf
Ziel: Weniger manuelle Bearbeitung, mehr Fokus auf Entscheidungen.
Die Agenten basieren auf drei zentralen Quellen:
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der Anfrage deines Kunden
-
deinen ERP-Daten
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deinem hinterlegten Wissen (Wissensdatenbank)
In vielen Fällen erhältst du bereits sehr gute Vorschläge. Der Prüfstatus an jeder Aktion zeigt dir, ob der Agent sie sicher vorbereiten konnte (Bereit) oder ob du etwas prüfen solltest (Prüfen). Die Risikobewertung zeigt dir, wie viel bei einer Aufgabe auf dem Spiel steht.
Prüfe die Ergebnisse, bevor du sie freigibst. Aktionen werden erst ausgeführt, wenn du sie freigibst.
Die Qualität verbessert sich kontinuierlich durch:
-
dein Feedback und deine Korrekturen
-
dein hinterlegtes Wissen
-
die Empfehlungen aus Anfragen und Wissensdatenbank
Es kann vorkommen, dass eine Anfrage dem falschen Agenten zugeordnet wird. Z.B. wenn ein Kunde mehrere Anfragen in einer E-Mail geschickt hat, oder nicht ganz eindeutig ist, welchem Agenten die Anfrage zuzuweisen ist.
In diesem Fall kannst du:
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die Aufgabe manuell prüfen und korrigieren
-
dem Agenten im Eingabefeld der Aufgabe beschreiben, worum es in der Anfrage tatsächlich geht
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die Aufgabe über das entsprechende Symbol in der Kopfzeile neu ausführen lassen
Diese Rückmeldungen sind zentral, um das Routing und die Erkennung zu verbessern.
Nein. Die eingesetzten LLM-Anbieter sind vertraglich dazu verpflichtet, die Input-Daten nicht zum Training oder zur Verbesserung ihrer eigenen Modelle oder Services zu nutzen. Die Input-Daten werden folglich nicht für eigenes Modelltraining genutzt oder gespeichert. Sie werden lediglich zur Generierung des Outputs verarbeitet.
Damit die KI zuverlässig und in deinem Stil antwortet, solltest du mindestens folgende Inhalte pflegen:
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Firmendaten & Signatur (z. B. Absender, Grußformel)
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Website oder relevante Links
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Tone of Voice (z. B. Du/Sie, Tonalität, Beispielantworten)
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Produktinformationen (idealerweise als FAQs)
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Regeln & Prozesse (z. B. Retouren, Kommunikation, Sonderfälle)
Das ist die wichtigste Grundlage für gute Ergebnisse.
Nein – aber ein paar einfache Grundregeln helfen enorm:
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Eine Aufgabe pro Anfrage (nicht mehrere Themen mischen)
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Klar formulieren, was du willst
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Kontext geben (z. B. Kunde, Zeitraum, Ziel)
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Beispiele geben, wenn du ein bestimmtes Format erwartest
Du brauchst kein technisches Wissen – klare Sprache reicht.
Dein Feedback spielt eine zentrale Rolle in der Weiterentwicklung der KI-Funktionen. Wir freuen uns über konkrete Feature-Wünsche und Anwendungsfälle aus deinem Arbeitsalltag. Im Bereich KI ist vieles möglich – jedoch unterscheiden sich unsere Kunden stark in Geschäftsmodell, Unternehmensgröße und technischer Affinität. Dadurch entstehen sehr unterschiedliche Anforderungen und Erwartungen. Um die richtigen Prioritäten zu setzen, nutzen wir euer Feedback, um besser zu verstehen:
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welche Funktionen am häufigsten benötigt werden
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welche Use Cases für unterschiedliche Kundengruppen relevant sind
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wo der größte Mehrwert entsteht
Auf dieser Basis entwickeln wir die KI-Funktionen gezielt weiter.
Du kannst deine Ideen und konkreten Anwendungsfälle jederzeit über die bekannten Support- oder Feedback-Kanäle mit uns teilen.