Bestehende Systeme und die Anbindung an Placetel AI
Der AI‑Agent kann ihre Systeme als Quelle für Firmendaten, Kundendaten und Workflows nutzen.
Dabei unterscheidet man drei Hauptkategorien:
- Kalenderintegration wie Outlook, Apple Calendar, Microsoft 365 oder andere Kalender lassen sich anbinden, damit Terminbuchungen und Aktualisierungen automatisch synchronisiert werden.
- CRM- und ERP-Systeme wie Medatix im Gesundheitsbranche, Pipedrive im Vertrieb oder Haufe X360 in der Verwaltung. Der AI-Agent kann vorhandene Datenquellen als Wissensbasis für Gespräche nutzen.
- API-Schnittstellen für Datenabfragen oder Buchungsplattformen lassen sich individuell per REST-API anbinden. GET-Abfragen, POST-Erstellungen, PATCH/PUT-Updates oder DELETE-Aufrufe sorgen für bidirektionale Datenflüsse.
Wie der AI-Agent Ihre Systeme nutzt
Der AI-Agent kombiniert das Sprachwissen des AI-Modells mit Ihren Geschäftsdaten.
Ausgehend vom Telefongespräch greift er per API auf die angebundenen Systeme zu und führt dort Aktionen aus. Unten sind Beispiele für jeden API-Aufruf aufgeführt.
- GET (Datenabruf): Kundenprofil, offene Tickets, Terminverfügbarkeit abfragen.
- POST (Eintragserstellung): Neuer Lead, neues Ticket, Notiz oder Termin anlegen.
- PATCH / PUT (Statusaktualisierung): Status aktualisieren (z. B. Termin bestätigt, Ticket geschlossen).
- DELETE (Datenlöschung): Temporäre Testeinträge entfernen oder fehlerhafte Duplikate löschen.
Authentifizierung und Sicherheit
OAuth2 oder API‑Keys sind Standard Authentifizierungen bei Systemen. Somit bekommt der AI-Agent nur die Rechte die sie ihm freigeben.
AI-Agenten mit Systemen verknüpfen (CRM-Kontext Prompting)
Sie können den AI-Agent so konfigurieren, dass er bei einem Anruf per GET die zugehörigen Daten zur Telefonnummer anfragt, und wenn vorhanden, begrüßt er den Anrufer namentlich und nutzt seine relevanten Daten (z.B. letzter Service).
Anders gesagt, Sie können den AI-Agenten so konfigurieren, dass er ein Problem erkennt und per POST ein Ticket mit Kategorie, Priorität und Gesprächsnotiz anlegt, den Anrufer über Ticketnummer informiert und eine Bestätigung per SMS schickt.
Daten für AI-Agenten richtig ordnen
Mapping ist die Zuordnung zwischen Feldern in Ihrem CRM und den Datenfelder, die der AI‑Agent im Gespräch braucht. z.B.: Das CRM‑Feld „Telefonnummer“ wird mit der CallerID verknüpft, das Feld „Terminzeit“ mit dem Kalender‑Slot und das Feld „Notiz“ mit dem Gesprächslog.
Dadurch weiß der Agent genau, wo er welche Information findet und wo er Ergebnisse notieren muss.
Allerdings kommen Daten in unterschiedlichen Formaten und wenn das CRM-Feld Daten bekommt, welche es nicht erwartet, oder der AI-Agent nach Daten fragt, welche das CRM-Feld hat aber anders formatiert sind, führt die Suche oder das Speichern zu Fehlern und Abstürzen.
Normalisierung vereinheitlicht Telefonnummern (z. B. +49…), Datumsformate (DD-MM-YYYY) und Adressen, damit API‑Calls zuverlässig Treffer liefern und Vergleiche funktionieren.
Stellen Sie deswegen bitte sicher, dass nur relevante Datenfelder mit korrekter Formatierung und keine sensiblen Daten in AI-Agenten Prompt aufgenommen und abgerufen werden (z.B. Gesundheitsdetails).
Branchenbeispiele und Einsatzfälle
Ärzte & Praxen Praxissoftware wie Turbomed oder CGM liefern Patientendaten und Terminkalender. Der Agent kann per Lookup prüfen, ob ein Patient existiert, bei Erkennung den Namen nennen, kurze Vorinformationen (Symptome) abfragen und Termine direkt im Praxis‑System buchen und bestätigen.
Handwerk & Industrie Field‑Service und CRM- sowie ERP‑Systeme (z. B. HubSpot mit Field‑Service Tools) liefern Adressen, Objekt‑Historie und Verfügbarkeiten. Der Agent kann Serviceaufträge anlegen, passende Zeitfenster vorschlagen und Aufträge an Dispatcher‑ und Techniker‑Apps via API/Webhook übergeben. Der AI-Agent kann auch die Statusupdates zurück ins CRM synchronisieren.
Steuerberater & Kanzleien Kanzleisoftware und Mandanten‑CRMs wie DATEV oder spezialisierte Kanzlei‑CRMs enthalten Fristen und Aktenstände. Der Agent kann Fristen prüfen, fehlende Unterlagen anfordern, Fristmeldungen oder Mandantenanfragen anlegen und den Fallstatus aktualisieren. (Stellen sie sicher, dass der Zugriff nur mit strengen Berechtigungen erfolgt und alle Einwilligungen dokumentiert sind.)
Autohäuser Händler‑CRMs und Werkstatt‑ERP speichern Fahrzeughistorie und Serviceverträge. Der AI-Agent kann Probefahrten und Service‑Termine buchen, Fahrzeugdaten prüfen und Leads priorisieren. Somit werden Informationen über Fahrzeugzustand oder offene Aktionen direkt an Verkäufer oder Serviceberater weitergereicht.
Einzelhandel POS und Shop‑CRMs wie Shopify oder Lightspeed liefern Produkt‑ und Lagerdaten. Der AI-Agent prüft die Verfügbarkeit, kann Reservierungen (Click‑and‑Collect) anlegen, Retourenprozesse initiieren und Bestell‑ oder Lieferstatus aktualisieren. Für mehrere Lagerstandorte kann der AI-Agent parallele Abfragen durchführen und verbindliche Auskünfte geben.
Hausverwaltungen Property‑Management‑Software wie Immoware24 oder Domus speichert Mieterdaten und Schadensfälle. Der Agent kann anhand seiner Telefonnummer oder Adresse den Betroffenen identifizieren, Schadensmeldungen entgegennehmen (inkl. Foto‑Upload‑Link) und Handwerker terminieren. Der AI-Agent kann ebenfalls Statusänderungen ins Property‑Management-System synchronisieren.
Versicherungen Policen‑ und Claims‑Systeme wie Guidewire oder SAP FS‑CD liefern Vertragsdaten. Der AI-Agent kann die Deckung prüfen, Schadensmeldungen aufnehmen, eine Erstklassifikation (Kategorie/Dringlichkeit) durchführen oder legt Claim‑Anträge mit allen relevanten Metadaten an. Somit sind Validierungschecks und Dokumentanforderungen automatisiert.
