Airtable war schon immer eine modular aufgebaute Plattform, auf der Fachanwender Lösungen entwickeln und damit arbeiten konnten. Was als No-Code-Tool zur Erstellung individueller Apps begann, hat sich zu einer gemeinsamen Ebene für Workflows und Daten für Menschen und Agenten entwickelt. Jetzt können Menschen und Agenten über verschiedene Benutzeroberflächen hinweg auf verifizierten, relationalen Geschäftsdaten in einem zentralen System mit klaren Governance-Vorgaben und Schutzschranken zusammenarbeiten.
Mehr als 500.000 Unternehmen, darunter 80 % des Fortune 100, setzen auf Airtable. Amanda Harris, VP of Customer Support bei Airtable, bringt es so auf den Punkt: „Unsere Kunden nutzen die Plattform nicht nur. Sie bauen darauf geschäftskritische Prozesse auf. Und wenn Ihr Unternehmen auf dem basiert, was Sie aufgebaut haben, haben Sie hohe Erwartungen daran, wie der Support Sie unterstützen sollte.“
Mit den Innovationen und der Weiterentwicklung von Airtable muss sich auch das Supportmodell weiterentwickeln. Das wachsende Produktangebot, der zunehmende Kundenstamm im Enterprise-Bereich und die steigende Komplexität der einzelnen Interaktionen führten dazu, dass der bisherige Ansatz nicht mehr Schritt halten konnte.
Agenten werden in Airtable ausgeführt
Agenten gehören zur DNA von Airtable. Die Infrastruktur von Airtable ermöglicht es, Agenten von Grund auf zu integrieren. Agenten haben in Airtable nun denselben Handlungsspielraum wie Menschen, verfügen jedoch zusätzlich über die erforderlichen Governance-Mechanismen, um konsistente und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
Agenten haben Menschen einige der mühsamsten Aufgaben schnell abgenommen. Mit dialogbasierter App-Erstellung können Menschen jetzt einfach die gewünschte Datenbank, das gewünschte Ergebnis oder den gewünschten Workflow beschreiben, und Airtables Omni setzt dies um. Mit eingebetteten Field Agents und autonomen Agenten können Kunden die Ausführung optimieren.
Nicht nur die Technologie von Airtable hat sich weiterentwickelt. Intern hat das Unternehmen seine Supportorganisation auf ein KI-natives Betriebsmodell umgestellt, in dem spezialisierte Teams für KI-gestützten Support, menschlichen Support und Supportoptimierung eng zusammenarbeiten. Mitarbeitende im Live-Support nutzen KI-gestützte Tools, die ihnen helfen, Probleme zu analysieren, Antworten zu formulieren, Interaktionen zu bewerten und Fälle gezielt zu eskalieren.
Als Airtable seine KI-Supportplattform weiterentwickeln wollte, stand das Unternehmen vor der klassischen Frage: selbst entwickeln oder zukaufen? Die KI-Forschung und -Entwicklung von Airtable konzentriert sich auf das, was nur Airtable entwickeln kann: ein System, in dem Agenten und Teams aus Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb und Betrieb die relationalen Daten, kombinierbare Logik und flexiblen Benutzeroberflächen erhalten, die sie für ihre Arbeit benötigen. Durch die Partnerschaft mit Sierra konnte sich Airtable auf seine Alleinstellungsmerkmale konzentrieren und gleichzeitig Tausenden von Kunden erstklassige dialogbasierte KI-Supporterlebnisse bieten.
Die Grenzen des bisherigen Ansatzes
Das Support-Team von Airtable unterstützt sowohl Einzelunternehmer bei der Fehlerbehebung ihrer CRM-Implementierung als auch Fortune-100-Unternehmen mit geschäftskritischen, funktionsübergreifenden Workflows. Der Anspruch ist in beiden Fällen derselbe: schneller, präziser, kontextbezogener Support, der das Problem tatsächlich löst.
Ihr bisheriges Chat-Erlebnis wurde diesem Anspruch nicht gerecht. Wenn ein Kunde eine Frage stellte, antwortete der KI-Agent in der Regel mit einem Link zum Hilfe-Center und bat ihn, diesen anzuklicken, anstatt ihn zur Lösung zu führen. Die meisten Kunden hatten diesen Weg bereits ausprobiert, bevor sie sich meldeten. Sie suchten keinen Verweis auf die Dokumentation. Sie suchten eine Antwort.
Das Team musste zudem ein fragmentiertes Multichannel-Erlebnis bewältigen. Chat, E-Mail und selbst Marketing-Touchpoints boten jeweils leicht unterschiedliche Nutzererlebnisse, was konsistente Ergebnisse erschwerte. Es gab keinen einheitlichen Einstiegspunkt und kein übergreifendes Interaktionsmodell.
Das Problem hatte zwei Seiten: Die Qualität jeder einzelnen Antwort musste verbessert werden, und über alle Kanäle hinweg sollte ein einheitliches, stimmiges Support-Erlebnis gewährleistet sein.
Ein zentraler Zugangspunkt für alles
Airtable ging eine Partnerschaft mit Sierra ein – mit dem klaren Ziel, ein intelligentes Kundenerlebnis zu schaffen, das skalierbar ist und dabei dauerhaft hochwertige Ergebnisse liefert. „Was wirklich herausstach“, sagt Amanda, „war, dass Sierra die von uns gestaltete Kundenreise tatsächlich zum Leben erwecken konnte.“ Dieses Vertrauen ermöglichte schnelle Fortschritte.
Innerhalb von vier Wochen ging der Sierra-Agent von Airtable im Chat live und nur sieben Tage später folgte der E-Mail-Kanal. Die Einführung erfolgte schnell, beruhte jedoch auf Tests, Simulationen und dem gemeinsamen Anspruch, der Kundschaft spürbar bessere Lösungen zu bieten.
Für Kunden war der Unterschied sofort erlebbar. Statt auf Artikel im Hilfe-Center verwiesen zu werden, erhalten sie nun Antworten direkt im Gespräch – Schritt für Schritt, kontextbezogen und auf ihr Anliegen zugeschnitten. Wenn sich Gespräche thematisch ändern, bleibt die Erfahrung nahtlos. Kunden wechseln zwischen Fragen, und der Agent behält den Kontext auf eine Weise bei, wie frühere Systeme es nicht konnten.
Ein System, das selbstständig skaliert
Die Auswirkungen zeigten sich schnell in den Daten.
Die KI-Lösungsquote von Airtable erreichte 80 % – ein deutlicher Sprung gegenüber der vorherigen Plattform. Sierra bewältigt inzwischen ein Arbeitsvolumen, das dem von rund 95 Vollzeit-Supportmitarbeitenden entspricht. Diese Kapazität ersetzt das menschliche Team nicht. Sie definiert dessen Aufgaben neu. Die Anfragen, die an menschliche Mitarbeitende weitergeleitet werden, sind komplexer, interessanter und besser auf ihre Expertise abgestimmt, während die KI das Volumen in einer Qualität bewältigt, der die Kundenseite vertraut.
Auch E-Mails, traditionell einer der am schwersten zu automatisierenden Kanäle, zeigen erste Erfolge. Sierra löst mehrstufige E-Mail-Konversationen vollständig – auch längere Austauschvorgänge, die früher menschliches Eingreifen erfordert hätten.
Und das ist erst der Anfang. Mit weiterentwickelten agentenbasierten Funktionen und umfassenderen Integrationen erwartet Airtable, dass sich mit zunehmender Reife des Systems sowohl die Lösungsquoten als auch die Effizienz weiter verbessern.
Langfristig gestalten
Hinter den Kulissen arbeitet Airtable auf etwas noch Umfassenderes hin. „Wir möchten einen zentralen Zugangspunkt schaffen, über den wir Kunden einheitlich unterstützen können“, sagt Sean Simons, Senior Manager of AI Support bei Airtable, „und der sich auf weitere Bereiche des Unternehmens erstreckt, nicht nur auf den Support.“ Diese Grundlage ermöglicht fortschrittlichere Funktionen, darunter agentenbasierte Workflows, bei denen Sierra Aufgaben autonom übernimmt, die Supportmitarbeiter sonst manuell erledigen müssten und die für Kunden unnötige Wartezeiten verursachen.
Um dieses System aufrechtzuerhalten und weiterzuentwickeln, stellt Airtable für eine neue Position ein: AI Agent Architect. Diese Person verantwortet das Design von Dialogen und Customer Journeys, die Integrationsplanung, die Qualitätssicherung sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung von Airtables kundenorientierter KI-Agenten-Ausrichtung über alle Touchpoints hinweg. Dies zeigt, wie ernst Airtable die Gestaltung KI-gestützter Kundenerlebnisse als Disziplin nimmt, die eine klare, langfristige Verantwortung erfordert.
Die Qualität der Agenten wird jedoch nicht in einer einzigen Rolle gebündelt sein. Alle im Supportteam von Airtable gestalten die KI-Erfahrung mit. Sie prüfen Interaktionen, decken Lücken auf und spielen täglich Verbesserungen zurück ins System. Der AI Agent Architect gibt die architektonische Richtung vor. Der Rest des Teams ist das Schwungrad, das die kontinuierliche Verbesserung antreibt.
Wie es künftig aussieht
Airtable versteht seine Partnerschaft mit Sierra nicht als isolierte Einzellösung. Sie bildet die kundennahe dialogbasierte Ebene einer umfassenderen KI-Supportarchitektur, die das Unternehmen bewusst entwickelt – einer Architektur, in der das System lernt, das Team iteriert und die darauf ausgelegt ist, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Für ein Unternehmen, dessen Kunden Entwickler sind, ist das genau der Support, den sie erwarten.
