boost.ai Version 14: LLM-Tests und Integrationen ohne Code für CX-Teams

Modelle vergleichen, bevor sie bei Kunden landen

Das norwegische Unternehmen, das sich selbst als Enterprise-Plattform für Conversational AI in regulierten Branchen beschreibt, hat das Test Studio seiner Plattform um Tests für Large Language Models (LLM) erweitert. Teams können jeden Anwendungsfall und jede Guardrail ihres KI-Agenten gleichzeitig gegen mehrere KI-Modelle laufen lassen. Die Ergebnisse zeigen, wie sich die einzelnen Modelle schlagen, wobei Qualität, Antwortgeschwindigkeit und Kosten nebeneinander verglichen werden.

boost.ai argumentiert, öffentliche Benchmarks zeigten nur, wie ein Modell im Allgemeinen abschneidet. Sie sagten nichts darüber aus, wie es mit den konkreten Anwendungsfällen einer Organisation und deren Guardrails zurechtkommt. Laut Unternehmen können CX-Teams mit den neuen Tests erkennen, wo einfachere, kostengünstigere Modelle genauso gut abschneiden wie Premium-Alternativen und wo tatsächlich ein leistungsfähigeres Modell nötig ist, bevor eine der beiden Entscheidungen bei einem Kunden ankommt.

Integrationen ohne Warteschlange bei den Entwicklern

Mit dem Release wird zudem der in die Plattform eingebaute KI-Assistent des API Connectors überarbeitet, der nun boost.ai API Connector Companion heißt. Teams beschreiben die benötigte Integration in einfacher Sprache, von CRM-Systemen wie Salesforce bis zu Automatisierungsplattformen wie UiPath. Anschließend verweisen sie den Companion auf die jeweilige API-Dokumentation und erhalten Schritt für Schritt funktionierenden Integrationscode.

Nach Angaben des Unternehmens stießen transaktionale KI-Anwendungsfälle bisher gerade bei Integrationen an ihre Grenzen. Einen Kontostand prüfen, eine Änderung verarbeiten oder ein Policendetail abrufen: All das erfordert eine Anbindung an ein Backend-System, und deren Aufbau bedeutete traditionell, Code zu schreiben und auf einen Entwicklungszyklus zu warten. boost.ai zufolge können Teams Integrationen nun selbst bauen und verfeinern, ganz ohne Programmierkenntnisse.

Ein konfigurierbares Chat-Panel

Version 14 enthält ein neues Chat-Panel und eine überarbeitete Konfigurationsoberfläche. Das Panel kann als schwebendes Widget, als Vollseitenerlebnis oder direkt in eine Seite eingebettet laufen, und die gesamte Konfiguration erfolgt in der Benutzeroberfläche der Plattform.

• Teams können mehrere Konfigurationen vorhalten und sie per URL einzelnen Seiten zuweisen.
• Ein KI-Agent kann sich dadurch in verschiedenen Abschnitten der Customer Journey unterschiedlich verhalten.
• Neu sind unter anderem eine Startseitenansicht mit vorgeschlagenen Themen und ein fester Bereich für Systemmeldungen und Haftungshinweise.

Sie ergänzen bestehende Funktionen, die Endnutzern klar anzeigen, wenn eine Antwort KI-generiert ist. Das unterstützt laut boost.ai die Transparenzanforderungen des EU AI Act.

Was das Unternehmen für CX-Teams verspricht

Jerry Haywood, CEO von boost.ai, sagte, die Frage der Unternehmen laute nicht mehr, ob Conversational AI komplexe, transaktionale Interaktionen bewältigen kann, sondern „ob die für diese Interaktionen zuständigen Teams so schnell vorankommen, wie es das Geschäft verlangt“.

Clay Cardozo, VP of Product Development, sagte, das Release ziele auf Stellen, an denen Kunden nach eigenen Angaben Zeit verloren hätten: „Die Modellauswahl war Rätselraten, Integrationen erforderten Code, und Änderungen an der Oberfläche banden Front-End-Ressourcen.“ Laut Cardozo kann ein CX-Team nun alle drei Bereiche selbst abdecken.

Das Unternehmen nennt über 650 erfolgreiche Implementierungen, 600 live geschaltete KI-Agenten und mehr als 150 Millionen automatisierte Gespräche. Zu den Kunden zählen Nordea, Credit Union of Colorado, Sage, DNB und Trading 212. Außerdem sei man im Gartner Magic Quadrant 2025 für Conversational AI Platforms als Leader eingestuft worden. Preise oder genaue Termine für die Einführung nennt die Pressemitteilung über die kommenden Wochen hinaus nicht.