Adaptives Lernen bezeichnet eine technologiegestützte Lehr- und Lernmethode, bei der sich digitale Lernsysteme dynamisch an die individuellen Bedürfnisse, Fähigkeiten und Lernfortschritte von Lernenden anpassen. Ziel ist es, personalisierte Lernpfade zu ermöglichen, die das Lernerlebnis effektiver und effizienter gestalten. Die Grundlage adaptiven Lernens bildet die kontinuierliche Analyse von Daten, die während des Lernprozesses gesammelt werden – etwa über Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten oder wiederholte Interaktionen mit bestimmten Inhalten. Auf Basis dieser Informationen passt das System Inhalte, Schwierigkeitsgrade, Übungsformate oder die Art der Rückmeldung gezielt an das individuelle Lernverhalten an.

Ein zentrales Merkmal adaptiver Lernsysteme ist ihre Fähigkeit zur Echtzeitanpassung: Lerninhalte werden nicht nach einem starren Curriculum, sondern gemäß der aktuellen Kompetenzeinschätzung bereitgestellt. Dies soll Überforderung vermeiden und gleichzeitig Unterforderung vorbeugen. Dabei kommen häufig algorithmische Verfahren, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz zum Einsatz. Adaptives Lernen findet vor allem im digitalen Bildungsbereich Anwendung – von schulischer und universitärer Bildung bis hin zur beruflichen Weiterbildung.

Besonders in heterogenen Lerngruppen bietet adaptives Lernen Potenzial, individuelle Unterschiede wie Vorwissen, Lerntempo oder Motivation zu berücksichtigen und dadurch inklusivere Bildungsprozesse zu gestalten. Kritisch diskutiert werden jedoch Aspekte wie Datenschutz, Transparenz der Algorithmen sowie die pädagogische Qualität der automatisch generierten Inhalte. Dennoch gilt adaptives Lernen als vielversprechender Ansatz zur Individualisierung von Bildung im digitalen Zeitalter.

Quelle: OpenAI, Adaptives Lernen – Definition für ein Glossar, ChatGPT, 2025.
Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics for study success: Reflections on current empirical findings. In D. Ifenthaler & J. Yau (Eds.), Utilising learning analytics to support study success (pp. 1–8).

AskYourPDF ist ein einfach zu bedienendes KI-Tool, das dir hilft, Inhalte aus PDF-Dateien schnell zu verstehen und gezielt abzufragen – ganz ohne langes Lesen.

🧠 Was macht AskYourPDF?

Mit AskYourPDF kannst du eine PDF-Datei hochladen (z. B. ein Handbuch, einen Forschungsbericht oder ein offizielles Dokument) und danach Fragen dazu stellen, so als würdest du mit einem Experten sprechen.

Die Künstliche Intelligenz liest die Datei im Hintergrund und gibt dir dann verständliche Antworten auf deine Fragen– sogar, wenn das PDF sehr lang oder kompliziert ist.

✅ Beispiel für Anfänger

Stell dir vor, du hast ein 100-seitiges PDF über Katastrophenschutz – aber du willst nur wissen:
„Wie verhalte ich mich bei einem Stromausfall?“

Mit AskYourPDF musst du das PDF nicht selbst durchsuchen. Du gibst die Frage einfach ein – und das Tool zeigt dir sofort die passende Stelle aus dem Dokument mit einer verständlichen Antwort.

🔍 Für wen ist das nützlich?

• Schüler & Studierende: Beim Verstehen von langen Lerntexten

• Behörden & Verwaltungen: Um schnell Inhalte aus Gesetzestexten oder Vorschriften zu finden

• Jeder, der regelmäßig mit langen PDF-Dokumenten arbeitet

📌 Fazit

AskYourPDF ist wie eine Suchmaschine oder ein Chatbot für PDF-Dateien.
Statt alles selbst zu lesen, kannst du gezielt fragen und bekommst die wichtigsten Informationen direkt geliefert – schnell, einfach und zeitsparend.

👉 Ideal für alle, die effizient mit Dokumenten arbeiten wollen – ohne Expertenwissen.

Bing Search ist eine Internet-Suchmaschine von Microsoft und der direkte Nachfolger von Live Search. Bing wurde im Juni 2009 gestartet.

Die Suchmaschine ist weltweit verfügbar und gilt nach Google als die zweitgrößte Suchmaschine, mit einem globalen Marktanteil von etwa 3,6 % (Stand April 2024). Die US-Version von Bing hat die meisten Funktionen, andere Landesversionen sind weniger weit ausgebaut.

Ihre Besonderheit im KI-Kontext liegt in der Integration fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT-4, die im Rahmen von „Bing Chat“ bzw. „Copilot“ genutzt werden.

Durch diese KI-Integration kann Bing nicht nur klassische Ergebnislisten liefern, sondern auch kontextbezogene Antworten generieren. Das System verarbeitet natürliche Sprache, erstellt Zusammenfassungen und reagiert dialogorientiert – ähnlich wie ein virtueller Assistent. Dabei stehen verschiedene Antwortstile zur Auswahl: kreativ, ausgewogen oder genau. Die zugrundeliegenden Technologien umfassen Verfahren des Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und Ranking-Algorithmen.

Bing ist sowohl über den Webbrowser als auch als App für Android und iOS verfügbar. Die App ermöglicht neben der klassischen Suche auch den Zugriff auf den KI-Chat, einen KI-Bildgenerator, Übersetzungsfunktionen, das Lösen von Matheaufgaben und mehr.

Im Vergleich zu anderen Suchmaschinen unterscheidet sich Bing besonders durch die tiefe Verknüpfung mit Microsoft-Produkten sowie durch den Einsatz als Plattform zur Erprobung neuer KI-Funktionen.

Quellen:

• Microsoft Bing: https://www.bing.com
• Microsoft Copilot: https://copilot.microsoft.com
• https://de.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Bing
• https://www.bestetipps.de/beitrag/bing-search-und-bing-gpt-erklaerung-erfahrungen-tipps-und-loesung/
• https://www.chip.de/downloads/Microsoft-Bing-Search-Android-App_184648472.html

(Erstellt mit Hilfe von ChatGPT und Perplexity)

Ein Chatbot ist ein technisches Dialogsystem, das es ermöglicht, automatisierte Unterhaltungen zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache – sowohl per Text als auch per Sprache – zu führen. Im Unterschied zu einfachen, regelbasierten Bots nutzt ein KI-Chatbot Methoden des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), um die Intentionen und den Kontext von Nutzeranfragen zu erkennen, flexibel darauf zu reagieren und mit jeder Interaktion dazuzulernen.

KI-Chatbots sind in der Lage, nicht nur vordefinierte Schlüsselwörter zu verstehen, sondern auch komplexe, kontextabhängige Anfragen zu analysieren und passende Antworten zu generieren – oft mithilfe großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs). Sie werden in vielfältigen Anwendungsbereichen eingesetzt, etwa im Kundenservice, E-Commerce, Gesundheitswesen oder der internen Unternehmenskommunikation, um Prozesse zu automatisieren und Nutzern schnelle, personalisierte Unterstützung zu bieten.

Kernmerkmale eines KI-Chatbots:

• Automatisierte Kommunikation in natürlicher Sprache (Text/Sprachform)

• Nutzung von KI-Technologien wie NLP und maschinellem Lernen

• Fähigkeit, aus Interaktionen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern

• Flexible Einsetzbarkeit in verschiedenen Branchen und Aufgabenfeldern

• Ziel, möglichst menschenähnliche, situationsangepasste Konversationen zu führen

Ein KI-Chatbot unterscheidet sich von klassischen, regelbasierten Chatbots durch seine Lernfähigkeit, sein Verständnis für Kontext und Intention sowie die Möglichkeit, auch auf neue oder komplexe Fragen dynamisch zu reagieren.

🤖 Was ist Claude? – Eine moderne KI erklärt

🧾 Einleitung

Claude ist eine der fortschrittlichsten Sprach-KIs der Welt. Entwickelt wurde sie von der Firma Anthropic, einem Unternehmen, das sich auf sichere, verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz spezialisiert hat. Der Name „Claude“ ist eine Hommage an Claude Shannon, den Begründer der Informationstheorie.

Ziel von Claude ist es, hilfreiche, sachliche und ethisch unbedenkliche Antworten zu geben – zum Beispiel beim Schreiben, Verstehen oder Analysieren von Texten. Damit eignet sich Claude besonders gut für Schule, Studium und Berufsalltag.

💡 Was kann Claude?

Claude funktioniert wie ein digitaler Assistent, mit dem man ganz natürlich chatten kann. Dabei unterstützt die KI unter anderem bei:

• ✍️ Texte schreiben und umformulieren

• 📚 Zusammenfassungen und Analysen von langen Inhalten

• 🧮 Tabellen, Daten und Fakten auswerten

• 🧑‍💻 Grundlagen in Programmieren & Mathe erklären

• 📎 PDFs und andere Dokumente verarbeiten (Pro-Version)

• 🧠 Verständliche Erklärungen zu komplexen Themen geben

🛡️ Besonderheit: „Constitutional AI“

Claude ist so programmiert, dass sie besonders sicher und verantwortungsbewusst antwortet. Das heißt:

• keine Beleidigungen, Fake News oder gefährliche Tipps

• Rücksicht auf Datenschutz und sensible Themen

• klare, nachvollziehbare Sprache

Das macht Claude sehr geeignet für den Bildungsbereich.

💰 Kosten

• ✅ Kostenlos nutzbar unter: claude.ai

• 💶 Claude Pro: ca. 20 $/Monat
  → Zugriff auf das stärkste Modell „Claude Opus“ mit mehr Funktionen

🧪 Beispiel

Frage: „Erklär den Unterschied zwischen Wetter und Klima einfach.“

Claude:

„Wetter beschreibt, wie das Wetter heute oder morgen ist – z. B. Regen oder Sonne. Klima zeigt, wie das Wetter über viele Jahre an einem Ort meistens ist.“

🧩 Fazit

Claude ist eine moderne, ruhige und sehr zuverlässige KI. Sie hilft beim Schreiben, Verstehen und Lernen – und ist dabei besonders klar, sicher und verantwortungsbewusst.

Kleiner Zusatz:

Claude vs. ChatGPT – Kurzvergleich

Claude (von Anthropic) und ChatGPT (von OpenAI) sind zwei fortschrittliche Sprach-KIs. Beide verstehen Texte, beantworten Fragen und helfen beim Schreiben oder Lernen – doch sie unterscheiden sich im Stil.

Claude antwortet sachlich, strukturiert und legt Wert auf ethische Prinzipien. Er eignet sich besonders für Fachtexte, lange Dokumente und sensible Themen wie Datenschutz. Claude wirkt ruhiger und „ernsthafter“.

ChatGPT ist kreativer, lebendiger und besser für Dialoge. Es eignet sich gut für Alltagsfragen, kreative Texte und spielerische Lernaufgaben. ChatGPT ist offener in der Sprache und oft unterhaltsamer.

Beide Tools gibt es kostenlos, mit mehr Funktionen in der Pro-Version (je ca. 20 $/Monat). Welche KI besser passt, hängt vom Einsatz ab: Claude für Klarheit und Analyse – ChatGPT für Kreativität und Kommunikation.

Copilot ist ein Überbegriff für eine Reihe von KI-gestützten Assistenten, die von Microsoft entwickelt wurden, oft unter Nutzung von Technologien wie denen von OpenAI (z.B. GPT-Modelle). Die Grundidee von Copilot ist es, Benutzer bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen, indem es kontextbezogene Vorschläge, Inhalte oder Automatisierungen anbietet.

Die bekannteste frühe Implementierung ist GitHub Copilot, ein Werkzeug speziell für Softwareentwickler. Es integriert sich in Entwicklungsumgebungen und schlägt während des Programmierens Codezeilen, ganze Funktionen oder sogar Testfälle vor. Es analysiert den bereits geschriebenen Code und Kommentare, um relevante und passende Ergänzungen zu generieren. Dies kann die Produktivität erheblich steigern und Entwicklern helfen, schneller zu arbeiten oder neue Lösungsansätze zu finden.

Darüber hinaus hat Microsoft das Konzept von Copilot auf seine gesamte Microsoft 365 Suite ausgeweitet. Hier agiert Copilot als intelligenter Assistent innerhalb von Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams.

• In Word kann Copilot helfen, Texte zu entwerfen, zusammenzufassen oder umzuschreiben.

• In Excel kann es Daten analysieren, Trends erkennen oder Visualisierungen erstellen.

• In PowerPoint kann es Präsentationen aus Dokumenten generieren oder Entwurfsvorschläge machen.

• In Outlook unterstützt es beim Verfassen von E-Mails oder beim Zusammenfassen langer E-Mail-Threads.

• In Teams kann es Meeting-Zusammenfassungen erstellen oder Aktionspunkte identifizieren.

Copilot basiert auf großen Sprachmodellen (LLMs), die mit riesigen Mengen an Text- und Code-Daten trainiert wurden. Dadurch können sie Muster erkennen, Kontext verstehen und menschenähnliche Texte oder Code generieren.

Obwohl Copilot ein mächtiges Werkzeug ist, das die Produktivität steigern und kreative Prozesse unterstützen kann, ist es wichtig zu betonen, dass es als Assistent konzipiert ist. Menschliche Überprüfung und kritisches Denken bleiben unerlässlich, da die KI auch Fehler machen oder unvollständige Vorschläge liefern kann. Es dient dazu, menschliche Fähigkeiten zu erweitern, nicht sie zu ersetzen.

Was ist DLP?

Data Loss Prevention (DLP) bezeichnet Strategien, Technologien und Prozesse, die darauf abzielen, den Verlust, die ungewollte Weitergabe oder den Diebstahl sensibler Unternehmensdaten zu verhindern. DLP-Lösungen erkennen und verhindern, dass vertrauliche Informationen – wie personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder geistiges Eigentum – das Unternehmen unautorisiert verlassen oder missbraucht werden.

Warum ist DLP wichtig?

• Schutz sensibler und geschäftskritischer Daten vor internen und externen Bedrohungen

• Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorgaben (z.B. DSGVO)

• Vermeidung von Imageschäden, finanziellen Verlusten und Betriebsspionage

Wie funktioniert DLP?

DLP-Lösungen überwachen Daten in drei Zuständen:

• Daten in Ruhe (z.B. gespeicherte Dateien)

• Daten in Nutzung (z.B. beim Bearbeiten)

• Daten in Bewegung (z.B. beim Versenden per E-Mail oder Cloud-Transfer)

Technisch kommen verschiedene Maßnahmen zum Einsatz:

• Überwachung und Kontrolle von Dateiübertragungen, E-Mails, Cloud-Anwendungen und Speichermedien

• Klassifizierung und Priorisierung sensibler Daten

• Durchsetzung von Richtlinien und Zugriffsrechten

• Alarmierung oder Blockierung bei verdächtigen Aktivitäten

Best Practices für eine DLP-Strategie

• Identifizieren und klassifizieren Sie Ihre sensiblen Daten.

• Analysieren Sie Risiken und potenzielle Bedrohungen.

• Überwachen Sie kontinuierlich alle relevanten Datenflüsse.

• Schulen Sie Mitarbeitende regelmäßig im sicheren Umgang mit Daten.

• Setzen Sie auf moderne DLP-Tools und passen Sie Ihre Strategie laufend an neue Bedrohungen an.

DLP & KI

Der Einsatz von KI-Technologien in DLP-Lösungen ermöglicht eine schnellere Erkennung von Bedrohungen und eine effektivere Analyse großer Datenmengen. So können Unternehmen proaktiv Datenverluste verhindern und ihre Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich optimieren.

Fazit

DLP ist ein unverzichtbarer Bestandteil jeder modernen IT-Sicherheitsstrategie. Mit einer durchdachten DLP-Strategie und dem Einsatz geeigneter Tools schützen Unternehmen ihre sensiblen Daten nachhaltig und gewährleisten Compliance sowie Geschäftskontinuität.

PS: Text genieriert mit Perplexity.ai und dem Prompt: “Schreibe einen kurzen Forumsbeitrag für eine KI Schulung über DLP Data Loss Prevention. Sei dabei kurz und prägnant und nutze zwischen 200 und 450 Worte“

Ethik in der KI beschäftigt sich mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden kann, um Schaden zu vermeiden und gesellschaftliche Werte zu wahren. Dabei geht es nicht nur um rechtliche Rahmenbedingungen, sondern um moralische Überlegungen zu Fairness, Transparenz, Sicherheit und Verantwortung.

Ein zentrales ethisches Prinzip ist die Nichtdiskriminierung: KI-Systeme sollen keine Vorurteile gegenüber bestimmten Personengruppen verstärken. Trotzdem zeigen Studien, dass viele Modelle auf verzerrten Trainingsdaten beruhen – mit potenziell diskriminierenden Folgen bei Entscheidungen etwa im Personalwesen oder im Justizbereich.

Ein weiteres zentrales Thema ist die Transparenz. KI-Entscheidungen sollen nachvollziehbar und überprüfbar sein. Das stellt insbesondere bei sogenannten Black-Box-Systemen wie Deep Learning eine Herausforderung dar. Ohne erklärbare Modelle fehlt oft das Vertrauen – besonders bei sicherheitskritischen oder rechtlich relevanten Anwendungen.

Die Verantwortlichkeit ist ebenfalls ein zentraler Aspekt. Wer haftet, wenn ein KI-System eine Fehlentscheidung trifft? Wer trägt die moralische Verantwortung – Entwickler:innen, Nutzer:innen oder das Unternehmen? In der Praxis fehlen hier häufig klare Regeln, weshalb ethische Leitlinien (z. B. von der EU-Kommission oder der IEEE) zur Orientierung herangezogen werden.

In sicherheitsrelevanten Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der öffentlichen Ordnung oder der Verteidigung ist der ethische Umgang mit KI besonders kritisch. Hier können Fehlfunktionen oder Manipulationen nicht nur zu Imageschäden, sondern zu echten Gefahren führen.

Fazit: Ethik in der KI ist kein theoretisches Randthema, sondern eine zentrale Voraussetzung für gesellschaftliche Akzeptanz und nachhaltigen Erfolg. Unternehmen, die KI einsetzen, sollten ethische Überlegungen frühzeitig und strukturiert in ihre Strategien, Richtlinien und Schulungen integrieren.

👥 Was ist Fireflies.ai?

Fireflies.ai ist ein KI-gesteuertes Meeting-Tool, das automatisch Gespräche aufzeichnet, transkribiert, zusammenfasst und analysiert. Es funktioniert sowohl bei Live-Videokonferenzen als auch mit Hochlade von Audiodateien slashprompt.ai+15guide.fireflies.ai+15reddit.com+15.

🎯 Hauptfunktionen

1. Transkription & Protokoll

   • Unterstützt über 60 Sprachen mit bis zu 95 % Genauigkeit guide.fireflies.ai+1slashprompt.ai+1.

   • Bietet Sprecherkennung und detaillierte Transkripte mit Zeitstempeln aitoolselection.com.

2. AI-Zusammenfassungen

   • Erstellt automatisch Kernaussagen, Stichpunkte und Aufgabenlistentheaiintent.com+4guide.fireflies.ai+4fireflies.ai+4.

   • Nutzer können Feedback zur Qualität geben und das System lernt dazu .

3. Intelligente Suche & Analyse

   • Suche nach Themen, Fragen, Stimmungen und Zeitfenstern flowhunt.io+9fireflies.ai+9aitoolselection.com+9.

   • Metriken wie Sprecherverhältnis, Redeanteil oder Sentiment-Analyse sind verfügbar .

4. Team-Kollaboration & Integrationen

   • Soundbite-Schnipsel, Kommentare, Lesezeichen mit Zeitstempeln fireflies.ai.

   • Integration über Slack, Notion, CRM-Systeme, Aufgaben-Tools wie Trello/Asana/Kalenderflowhunt.io+1reddit.com+1.

   • API-unterstützt Automatisierungen via Zapier und andere Plattformen .

5. Sicherheit & Administration

   • DSGVO- und SOC2-Compliance, Zugriffskontrollen für Team-Nutzer .

✅ Vorteile

• Spart Zeit durch Automatisierung von Notizen und Zusammenfassungen.

• Erhöht die Genauigkeit durch übersichtliche Transkripte und Tasks.

• Fördert Zusammenarbeit mit geteilten Clips, Kommentaren und Integrationen.

• Ideal für Meetings, Vertrieb, HR, Marketing, Bildung und Projektarbeit – kurz: für alle, die häufig online diskutieren toolinsidr.com+5slashprompt.ai+5techpreneurhive.com+5.

⚠️ Kritisches Feedback aus der Community

Einige Nutzer berichten über „Spam“-Emails des Tools oder Datenschutzbedenken:

„It sends emails to EVERYONE in every meeting …“ reddit.com+1reddit.com+1
➡️ Tipp: Admin-Regeln konfigurieren, um unnötige Einladungen zu vermeiden.

Andere heben die Übersichtlichkeit und Integrationen hervor:

„Fireflies is by far the most comprehensive …“ reddit.com+15reddit.com+15toolinsidr.com+15

📌 Fazit

Fireflies.ai ist ein leistungsfähiger Meeting-Assistent, der durch KI-basierte Transkription, Analyse und Zusammenfassungen die Effektivität digitaler Meetings steigert. Der Einsatz passt besonders für Teams mit hohem Meeting-Aufkommen. Kleinere Einschränkungen bei Datenschutz oder Nutzerführung lassen sich durch gezielte Einstellungen und Benutzer-Schulung gut ausgleichen.

Gesprächsmetriken sind zentrale Kennzahlen (KPIs), die zur Bewertung der Gesprächsqualität und -effizienz, insbesondere in Callcentern, verwendet werden. Klassische Metriken für Call-Center umfassen z.B.

• Wartezeit: Die Zeit, die ein Anrufer in der Warteschlange verbringt.
• Bearbeitungszeit: Die Zeit, die ein Mitarbeiter benötigt, um einen Anruf zu bearbeiten, einschließlich der Zeit vor, während und nach dem Anruf.
• Anzahl der Anrufe: Die Gesamtzahl der Anrufe, die in einem bestimmten Zeitraum bearbeitet wurden.
• Anzahl der bearbeiteten Anrufe: Die Anzahl der Anrufe, die von einem Mitarbeiter bearbeitet wurden.
• Kundenzufriedenheit: Metriken wie CSAT (Customer Satisfaction) und NPS (Net Promoter Score) geben Aufschluss über die Zufriedenheit der Kunden.
• First Call Resolution (FCR): Die Rate, bei der Kundenprobleme im ersten Anruf gelöst werden.
• Average Handle Time (AHT): Die durchschnittliche Zeit, die ein Mitarbeiter benötigt, um einen Anruf zu bearbeiten.
• Abandonment Rate: Die Rate, bei der Kunden einen Anruf aufgrund einer langen Wartezeit Abbruch.
• Service Level Agreement (SLA): Die Vereinbarung, wie schnell Anrufe beantwortet werden müssen.

Im Zusammenhang mit KI-Tools kommen solche KPIs aber auch in KI-Protokoll-Assistenten (wie z.B. Fireflies) zum Einsatz. Ziel ist es hier, Besprechungen und Gespräche tiefgehend zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Beispiele für solche KPIs sind:

• Sprecheranalyse: Erfassung von Sprechzeiten, Monologlängen, Frageanzahl und das Rede-zu-Hör-Verhältnis zur Bewertung der Beteiligung.
• Themenanalyse: Erkennung von relevanten Themen, Keywords, Stimmungen (Sentimentanalyse) und Füllwörtern.
• Leistungs- und Trendanalyse: Vergleicht Gesprächstrends über Zeit, misst individuelle Teamleistungen und identifiziert Best Practices.
• Zusätzliche Einblicke: Automatische Extraktion von Aktionspunkten, Entscheidungen und Zusammenfassungen sowie durchsuchbare Transkripte.

Quellenangabe:

1. Klassische Google-Recherche: KI-Zuammenfassung inkl. konkreter URLs

• https://www.zendesk.de/blog/call-center-metrics-really-focus/
• https://www.babelforce.com/de/blog-de/inbound-call-center-de/21-call-center-kpis-fuer-vollstaendige-performance-transparenz/#:~:text=Die%20Gespr%C3%A4chszeit%20ist%20eine%20einfache%20Metrik;%20es,die%20Gesamtzeit%2C%20die%20Agenten%20mit%20Anrufern%20verbringen.
• https://de-help.mypurecloud.com/faqs/what-is-the-difference-between-the-answered-and-handle-metrics/#:~:text=Die%20Metriken%20%22Beantwortet%22%20und%20%22Bearbeiten%22%20messen%20zwei,warten%20oder%20nach%20dem%20Anruf%20zu%20arbeiten.

2. Chatbotabfrage Gemini