KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Menschen Software nutzen. Sie können Fragen beantworten, Informationen zusammenfassen, nächste Schritte empfehlen, Workflows auslösen und Teams dabei helfen, mit den bereits verwendeten Tools schneller voranzukommen.
Aber ein Agent ist nur so nützlich wie der Kontext, auf den er zugreifen kann.
Für Softwareunternehmen darf dieser Kontext nicht bei Dokumentationen, Hilfeartikeln oder statischen Produktdaten enden. Agenten müssen auch verstehen, was Benutzer tun, wo sie nicht weiterkommen, was sie erreichen möchten, welche Konten betroffen sind und welche Ergebnisse für das Unternehmen wichtig sind.
Das ist Produktkontext.
Wie wird Produktkontext definiert?
Produktkontext ist das vernetzte Verständnis davon, wie Menschen und Agenten mit Ihrer Software interagieren. Er vereint Verhalten, Feedback, Workflows, Stimmung, Kontosignale, Funktionsnutzung und Ergebnisse, damit Teams sehen können, was im Produkt passiert, und mit Zuversicht handeln können.
Ohne Produktkontext mögen KI-Agenten nützlich klingen, arbeiten aber oft auf Basis eines unvollständigen Bildes. Mit Produktkontext können sie fest in der realen Erfahrung Ihrer Benutzer verankert werden.
KI-Agenten müssen in dem verankert sein, was in Ihrem Produkt passiert.
Ein Großteil der Diskussion rund um KI hat sich auf bessere Prompts konzentriert. Bessere Prompts helfen, aber Prompts allein können einem Agenten nicht mitteilen, was in Ihrem Produkt passiert.
Ein Onboarding-Agent muss wissen, wo neue Nutzer abspringen. Ein Support-Agent muss wissen, ob ein Nutzer bereits einen Workflow ausprobiert hat und gescheitert ist. Ein Produkt-Agent muss wissen, welche Funktionen angenommen werden, welche ignoriert werden und welche Reibung erzeugen. Ein Umsatz-Agent muss wissen, ob Nutzungsmuster auf Wachstum, Risiko oder Verwirrung hindeuten.
Dieser Kontext lebt nicht im Prompt. Er lebt im Produkt.
Hier wird Produktkontext unverzichtbar. Er gibt Agenten Zugang zu denselben Signalen, die starke Produktteams bereits nutzen, um Entscheidungen zu treffen: Produktanalysen, User Journeys, Feedback, Stimmungsbilder, Account-Verhalten und reale Nutzungsmuster.
Das Ziel ist nicht einfach, Agenten besser zu informieren. Das Ziel ist, sie in den Momenten nützlich zu machen, in denen Produkterlebnis und Geschäftsergebnisse aufeinandertreffen.
Was Produktkontext umfasst
Produktkontext ist keine einzelne Kennzahl oder ein einzelnes Dashboard. Er ist eine vernetzte Schicht von Signalen, die erklärt, was passiert, wen es betrifft und was als Nächstes geschehen sollte.
Es beginnt mit dem Verhalten. Welche Nutzer sind aktiv? Welche Funktionen verwenden sie? Welche Workflows schließen sie ab? Wo brechen sie die Nutzung ab?
Es beinhaltet Reibung. Wo zögern Nutzer, wiederholen Aktionen, klicken wütend oder bitten um Hilfe? Wenn Teams Analysen mit Sitzungswiederholung, sie können von „etwas stimmt nicht" zu „das ist, was der Benutzer erlebt hat" übergehen.
Es umfasst die Kundenstimme. Feedback, Stimmungsanalysen, NPS, Support-Gespräche und Nutzeranfragen helfen dabei zu erklären, was Nutzer in ihren eigenen Worten benötigen. Tools wie Pendo Listen helfen dabei, das, was Nutzer sagen, mit dem, was sie tatsächlich tun, zu verknüpfen.
Es enthält Geschäftskontext. Produktverhalten bedeutet mehr, wenn es mit Konten, Segmenten, Kundenbindung, Expansion, Supportkosten und Umsatzauswirkungen verknüpft ist.
Und zunehmend umfasst es auch das Verhalten von Agenten. Da immer mehr Unternehmen KI-Agenten in ihre Produkte und internen Arbeitsabläufe integrieren, müssen Teams verstehen, wie diese Agenten genutzt werden, welche Prompts funktionieren, wo Gespräche abbrechen und ob Agenten den Nutzern helfen, Aufgaben zu erledigen.
Deshalb muss der Produktkontext heute sowohl Menschen als auch Agenten berücksichtigen.
Produktkontext ist die fehlende Ebene im Context Engineering
Context Engineering ist die Praxis, KI-Systemen zur richtigen Zeit die richtigen Informationen, Werkzeuge, Erinnerungen und Anweisungen bereitzustellen, damit sie eine Aufgabe gut erfüllen können.
Für Softwareunternehmen ist Produktkontext eine der wertvollsten Formen des Context Engineerings.
Der Unterschied ist wichtig. Context Engineering ist die Methode. Produktkontext ist die produktspezifische Substanz, die die Methode nützlich macht. Ein Team kann elegante Prompts, Retrieval-Systeme und Agenten-Workflows entwickeln – wenn diese Systeme jedoch keine echte Produktnutzung verstehen, fehlt ihnen nach wie vor das entscheidende Signal.
Produktkontext hilft, diese Lücke zu schließen.
Er teilt einem Agenten mit, wer der Nutzer ist, was er getan hat, wo er sich im Produkt befindet, was er als Nächstes wahrscheinlich tun möchte und ob ähnliche Nutzer erfolgreich waren oder Schwierigkeiten hatten. Er hilft dem Agenten, über allgemeine Ratschläge hinauszugehen und produktbewusst zu handeln.
Das ist auch der Grund, warum Pendo MCP wichtig ist. MCP bietet KI-Tools und -Agenten eine sichere Möglichkeit, auf Produktnutzungsdaten, Kundenkontexte, Feature-Daten, Besucheraktivitäten, Kontometadaten und Engagement-Muster zuzugreifen. Anstatt Teams dazu zu zwingen, vor der Nutzung eines Agenten manuell Berichte zu erstellen, stellt MCP den Produktkontext dort bereit, wo die Menschen bereits arbeiten.
Warum selbst entwickelte und eingekaufte Agenten beide Produktkontext benötigen
Einige Agenten sind direkt in Produkte integriert. Andere werden erworben und teamübergreifend eingesetzt. Manche unterstützen Kunden. Manche helfen Mitarbeitern. Manche assistieren Produktmanagern, Support-Teams, Vertriebsteams oder Führungskräften.
Sie alle benötigen Kontext.
Ein in Ihr Produkt eingebetteter Agent muss verstehen, was der Nutzer in diesem Moment tut. Ein interner Agent muss die Geschäfts- und Produktdaten hinter der Frage verstehen, die er beantwortet. Ein Drittanbieter-Assistent benötigt ausreichend Kontext, um keine allgemeinen Empfehlungen zu geben, wenn die bessere Antwort vom tatsächlichen Nutzerverhalten abhängt.
Das ist die Idee hinter Pendo for Agents: Produktdaten sollten die Agenten speisen, die Unternehmen entwickeln oder kaufen, damit diese Agenten verstehen können, wer der Nutzer ist, was er getan hat und was er als Nächstes braucht.
Hier erweitert das Agent Toolkit die Geschichte von der Erkenntnis zur Aktion. Produktkontext kann einem Agenten helfen, relevante Guides anzuzeigen, Sitzungskontext zu nutzen, Feedback anzunehmen, Nutzer zu wichtigen Workflows zurückzuführen oder zu reagieren, wenn Verhaltenssignale Frustration anzeigen. Das ist der Unterschied zwischen einem Agenten, der auf einen Prompt wartet, und einem Agenten, der zum richtigen Produktmoment helfen kann.
Wenn Agenten über Produktkontext verfügen, können sie das Onboarding unterstützen, die Akzeptanz fördern, Expansionsmöglichkeiten aufzeigen, Abbrüche identifizieren und Teams dabei helfen, zu handeln, bevor kleine Erfahrungslücken zu größeren Geschäftsproblemen werden.
Wenn Agenten keinen Produktkontext haben, neigen sie eher dazu, generische Ausgaben zu erzeugen, die Nutzerabsicht zu verfehlen oder Maßnahmen zu empfehlen, die richtig klingen, aber nicht dem entsprechen, was tatsächlich passiert.
Produktkontext verwandelt Agentenaktivität in messbare Ergebnisse
Einen KI-Agenten bereitzustellen ist nicht dasselbe wie zu wissen, ob er funktioniert.
Teams müssen wissen, ob Nutzer den Agenten verwenden, was sie fragen, wo Gespräche erfolgreich sind, wo Prompts scheitern, welche Anfragen nicht unterstützt werden und ob der Agent Ergebnisse wie Aufgabenabschluss, Bindung, Support-Effizienz oder Akzeptanz verbessert.
Genau hier Agent Analytics wird zu einem wichtigen Bestandteil der Produktkontext-Geschichte.
Agent Analytics hilft Teams dabei, Gespräche und Prompts zu analysieren, Reibungspunkte bei Nutzern zu identifizieren, die Akzeptanz auf Kontoebene zu überwachen, die KI-Nutzung zu verstehen und zu erkennen, wo Agenten versagen. Es verbindet das Verhalten von Agenten mit der übergeordneten Produkterfahrung, sodass Teams die Agentenleistung nicht isoliert betrachten.
Das ist ein wichtiger Wandel. Herkömmliche Produktanalysen zeigten, wie Menschen Software nutzten. Der Produktkontext muss nun zeigen, wie Menschen und Agenten gemeinsam mit Software arbeiten.
Wenn ein Agent einen Workflow beschleunigt, sollten Produktteams das nachweisen können. Wenn ein Agent Frustration erzeugt, sollten sie sehen können, wo das passiert ist. Wenn ein Agent von einem Segment intensiv genutzt und von einem anderen ignoriert wird, sollten sie das ebenfalls wissen.
KI darf keine Black Box innerhalb der Produkterfahrung sein. Produktkontext macht die Agentenleistung sichtbar.
Produktkontext hilft Teams, den Kreislauf zu schließen
Der Wert von Produktkontext liegt nicht nur im Verstehen. Er liegt im Handeln.
Wenn Teams sehen können, wo Nutzer und Agenten Schwierigkeiten haben, können sie entscheiden, was zu beheben, anzuleiten, zu automatisieren oder zu optimieren ist. Sie können Verhaltensdaten nutzen, um das Onboarding zu verbessern. Sie können Feedback nutzen, um Roadmap-Entscheidungen zu priorisieren. Sie können Replay nutzen, um Reibungspunkte zu verstehen. Sie können Agent Analytics nutzen, um Prompts zu verfeinern, Antworten zu verbessern und nicht unterstützte Anfragen zu erkennen.
Das verwandelt Produktkontext in einen kontinuierlichen Kreislauf:
Auf Basis von Erkenntnissen planen. Die richtige Lösung entwickeln. Beobachten, was passiert. Auf Grundlage von Ergebnissen optimieren.
Dieser Kreislauf ist zentral dafür, wie sich Pendos Produktgeschichte weiterentwickelt hat. Pendo hat Teams schon immer dabei geholfen zu verstehen, wie Menschen Software nutzen. Da KI-Agenten nun Teil dieser Erfahrung werden, hilft Pendo Teams auch dabei zu verstehen, wie sich Agenten verhalten.
Die Produkterfahrung besteht nicht mehr nur aus menschlichen Klicks durch Bildschirme. Es sind Nutzer, Agenten, Workflows, Prompts, Feedback und Ergebnisse, die sich gemeinsam bewegen.
Produktkontext ist das, was dieses System verständlich macht.
Wie Pendo Unternehmen beim Aufbau von Produktkontext unterstützt
Pendo hilft Unternehmen dabei, Produktkontext über Nutzer, Agenten und Anwendungen hinweg zu erfassen und diesen Kontext dann in Maßnahmen umzuwandeln.
Mit Produktanalysenkönnen Teams verstehen, was Nutzer tatsächlich tun. Mit Pendo Listenkönnen sie Feedback und Stimmung mit Produktentscheidungen verknüpfen. Mit Session Replaykönnen sie die Momente sehen, in denen Nutzer Schwierigkeiten haben. Mit In-App-Guideskönnen sie direkt innerhalb der Produkterfahrung reagieren. Mit Pendo MCPkönnen sie Produktkontext für KI-Tools und Agenten verfügbar machen. Mit dem Agent Toolkit können sie Agenten ausstatten, um auf Produktsignale zu reagieren, anzuleiten, zu unterstützen und zu handeln. Und mit Agent Analytics können sie Agentennutzung, Prompt-Leistung, Akzeptanz und Wirkung messen.
Zusammen ergeben diese Funktionen ein vollständigeres Bild der Produkterfahrung. Nicht nur, was Nutzer geklickt haben. Nicht nur, was Agenten gesagt haben. Nicht nur, was Kunden angefragt haben. Der vollständige Kontext dessen, was passiert und was Teams dagegen tun können.
Das ist es, was KI-Agenten brauchen, um besser zu werden.
Und es ist das, was Software-Teams brauchen, um Produkte zu entwickeln, die Menschen wirklich gerne nutzen.
