Ender Turing Updates — 2026-07-02 bis 2026-07-15
Wichtige Änderungen
LLM-Denkaufwand je Funktion fein abstimmen
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: hoch
Was hat sich geändert: Neue Einstellungen für LLMs ermöglichen Administratoren, den Denkaufwand oder das Denkbudget für jede KI-Funktion unabhängig festzulegen.
Kundennutzen: So können Sie Qualität, Geschwindigkeit und Kosten von KI-Antworten gezielt ausbalancieren und Fehler des Ender-GPT-Chats in bestimmten Azure-Umgebungen vermeiden.
Highlights:
- Die Einstellungen werden jetzt in der Oberfläche statt über Umgebungsvariablen verwaltet.
- Legen Sie das Denkbudget für Zusammenfassungen, AutoQA und Ender-GPT-Chat getrennt fest.
- Der Editor prüft Ihre Einstellungen beim Speichern, um Laufzeitfehler zu verhindern.
Vorschläge für @-Erwähnungen in Kommentaren wiederhergestellt
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Wenn Sie in einem Gesprächskommentar „@“ eingeben, erscheint wieder korrekt eine Liste erwähnbarer Benutzer.
Kundennutzen: Sie können Kolleginnen und Kollegen erneut in Kommentaren markieren und sie so zur Prüfung oder Nachbearbeitung eines Gesprächs hinzuziehen.
Highlights:
- Die Benutzerliste erscheint beim Kommentieren eines Gesprächs zuverlässig.
- Das Markieren funktioniert sowohl in der Hauptansicht eines Gesprächs als auch in wiederverwendeten Kommentar-Editoren.
Sicherere Fehlermeldungen für geplante Chat-Läufe
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Fehlgeschlagene geplante Ender-Chat-Läufe zeigen nun klare, verständliche Ursachen statt interner Systemdetails.
Kundennutzen: Das erhöht die Sicherheit, weil vertrauliche Systeminformationen nicht mehr in Fehlermeldungen offengelegt werden.
Highlights:
- Fehlermeldungen im Verlauf geplanter Chat-Läufe sind nun geprüft und gut lesbar.
- Bekannte Probleme wie Kontingentgrenzen werden in Meldungen mit konkretem Handlungsbezug übersetzt.
LLM-Themen erhalten automatisch eine Basisversion ihrer Beschreibung
Kategorie: verbesserung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Jedes LLM-Thema enthält jetzt eine automatisch aus seiner ursprünglichen Freitextbeschreibung erzeugte Basisversion.
Kundennutzen: Sie können sofort zur ursprünglichen Themenbeschreibung zurückkehren oder ihre Leistung mit neueren strukturierten Versionen vergleichen.
Highlights:
- Die Basisversion entsteht automatisch und lässt sich im Versionsverlauf mit einem Klick aktivieren.
- Sie wird neben der aktiven Version bewertet, sodass Genauigkeiten direkt verglichen werden können.
Zuverlässigere Aufbewahrung und Bereinigung von Mediendateien
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Die Medienbereinigung erkennt und meldet fehlgeschlagene Dateilöschungen nun korrekt, statt sie stillschweigend als erfolgreich zu markieren.
Kundennutzen: So werden Aufbewahrungsrichtlinien verlässlich durchgesetzt und abgelaufene Mediendateien tatsächlich aus dem Speicher entfernt.
Highlights:
- Fehlgeschlagene Löschaufträge werden nun wiederholt statt ignoriert.
- Fehlerhaft konfigurierte Aufbewahrungseinstellungen werden sicherer behandelt, um unbeabsichtigten Datenverlust zu verhindern.
Weitere Änderungen
Zuverlässigere Anrufkategorisierung
Kategorie: verbesserung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Die zugrunde liegende Kategorisierungs-Engine nutzt jetzt ein stärker strukturiertes Format, was Fehler reduziert und die Konsistenz verbessert.
Kundennutzen: Gespräche erhalten dadurch zuverlässiger und vorhersehbarer die passende Kategorie.
Highlights:
- Weniger Kategorisierungsläufe scheitern an fehlerhaft formatierten KI-Antworten.
- Ein neuer verwalteter Prompt „Kategorisierung nach einem Thema“ ordnet Anrufe ihrem Hauptzweck zu.
- Der Prompt-Editor verhindert nun das Speichern von Konfigurationen, die garantiert fehlschlagen würden.
LLM-Kosten für Kundenadministratoren sichtbar
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Die Einstellung „LLM-Kostenerfassung aktivieren“ zeigt LLM-Kosten jetzt korrekt den Kundenadministratoren mit den nötigen Berechtigungen an.
Kundennutzen: Bei aktivierter Erfassung können Administratoren ihre LLM-Ausgaben direkt in der Plattform selbst überwachen.
Highlights:
- Kosten erscheinen auf der EnderGPT-Chat-Seite und in der Prompt-Liste unter Analysen.
- Dafür müssen sowohl die globale Einstellung aktiviert als auch die Berechtigung „Automatisierungen verwalten“ vergeben sein.
Korrekte Datumsfilter beim Wechsel aus Wochencharts
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Ein Klick auf einen Datenpunkt einer Woche wendet in der Gesprächsliste nun den richtigen Datumsfilter von Montag bis Sonntag an.
Kundennutzen: Sie können wöchentliche Trends mit einem Klick anhand der passenden Gespräche untersuchen, ohne Filter manuell korrigieren zu müssen.
Highlights:
- Beim Wechsel aus der Wochenansicht entstehen keine leeren oder doppelten Datumsbereichsfilter mehr.
- Wochen über einen Jahreswechsel werden nun korrekt verarbeitet.
Dringende Aufzeichnungen bevorzugt verarbeiten
Kategorie: funktion
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Hochgeladenen Aufzeichnungen kann nun durch ein spezielles Kennzeichen im Dateinamen eine hohe Verarbeitungspriorität gegeben werden.
Kundennutzen: Zeitkritische Aufzeichnungen werden in der Warteschlange vorgezogen, sodass Analyseergebnisse schneller vorliegen.
Highlights:
- Die Funktion ist optional und muss von einem Administrator eingerichtet werden.
- Das Kennzeichen für hohe Priorität übersteuert die automatische niedrige Priorität sehr kurzer Aufzeichnungen.
Dashboard bleibt bei Filterung nach E-Mail-Kanal stabil
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Das Haupt-Dashboard reagiert weiter, wenn das Widget für Sitzungsdauer ausschließlich E-Mail-Gespräche anzeigt.
Kundennutzen: Sie können Dashboard-Kennzahlen zuverlässig nach jedem Kanal filtern, ohne dass die Seite abstürzt oder neu geladen werden muss.
Erste Kategorieversionen erhalten immer eine Genauigkeitsbewertung
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Für die erste Version einer neuen Kategorie wird jetzt immer ein Genauigkeitswert berechnet, selbst wenn Prüfende allen anfänglichen Beispielzuordnungen zustimmen.
Kundennutzen: Sie sehen sofort die Leistung einer neuen Kategorie und erhalten einen klaren Ausgangswert für spätere Verbesserungen.
Highlights:
- Der verwirrende Zustand „keine Genauigkeit“ entfällt für neue Kategorien, die von Beginn an gut funktionieren.
Kampagnenname als Filter für Automatisierungsauslöser
Kategorie: verbesserung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Beim Erstellen oder Bearbeiten von Automatisierungsauslösern kann der Kampagnenname jetzt als Filterbedingung verwendet werden.
Kundennutzen: So lassen sich präzisere Automatisierungen erstellen, die nur für Gespräche einer oder mehrerer bestimmter Kampagnen laufen.
Highlights:
- Die Auslöserfilter bieten damit dieselben Kampagnenoptionen wie andere Bereiche der Plattform.
Medienaufbewahrung funktioniert jetzt mit Azure Blob
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Audiodateien in Azure Blob werden nun gemäß Ihrer konfigurierten Aufbewahrungsrichtlinie korrekt gelöscht.
Kundennutzen: Damit werden Aufbewahrungsregeln auch in Azure-Umgebungen durchgesetzt, Speicherkosten kontrolliert und Compliance-Anforderungen unterstützt.
Highlights:
- Die Bereinigung für Azure-Speicher verhält sich nun wie bei anderen Speicherlösungen.
Nächster Start geplanter Chats wird nach Änderungen korrekt aktualisiert
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: Wenn Zeit, Häufigkeit oder Zeitzone eines geplanten Ender Chats geändert werden, aktualisiert sich der angezeigte Zeitpunkt des nächsten Starts sofort.
Kundennutzen: Sie können darauf vertrauen, dass geplante Berichte nach einer Änderung zum richtigen neuen Zeitpunkt laufen.
Highlights:
- Der Hilfetext zur Option „Nächsten Start verschieben“ wurde präzisiert.
KI-Analyse wird bei leeren Anrufen übersprungen
Kategorie: fehlerbehebung
Wichtigkeit: mittel
Was hat sich geändert: KI-Aktionen wie Auto QA, Zusammenfassung und LLM-Kategorisierung werden bei kurzen oder stummen Anrufen ohne Transkript automatisch übersprungen.
Kundennutzen: Das spart unnötige Verarbeitung und hält Berichte frei von bedeutungslosen KI-Ergebnissen für Sitzungen ohne Gespräch.
Highlights:
- Metadatenbasierte Automatisierungen, etwa Kommentare oder Webhooks, laufen für diese Anrufe weiterhin wie erwartet.
- Dadurch werden auch Trainings- und Bewertungsdaten für die LLM-Kategorisierung sauberer.