KI-Lösungen im Kundenservice im deutschsprachigen Raum – ein Praxistest

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in den Kundenservice hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Entwicklung erlebt. Unternehmen im deutschsprachigen Raum setzen zunehmend auf KI-gestützte Lösungen, um ihre Serviceprozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Doch während die Technologie beeindruckende Möglichkeiten bietet, zeigt die Praxis oft Schwächen in der Umsetzung. Dieser Artikel beleuchtet die Potenziale und Herausforderungen von KI-Lösungen im Kundenservice und empfiehlt notwendige Schritte für eine erfolgreiche Implementierung.

Die Anbieter von KI-Lösungen für den Kundenservice bieten unterschiedlichste Einsatzmöglichkeiten, die weit über einfache Chatbots hinausgehen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Mehrsprachigkeit der Systeme, die eine Kommunikation in einer Vielzahl von Sprachen ermöglicht. Viele Plattformen bieten umfassende API-Schnittstellen um KI-Systeme mit bestehenden CRM-, ERP-Systemen und E-Commerce-Plattformen zu integrieren, was eine nahtlose Verbindung zwischen verschiedenen Tools ermöglicht und damit eine Ende zu Ende Bearbeitung von Prozessen ermöglicht. Der Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT, Claude, Google gemini, oder LLaMA unterstützen die natürliche Sprachverarbeitung und ermöglichen menschenähnliche Interaktionen.

Das eröffnet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, von automatisierten FAQs über personalisierte Empfehlungen bis hin zu komplexen Dialogsystemen in Sprache oder geschriebenem Texr. Dennoch bleibt die Herausforderung, diese Potenziale wirklich voll auszuschöpfen.

In der Praxis zeigt sich häufig, dass die Implementierung von KI-Chat- und Voicebots hinter den Erwartungen zurückbleibt. Viele Unternehmen konzentrieren sich primär nur darauf, Kontaktvolumen zu reduzieren, anstatt (auch) den Fokus auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit zu legen. Dabei wird oft auf kontinuierliches Prozess- und Qualitätsmanagement verzichtet, wodurch die Leistungen der Bots stagnieren. Nach der Einführung bleiben viele Bots unbetreut, neue Funktionen oder Intents werden nicht hinzugefügt, was Einfluss auf die Customer Journey hat und häufig die Erwartungen der Kunden in der Folge nicht erfüllt.

KI-Systeme benötigen nach der Einführung und Implementierung eine kontinuierliche Betreuung und Pflege. Um dies zu gewährleisten, brauchen Unternehmen spezialisierte Fachkräfte wie Data Analysts, Customer Service Engineers und Customer Journey Advocates, die die erfolgreiche Nutzung der Technologie sicherstellen. Das, was unter Umständen bei Kundenservice-Mitarbeitern durch KI eingespart werden kann, muss auf der anderen Seite in neue Kompetenzen und Skills bei Mitarbeitern investiert werden, um die KI-Anwendungen zu betreuten, zu pflegen und permanent Prozesse und Qualität der KI-Anwendungen zu optimieren.

Beispiele aus der Praxis zeigen frustrierende Interaktionen mit unzureichenden Antworten, da Schwächen ohne gezielte Analysen unerkannt bleiben. Langfristig gefährdet dies die Kundenbindung und das Vertrauen in die Marke.

Hier einige Beispiele:

Online Mode-Händler (Damen-, Herren- und Kindermode)

Kunde: Hallo, ich suche T-Shirts für Herren
Antwort Bot: Sorry, dass ich deine Frage nicht beantworten kann. Soll ich den Kundenservice für dich holen?
Kunde: Was kannst du alles?
Antwort Bot: Ciao, bis zum nächsten Mal, und dir noch einen tollen Tag.

Lebensmittelhersteller, der auch Rezepte anbietet:

Kunde: Rezept suchen
Antwort Bot: Welche Zutaten müssen auf jeden Fall im Rezept enthalten sein?
Kunde: Hähnchenbrust
Antwort Bot: Soll das Rezept vegetarisch sein?

Um KI-Lösungen im Kundenservice effektiv einzusetzen, sind mehrere zentrale Maßnahmen notwendig. Zunächst sollte das Unternehmen eine klare Strategie und konkrete Ziele definieren. Es ist wichtig, festzulegen, ob KI lediglich dazu dienen soll, die Anzahl der Kundenkontakte zu reduzieren, oder ob sie aktiv zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit beitragen soll. Eine klare Zielsetzung bildet die Grundlage für die erfolgreiche Integration von KI im Kundenservice. Darüber hinaus ist die Etablierung eines Qualitätsmanagements entscheidend. Regelmäßige Tests und Optimierungen sind erforderlich, um die Leistung der KI-Systeme, insbesondere von Bots, kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen. Dies trägt dazu bei, die Servicequalität zu sichern und langfristig zu steigern. Ein weiterer wichtiger Schritt ist der Aufbau neuer Kompetenzen innerhalb des Unternehmens. Rollen wie wie Data Analysts, Customer Service Engineers, Customer Journey Advocates oder Regulatory Observers spielen eine Schlüsselrolle bei der nachhaltigen Integration von KI. Sie sorgen dafür, dass die Technologie nicht nur implementiert wird, sondern auch strategisch und regelkonform genutzt wird.

Der Einsatz von KI im Kundenservice verändert aber auch die Anforderungen an Mitarbeiter erheblich und erfordert eine strategische Transformation seitens der Unternehmen. Da KI Routineaufgaben übernimmt, konzentrieren sich menschliche Mitarbeiter zunehmend auf komplexere Anfragen. Dies erfordert ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Empathie und die Fähigkeit, kreative Lösungen für individuelle Probleme zu finden, deshalb müssen Soft Skills und Problemlösungskompetenzen aufgebaut werden. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von KI-Technologien müssen Mitarbeiter außerdem bereit sein, sich ständig weiterzubilden und neue Arbeitsweisen zu übernehmen. Mitarbeiter werden zunehmend als Manager von KI-Systemen agieren, indem sie diese überwachen, trainieren und bei Bedarf anpassen. Die Umsetzung der Transformation benötigt Schulungen und Weitertbildungen, Unternehmen sollten gezielte Schulungsprogramme anbieten, um Mitarbeiter mit den neuen Technologien vertraut zu machen. Das umfasst Themen wie den Umgang mit KI-Tools, Datenanalyse oder ethische Fragestellungen.

Fazit

KI-Lösungen im Kundenservice bieten enormes Potenzial – von effizienter Automatisierung bis hin zu personalisierter Kommunikation. Doch ohne klare Strategie, kontinuierliche Pflege und spezialisierte Kompetenzen bleiben viele dieser Möglichkeiten ungenutzt. Unternehmen sollten den Fokus stärker auf Kundenzufriedenheit legen und langfristig in Qualitätssicherung sowie Mitarbeiterentwicklung investieren. Nur so wird aus einem „KI-Porsche“ ein leistungsstarkes Werkzeug für eine herausragende Customer Experience.

Wir empfehlen unseren Kunden, KI-Lösungen im Unternehmen schrittweise zu implementieren, regelmäßig anzupassen und die notwendige Transformation in den Kundenserviceeinheiten eng zu begleiten.

Service Transformation (ST) hilft Unternehmen dabei, die eigene KI-Strategie zu entwickeln und umzusetzen. Dies umfasst die Auswahl des passenden KI-Tools (Chat-, Voice-, Assisted-Bot, …). Den Aufbau notwendiger Kompetenzen zur Pflege und Weiterentwicklung der Systeme. Mit einer durchdachten Strategie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen nicht nur technisch beeindruckend sind, sondern auch tatsächlich Mehrwert für ihre Kunden schaffen.

Zur Übersicht