In vielen Unternehmen stehen Service-Agents vor großen Herausforderungen: Sie müssen ein komplexes Produktportfolio beherrschen, während sich relevante Informationen in verschiedenen Systemen und Datenquellen befinden. Gleichzeitig bleibt oft wenig Zeit, um für eine große Anzahl an Anfragen die richtigen Antworten zu finden – egal, ob sie telefonisch oder per E-Mail reinkommen. Mangelnde Schulungen und Multitasking erschweren die Arbeit zusätzlich, was sich in längeren Bearbeitungszeiten und potenziellen Fehlern widerspiegelt.
Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel: Richtig eingesetzt, kann sie Anfragen in Sekundenschnelle beantworten, Mitarbeitende entlasten, Kosten senken und die gestiegenen Kundenerwartungen erfüllen – ohne den Faktor Mensch zu ersetzen.
Wie KI steigende Kundenerwartungen erfüllt
24/7-Erreichbarkeit
Die passenden Antworten sollen sofort da sein – nicht erst zu den Geschäftszeiten. KI-gestützte Chatbots und Voicebots können Standardanfragen in Echtzeit übernehmen und sind rund um die Uhr verfügbar. Komplexere Anliegen? KI kann sie erkennen und gezielt an die richtigen Service-Agents weiterleiten. So bleibt die Wartezeit minimal, während der Support sich auf die wichtigen Fälle konzentrieren kann.
Omnichannel-Fähigkeit
Viele Kund:innen wechseln heute zwischen Chat, E-Mail, Telefon oder Social Media und erwarten, dass ihre Anliegen überall reibungslos weiterbearbeitet werden. Eine KI kann alle Kanäle verknüpfen, zusammenhängende Anfragen erkennen und für eine einheitliche Kommunikation sorgen. Ohne doppelte Erklärungen, Informationslücken und Frust.
Personalisierung
Viele Kund:innen wollen ihr Problem selbst lösen – ohne Umweg über den Support. Eine KI macht es einfach: Dynamische FAQs, intelligente Suchfunktionen und interaktive Assistenten liefern sofort die passende Antwort. Gleichzeitig bleibt das Support-Team frei für komplexere Anfragen und kann dort echten Mehrwert schaffen.
Zwei Ansätze für KI im Customer Service
Der Einsatz von KI kann im Customer Service auf zwei grundsätzliche Arten erfolgen: Als Unterstützung für die Service-Agents (Agent Assist) oder als vollständig automatisierte Lösung mit direkter Kundeninteraktion.
Agent Assist: KI unterstützt im Hintergrund
Indem die KI eingehende Anfragen im Hintergrund analysiert und passende Antworten oder Informationen in Echtzeit vorschlägt, hilft sie, diese effizienter zu beantworten. Besonders bei komplexen Anfragen ist das von Vorteil, da die Agents schnell auf relevante Daten zugreifen können, ohne lange in Wissensdatenbanken oder internen Systemen suchen zu müssen.
Vorteile der unterstützenden KI:
Schnellere Problemlösung: Agents erhalten sofort relevante Informationen.
Verifikation von Antworten: Die KI bietet Vorschläge, die von Mitarbeitenden geprüft und ergänzt werden.
Immer aktuelle Informationen: Durch den KI-gestützten Zugriff auf interne Datenbanken sind die Antworten stets up-to-date.
Mehr Kontrolle: Service-Agents können inkorrekte Antworten der KI korrigieren.
Direkte KI-Kundeninteraktion
Hier kommuniziert die KI via Chatbot, Voicebot oder E-Mail direkt mit den Kund:innen. Dabei erkennt und kategorisiert sie Anfragen automatisch und beantwortet einfache Anliegen, ohne dass ein Mitarbeitender eingreifen muss. Das entlastet den Kundenservice und sorgt für effiziente Lösungen. Bei komplexeren Fällen kann immer noch ein menschlicher Mitarbeitender übernehmen, sodass Wartezeiten minimal bleiben und der Service reibungslos läuft.
Vorteile der direkten KI-Interaktion:
24/7-Erreichbarkeit: Unabhängig von Geschäftszeiten erhalten Kund:innen jederzeit Unterstützung.
Höhere Effizienz: Standardanfragen werden sofort bearbeitet, während Agents sich auf komplexere Anliegen konzentrieren können.
Entlastung des Service-Teams: Mitarbeitende müssen weniger repetitive Anfragen beantworten.
Mehr Reichweite: KI lässt sich in mehreren Sprachen und über verschiedene Kanäle hinweg einsetzen.
Wie ein Agent-Assist-Service in der Praxis funktioniert
Schauen wir uns die Umsetzung von KI im Kundenservice anhand eines echten Use Case an: Ein großer Mobilitätskonzern stand vor der Herausforderung, dass Call Center Agents Fragen zu einem komplexen Produktportfolio beantworten mussten, während Zeitdruck und unzureichende Schulungen die Arbeit erschwerten.
Die Lösung: Ein Agent-Assist-Service, der in Echtzeit passende Informationen bereitstellt. Dafür nutzt ein Large Language Model (LLM) einen Multi-Agent-Ansatz, der es der KI ermöglicht, gezielt Informationen aus mehreren Quellen abzurufen und zu einer präzisen Antwort zusammenzufassen.
Der Vorteil: Die Agents müssen nicht mehr manuell nach Antworten suchen. Das System greift automatisch auf aktuelle Wissensquellen zu, wobei Änderungen an Produkten oder Prozessen sofort berücksichtigt werden – ganz ohne aufwendige Schulungen oder manuelles Training.
Der smarte Weg zur Kundenservice-KI
In der Praxis setzen viele Unternehmen zunächst auf Agent Assist, bevor sie eine vollständig automatisierte Lösung einführen. Der Hauptgrund: Unternehmen trauen der KI noch nicht vollständig und haben Angst vor rechtlichen Konsequenzen oder Reputationsschäden bei falschen oder flachen Antworten.
Weiterer Vorteil: Indem die Agents die Antwortvorschläge der KI bewerten oder anpassen (auch Human-in-the-Loop genannt), können diese als Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung genutzt werden. Das führt auf beiden Seiten zu einer höheren Zufriedenheit: Kund:innen erhalten schneller Antworten, während Service-Mitarbeitende sich auf komplexere, abwechslungsreichere Anfragen konzentrieren können.
Messbarer Mehrwert in puncto Kosten und Zeit
Der Kundenservice ist ein stark datengetriebener Unternehmensbereich. Jeder Anruf, jede E-Mail und jede Chat-Interaktion hinterlässt Spuren in Form von Daten – und genau hier liegt das größte Potenzial zur Kostenoptimierung durch KI.
Ein zentraler Leistungsindikator ist z. B. die Average Handling Time (AHT), also die durchschnittliche Bearbeitungszeit einer Anfrage. Eine weitere entscheidende Kennzahl ist die First Contact Resolution Rate, also wie viele Anfragen direkt bei der ersten Interaktion gelöst werden können. Solche Schlüsselkennzahlen sind die wichtigsten Treiber zur Kostenoptimierung, denn jede unnötige Eskalation oder lange Bearbeitungszeit verursacht erhebliche Zusatzkosten.
Anstatt nun jede Anfrage manuell erfassen und zuordnen zu müssen, kann eine KI die Kategorisierung in einem Bruchteil der Zeit übernehmen – und dabei wiederkehrende Probleme frühzeitig identifizieren. Steigt etwa die Anzahl der Beschwerden zu einem bestimmten Thema, können Unternehmen proaktiv gegensteuern, indem sie etwa ihre FAQ gezielt anpassen oder einen bestimmten Prozess optimieren. So kann eine datenbasierte Herangehensweise eine ursprünglich teure Interaktion in eine kostengünstige oder sogar kostenlose verwandeln. Ob die Optimierung erfolgreich war, lässt sich dann nach gewisser Zeit durch eine erneute Analyse messen.
Rechenbeispiel: Wie KI Millionen einsparen kann
Nehmen wir an, dass ein Unternehmen jährlich 20 Millionen Service-Anrufe erhält, wobei jeder einzelne 3 bis 4 Euro kostet. Das bedeutet jährliche Gesamtkosten im hohen zweistelligen Millionenbereich.
Allein durch die automatische Kategorisierung kann die Bearbeitungszeit pro Anfrage um etwa zehn Sekunden verkürzt werden. Hochgerechnet auf die Gesamtzahl der Anrufe ergibt sich dadurch ein Einsparpotenzial von mehreren Millionen Euro pro Jahr – nur durch die Optimierung eines einzigen Prozessschritts.
Die Implementierung einer solchen KI-Lösung erfordert zwar eine Investition von einigen Hunderttausend Euro, doch der Return on Investment ist schnell erreicht. In vielen Fällen amortisiert sich die Lösung bereits innerhalb weniger Monate und sorgt langfristig für kontinuierliche Kosteneinsparungen.
6 Vorteile, die KI im Kundenservice bieten kann
1. Automatisierung von Standardanfragen
Rund 70 % der Anfragen betreffen einfache Fragen, die eine KI sofort beantworten kann, anstatt Agents damit zu belasten.
Eine automatisierte Kategorisierung erhöht das Einsparpotenzial zusätzlich.
2. Skalierbarkeit ohne Mehrkosten
KI ermöglicht eine 24/7-Erreichbarkeit, ohne zusätzliches Personal einzustellen.
Zu Stoßzeiten muss kein teures Peak-Outsourcing betrieben werden.
3. Schnellere und genauere Antworten
Agents können Anfragen KI-unterstützt schneller, konsistenter und oft qualitativ hochwertiger beantworten.
Spracherkennung und Sentiment-Analyse: KI kann Anfragen nach Dringlichkeit priorisieren.
Beispiel: Ein Kunde meldet ein dringendes Problem, KI erkennt die Emotion und leitet schneller und passender weiter.
4. Messbare Einsparungen
5. Strategische Entscheidungen treffen
KI kann Kundendaten analysieren und frühzeitig Muster erkennen.
Beispiel: Churn Prediction hilft Unternehmen, Kund:innen zu identifizieren, die kurz vor einer Kündigung stehen.
Vorteil: Langfristige Optimierung der Servicequalität und gezielte Kundenbindung.
6. Bessere Arbeitsbedingungen
Viele Service-Mitarbeitende kündigen wegen monotoner, repetitiver Aufgaben.
KI kann diese Aufgaben übernehmen, während sich Agents um komplexere Anliegen kümmern.
Vorteil: Weniger Einarbeitungskosten, motiviertere Mitarbeitende.
Wie Datenqualität und Datenschutz im Einklang sind
Damit eine KI präzise Antworten liefern kann, braucht sie aktuelle, hochwertige Daten, die gleichzeitig den Datenschutzbestimmungen entsprechen müssen. Besonders im Kundenservice sind jedoch viele Informationen wie der Rechnungsstatus, Vertragsänderungen oder persönliche Daten sensibel.
Um die Datenschutzrichtlinien einzuhalten, wird Pseudonymisierung genutzt: Persönliche Daten werden entfernt oder verschlüsselt, sodass die KI nur anonymisierte Informationen verarbeitet. Die generierte Antwort wird erst im letzten Schritt wieder mit den Kundendaten verknüpft und ausgespielt.
Wo geht die KI-Reise im Customer Service hin?
Die Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz macht auch vor dem Customer Service nicht halt. Wir stehen vor einer neuen Generation von KI-Systemen, die noch leistungsfähiger, flexibler und intelligenter arbeiten. Ein wichtiger Trend sind Multi-Agenten-Systeme, die nicht nur einzelne Aufgaben automatisieren, sondern sich mit verschiedenen Rollen in Echtzeit koordinieren und aus mehreren Datenquellen gleichzeitig die besten Antworten generieren.
Dazu werden KI-Systeme, die bereits im Kundenservice erfolgreich eingesetzt werden, zunehmend in anderen Bereichen wie der öffentlichen Verwaltung Anwendung finden. Denn Ämter und Behörden stehen vor ähnlichen Herausforderungen wie Unternehmen: hohe Anrufaufkommen, ineffiziente Prozesse und ein Mangel an qualifiziertem Personal.
Wie wir KI im Kundenservice integrieren
Bei Exxeta verstehen wir KI nicht als isolierte Technologie, sondern als Teil eines ganzheitlichen Systems. Deshalb analysieren wir bestehende IT-Strukturen und Prozesse, um Lösungen zu entwickeln, die sich reibungslos in die Arbeitsabläufe der Nutzer:innen einfügen. Von der ersten Idee über die prototypische Umsetzung bis hin zum operativen Betrieb begleiten wir den gesamten Prozess – inklusive Schulungen und Change-Management.
Unser Fokus: technologische Machbarkeit und wirtschaftliche Effizienz. Bereits vor der Implementierung prüfen wir, ob eine KI im Kundenservice den gewünschten Mehrwert erbringen kann. Anschließend optimieren und skalieren wir sie schrittweise, um langfristig bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.
