KI im Kundenservice: Worauf man bei der Integration achten muss

Wenn Kunden sich mit einem Anliegen an den Kundenservice wenden, setzen sie voraus, dass ihre Anfrage verstanden wird und sie eine angemessene Antwort erhalten. Aber wie reagieren Kunden, wenn diese Antwort von Künstlicher Intelligenz kommt?

Und wie können Unternehmen KI integrieren, ohne das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden zu verlieren? Gerade in sensiblen Kundensituationen haben Unternehmen weiterhin Skepsis gegenüber dem Einsatz von KI.

Strategie und Stakeholder-Analyse

Unternehmen sollten bereits zu Beginn eine „Buy-or-Make“-Entscheidung treffen und klare KPIs zur Erfolgsmessung definieren. Wichtig ist dabei ein Top-Down-Ansatz: KI sollte nicht aus Angst einen Trend zu verpassen, eingeführt werden, sondern auf Basis definierter strategischer Ziele wie Wachstum, Effizienzsteigerung oder Expansion. Bereits zu Beginn empfiehlt sich zudem eine umfassende Stakeholder-Analyse: Die Auswirkungen der KI betreffen Endkunden, B2B-Kunden, Fachabteilungen und Mitarbeitende. Für jede dieser Gruppen ist eine gezielte Kommunikations- und Change-Strategie erforderlich, um Akzeptanz und Erfolg sicherzustellen. Für eine belastbare ROI-Bewertung empfiehlt sich zunächst ein Fokus auf schnell messbare Kosteneffizienz statt schwer planbare neue Geschäftsmodelle. Früh sichtbare Erfolge stärken das interne Commitment und schaffen die Grundlage für die nachhaltige Skalierung der KI-Strategie.  

Effizienzsteigerung und Echtzeitbearbeitung

Künstliche Intelligenz kann viele Prozesse im Kundenservice erheblich beschleunigen, von der Vorhersage von Kundenverhalten bis hin zur Echtzeitbearbeitung von Anfragen – schriftlich wie telefonisch. KI-Agenten können personalisierte Kommunikation ermöglichen und große Datenmengen dafür verarbeiten. KI-Modelle auf Basis von Predictive Analytics ermöglichen mit Hilfe historischer Daten eine bessere Entscheidungsfindung und eine effizientere Bearbeitung von Standardanfragen. Darüber hinaus erfährt auch der Kunde mit 24/7-Erreichbarkeit des Kundenservices und einer Echtzeitbearbeitung eine deutliche Verbesserung der Customer Experience.

Empathische KI-Agenten

Bei hochqualitativen Kundeninteraktionen stellen viele Unternehmen in Frage: Kann eine KI wirklich empathisch wirken und mit Kunden auf Augenhöhe kommunizieren? Während KI zwar keine echte menschliche Empathie entwickeln kann, ist sie bei Einsatz fortschrittlicher Technologien aus Bereichen wie Natural Language Processing (NLP) und der Sentimentanalyse bereits in der Lage, auf die Kooperationsbereitschaft des Kunden einzugehen und empathisch zu reagieren. Selbst in schwierigen Gesprächssituationen, wie bei einer offenen Mahnung im Forderungsmanagement, kann die KI situationsbezogen reagieren und zum Beispiel deeskalierend agieren. Wichtig ist, dass Unternehmen bei der Integration von KI im Kundenservice darauf achten, dass die KI auf Use Cases aus dem eigenen Anwendungsbereich optimiert wird. Darüber hinaus sollten Unternehmen die Erwartungshaltung der Kunden aktiv steuern: Erfahrungen mit Technologien wie ChatGPT prägen die Erwartungen und der Zweck des jeweiligen KI-Agenten muss kommuniziert werden.

Qualitätsprobleme und “halluzinierende KI”

Skepsis bei KI im Kundenservice gründet häufig auf der sogenannten “halluzinierenden KI”. Das beschreibt das Phänomen, dass KI-Systeme Informationen generieren, die entweder ungenau oder nicht auf realen Daten basieren. Besonders in Bereichen mit sensiblen Kundeninformationen kann das problematisch sein, da ungenaue Informationen das Vertrauen der Kunden gefährden. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre KI-Systeme präzise und zuverlässig arbeiten. Dazu sollten Unternehmen auf einen modularen Aufbau ihrer KI-Lösung achten und abgrenzbare Module für klar umrissene Anwendungsfälle, zum Beispiel für die automatisierte Beantwortung von E-Mails oder Anrufen, einsetzen. Die Modularität ermöglicht eine gezielte Kontrolle und fortlaufende Optimierung einzelner KI-Module. Besonders wichtig ist dabei ein umfangreiches Testing durch menschliche Experten, um die Module für die Use Cases präzise zu überprüfen und weiterzuentwickeln. Auch mit dem Einsatz von Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei denen KI auf verknüpfte Wissensdatenbanken zugreift, kann die Qualität der Antworten sichergestellt und “Halluzinationen” vermieden werden. 

Fazit: KI als Chance bei strategischer Implementierung

Der Einsatz von KI im Kundenservice bietet viele Vorteile für die Customer Experience, bringt jedoch auch Herausforderungen für Unternehmen mit sich. KI-Systeme können den Kundenservice inzwischen nicht nur deutlich effizienter, sondern auch empathisch gestalten und kundenfreundlicher machen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Technologie den spezifischen Bedürfnissen der Kunden im Anwendungsbereich gerecht wird und gleichzeitig die Effizienz steigert. Eine stetige Weiterentwicklung der KI und Überwachung der Kundenzufriedenheit bei der Einführung ist dabei entscheidend: Unternehmen sollten modulare KI-Agenten mit konkretem Mehrwert und Nutzen schrittweise implementieren. Mit einer transparenten Kommunikation erhalten Unternehmen das Vertrauen der Kunden und der Mitarbeitenden. Um die Akzeptanz intern wie extern zu sichern, sollte der Return on Investment (ROI) frühzeitig definiert werden: Ein Fokus auf messbare Kosteneffizienz durch Automatisierung ermöglicht schnelle, sichtbare Erfolge und stärkt das Commitment für weitere KI-Projekte.