Wo der Kundenservice beim Einsatz von KI heute wirklich steht

In vielen Serviceorganisationen treffen drei Punkte gleichzeitig aufeinander:

1. Die Geschäftsführung fordert den Einsatz von KI,
2. das Anfragevolumen steigt schneller als die Bearbeitungskapazität,
3. und die Wissensbasis für automatisierte Antworten liegt verteilt auf Netzlaufwerken, in Teams und in einzelnen Postfächern.

Damit fehlt leider schon die Voraussetzung für den Schritt, der als Erstes verlangt wird.

Für unser nächstes AI Reality Check Webinar haben wir diese Punkte genau unter die Lupe genommen: Gemeinsam mit der internationalen Keynote Speakerin, CX-Expertin, Beraterin, Podcast-Host und Buchautorin Anika Tannebaum haben wir über Customer Experience, den Servicealltag und KI-Visionen gesprochen. Über das, was heute schon funktioniert, und über die Voraussetzungen, die in vielen Organisationen noch fehlen.

Diesmal im AI Reality Check:

• Warum eine fehlende Wissensbasis jedes KI-Projekt ausbremst
• Woher eine steigende Kunden-Anfrageflut tatsächlich kommt
• Warum der Service vom Cost-Center zum Umsatzbringer werden soll
• Welche KI-Anwendungsfälle heute schon messbar wirken
• Der Austausch mit anderen wird zum Erfolgsfaktor

Hier unsere zentralen Erkenntnisse aus dem Gespräch.

#1 Ohne strukturiertes Wissen kein KI-Chat- und kein KI-Voicebot

Die größte Hürde ist nicht die Technologie, sondern die Datengrundlage. Geschäftsführung und Vorstand fordern Automatisierung, doch das Wissen im Kundenservice ist oft noch nicht an einem Ort gebündelt.

Es passiert Folgendes:

• Informationen liegen verteilt auf Netzlaufwerken, in Teams und in Outlook.
• Es fehlt eine gepflegte Wissensdatenbank als gemeinsame Quelle.
• Ohne diese Quelle kann keine Chat- oder Voice-KI verlässliche Antworten zusammenstellen.

Praxisnutzen einer sauberen Wissensbasis:

• Antworten werden über alle Kanäle hinweg konsistent.
• Neue Mitarbeitende finden schneller in ihre Aufgaben.
• Automatisierung wird erst technisch möglich.

Reality Check:

• Wissensmanagement ist ein Organisations-Thema und danach ein Tool-Thema. Es braucht Verantwortliche für Pflege und Freigabe.
• Die Wissensbasis muss mit CRM- und Ticketsystem verbunden sein, sonst bleibt sie ein weiteres Silo.
• Der Aufbau kostet Zeit, bevor der erste Effekt sichtbar wird.

Kurz gesagt: Die Wissensdatenbasis ist die Eintrittskarte für jede Form von Serviceautomatisierung. Wie KI-Agenten dann unterstützen können, haben wir uns schon in der Vergangenheit angesehen: KI-gestütztes Wissensmanagement im Customer Service.

#2 Die Anfrageflut ist zu einem großen Teil hausgemacht

Mehr Anfragen bedeuten nicht automatisch mehr Kund:innen. Ein erheblicher Teil des Volumens entsteht, weil Kund:innen sich nicht selbst helfen können oder weil sie zu lange warten.

Es passiert Folgendes:

• Kund:innen melden sich erneut, weil ein Prozess vorher nicht funktioniert hat.
• Bleibt die Antwort einige Stunden aus, folgen weitere Anrufe und weitere E-Mails zum selben Fall.
• Der Backlog wächst dadurch aus sich selbst heraus.
• Mitarbeitende springen für eine einzige Antwort durch mehrere Systeme, und telefonische Anliegen landen teilweise gar nicht im System.

Praxisnutzen, wenn Sie hier ansetzen:

• Weniger Kontakte bei gleichem Geschäftsvolumen.
• Kürzere Bearbeitungszeiten, weil Informationen an einem Ort liegen.
• Spürbare Entlastung eines Teams, das ohnehin unter Druck steht.

Reality Check:

• Die Anfragen selbst werden komplexer, weil Produkte, Kanäle und Bezahlwege komplexer geworden sind.
• Trotz der vielen digitalen Kanäle ist das Telefon nicht verschwunden. Gerade bei komplexen oder emotionalen Anliegen wollen Menschen direkt mit Menschen sprechen.

Der erste Schritt vor dem Einsatz von KI ist deshalb die Frage: Welche Anfragen entstehen bei uns überhaupt, und warum?

#3 Der Servicealltag: Entlasten und gleichzeitig zum Umsatz beitragen

Serviceverantwortliche arbeiten an zwei Fronten. Sie sollen den Backlog abbauen und zugleich zeigen, dass ihre Abteilung Geld einbringt. Der Kundenservice gilt dabei immer weniger als reine Kostenstelle.

Es passiert Folgendes:

• Die Geschäftsführung misst, ob das Anfragevolumen steigt oder sinkt, denn jede zusätzliche Anfrage kostet Geld.
• Serviceteams sollen Anliegen lösen und im laufenden Kontakt verkaufen.

Praxisnutzen:

• Ein Produktbedarf, der im Servicegespräch auffällt, wird zum Auftrag statt zur Notiz.
• Wer den Umsatzbeitrag den Servicekosten gegenüberstellt, verhandelt über Investitionen statt über Kürzungen.

Reality Check:

• Verkaufen im Service verlangt Schulung und Zeit. Beides fehlt, solange das Team im Backlog feststeckt.
• Der Umsatzbeitrag lässt sich nur belegen, wenn Kontakte sauber erfasst sind. Telefonische Anliegen, die nie im System landen, fehlen in jeder Rechnung.

Der Umsatzbeitrag ist heute das stärkste Argument der Serviceleitung gegenüber der Geschäftsführung. Er lässt sich aber nur anführen, wenn die Datenlage stimmt.

#4 Die KI-Ebene: Neue Kennzahlen, neue Definitionsfragen

Auf diesen Alltag trifft die Vorgabe, KI einzusetzen. Damit verändert sich auch, woran Erfolg im Service gemessen wird.

Es passiert Folgendes:

• Neben Reaktionszeit und Lösungsquote kommt eine neue Kennzahl dazu: Wie viele Anfragen wurden automatisiert beantwortet, und in welcher Zeit?
• Klassische Steuerungsgrößen gehören auf den Prüfstand, weil sie einen teilautomatisierten Service nicht mehr vollständig abbilden.
• Sentimentanalyse, Lösungsquote und Wiedereröffnungsquote werden zu Messlatten für die Qualität automatisierter Antworten.

Praxisnutzen:

• Die Automatisierungsquote macht den Fortschritt in Zahlen sichtbar und ersetzt die Diskussion darüber, ob KI etwas bringt.
• Qualitätskennzahlen zeigen früh, ob eine automatisierte Antwort das Anliegen wirklich löst.

Reality Check:

• Die Automatisierungsquote braucht eine Definition, bevor sie berichtet wird. Zählt eine ausgespielte Standardantwort bereits als gelöste Anfrage?

Wir empfehlen, die KPIs vor dem ersten KI-Projekt festzulegen. Sonst fehlt später der Wert, an dem sich die Wirkung ablesen lässt.

#4 Es gibt gute KI-Beispiele, aber wenige vollständig integrierte

Belastbare Beispiele existieren. Sie stammen bisher meist aus klar abgegrenzten Anwendungsfällen und nicht aus vollständig automatisierten Serviceorganisationen.

Beispiele:

• Ein Versicherungsunternehmen klärt Anliegen vorab über einen Voicebot. Berichtet werden ein deutlicher Rückgang der Anfragen und ein Effizienzzuwachs von über 30 %.
• An einem Flughafen laufen täglich über 60.000 Anrufe über eine Voice AI, das Callcenter wurde geschlossen, die Kundenzufriedenheit liegt bei 84 %.
• Aus gepflegten Wissensdatenbanken werden Antworten auf Tickets vorformuliert. Die Mitarbeitenden prüfen und senden.
• Sentimentanalyse, Lösungsquote und Wiedereröffnungsquote machen Antwortqualität messbar.

Praxisnutzen:

• Einfache, wiederkehrende Anliegen lassen sich zuerst und am schnellsten automatisieren.
• Vorformulierte Antworten senken die Bearbeitungszeit, ohne die Kontrolle abzugeben.

Reality Check:

• Use Cases können unterschiedlich komplex sein. Standardauskünfte an Kund:innen sind kein Maßstab für komplexe Fälle.
• Viele Unternehmen scheitern nicht an der Technik, sondern daran, gute Use Cases sauber zu beschreiben. Was nicht genau beschrieben ist, lässt sich nicht automatisieren.
• Ein schnell eingebauter Chatbot ohne Wissensbasis erzeugt Frustration statt Entlastung.
• Es fehlen den Teams oftmals noch die Skills im Umgang mit den neuen Systemen.

#5 Der Austausch mit anderen wird zum Erfolgsfaktor

KI im Kundenservice entwickelt sich derzeit rasant. Viele Unternehmen stehen vor ähnlichen Fragen, sammeln erste Erfahrungen und suchen nach dem richtigen Weg für den Einstieg oder die Weiterentwicklung.

Das heißt: Serviceverantwortliche sollten ihre Erfahrungen untereinander teilen. Die zentralen Fragen lauten: Welche Voraussetzungen müssen für den Einsatz von KI erfüllt sein und wie können Sie damit starten?

Genau diesen Austausch wollen wir beim AI Open Day am 22.10.2026 in Hagenberg ermöglichen.

Erfahrungsgemäß bringt ein Gespräch mit Kolleg:innen sofort Orientierung: wo der Einstieg gelingt, welche Schritte man sich sparen kann und welche Fragen man vorher intern klären sollte. Genau dafür ist der AI Open Day gedacht.

Fazit und Ausblick: KI verstärkt, was vorhanden ist

KI im Kundenservice ist kein Heilmittel für Prozesse, die vorher nicht funktioniert haben. Sie verstärkt das, was da ist. Ist Wissen strukturiert und sind Prozesse klar, entsteht schnell messbare Entlastung. Fehlen beide, macht Automatisierung die Lücken nur sichtbarer und schneller spürbar.

Der realistische Weg beginnt deshalb nicht sofort beim KI-Agent, sondern bei drei Fragen:

1. Welche Anfragen kommen bei uns an?
2. Wo liegt das Wissen, mit dem wir sie beantworten?
3. Und welcher einfache, klar beschriebene Use Case bringt spürbare Entlastung, ohne die Kundenbeziehung zu riskieren?

Sind diese Fragen beantwortet, lohnt sich der Blick auf Technologie. Denn dann sorgt KI für Entlastung und Effizienz, statt eine weitere Baustelle zu eröffnen.