foto freepik ki

In einer Gartner-Studie aus dem Jahr 2024 gaben zwei Drittel der Befragten an, dass Kunden zögern, wenn es um den Einsatz von KI im Kundenservice geht [1]. Dies stellt Unternehmen vor ein Dilemma, da sie zunehmend auf KI setzen, um Kosten zu senken, Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewinnen und mit innovativen Technologien auf dem neuesten Stand zu bleiben, während sie gleichzeitig die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten.

Einige der im Bericht hervorgehobenen Hauptbedenken umfassen den Verlust der Qualität der Interaktionen mit Kundenservicevertretern (CSRs). Kunden befürchten, dass generative KI eine zusätzliche Schicht zwischen ihnen und den menschlichen Agenten schaffen könnte, was zu Verwirrung und Fehlern führt. Eine damit verbundene Besorgnis betrifft das Risiko, dass KI ungenaue Informationen liefert, insbesondere in B2B-Sektoren, in denen die finanziellen Einsätze hoch sind. Und dann gibt es noch die Sorge, dass ungenaue KI-Antworten erhebliche nachgelagerte Auswirkungen haben können, zum Beispiel indem sie das Markenimage eines Unternehmens negativ beeinflussen.

Wie kann ein Unternehmen diese Bedenken ausräumen und gleichzeitig in einer Welt, die zunehmend auf technologische Innovationen wie KI setzt, wettbewerbsfähig bleiben?

Strategien zur Überwindung von KI-Bedenken im Kundenservice

Eine einfache Antwort besteht darin, spezialisierte KI anstelle einer umfangreichen und kostspieligen Anwendung zu nutzen, die jeden Aspekt der Kundenservice-Operationen abdeckt. Spezialisierte KI bedeutet, dass die KI-Fähigkeiten nur auf bestimmte Aufgaben angewendet werden, wie zum Beispiel die Auftragsabwicklung. Dies senkt nicht nur die Technikinvestitionskosten, sondern kann auch besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen und Fehler reduzieren. Ein Beispiel ist eine »sparsame« KI, die für die Auftragserfassung optimiert ist und spezifische Daten wie Auftragsnummern und Lieferadressen effizient und mit hoher Genauigkeit interpretieren kann.

Spezialisierte KI verbraucht auch weniger Ressourcen im Vergleich zu einer allgemeinen KI, was sie wirtschaftlicher und etwas umweltfreundlicher macht. Eine der neueren Entwicklungen umfasst die Retrieval-Augmented Generation (RAG), die es KI-Tools ermöglicht, Wissensdatenbanken in Echtzeit zu konsultieren und so die Relevanz der generierten Inhalte zu verbessern. Tatsächlich bieten diese Fähigkeiten die Möglichkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie schnell korrekte Informationen bereitstellen, anstatt eine zusätzliche Schicht zwischen dem Kunden und dem CSR zu schaffen.

Weitere Hindernisse für die vollständige Nutzung von KI-Tools lassen sich auf unternehmensinterne Bedenken zurückführen. Laut einer OpinionWay-Umfrage aus dem Jahr 2024 sehen 56 % der Manager KI als eine Chance, die Kundenserviceabteilung zu transformieren, aber das Change Management bleibt schwierig [2]. Ebenso mysteriös ist die tatsächliche Messung des ROI für KI-Technologien, wie 42 % der Befragten angaben.

Obwohl dies berechtigte Bedenken sind, gibt es Lösungen für all diese Probleme. Die Praxis eines inklusiven Change Managements wird bereits viele Implementierungsbarrieren, sowohl intern als auch extern, beseitigen. Die Einbeziehung von Kunden, Mitarbeitern und Partnern in Entscheidungsprozesse fördert ein kollaboratives Umfeld, das auch die betriebliche Effizienz verbessern und das Vertrauen in die Marke stärken kann.

Eine schrittweise Implementierung, die sich auf spezifische Anwendungsfälle konzentriert und die KI-Anwendungen nach und nach erweitert, kann sowohl den ROI optimieren als auch gleichzeitig ein qualitativ hochwertiges Kundenerlebnis sicherstellen. Wie bei vielen Dingen wird manchmal ein langsamerer Ansatz zu einem zufriedenstellenderen Ergebnis führen.

Fazit

Die Idee ist, die Automatisierung nicht einfach um der Automatisierung willen zu betreiben. Eine gut platzierte, gründlich und gewissenhaft implementierte KI-gestützte Lösung, die den Fokus auf die Bereitstellung genauer und rechtzeitiger Informationen legt, wird sowohl für das Unternehmen als auch für seine Kunden ein wertvolles Gut sein. Durch die Vermeidung der schnellen Einführung allgemeiner KIs können Unternehmen Ressourcen besser kontrollieren und potenzielle Fehler begrenzen, was zu einem reibungsloseren Übergang zu einem KI-gestützten Kundenservice führt.

[1] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-09-gartner-su…

[2] Pouponnot, Jérôme: »L’IA vue comme une opportunité pour transformer le service client.« RelationClientMag.fr, December 6, 2024.

Auftragsverarbeitung automatisieren – Order Management Software – Esker

Kundenservice-Software – Automatisierung des Kundenservices

825 Artikel zu „KI Kundenservice“

Trends 2025 | News | Kommunikation | Künstliche Intelligenz | Services

Kundenservice: KI-Vorhersagen 2025

17. Dezember 2024

In keiner anderen Branche sorgt der Einsatz von KI-Systemen bereits für so viele Verbesserungen wie im Kundenservice. Auch hier steht die Integration von KI allerdings erst am Anfang. Matthias Göhler, Chief Technology Officer EMEA bei Zendesk, wagt einen Blick in die Zukunft und zeigt auf, wo die weitere Reise hingeht. Kampf gegen Schatten-KI Angesichts…