Generative AI im Kundenservice: das musst du wissen

Wir befinden uns mitten in einer KI-Revolution. Weltweit setzen Unternehmen auf autonome Systeme, um Prozesse zu beschleunigen, Effizienz zu steigern und Kosten massiv zu senken. Unter allen derzeit genutzten Varianten ist Generative AI am populärsten, nicht zuletzt dank öffentlich zugänglicher Tools wie ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google.

Besonders im Kundenservice entfaltet Generative AI ihr transformatives Potenzial: Die Fähigkeit, in Sekundenschnelle Antworten zu formulieren, Gespräche zusammenzufassen und Interaktionen zu personalisieren, beschleunigt die Fallbearbeitung und führt zu besseren Ergebnissen.

Dieser Leitfaden konzentriert sich gezielt auf Generative AI und zeigt auf, wie sie Serviceprozesse unterstützt. Dabei gilt jedoch: Innerhalb eines Unternehmens ist generative KI nicht als isolierte Technologie gedacht. Erst die Kombination mit anderen KI-Formen, wie Conversational AI oder Agentic AI, , ermöglicht die Entwicklung spezialisierter KI-Agenten die einen autonomen Kundensupport bieten können.

In diesem Guide erfährst du, was Generative AI auszeichnet und wie sie den Kundenservice bereichert.

Das Wichtigste im Überblick

• Generative AI unterstützt Serviceteams dabei, Sprache, Stimmung und Absichten in Kundeninteraktionen richtig einzuordnen und hilfreiche Antworten liefern.
  
• Routinetätigkeiten wie Gesprächsnotizen, FAQs und Fallzusammenfassungen werden automatisiert. So bleibt Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexe Anliegen, die menschliches Fingerspitzengefühl erfordern.
• Mitarbeitende erhalten Echtzeit-Zugriff auf Transkriptionen und Übersetzungen sowie kontextbezogene Vorschläge für die nächsten besten Schritte im Gespräch.
• Mehrsprachiger 24/7-Support betreut über alle Kanale hinweg, steigert Kundenzufriedenheit und verkürzt Wartezeiten.
  
• Mithilfe echter Daten und fundierter Insights werden KI-Lösungen fortlaufend verbessert und skaliert.
• Generative AI erstellt detaillierte Wissensressourcen, Onboarding-Materialien oder fungieren als Self-Service KI-Agenten für Personalfragen.

Was ist Generative AI im Kundenservice?

Das Thema KI ist komplex und durch ständige Neuerungen oft unübersichtlich. In den Medien wird „KI“ häufig als Pauschalbegriff verwendet, obwohl es verschiedene Typen mit jeweils eigenen Aufgabenbereichen gibt.

Generative AI, speziell in Form von Large Language Models (LLMs), basiert auf gewaltigen Datenmengen, um die Bedeutung menschlicher Sprache umfassend zu erkennen. LLMs nutzen diese Daten, um Eingaben per Voice, Text oder Bild zu interpretieren. Dabei erkennt die Technologie nicht nur die Wörter an sich, sondern auch die Absicht, den Kontext und die emotionale Schwingung dahinter.

Der entscheidende Punkt: Generative AI kann auf Basis einer Eingabe (Prompt) neue Inhalte in verschiedenen Formaten erstellen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind enorm vielseitig und reichen von der sofortigen Beantwortung von Kundenfragen bis hin zur sekundenschnellen Zusammenfassung ganzer Dialoge.

In Kombination mit anderen KI-Technologien innerhalb eines KI-Agenten ist die generative Komponente dafür zuständig, Informationen und Ressourcen zu erstellen. Das dient entweder der direkten Kommunikation mit der Kundschaft oder der Pflege interner Wissensdatenbanken. Zudem kann die KI bei Gesprächen zwischen Menschen „mithören“ und Unterstützung durch Echtzeit-Übersetzung oder Protokollierung leisten.

Durch die Integration unternehmensspezifischer Daten in den KI-Agenten wird sichergestellt, dass dieser branchenrelevante Prozesse sowie Fachbegriffe beherrscht und sowohl den Bedürfnissen der Kundschaft als auch internen Anforderungen gerecht wird.

Vorteile von Generative AI für den Kundenservice

Welchen konkreten Nutzen bringt Generative AI für moderne Contact Center? Hier sind die wichtigsten Vorteile, die eine ganze Branche revolutionieren:

Steigerung der Produktivität im Service

Generative AI kann automatisch Antworten auf Kundenanfragen in Echtzeit generieren sowie Zusammenfassungen, Protokolle und Nachbereitung im gewünschten Format erstellen.

Das spart wertvolle Zeit im Service, erhöht die Produktivität erheblich und verwandelt Routineaufgaben in automatisierte Abläufe.

Höhere Effizienz für Servicemitarbeitende

Durch die Fähigkeit, Gespräche mitzuhören, Antwortvorschläge zu liefern und relevante Dokumente herauszusuchen, entfällt für Mitarbeitende die zeitaufwändige Eigenrecherche und Anfragen werden schneller abgeschlossen.

Zudem spart die Automatisierung repetitiver Aufgaben wertvolle Minuten pro Telefonat und Kapazitäten für komplexe Herausforderungen werden frei.

Kundensupport rund um die Uhr

KI-Agenten sind 24/7 einsatzbereit und über mehrere Kanäle erreichbar. Dies ermöglicht effektive Self-Service-Lösungen, bei denen die Kundschaft direkt mit der KI interagiert, um Antworten zu erhalten oder einfache Aufgaben zu erledigen.

Erfordert ein Problem doch menschliche Unterstützung, übernimmt der KI-Agent vorab die zeitintensive Identitätsprüfung und leitet den Fall an die zuständige Person weiter. Das spart Zeit und erhöht die Chance auf ein positives Kundenerlebnis.

Übersetzung in Echtzeit

Generative AI unterstützt die Echtzeit-Übersetzung in über 100 Sprachen. So ist die Kommunikation in der jeweiligen Muttersprache möglich, ohne dass Kosten oder organisatorischer Aufwand für externe Übersetzer anfallen.

Erweiterung von Branchenwissen

LLMs sind nicht auf ihre ursprünglichen Trainingsdaten beschränkt. Sie können über interne Wissensdatenbanken und Fachartikel mit spezifischen Daten des Unternehmens und der Branche ergänzt werden. Die KI agiert dann als Experte auf dem betreffenden Fachgebiet und kann sogar eigenständig neue Inhalte erstellen, um die Wissensbasis schnell zu erweitern.

Ein Anwendungsbeispiel ist der Aufbau eines internen Onboarding-Portals für neue Angestellte – ein Prozess, der manuell viel Zeit kostet, mit Generativer AI jedoch fast völlig autonom und mit minimalem Kontrollaufwand bewältigt werden kann.

Optimierte Insights

Generative AI kann auch im Reporting eingesetzt werden: Gesprächsprotokolle analysieren, tiefgehende Erkenntnisse gewinnen, Muster erkennen, Stimmungen analysieren und mehr. Mit Generative AI lassen sich prädiktive Analysen anfertigen, die Kundenbedürfnisse und -verhalten im Voraus prognostizieren.

So können aufkommende Trends und potenzielle Engpässe erkannt werden, die die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen könnten. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen außerdem fundierte Entscheidungen über zukünftiges Wachstum.

Reduziert Kosten

Eines der überzeugendsten Argumente von Generative AI für den Kundenservice ist das Potenzial zur Kostenreduzierung. Durch die beschleunigte Fallbearbeitung, Steigerung der Produktivität von Mitarbeitenden und die Generierung prädiktiver Erkenntnisse zur Optimierung bestehender Prozesse, kann der Kundenservice einfach skaliert werden, ohne neuen Headcount.

Anwendungsfälle für Generative AI im Kundenservice

Wie lässt sich generative AI konkret in deinem Service-Team einsetzen? Hier sind einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle für den Einstieg:

FAQ Agent/„Chatbot"

In Kombination mit Conversational AI können Generative AI KI-Agenten häufig gestellte Fragen eigenständig bearbeiten und unmittelbar Antworten liefern. Statt darauf zu warten, dass Kundschaft anruft oder mühsam eine FAQ-Seite durchsucht, bieten FAQ-Bots personalisierte Serviceerlebnisse, die alltägliche Fragen schnell beantworten.

Weiterhin können FAQ-Agents auch die Pflege interner Wissensdatenbanken übernehmen und bestehende FAQs bei Neuerungen in sekundenschnelle aktualisieren.

Self-Service KI-Agent

Bei einfachen Aufgaben, wie dem Ändern persönlicher Daten, bevorzugen viele Menschen Self-Service-Optionen, anstatt den Service direkt zu kontaktieren. Generative AI reduziert das Anrufaufkommen dadurch, dass Anfragen eingeordnet und durch Interaktion mit Backend-Systemen (wie CRMs) direkt bearbeitet werden. Dies ist rund um die Uhr verfügbar und liefert unmittelbare, individuelle Rückmeldungen, die in gesteigerter Kundenzufriedenheit und verbesserten Service-Kennzahlen (CSAT) resultieren.

Agent Copilot

Selbst erfahrene Service-Mitarbeitende benötigen Unterstützung. Generative AI liefert kontextbezogene Informationen, die die Produktivität vor, während und nach dem Gespräch steigern.

• Vor dem Gespräch: KI bereitet Kundendaten so auf, dass das Team bereits beim Entgegennehmen des Telefonats einen Überblick über den Fall hat.
• Währenddessen: Der KI-Agent bleibt im Hintergrund aktiv, transkribiert in Echtzeit und blendet passende Antwortvorschläge direkt auf dem Bildschirm ein und erspart Mitarbeitenden die Recherche.
• Nach dem Gespräch: Es wird automatisiert eine vollständige Zusammenfassung im gewünschten Format erstellt und am richtigen Ort gespeichert. Das spart wertvolle Zeit und ermöglicht einen nahtlosen Wechsel zum nächsten Anliegen.

Möchtest du mehr zum Thema Agent Copilot erfahren? Hier findest du weitere Infos.

HR-Agent für Onboarding, Schulungen & Co.

Intern lässt sich Generative AI als HR-Agent einsetzen, der das Onboarding und Training durch die Erstellung neuer Materialien supportet. Er dient als Anlaufstelle für Schulungen, Klärung von Fragen oder Problemlösung in Echtzeit, rund um die Uhr.

„Training" von KI-Agenten

Große Unternehmen setzen nicht auf einen einzigen „Universal-Agenten“, sondern auf viele spezialisierte KI-Agenten für unterschiedliche Prozesse. Dafür wird ein internes Team von Spezialisten benötigt, das Dialogabläufe entwirft. Dieses Team kann Generative AI nutzen, um die eigene Arbeit zu beschleunigen und effizientere Abläufe zu gestalten. Die KI hilft dabei, Antwortmöglichkeiten zu entwerfen, Fakten gegen internes Wissen zu prüfen und fungiert als Editor sowie „Schutzplanke“, um das Risiko von Halluzinationen zu minimieren.

Herausforderungen bei der Implementierung von Generative AI

Wie jede Technologie bringt auch Generative AI Risiken mit sich, die vor dem Rollout berücksichtigt werden müssen. Hier sind die wichtigsten Punkte:

Funktionale Grenzen

Tools wie ChatGPT führen oft zur falschen Annahme, KI könne alles allein bewältigen. Im professionellen Kundenservice ist Generative AI jedoch kein Standalone-Werkzeug. Sie muss mit Technologien wie Conversational AI verknüpft werden, um der unvorhersehbaren und nuancierten Natur von Kundengesprächen gerecht zu werden.

Datenschutz & Sicherheit

Sowohl beim Training (Input) als auch bei der Erstellung von Inhalten (Output) spielt Datenschutz eine zentrale Rolle. Kundendaten müssen strikt nach geltendem Recht und internen Richtlinien verarbeitet werden. Ohne strenge Sicherheitskontrollen ist der Einsatz von Generativer AI auf Unternehmensebene zu riskant.

Daher ist die Zusammenarbeit mit Anbietern, die Expertise im Thema Datensicherheit nachweisen können, essentiell, siehe Cognigy Trust Center.

Vermeidung von Falschangaben

KI kann „halluzinieren“, also falsche Informationen als Fakten darstellen. Da dies im Kundenservice nicht akzeptabel ist, muss man die Ursachen kennen und Gegenmaßnahmen ergreifen.

Durch die Kombination mit Conversational AI und festgelegten Dialogabläufen lässt sich dieses Risiko senken. Eine bewährte Methode ist RAG (Retrieval Augmented Generation): Die KI nutzt das Sprachmodell nur, um die Absicht zu verstehen, sucht die Antwort dann aber in geprüften Dokumenten und formuliert diese lediglich kontextbezogen um.

So wird kein Inhalt frei erfunden, sondern aus freigegebenen Quellen bezogen. Ergänzend kann ein Fact-Checking-Agent die Ausgaben prüfen, bevor sie die Kundschaft erreichen.

Mensch vs. Automatisierung - die perfekte Balance

KI sollte nicht als Ersatz für das Team gesehen werden. Die Herausforderung besteht darin, Prozesse zu schaffen, in denen Mensch und Maschine Hand in Hand arbeiten.

Das ist nicht nur intern wichtig, sondern auch für den Erfolg bei der Kundschaft: Diese möchte nicht ausschließlich mit Maschinen kommunizieren, sondern bevorzugt bei komplexeren Problemen weiterhin den menschlichen Kontakt.

Beispiele für Generative AI im Customer Service

Hier sind einige reale Cognigy-Kunden, die ihre Kundenservice-Prozesse mit Generative AI transformiert haben und hochwertige automatisierte Unterstützung liefern.

Henkel liefert unmittelbare Antworten auf Kundenanfragen

Henkel Consumer Brands (HCB) verfolgte das Ziel, die Erwartungen anspruchsvoller Kundschaft zu erfüllen und sofortige Antworten auf Supportanfragen zu liefern.

Als ersten „Proof of Concept“ entwickelte das Team gemeinsam mit Cognigy einen KI-Agenten für die Fleckenhilfe. Dieser erkennt Fleckenarten und empfiehlt passende Lösungen aus dem Persil-Sortiment.

Das Projekt beweist eindrucksvoll den Wert von Generative AI: Kundenanliegen rund um das Thema Fleckenentfernung werden sofort und effizient gelöst – ohne Wartezeit in der Hotline oder mühsame Eigenrecherche. Aufgrund dieses frühen Erfolgs hat das Team die Nutzung spezialisierter KI-Agenten bereits auf weitere Geschäftsbereiche ausgeweitet.

Henkels vollständige Success Story zeigt, wie Generative AI maßgeschneiderte Empfehlungen ermöglicht, die Kundenbedürfnisse zuverlässig lösen und die eigene Marke als kompetente Instanz positionieren.

Bosch macht HR effizient

Mit über 400.000 Mitarbeitenden in mehr als 60 Ländern ist es für Bosch eine gewaltige Aufgabe, überall zuverlässigen HR-Support zu bieten. Im Zuge der KI-Strategie hat das Team daher „ROB“ entwickelt – einen spezialisierten HR-KI-Agenten, der interne Prozesse vereinfacht.

Über ROB kann die Belegschaft wichtige Anliegen einfach per Self-Service erledigen: von der Aktualisierung persönlicher Daten oder Bankverbindungen bis hin zum Zugriff auf Karriere-Ressourcen und Richtlinien.

Dank Generative AI bedient ROB ein mehrsprachiges Publikum rund um die Uhr auf Plattformen wie Microsoft Teams. Bisher ist ROB in 25 Ländern im Einsatz und lernt stetig aus jeder Interaktion dazu.

Vollständige Success Story lesen.

Best Practices für Generative AI im Kundenservice

Generative AI kann Unternehmen grundlegend transformieren, vorausgesetzt, man geht strategisch vor. Um dich bei einer erfolgreichen Implementierung zu unterstützen, haben wir die wichtigsten Punkte hier zusammengefasst:

• Fokussiert starten: Beginne mit klar definierten Anwendungsfällen, die ein hohes Volumen abdecken und schnelle Erfolge versprechen (z. B. ein FAQ-Agent für Standardanfragen). Später kann man diese Lösungen flexibel skalieren.
• KI-Ökosystem nutzen: Generative AI sollte nie isoliert betrachtet werden. Die Integration in ein breiteres System aus Conversational AI und Agentic AI garantiert wirklich verlässliche und kontextbezogene Antworten.
• Integration vorausschauend planen: Eine frühzeitige Prüfung und Tests der Funktionalität im bestehenden Tech-Stack helfen dabei, technische Hürden von vornherein zu vermeiden.
• Erwartungen steuern: Klare Grenzen und Schutzplanken (Guardrails) für die Dialogführung sind essenziell. Zudem sollte stets eine menschliche Kontrollinstanz im Prozess bleiben.
• Eskalationspfade sichern: Es muss sichergestellt sein, dass Kundschaft bei Bedarf jederzeit nahtlos und schnell zu einer menschlichen Ansprechperson wechseln kann.
• Teams mitnehmen: Das Onboarding und die Schulung der Mitarbeitenden sollte frühzeitig erfolgen. Funktionen wie der Agent Copilot entlasten das Team und machen es produktiver.
• Support für Mitarbeitende: Der gezielte Einsatz von Generativer AI zur Unterstützung vor, während und nach Gesprächen trägt dazu bei, die Effizienz zu steigern und langfristig die Fluktuationsrate zu senken.
• Leistung im Blick behalten: Eine kontinuierliche Überwachung der Ergebnisse hilft dabei, Optimierungspotenziale zu finden und KI-Agenten auf Grundlage echter Daten zu verbessern.

Die Zukunft von Generative AI im Kundenservice

Die KI-Automatisierung entwickelt sich ständig weiter. Dabei kann es niemals darum gehen Menschen vollständig zu ersetzen, sondern Prozesse sinnvoll zu ergänzen und die Effizienz zu steigern. In einer immer anspruchsvolleren digitalen Welt muss KI zur Unterstützung und Zusammenarbeit mit Menschen eingesetzt werden.

Generative AI fördert eine bessere Arbeitsbeziehung zwischen Mensch und Maschine, indem sie Wissen bereitstellt, maßgeschneiderte Antworten generiert und Interaktionen zusammenfasst. So kann sich das Team auf Empathie, Problemlösung und Beziehungsaufbau konzentrieren. Dieser Wandel ersetzt keine Arbeitskräfte, sondern befähigt sie dazu, schnelleren und hochwertigeren Support in großem Umfang zu leisten.

Zudem eröffnet Generative AI neue Möglichkeiten der Personalisierung. Durch die Verknüpfung mit CRM-Daten und Kundenhistorien kann die KI Bedürfnisse antizipieren, proaktive Lösungen anbieten und sogar den Tonfall an die Vorlieben der Kundschaft anpassen. In naher Zukunft wird sich Service weniger wie der Kontakt zu einem Callcenter anfühlen, sondern eher wie der Austausch mit einer vertrauenswürdigen, ständig verfügbaren Beratung.

Agentic AI ist dabei als nächste Evolutionsstufe zu betrachten. Wie Generative AI basiert sie auf Large Language Models, ist jedoch in der Lage, konsequent autonome Handlungen vorzunehmen. Das befähigt sie dazu, Aufgaben eigenständig zu planen und auszuführen. Mit fortschreitender Entwicklung wird Agentic AI künftig zunehmend für viele alltägliche Aufgaben im Kundenservice verantwortlich sein.

Die nächste Stufe der Enterprise-Automatisierung mit KI-Agenten von Cognigy

Durch die Kombination von Generative AI mit Conversational AI lassen sich leistungsstarke KI-Agenten im gesamten Unternehmen skalieren. Mit Cognigy werden Wartezeiten verkürzt, Problemlösung beschleunigt und personalisierter Kundensupport auf Enterprise-Niveau geliefert.

Die Plattform ist auf die Bedürfnisse großer Organisationen zugeschnitten und ermöglicht sowohl Entwicklung als auch Rollout von KI-Agenten in kürzester Zeit. Cognigy macht Unternehmen innerhalb weniger Monate zu Spitzenreitern der Generative AI-Entwicklung.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen Generative AI und Chatbots im Kundenservice?

Chatbots folgen festen Skripten und bearbeiten einfache, sich wiederholende Fragen. Generative AI geht deutlich weiter: Sie versteht natürliche Sprache, passt sich in Echtzeit an und erstellt menschenähnliche Antworten.

Wie verbessert Generative AI den Kundenservice?

Generative AI macht den Service schneller und natürlicher. Sie erkennt Absichten, zieht Antworten sofort aus Wissensdatenbanken und liefert individuelle Unterstützung. Für Service-Teams fasst sie Gespräche zusammen und schlägt nächste Schritte vor, was die Produktivität steigert, während die Kundschaft von schnelleren Lösungen profitiert. 

Kann Generative AI Mitarbeitende vollständig ersetzen?

Nein. Generative AI ist leistungsstark bei Routineanfragen und Skalierung, funktioniert aber nicht isoliert und erfordert stets menschliche Aufsicht. Die Zukunft ist hybrid: Die KI übernimmt repetitive Aufgaben, damit sich das Team auf wertvolle Gespräche konzentrieren kann, die die Kundenbindung stärken. 

Wie sicher ist Generative AI?

 Mit den richtigen Schutzmaßnahmen ist Generative AI für den Einsatz in Unternehmen absolut sicher. Der Aufbau von Guardrails und die Verschlüsselung von Daten sind essenziell, um die Sicherheit zu gewährleisten. Kontinuierliches Monitoring und interne Governance-Strukturen sorgen dafür, dass Antworten präzise, zuverlässig und markenkonform bleiben. 

Wie lässt sich Generative AI in ein bestehendes Kundenservice-System integrieren?

Generative AI lässt sich einfach über APIs mit CRMs, Ticket-Systemen und Wissensdatenbanken verbinden. Sie bereichert sowohl Mitarbeiter als auch Kunden durch kontextbezogene Antworten, Zusammenfassungen und Empfehlungen.

Die Integration stellt ein einheitliches Erlebnis über Telefon, Chat und digitale Kontaktpunkte sicher.