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Der Kundenservice war noch nie so anspruchsvoll wie heute.
Durch die zunehmende Vertrautheit mit der Geschwindigkeit digitaler Kanäle und Lösungen wie ChatGPT sind die Erwartungen an Serviceteams massiv gestiegen. Von großen Unternehmen wird heute ein schneller, personalisierter Support über mehrere Kanäle hinweg erwartet - ganz ohne Warteschleifen oder Verzögerungen. Dieser beispiellose Druck, kombiniert mit steigenden Anfragevolumina, belastet den Kundenservice stärker denn je. Dabei sind die Kosten für Fehlentscheidungen enorm: Jede dritte Kund:in kehrt einem Unternehmen bereits nach einer einzigen negativen Erfahrung den Rücken zu.
Um den aktuellen Anforderungen gerecht zu werden, ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) unerlässlich. Ziel ist die Implementierung personalisierter, reaktionsschneller Automatisierung, die Anfragen schnell und zuverlässig löst, interne Produktivität steigert und die Kosten für das gesamte Unternehmen senkt.
Dieser Guide beleuchtet die sich wandelnde Rolle von KI im Kundenservice und zeigt auf, wie diese Technologie Organisationen, Contact-Center-Teams und vor allem die Kundschaft unterstützt.
Wozu dient KI im Kundenservice?
KI hat viele Funktionen und Anwendungsfälle, wobei öffentlich zugängliche Generative AI-Tools wie ChatGPT das bekannteste Beispiel sind. Diese Systeme nutzen Large Language Models (LLMs), um aus Daten zu lernen und auf Basis dieser Erkenntnisse Antworten in Form von Texten, Bildern oder sogar Videos zu generieren.
Generative AI ist jedoch nur eine Art von AI und trotz ihrer Vorteile im Kundenservice bei weitem nicht die einzige Lösung. Die dynamische und vielfältige Natur des Kundenservice erfordert Systeme, die mehr leisten können, als lediglich Antworten auf Eingabeaufforderungen zu erstellen. Verschiedene AI-Technologien wie Conversational AI müssen kombiniert werden, um KI-Agenten zu schaffen, die Aufgaben autonom erledigen und den geforderten sofortigen, personalisierten Service bieten.
KI-Agenten basieren auf einer Kombination verschiedener KI-Typen. Sie agieren als autonome virtuelle Assistenten, die Serviceteams bei Kundeninteraktionen und Problemlösung unterstützen. Diese KI-Agenten können sowohl intern als auch extern eingesetzt werden – entweder im direkten Kundenkontakt oder zur Entlastung der Belegschaft, um deren Produktivität zu steigern.
Ein KI-Agent kombiniert verschiedene Technologien:
- Conversational AI: Natural Language Understanding (NLU) ermöglicht KI-Agenten, flüssig zu kommunizieren, Kontext zu erfassen und in Echtzeit zu reagieren. Durch das Design strukturierter Workflows wird sichergestellt, dass die Automatisierung definierten Prozessen folgt und Aufgaben effizient erledigt.
- Generative AI: Im Servicekontext erzeugt diese Form der KI sofortige Antworten auf FAQ-Anfragen basierend auf der Wissensdatenbank oder unterstützt Mitarbeitende durch die automatische Erstellung von Gesprächsprotokollen.
- Agentic AI: Bei Agentic AI handelt es sich um eine neue Entwicklungsstufe von KI. Hierbei treffen KI-Agenten eigenständige, zielorientierte Entscheidungen mit der Hilfe von LLMs. Während klassische NLU-Systeme oft festen Abläufen folgen, agiert ein Agentic KI-Agent deutlich dynamischer im Gespräch. Er nutzt Kurz- und Langzeitgedächtnis sowie logisches Denken, um Probleme zu erfassen und den besten Weg zur Lösung selbständig zu planen und direkt umzusetzen.
Durch die Kombination von Generative AI, Conversational AI und Agentic AI hat sich das Einsatzspektrum von KI-Agenten erweitert. Frühere Modelle konzentrierten sich auf lineare Aufgaben wie die Authentifizierung von Kund:innen (ID&V). Mit Agentic AI sind KI-Agenten nun in der Lage, komplexe, mehrstufige Prozesse wie Sendungsverfolgungen, Umbuchungen oder sogar Stornierungen autonom abzuwickeln.
Für Serviceteams bieten beide Ansätze Vorteile: NLU-basierte KI-Agenten eignen sich ideal für strikt reglementierte Prozesse wie Versicherungsansprüche, während Agentic AI bei der Lösung dynamischer, komplexer Anfragen glänzt. Statt sich für eine Herangehensweise zu entscheiden, können Unternehmen eine hybride Belegschaft aus mehreren spezialisierten KI-Agenten, die je nach Anwendungsfall tätig werden.
Vorteile von KI für den Kundenservice
Welchen konkreten Nutzen bringt Generative AI für moderne Contact Center? Hier sind die wichtigsten Vorteile, die eine ganze Branche revolutionieren:
Reduzierte Wartezeiten
KI-Agenten sind rund um die Uhr verfügbar und ermöglichen die sofortige Bearbeitung von Kundenanfragen. Dies erfolgt unabhängig von Uhrzeit oder Standort der Kundschaft, ohne Warteschleifen.
Verkürzte Bearbeitungszeit
KI-Agenten verkürzen die Gesprächsdauer, indem sie sofort personalisierte Lösungen anbieten und Antworten auf häufige Fragen in Echtzeit abrufen. Sie identifizieren Kundenbedürfnisse blitzschnell und leiten eigenständig die notwendigen Schritte ein, um das gewünschte Ziel zu erreichen. In den meisten Fällen lassen sich Standardanfragen automatisiert und ohne menschliches Eingreifen erledigen. Sollte dennoch einmal ein Mitarbeitender gefragt sein, hat der KI-Agent bereits Kontext erfasst, Identität verifiziert und der Mitarbeitende kann direkt mit der Bearbeitung loslegen. Währenddessen generiert Generative AI Antwortvorschläge in Echtzeit, Protokolle und Nachbereitung im gewünschten Format.
Wertvolle 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.
Effektiver Self-Service
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.
Omnichannel-Engagement
KI-Agenten sind nicht an einen einzelnen Kanal gebunden und können bequem über einen beliebigen Kanal kontaktiert werden. Sie fungieren als verbindende Ebene zwischen Social-Media-Apps, Web-Chat und SMS, um ein echtes Omnichannel-Erlebnis zu bieten. Sollten textbasierte Kanäle an ihre Grenzen stoßen, kann der KI-Agent nahtlos zu einem Live-Telefonat überleiten und das Gespräch ohne Informationsverlust fortführen.
Optimales Kundenerlebnis
Vor dem Einsatz von KI-Agenten bedeutete Automatisierung oft, Abstriche beim Kundenerlebnis zugunsten der Effizienz zu machen. Frühe Chatbots konnten zwar einfache Fragen beantworten, stießen aber bei komplexeren Eingaben schnell an ihre Grenzen, was zu Frust führte.
KI-Agenten ermöglichen eine Automatisierung, die das Kundenerlebnis durch Geschwindigkeit und genaues Kontextverständnis tatsächlich verbessert. Insbesondere der Zugriff auf das Kurz- und Langzeitgedächtnis erlauben ein intuitives Erlebnis, das individuell auf die Kund:in zugeschnitten ist.
Gesteigerte Produktivität mit 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.
Kostenersparnis
Eines der überzeugendsten Argumente von KI 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.
Anwendungsbereiche von KI im Kundenservice
Nachdem wir geklärt haben, was KI ist und welche Vorteile sie bietet, schauen wir uns nun konkrete Einsatzszenarien an, die Serviceteams im Alltag effektiv unterstützen.
Der ID&V-Agent
Fast jeder Servicefall beginnt mit der Kundenauthentifizierung (ID&V), oft auch als „Know Your Customer“ (KYC) bekannt. Dabei werden Kund:innen eine Reihe von Sicherheitsfragen gestellt, um ihre Identität zu bestätigen. Dies ist zwar monoton und repetitiv, aber aus Sicherheits- und Datenschutzgründen absolut unverzichtbar.
KI-Agenten lassen sich gezielt einsetzen, um den gesamten Prozess zu übernehmen, per Voice und Chat. Durch die nahtlose Integration in CRM-Systeme, können während der Authentifizierung Kundendaten in Echtzeit aktualisiert werden. Bei der anschließenden Weiterleitung an einen Mitarbeitenden erfolgt anschließend ein sog. „Warm Handover“: Alle bereits verifizierten Informationen liegen sofort vor, sodass keine Fragen doppelt gestellt werden müssen.
24/7 Customer Support Agent
KI-Agenten fungieren als virtuelle Service-Mitarbeiter, die rund um die Uhr erreichbar sind. Sie verstehen komplexe Anliegen und ergreifen eigenständig Maßnahmen, um diese zu lösen. Dabei sind sie über verschiedene Kanäle erreichbar und können in über 100 Sprachen kommunizieren.
Die Technologie erlaubt zwei verschiedene Ansätze:
-
Agentic KI-Agenten: Diese agieren hochdynamisch und flexibel, um individuelle Kundenziele eigenverantwortlich zu verfolgen.
-
Prozessgesteuerte Agenten: Diese führen Kunden durch fest definierte Abläufe – ideal für Bereiche mit strengen rechtlichen oder regulatorischen Vorgaben, wie etwa bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen.
AI Agents can act as 24/7 customer service agents that talk to customers, understand their problems, and then take action to resolve them. These agents are available whenever a customer needs them and can be contacted through a range of channels, and can even translate and communicate across 100+ languages.
AI allows you to offer two distinct ‘types’ of customer service approach – with a flexible and dynamic Agentic AI Agent that offers intuitive customer experiences and can pursue tasks independently to carry out customer goals, or a more process-driven service agent that can direct customers through specific stages and stick to essential legal or regulatory requirements (for example, a support agent handling insurance claims that only uses exact terminology from your knowledge base).
Unterstützung von Mitarbeitenden
KI hilft dem bestehenden Team dabei, die eigene Produktivität zu steigern. Ein KI-Agent kann beispielsweise die Anfangsphase eines Gesprächs übernehmen, alle relevanten Informationen sammeln und diese strukturiert übergeben. Während des Telefonats unterstützt die KI durch Echtzeit-Transkription, Übersetzungen oder die Bereitstellung passender Antwortvorschläge. Zudem erkennt sie die Stimmung der Anrufer und kann Empfehlungen geben, um schwierige Gespräche zu deeskalieren.
Darüber hinaus lassen sich KI-Agenten auch intern nutzen: Ein Unternehmen kann beispielsweise eine KI entwickeln, die neue Teammitglieder onboardet und sie gezielt in unternehmensspezifischem Wissen schult.
Praxisbeispiele für KI im Kundenservice
Hier ein paar reale Erfolgsbeispiele aus der Praxis:
1) AEGEA: KI-Agenten und der nahtlose Whatsapp-Service
AEGEA, das größte private Wasserversorgungsunternehmen in Brasilien, engagiert sich für die Verbesserung der Gesundheit und Lebensqualität von über 31 Millionen Brasilianer:innen in mehr als 500 Städten in 15 Bundesstaaten. AEGEA erkannte die Notwendigkeit, Kundeninteraktionen zu verbessern und Serviceprozesse zu optimieren, und integrierte Cognigy.AI in Kundenserviceprozesse über WhatsApp.
Der Erfolg ist messbar: In Spitzenmonaten bearbeitete der WhatsApp-KI-Agent über 1,1 Millionen Konversationen. Dabei erreichte er eine Abschlussrate von 87 %. Das bedeutet, dass der Großteil der Anliegen direkt über WhatsApp gelöst wurden, ohne dass Kund:innen zum Telefon greifen mussten. Das entlastet Serviceteams massiv und ermöglicht dem Unternehmen ein effizientes Wachstum.
Mehr von AEGEAs Customer Story.
2) E.ON: mit KI-Agenten zum Serviceerfolg
E.ON gehört zu den größten Energienetzbetreibern in Europa und betreut über 50 Millionen Kund:innen. Um die digitale Transformation voranzutreiben, suchte das Team von E.ON Digital Technology (EDT) nach einem skalierbaren Weg, um KI-Agenten einzuführen, die Telefon- und Chat-Interaktionen mühelos bewältigen.
In Zusammenarbeit mit Cognigy entwickelte E.ON eine Reihe von KI-Lösungen für Chat & Voice. Diese KI-Agenten werden zentral über die Cognigy.AI-Plattform gesteuert. Das ermöglicht es dem Team, Interaktionen präzise anzupassen und einen erstklassigen Kundenservice zu garantieren. Heute nutzt E.ON über 30 Conversational-AI-Lösungen mit einer Automatisierungsrate von 70 %, die Kund:innen und Mitarbeitende weltweit unterstützen. Die dabei gewonnenen Daten fließen direkt in die Optimierung aller Kanäle ein. Das Ergebnis sind eine deutlich verbesserte Customer Experience und mehrfach preisgekrönte Implementierungen von KI-Agenten.
Mehr über E.ONs Success Story lesen.
3) Lippert meistert komplexe Kundenanforderungen
Lippert ist ein führender Hersteller für Caravaning, Marine und Schienenverkehr. Das Unternehmen verwaltet nicht nur ein komplexes Produktsortiment, sondern sieht sich auch mit hochspezifischen Kundenanfragen konfrontiert, die tiefgreifendes Fachwissen erfordern. In der Vergangenheit führte dies regelmäßig zu einer Überlastung der Serviceteams durch langwierige Beratungsgespräche und eine zeitintensive Informationsaufnahme.
Mit der Einführung von KI-Agenten etablierte Lippert eine Self-Service-Lösung, die Kund:innen gezielt bei produktbezogenen Anfragen unterstützt – etwa zu Ersatzteilpreisen, Produktverfügbarkeit oder Bestellstatus. Dieser KI-Agent konnte die Kosten pro bearbeiteter Anfrage um 80 % senken und erreichte eine Abschlussrate (Containment Rate) von 37 %.
Mehr zur Lippert Success Story erfahren.
Best Practices bei der Implementierung von KI im Kundenservice
Damit die Einführung von KI in deinem Service-Team reibungslos verläuft und dein Contact Center maximale Effizienz erreicht, haben wir die wichtigsten Praxistipps zusammengefasst:
Integration von Anfang an mitdenken
Ein KI-System entfaltet erst volles Potenzial, wenn es nahtlos in den bestehenden Technologie-Stack integriert ist. Es ist wichtig, die IT-Abteilung frühzeitig einzubinden, um die Rolle der KI zu definieren und notwendige Schnittstellen (APIs) zu planen. Cognigys Plattform ist vielseitig: Sie lässt sich mit fast allen führenden Tools verbinden, damit KI-Agenten direkt mit unternehmenseigenen Systemen interagieren können.
Technologie individuell anpassen
KI ist nicht gleich KI. Die zugrunde liegende Technologie und Large Language Models (LLMs) unterscheiden sich teils erheblich und passen nicht zwingend zu jedem Geschäftsszenario. Im Austausch mit potenziellen Anbietern sollte daher genau geklärt werden, welche Systeme die KI-Agenten antreiben und ob diese die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens erfüllen.
Die Plattform von Cognigy bietet hier volle Flexibilität: Es kann aus verschiedenen LLMs gewählt werden, die auch kombiniert werden können. Zudem lassen sich KI-Agenten mit unternehmenseigenen Ressourcen und Materialien trainieren. So wird sichergestellt, dass die KI den Kontext des jeweiligen Unternehmens versteht und inhaltlich präzise antwortet.
Klein anfangen und gezielt skalieren
Für den ersten Einsatz eines KI-Agenten empfiehlt es sich, mit einem klar abgegrenzten Anwendungsbereich zu starten. Ideal sind Prozesse, die geringe Komplexität aufweisen, repetitiv sind und viel Zeit in Anspruch nehmen, wie etwa die Identitätsprüfung (ID&V). Dies ermöglicht die Entwicklung eines KI-Agenten, der exakt auf den abgesteckten Anwendungsfall zugeschnitten ist. Nach dem Roll-out kann die Performance überwacht und optimiert werden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse dienen dann als Basis, um das System auf weitere Prozesse auszuweiten und eine ganze Flotte von KI-Agenten aufzubauen.
Die Zukunft von KI im Kundenservice
Trotz des enormen Einflusses, den KI bereits in allen digitalen Bereichen hat, stehen wir erst am Anfang dieser Entwicklung. Das Interesse ist gewaltig: Die Investitionen von Risikokapitalgebern in Voice-AI-Startups sind von 315 Mio. US-Dollar im Jahr 2022 auf 2,1 Milliarden Dollar im Jahr 2024 gestiegen.
Agentic AI ist dabei eine der bedeutendsten Neuerungen. Sie verändert das Kundenerlebnis grundlegend, indem sie natürliche, flüssige Dialoge ermöglicht. Mit KI-Agenten können Unternehmen die Erwartungen an einen schnellen und effizienten 24/7-Service endlich erfüllen – und das bei stabilen Kosten in einer Zukunft, die immer höhere Anforderungen an den Service stellt.
KI-Agenten sind ein Wettbewerbsvorteil. Die AI-Workforce revolutioniert Serviceprozesse und hebt die Kundenzufriedenheit auf ein neues Level. Bereit für den nächsten Schritt. Jetzt Demo buchen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ersetzt KI den Kundenservice?
Nein, KI ersetzt den Kundenservice nicht. Sie ist ein Werkzeug, um bestehende Prozesse zu erweitern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Servicemitarbeitende werden auch weiterhin eine entscheidende Rolle bei komplexen Anfragen spielen. KI-Agenten unterstützen sie jedoch, indem sie Routineanfragen klären und einfache Aufgaben autonom erledigen.
Wie nutzt man AI Helpdesk?
Unternehmen, die bisher auf menschliche Fachkräfte oder klassische Chatbots gesetzt haben, können nun KI-Agenten für die Interaktion nutzen. Diese kommunizieren fließend in mehreren Sprachen und helfen der Kundschaft dabei, schnell die passende Unterstützung zu finden.
Wie sicher sind Kundendaten bei der Nutzung von KI?
Datenschutz hat für Technologieanbieter höchste Priorität. Jeder Anbieter verfolgt hier einen eigenen Ansatz. Entscheidend ist, auf welchen Modellen die KI trainiert wird, welche Zugriffsrechte sie besitzt und wie viel Freiraum sie in der Kommunikation genießt. Es ist wichtig, mit einem erfahrenen KI-Partner zusammenzuarbeiten, damit KI-Agenten die Sicherheit tatsächlich verbessern und keine unnötigen Risiken birgen.
