Ai in Customer Service, 2 people with robot and laptop

10 KI-Uses im Kundenservice, die Ihr Team entlasten

Laut einer aktuellen KVD-Umfrage[1] erwarten über 60 % der Kundinnen und Kunden schnelle, präzise und personalisierte Antworten – am besten rund um die Uhr. Gleichzeitig kämpfen viele mittelständische Service-Teams mit Fachkräftemangel, veralteten Tools und einer stark gestiegenen Anfragekomplexität.

Dabei ist klar: Schneller, kompetenter Kundenservice ist essenziell für Kundenzufriedenheit und Markentreue – auch weit über den Kauf hinaus. Insbesondere im B2B-Sektor wünschen sich Kundinnen und Kunden verlässliche Betreuung, fundierte Beratung und sofortige Hilfe bei Problemen. Doch viele Unternehmen stehen unter Druck: Ressourcenknappheit, ineffiziente Prozesse und technische Limitierungen führen zu überlasteten Teams und unzufriedenen Kundinnen und Kunden.

Die Lösung? Künstliche Intelligenz. Digitale Assistenten, automatisiertes Routing, Echtzeitunterstützung und intelligente Analysefunktionen eröffnen neue Spielräume für Effizienz und Servicequalität. Wichtig ist: Wer KI nur als Chatbot versteht, denkt zu kurz. Moderne Service-KI kann deutlich mehr – wenn Use Cases gezielt ausgewählt, relevante Daten sinnvoll verknüpft und Mitarbeitende aktiv eingebunden werden.

In diesem Artikel zeigen wir, wie mittelständische Unternehmen KI gezielt im Kundenservice einsetzen können – anhand konkreter Use Cases, klarer Erfolgsfaktoren und fundierter Empfehlungen aus der Praxis.

Warum KI-Use-Cases im Kundenservice gerade jetzt entscheidend sind

KI ist längst mehr als ein Trend. Studien zeigen: Unternehmen, die gezielt auf KI-gestützte Automatisierung im Service setzen, reduzieren ihre Bearbeitungszeiten um bis zu 30 %[2] – bei gleichbleibender oder sogar steigender Kundenzufriedenheit.

Was vielen Mittelständlern jedoch fehlt:

- konkrete Anwendungsbeispiele, die sofort entlasten,
- eine klare Unterscheidung zwischen kurz- und mittelfristigem Potenzial sowie
- Orientierung bei der Wahl zwischen Predictive und Generative AI.

Im Folgenden stellen wir Ihnen 10 praxisnahe Use Cases für den Einsatz von KI im Kundenservice vor, die sich in zwei Gruppen unterteilen:

- Quick Wins: schnell implementierbar, direkte Effekte
- Future Wins: mittelfristig hohe Wirkung bei fortgeschrittener Datenlage

Empfehlung

Lesetipp

In unserem Expertentalk „Intelligente Lösungen: Wie KI den Kundenservice revolutioniert!“ erfahren Sie, wie andere Unternehmen KI erfolgreich im Kundenservice einsetzen.

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KI im Kundenservice: Quick Wins 

  1. Intelligente Ticketzuweisung
    KI analysiert eingehende Anfragen, erkennt Anliegen automatisch und leitet sie an das richtige Team oder die passende Person weiter.
    Nutzen: verkürzte Reaktionszeiten, weniger Fehlleitungen, höhere Erstlösungsrate
  2. Automatisierte Antwortvorschläge (Generative AI)
    KI generiert auf Basis früherer Tickets passende Antwortbausteine für Servicemitarbeitende – direkt im Ticketsystem.
    Nutzen: schnellere Antworten, konsistentere Tonalität, Entlastung bei Routineanfragen
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Automatisch generierte E-Mail

SAP

 

  1. Sentiment-Analyse & Eskalationshinweise
    Durch Analyse von Wortwahl, Tonfall und Schreibverhalten erkennt die KI frühzeitig emotionale Eskalationen.
    Nutzen: proaktive Steuerung, rechtzeitige Einbindung von Supervisoren
  2. Self-Service-Portale mit KI-Unterstützung
    KI-basierte Suchfunktionen und Assistenten helfen Kund:innen, eigenständig Lösungen zu finden – mit Zugriff auf Wissensdatenbanken.
    Nutzen: Reduzierung des Anfragevolumens, 24/7-Verfügbarkeit
  3. Multilinguale Anfragebearbeitung
    Automatische Übersetzung eingehender Tickets und ausgehender Antworten in Echtzeit.
    Nutzen: globaler Support ohne zusätzliches Personal


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Multilinguale Anfragebearbeitung

SAP

KI im Kundenservice: Future Wins


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Möglicher Lösungsweg, vorgeschlagen von KI

SAP
  1. Agent Assist – Echtzeitunterstützung für Mitarbeitende
    Während des Kundengesprächs liefert die KI relevante Infos, Lösungsansätze und passende Artikel aus der Wissensdatenbank.
    Nutzen: schnellere Problemlösungen, kürzere Einarbeitungszeiten, höhere Qualität
  2. Automatisierte Zusammenfassungen & Dokumentation
    Nach dem Gespräch erstellt die KI automatisch Ticketnotizen, Follow-ups und CRM-Einträge.
    Nutzen: Reduktion manueller Arbeit, vollständigere Dokumentation
  3. Proaktiver Service durch Predictive Signals
    Analyse von Nutzungsmustern, Vertragsdaten zur proaktiven Kontaktaufnahme.
    Nutzen: Vermeidung von Eskalationen, positiver Überraschungseffekt auf Kundenseite
  4. Intelligente Feedback-Auswertung
    KI analysiert offene Kundenkommentare, E-Mails oder Chatverläufe und erkennt häufige Pain Points.
    Nutzen: kontinuierliche Verbesserung, gezieltes Qualitätsmanagement
  5. Personalisierte Empfehlungen im After-Sales
    Basierend auf Historie und Kontext empfiehlt die KI passende Services, Ersatzteile oder Upgrades.
    Nutzen: höherer Umsatz im Service, größeres Cross-Selling-Potenzial
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Dokumentation des Servicefalls

SAP

Hintergrund

SAP Intelligent Service Cloud & CX GenAI Toolkit (Service-Anforderungen)

Für SAP-Anwender:innen:
Sie nutzen bereits SAP? Dann profitieren Sie von der nativen KI-Integration der SAP Intelligent Service Cloud in Verbindung mit dem CX GenAI Toolkit. Diese Kombination unterstützt Ihr Service-Team z. B. durch:

  • automatisierte Gesprächszusammenfassungen
  • proaktive Service- und Wartungsempfehlungen
  • intelligente Aufgabenplanung auf Basis von Kundenhistorie und Service-Level-Vereinbarungen
  • Analyse eingehender Anfragen zur Priorisierung und Weiterleitung

Ihr Vorteil: kürzere Reaktionszeiten, höhere Servicequalität und effizientere Ressourcennutzung – direkt in Ihre bestehenden SAP-Prozesse integriert.

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Predictive vs. Generative AI im Kundenservice

Viele Unternehmen fragen sich aktuell: Welche Form von KI ist für unseren Kundenservice eigentlich sinnvoll? Die Antwort hängt maßgeblich vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Denn zwischen Predictive AI und Generative AI bestehen grundlegende Unterschiede in Logik, Datenbasis und Wirkung:

Kriterium Predictive AI Generative AI
Zielsetzung Prognosen auf Basis strukturierter Daten  Erzeugen neuer Inhalte (Texte, Formulierungen) aus bestehenden Wissensquellen 
Typische Beispiele Ticket-Routing, Eskalationsvorhersage, Churn Prediction  Antwortvorschläge, automatische Zusammenfassungen, FAQ-Erstellung 
Nutzen im Service Früherkennung, Entlastung durch Automatisierung im Hintergrund  Effizienz im direkten Kundenkontakt, Standardisierung bei hohem Anfragevolumen 
Beispiele im Artikel Use Case 1 (Ticketzuweisung), 3 (Sentimentanalyse), 8 (proaktiver Service)  Use Case 2 (Antwortvorschläge), 7 (Dokumentation), 10 (personalisierte Empfehlungen) 
Erfolgsvoraussetzung Gute Datenstruktur und verlässliche Historie Qualitativ hochwertige Textquellen, gutes Prompt-Design, Datenschutz-Konformität 
Integration in SAP SAP Service Cloud, ERP   CX GenAI Toolkit 

 

Was bedeutet das für die Praxis?

Prädiktive KI im Kundenservice entfaltet ihre Stärken im Hintergrund:
Sie analysiert Tickets, erkennt Muster und schlägt automatisch die passende Bearbeitungsstrategie vor. Perfekt, wenn es darum geht, Workloads zu steuern oder Eskalationen frühzeitig zu vermeiden.

Generative KI im Kundenservice ist das operative Arbeitstier:
Sie hilft, schneller und konsistenter auf Anfragen zu reagieren, Inhalte zu erstellen oder Informationen zusammenzufassen – besonders dann, wenn täglich viele Standardanfragen eintreffen oder Personal knapp ist.

Praxistipp: Viele Unternehmen starten mit einem generativen Use Case – z. B. automatisierte Antwortvorschläge – und ergänzen später mit prädiktiven Elementen wie Eskalationsanalysen. So lässt sich KI schrittweise und realitätsnah im Kundenservice verankern.

 

Herausforderungen: Was CX-Teams jetzt meistern müssen

Die größten Stolpersteine bei der Einführung von KI im Kundenservice sind bekannt – und lösbar. Laut KVD[3], FIR[4] und zahlreichen Branchenreports[5] zeigen sich sieben Kernprobleme:

  1. Altsysteme & fehlende Schnittstellen
    Viele Serviceabteilungen arbeiten mit isolierten Tools und historisch gewachsenen IT-Strukturen. KI kann ihr Potenzial nur entfalten, wenn sie auf zentrale Systeme wie CRM, Ticketsysteme und Wissensdatenbanken zugreifen kann.
  2. Unzureichende Datenqualität
    Ob strukturierte Anfragedaten oder freie Texte: Ohne saubere, konsistente und quantitativ ausreichende Daten kann KI keine verlässlichen Ergebnisse liefern.
  3. Datenschutz & Compliance
    Gerade generative KI bringt neue Fragen mit sich: Welche Inhalte dürfen verarbeitet, gespeichert oder reproduziert werden? Welche Daten sind On-Premises, und welche verlassen das System? Ohne klare Governance drohen regulatorischer Ärger und Vertrauensverlust.
  4. Akzeptanz bei Mitarbeitenden
    Viele Mitarbeitende befürchten, durch KI ersetzt zu werden oder die Kontrolle über ihre Arbeitsweise zu verlieren. Nur wer frühzeitig mitnimmt, erklärt und Schulungen anbietet, schafft Vertrauen und damit die Grundlage für nachhaltige Integration im Alltag.
  5. Kosten & Ressourcen
    Nicht jede KI-Lösung ist sofort wirtschaftlich. Der Aufwand für Training, Anpassung und Integration kann hoch sein – insbesondere bei komplexeren Use Cases.
  6. Begrenzte Dialogfähigkeit
    Gerade bei eskalierenden oder sensiblen Anfragen stößt KI schnell an ihre Grenzen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass jederzeit ein reibungsloser Übergang zur menschlichen Unterstützung („Human-in-the-Loop“) möglich ist.
  7. Fehlende Gesamtstrategie
    Ohne klare Ziele, abgestimmte Prozesse und eine übergreifende CX-Vision bleibt KI ein wirkungsloses Leuchtturmprojekt im Alltag. Wer stattdessen Use Cases priorisiert, Rollen definiert und Erfolge messbar macht, schafft eine tragfähige Grundlage für langfristigen Impact.

Fazit & Handlungsempfehlungen

KI im Kundenservice ist kein kurzfristiges Tool, sondern eine strategische Investition in die Zukunftsfähigkeit Ihres Services. Wer frühzeitig in Use Cases, Datenqualität und Mitarbeitendenakzeptanz investiert, profitiert langfristig von besserer Kundenzufriedenheit, geringerer Belastung im Team und optimierten Prozessen.

Fünf konkrete Empfehlungen für Entscheiderinnen und Entscheider:

  1. Kundenerwartungen analysieren
    Wo entstehen heute Wartezeiten, Reibungsverluste oder Unzufriedenheit? Wer die echten Pain Points der Kund:innen kennt, kann gezielt dort ansetzen, wo KI den größten Unterschied macht.
  2. Use Cases priorisieren
    Starten Sie mit 2–3 klar umrissenen Anwendungsfä
    llen – idealerweise mit solchen, die schnell spürbare Effekte bringen (Quick Wins). So gewinnen Sie interne Unterstützung und schaffen eine belastbare Grundlage für Skalierung.
  3. Mitarbeitende aktiv einbinden
    Kommunizieren Sie offen, wie und dass KI unterstützen soll – nicht ersetzen. Zeigen Sie konkrete Vorteile auf und f
    ördern Sie aktiv die Mitgestaltung. Besonders hilfreich dabei: Pilotgruppen, interne Multiplikatoren und praxisnahe Schulungen.
  4. Datenbasis strategisch verbessern
    KI kann nur so gut arbeiten wie die Daten, auf denen sie basiert. Prüfen Sie Ihre vorhandenen Datenquellen kritisch, identifizieren Sie Lücken – und schaffen Sie saubere, verknüpfbare Datensätze als Fundament für alle weiteren Schritte.
  5. Klar und transparent kommunizieren
    Egal ob gegenüber Mitarbeitenden oder Kund:innen: Wer offen mit dem Thema KI umgeht, baut Vertrauen auf. Kommunizieren Sie Anwendungszweck, Grenzen und Mehrwert der eingesetzten Lösungen – ohne Buzzwords, dafür mit Substanz.

Vertiefen Sie Ihr Wissen 

Sie wollen die gezeigten Use Cases im Detail kennenlernen und erfahren, wie andere Unternehmen KI erfolgreich in ihren Kundenservice integriert haben? Dann empfehlen wir unser Expertengespräch sowie unser E-Book:

Quellen