
KI im Kundenservice: Digitale Assistenten richtig nutzen
Von Chatbots bis hin zur automatisierten Ticketverarbeitung – was kann künstliche Intelligenz (KI) im Kundenservice schon heute leisten?
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.
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
In unserem Expertentalk „Intelligente Lösungen: Wie KI den Kundenservice revolutioniert!“ erfahren Sie, wie andere Unternehmen KI erfolgreich im Kundenservice einsetzen.
Automatisch generierte E-Mail
SAP
Multilinguale Anfragebearbeitung
SAPMöglicher Lösungsweg, vorgeschlagen von KI
SAPDokumentation des Servicefalls
SAPFür 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:
Ihr Vorteil: kürzere Reaktionszeiten, höhere Servicequalität und effizientere Ressourcennutzung – direkt in Ihre bestehenden SAP-Prozesse integriert.
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 |
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.
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:
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.
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