KI im Kundenservice bedeutet, künstliche Intelligenz einzusetzen, um die Servicequalität und Effizienz des Supports zu verbessern. Mithilfe von Technologien wie Chatbots und Telefonassistenten lassen sich Kundenanfragen schneller bearbeiten, häufige Anliegen automatisiert beantworten und personalisierte Lösungen in Echtzeit bereitstellen. Angesichts steigender Erwartungen an Erreichbarkeit, Reaktionsgeschwindigkeit und Omnichannel-Support – Kundinnen und Kunden erwarten eine nahtlose Unterstützung über verschiedene Kanäle hinweg – entwickelt sich KI im Kundenservice für viele Unternehmen zum zentralen Innovationstreiber.

Was steckt hinter KI im Kundenservice?

Die hohen Anforderungen an den Support stellen viele Unternehmen vor Herausforderungen. KI-Kundenservice, also ein Supportangebot auf Basis von künstlicher Intelligenz, bietet einen eleganten Ansatz, die zahlreichen Probleme und Aufgaben bei der Bewältigung von Kundenanfragen zu lösen. Oftmals sorgen z. B. ineffiziente Prozesse und Ressourcenknappheit dafür, dass längere Wartezeiten entstehen oder Kundinnen und Kunden ihr Anliegen mehrfach äußern müssen, was die Servicequalität senkt. KI liefert hierfür die passenden Lösungen, indem zum Beispiel Anfragen in Echtzeit analysiert und Kundinnen bzw. Kunden gezielt an die richtigen Support-Mitarbeitenden weitergeleitet werden.

Gerade im Kundenservice zeigt sich, dass KI nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung menschlicher Arbeit wirkt. Ziel des Kundenservice mit KI ist es, Serviceprozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Qualität der Kundeninteraktion zu sichern.

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Wie funktioniert KI-gestützter Kundenservice?

Im Kundenservice ist KI kein bloßes Schlagwort mehr, sondern ein Innovationstreiber, der die Kommunikation mit Anspruchsgruppen signifikant verändert. Wo Kundenkontakt besteht, lässt sich künstliche Intelligenz im Kundenservice insbesondere auf zwei unterschiedliche Arten nutzen – vorausschauend und erzeugend.

Vorausschauende Intelligenz (Predictive Intelligence)

Künstliche Intelligenz kann den Betreff und Inhalt einer E-Mail oder Sprachnachricht analysieren, um daraus auf das Anliegen zu schließen. Dies gestattet es, Nachrichten automatisch zu kategorisieren und in das Ticketsystem zu überführen. Durch KI im Kundenservice lassen sich im Schnitt mehr als die Hälfte aller Support-Tickets automatisieren. KI-Tools überprüfen mitunter sogar die Tonalität, um Rückschlüsse auf die Stimmung der Kundinnen und Kunden zu ziehen (Sentiment-Analyse). Wird der Fall im Anschluss von einer Mitarbeiterin oder einem Mitarbeiter übernommen, sind Eckdaten wie Name und Kundennummer bereits hinterlegt.

Erzeugende KI (Generative AI)

Künstliche Intelligenz im Kundenservice trägt nicht nur zu einem höheren Automatisierungsgrad bei, sondern besitzt grundsätzlich auch die Fähigkeit, auf Anfragen zu reagieren. Daher besteht ebenso die Möglichkeit, dass der Bot selbstständig Antworten erstellt und Probleme löst. Die Grundlage für die Rückmeldung bilden Daten vergangener Fälle, die das KI-Tool als hilfreich einstuft. Diese Art des Kundenservice mit KI bietet sich vor allem für Anliegen von geringer Priorität an. Maschinelles Lernen erlaubt es der KI, aus früheren Interaktionen Rückschlüsse zu ziehen. Dadurch wird das System mit der Zeit immer präziser und kann häufiger auftretende Probleme eigenständig lösen, was Wartezeiten verkürzt.

Hinweis

Ein innovativer Ansatz zur Verbesserung generativer KI im Kundenservice ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei greift das KI-System auf eine unternehmensspezifische Wissensdatenbank oder externe Informationsquellen zu, um präzise, faktenbasierte Antworten zu generieren.

Multimodale KI-Systeme

Moderne KI-Anwendungen basieren zunehmend auf multimodalen Modellen, die Informationen aus Text, Sprache und Bildern gleichzeitig verarbeiten können. Dadurch eröffnen sich im Kundenservice neue Einsatzszenarien wie die folgenden:

  • Analyse von Screenshots bei Supportanfragen
  • Gleichzeitige Verarbeitung von Sprache und Text in Telefon- oder Chatkanälen
  • Erfassen von Formularen mit visuellen Elementen

Multimodale KI verbessert die Qualität der Problemanalyse und ermöglicht umfassendere, kontextbasierte Antworten in Echtzeit.

KI im Kundenservice: Beispiele aus der Praxis

Meist wird KI im Kundenservice in Form von KI-Chatbots integriert. Diese können nicht nur Kundendaten aufnehmen, sondern auch Kundenanfragen beantworten. Chatbots lassen sich dabei unter anderem in folgende Anwendungen einbinden:

Neben Live-Chats kommt KI im Kundenservice zudem oftmals im Telefonservice zum Einsatz. KI-gestützte Telefonassistenten besitzen die Fähigkeit, Anrufe entgegenzunehmen und bei Bedarf an Mitarbeitende weiterzuleiten, leichte Fragen zu beantworten und einfache Aufgaben wie die Vereinbarung von Terminen zu erledigen.

Darüber hinaus kommt künstliche Intelligenz im Kundenservice auch bei der automatisierten E-Mail-Klassifizierung, beim Self-Service über intelligente FAQs sowie in Agent-Assist-Systemen zum Einsatz, die Mitarbeitende während laufender Kundengespräche unterstützen. Custom GPTs lassen sich gezielt auf unternehmensspezifische Inhalte und Tonalität trainieren. Das ermöglicht eine personalisierte Kundenansprache auf Basis bestehender Informationen und steigert die Relevanz der Rückmeldungen.

Die KI-Systeme der nächsten Generation werden den Fokus stärker auf eine personalisierte Customer Journey und die Automatisierung von Prozessen im Kundenservice legen. Es ist außerdem damit zu rechnen, dass KI im Kundenservice zukünftig nicht nur Standardfragen beantwortet, sondern auch komplexere Anliegen vorbereitet oder lösungsorientiert begleitet.

Hinweis

Wird angestrebt, den KI-Support an unterschiedlichen Touchpoints – wie E-Mail und Chat – einzusetzen, empfiehlt es sich, diese nacheinander einzuführen. So lassen sich die aus der Implementierung erhaltenen Erkenntnisse für den nächsten Kanal verwenden.

KI-Telefonassistent im Fokus

Ein KI-Telefonassistent ist eine spezielle Form von Kundenservice mit KI, die den telefonischen Support automatisiert oder Mitarbeitende in Echtzeit unterstützt. Er versteht gesprochene Sprache, erkennt Anliegen und reagiert darauf mit passenden Antworten oder Aktionen. Ein KI-Telefonassistent übernimmt einfache Anliegen, bereitet komplexere Fälle vor und unterstützt Mitarbeitende durch Echtzeitinformationen. Das entlastet die Hotline erheblich und sorgt für kürzere Wartezeiten.

Typische Einsatzszenarien sind die Beantwortung einfacher Fragen, Terminvereinbarungen oder die strukturierte Vorqualifizierung von Anrufen, bevor diese an den passenden Support weitergeleitet werden.

Praxisbeispiel: KI-Telefonassistent von IONOS

IONOS setzt im Kundenservice auf einen KI-Telefonassistenten, der eingehende Anrufe automatisiert entgegennimmt, Anliegen erkennt und strukturiert verarbeitet. Standardanfragen werden direkt beantwortet, während komplexere Fälle gezielt an den passenden Support weitergeleitet werden. Der Kundenservice mit KI sorgt so für eine höhere Erreichbarkeit bei gleichbleibender Servicequalität.

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Datenschutz und DSGVO-Konformität

Künstliche Intelligenz im Kundenservice muss höchsten Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit genügen. Beim Einsatz eines KI-Telefonassistenten ist sicherzustellen, dass alle Prozesse DSGVO-konform gestaltet sind und personenbezogene Daten geschützt bleiben. Entsprechende Lösungen berücksichtigen Datenschutz, Transparenz und Sicherheit bereits auf Systemebene.

Neben der DSGVO gewinnen weitere gesetzliche Rahmenbedingungen wie der EU AI Act an Bedeutung. Unternehmen, die KI im Kundenservice einsetzen, müssen prüfen, ob ihre Systeme unter die dort definierten Risikoklassen fallen und entsprechende Anforderungen an Transparenz, Kontrolle und Dokumentation erfüllen.

Die 5 wichtigsten Vorteile von KI im Kundenservice

Kundinnen und Kunden profitieren in verschiedenen Punkten von einem KI-gestützten Support:

  • 24/7-Erreichbarkeit und schnelle Reaktionszeiten: KI-Systeme sind rund um die Uhr verfügbar, was zu kürzeren Wartezeiten führt und eine schnelle Reaktion auf Anfragen ermöglicht.
  • Entlastung der Mitarbeitenden: Routineanfragen werden automatisch bearbeitet, sodass sich Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf komplexere Fälle konzentrieren können.
  • Effizienzsteigerung und Kostensenkung: Durch die Automatisierung von Standardanfragen können Unternehmen Zeit und Kosten sparen.
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit: Schnelle, präzise Antworten und personalisierte Lösungen sorgen für eine höhere Zufriedenheit bei den Kunden.
  • Datenanalyse und Prognosen: KI erkennt Muster und führt Sentiment-Analysen durch, um die Kundenstimmung zu erfassen und zukünftige Bedürfnisse vorherzusagen.

Herausforderungen im KI-Kundenservice

Trotz aller Vorteile entstehen durch KI im Kundenservice auch Herausforderungen. Dazu zählen vor allem Datenschutz- und Sicherheitsaspekte sowie die Akzeptanz bei Mitarbeitenden und Kundinnen und Kunden. KI ersetzt den Menschen nicht, sondern dient als unterstützendes Werkzeug.

Bewährt hat sich der Human-in-the-Loop-Ansatz: Künstliche Intelligenz übernimmt standardisierte Prozesse, während menschliche Agenten bei komplexen, sensiblen oder emotionalen Anliegen eingebunden bleiben. Die Stärke moderner Kundenservice-KI liegt in der Synergie aus menschlicher Empathie und technologischer Effizienz.

Kurz gesagt: KI kann den Support verbessern, ersetzt aber nicht die menschliche Empathie. Stellen Sie sicher, dass sensible oder komplexe Anliegen weiterhin von erfahrenen Personen betreut werden.

Integration von KI im Kundenservice: Worauf sollten Sie achten?

Eine erfolgreiche Einführung von KI im Kundenservice erfordert eine strategische Planung. Am Anfang steht die Analyse der häufigsten Anfragen und Serviceprozesse. Empfehlenswert ist es, mit klar abgegrenzten Use Cases zu starten, etwa mit einem KI-Telefonassistenten oder automatisiertem E-Mail-Routing.

Ebenso wichtig sind Schulungen für das Personal sowie eine transparente Kommunikation gegenüber den Kundinnen und Kunden. Wird offen vermittelt, wann und wie Kundenservice KI zum Einsatz kommt, steigt die Akzeptanz nachhaltig.

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