So arbeitet KI-Arbeit im Kundenservice

Ihr Contact Center-Leiter jongliert um 2 Uhr morgens mit 120 offenen Chatten. Versprechen werden nicht eingehalten und die Warteschlange wird sich bis zum Morgengrauen verdreifachen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Agenten Anfragen wie „Wo ist meine Bestellung?“ und Passwort-Zurücksetzungen automatisch bearbeiten, Rückerstattungsantworten zur Genehmigung entwerfen und Eskalationen mit dem Transkript und den Bestelldetails weiterleiten.

Dieser Wandel ist keine Hypothese: Gartner prognostiziert, dass bis 2025 80 Prozent der Unternehmen generative KI im Unterstützen einsetzen werden.

Das nächste Pilotprojekt, das Sie durchführen, entscheidet darüber, ob Ihr Team jetzt lernt oder im nächsten Quartal Aufholarbeit leisten muss. Um zu entscheiden, wo dieses Pilotprojekt am besten passt, benötigen Sie ein einfaches Bild davon, was ein KI-Agent von der Nachricht bis zur Lösung tut.

Schlüssel-Erkenntnisse

Wie KI-Agenten im Kundenservice tatsächlich funktionieren

In einem typischen Setup liest ein KI-Agent die eingehende Nachricht, ruft den Kontext aus Ihrem CRM und Ihrer Wissensdatenbank ab, entscheidet sich für die beste Antwort und verfasst dann entweder einen Antwortentwurf zur Überprüfung oder sendet die Antwort automatisch.

Sie können den Agenten als Helfer konfigurieren, der nur Antworten vorschlägt, als Copilot, der Antworten zur Genehmigung entwirft, oder als vollständig autonomen Agenten, der einfache Fälle selbstständig abschließt.

Dieser Kreislauf läuft hunderte Male pro Stunde ab, wodurch einige Teams die durchschnittliche Lösungszeit von elf Minuten auf zwei Minuten reduzieren konnten.

Sobald Sie den Kreislauf klar erkennen, wird es einfacher zu erkennen, wo er sich in die tägliche Arbeit einfügt.

Wie KI-Agenten in die tägliche Kundenservice-Arbeit passen

Die tatsächlichen Auswirkungen von KI-Agenten zeigen sich deutlich an drei Stellen: an der Spitze der Warteschlangen, in Unterhaltungen und hinter den Kulissen.

Zur Veranschaulichung hier einige Beispiele:

Entfernen Sie diese Agenten, und der Kundenservice kehrt zu seinen alten Mustern zurück, wie sich wiederholende Antworten, lange Lösungszeiten und gestresste Teams während der Stoßzeiten.

Dieser Druck führt schnell zu Überstunden, überlasteten Warteschlangen und frustrierten Benutzern, die zur Konkurrenz abwandern – Lücken, die sich schnell in Ihren Metriken niederschlagen.

Die wichtigsten Vorteile von KI-Agenten im Kundenservice

Bei richtiger Einstellung beschleunigen KI-Agenten die Antworten und senken die Kosten pro Interaktion. Sie bearbeiten Routineanfragen ohne Verzögerungen oder Ausfallzeiten, sodass sich Ihr Team auf komplexere Probleme konzentrieren kann.

Daten von BCG zeigen, dass vollständig implementierte LLM-Lösungen die Produktivität im Kundenservice um 30 bis 50 Prozent steigern, die Bearbeitungszeit verkürzen und den Mitarbeitern Zeit für die Lösung schwierigerer Probleme verschaffen.

Zusammengenommen sorgen diese Maßnahmen für kürzere Warteschlangen, geringere Arbeitskosten und sofortige Antworten auf einfache Aufgaben.

Praktische Anwendungsfälle für Kundendienstagenten

Die meisten Vorteile von KI-Agenten ergeben sich aus einigen wenigen fokussierten Workflows und nicht aus einer umfassenden Umstellung.

Teams beginnen in der Regel mit Aufgaben mit hohem Volumen und geringer Komplexität und streben eine automatische Lösungsquote von 40 Prozent innerhalb von 60 Tagen an, um den Wert schnell unter Beweis zu stellen.

Die folgenden Muster zeigen, wo Agenten bereits messbare Erfolge erzielen, und helfen Ihnen dabei, die für Ihren Backlog am besten geeignete Lösung auszuwählen.

1. Autonome FAQ-Ablenkung

In diesem Anwendungsfall bearbeiten Chatbots auf Ihrer Website oder in Ihrer App routinemäßige Fragen zu Versand, Rücksendungen oder Konto ohne menschliches Eingreifen.

Beispiel: Der KI-Assistent von Klarna hat im ersten Monat 2,3 Millionen Unterhaltungen geführt, was der Workload von 700 Vollzeitmitarbeitern entspricht. Die Antwortzeit sank von 11 Minuten auf 2 Minuten, während die Kundenzufriedenheit mit der eines menschlichen Unterstützers vergleichbar blieb.

2. Vorlagen für Antworten zur Unterstützung der Agenten

Ein KI-Agent überwacht Live-Chats oder E-Mail-Tickets und schlägt Antwortentwürfe vor. Menschliche Mitarbeiter überprüfen diese dann, führen eine Bearbeitung des Tons durch und versenden die Antworten.

Beispiel: Der generative Assistent von JetBlue reduzierte die Bearbeitungszeit für Chatten um 280 Sekunden und sparte so in nur einem Quartal 73.000 Arbeitsstunden ein. Die Mitarbeiter können nun mehr Kontakte pro Schicht bearbeiten und müssen weniger Zeit für die Suche nach Informationen aufwenden.

Dieser Ansatz eignet sich auch gut für Telefonate, wenn Benutzer in erster Linie schnelle Status-Updates benötigen.

3. Sprachgesteuerte IVR-Reihenfolge-Abfrage

Bei diesem Muster geben Kunden, die den Support anrufen, eine Bestellnummer in ein IVR-System ein. Die KI ruft den Bestellstatus ab, liefert Updates und sendet Details per SMS.

Beispiel: Der Ask Delta-Bot von Delta Air Lines bearbeitet ein Drittel aller Abfragen und reduziert so das Volumen der eingehenden Anrufe um 20 %. Routineabfragen erreichen nie die menschlichen Mitarbeiter, sodass diese sich auf Umbuchungen, Ausnahmeregelungen oder komplexe Kundenanforderungen konzentrieren können.

4. Zusammenfassung der Notizen nach dem Anruf

KI-Agenten erstellen automatisch Anrufzusammenfassungen, kategorisieren Probleme und protokollieren Folgeaktionen in Ihrem CRM unmittelbar nach Sprach- oder Chatten-Interaktionen.

Beispiel: Der generative Assistent von SmileDirectClub automatisiert das Erstellen von Notizen, sodass Mitarbeiter schnell zum nächsten Fall übergehen können, wie in einer Fallstudie von CIO Dive beschrieben. Dieser Prozess reduziert die Arbeitsbelastung nach dem Anruf und verbessert die Compliance, sodass QA-Teams genaue und konsistente Aufzeichnungen erhalten.

5. Proaktive Benachrichtigungen bei Ausfällen

Wenn bei der Überwachung Serviceprobleme festgestellt werden, sendet ein KI-Agent proaktiv benutzerdefinierte Nachrichten an die betroffenen Benutzer, in denen er das Problem klar erklärt und eine voraussichtliche Lösungszeit angibt.

Diese Strategie reduziert die Anzahl der eingehenden Anrufe im Zusammenhang mit Ausfällen und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf individuelle Kundenanliegen zu konzentrieren, anstatt sich wiederholt mit Erklärungen zu Ausfällen zu befassen. Die KI informiert die Kunden über die aktuelle Situation, sodass keine manuellen Folge-Mitteilungen mehr erforderlich sind.

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So wählen Sie die richtigen Kundendienstmitarbeiter aus

Sobald Sie die Muster erkannt haben, besteht die eigentliche Arbeit darin, tools auszuwählen, die zu Ihren Kanälen, Ihrer Datenqualität und Ihrer Risikotoleranz passen. Sie haben die Wahl zwischen eingebetteten CRM-Bots, eigenständigen API-Toolkits und Komplettlösungen.

Jedes Tool hat eine unterschiedliche Integrationsintensität, Preisgestaltung und Benutzerdefinierte Limits. Die falsche Wahl kostet Sie Monate an Arbeit und Budget für tools, die nicht auf Ihre Daten zugreifen oder Spitzenauslastungen bewältigen können.

Die meisten Teams erstellen eine Auswahlliste auf der Grundlage der Eignung für den jeweiligen Kanal, des Integrationsaufwands und der Vorhersehbarkeit der Preise.

Die folgenden Anbieter veranschaulichen, wie sich diese Kompromisse in realen Produkten niederschlagen.

Jede Plattform bietet einen Kompromiss zwischen Kontrolle und einfacher Setup und Wartung.

Entscheiden Sie sich für eine Architektur, die zu Ihren aktuellen Daten und Ihrem aktuellen Volumen passt, anstatt eine zu wählen, die Sie nächstes Jahr an die Realität anpassen müssen.

Sobald die Auswahlliste feststeht, fahren Sie mit einer Phase-Einführung fort, damit Sie den Wert nachweisen können, ohne die Kundenzufriedenheit zu beeinträchtigen.

Erste Schritte mit Kundendienstagenten [Schritt für Schritt]

Die Einführung von KI im Kundenservice ist dann erfolgreich, wenn die Teams es einfach halten. Hier erfahren Sie, wie Sie frühzeitig den Wert nachweisen, Probleme vermeiden und reibungslos skalieren können.

Datenqualität und API-Zugriff prüfen

Beginnen Sie damit, Ihre aktuellen Tickets und Chat-Protokolle zu überprüfen. Vergewissern Sie sich, dass Kunden-IDs, Bestelldetails und Problemtypen klar und konsistent sind.

Stellen Sie als Nächstes sicher, dass Ihr CRM, Ihre Ticketing-Plattform und Ihre Wissensdatenbank über offene REST-APIs oder Webhooks verfügen. Ohne solide Daten und einfache Integration fallen Bots schnell aus.

2. Bereiten Sie Verlaufsdaten und das Setup vor

Stellen Sie FAQs, Chat-Protokolle, E-Mail-Vorlagen und Produktdokumente zusammen. Laden Sie diesen Inhalt auf die Plattform oder das Abrufsystem Ihres Agenten hoch.

Führen Sie dann interne Tests mit echten, aus der Vergangenheit stammenden Benutzerdefinierten Fragen durch und korrigieren Sie alle falschen Antworten. Sobald Ihre Genauigkeit 90 Prozent erreicht hat, sperren Sie den Inhalt und fahren Sie fort.

3. Integration in Live-Systeme

Wenn Ihre Wissensdatenbank bereit ist, integrieren Sie Ihren Bot mithilfe sicherer APIs oder OAuth direkt in Ihr CRM, Ihre Ticketing-Plattform und Ihre Bestellsysteme.

Sie müssen häufige Benutzerdefinierte Anfragen, wie z. B. Bestellabfragen oder Passwort-Zurücksetzungen, den entsprechenden Ressourcen zuordnen.

Führen Sie anschließend einen Sandbox-Test durch, um sicherzustellen, dass die Nachrichten reibungslos von den Benutzerdefinierten Anfragen zu den menschlichen Mitarbeitern weitergeleitet werden, und überprüfen Sie dabei die Sicherheit und Verschlüsselung.

4. Starten Sie ein kontrolliertes Pilotprojekt

Beginnen Sie damit, einen begrenzten Teil des Datenverkehrs an Ihren Agenten weiterzuleiten, und stellen Sie als Einzelziel eine automatische Lösungsquote von 40 Prozent innerhalb von 60 Tagen sicher, während Sie gleichzeitig die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten.

Teams sollten die Interaktionen täglich überprüfen und bei Bedarf die Absichtszuordnung und Eskalationspunkte verfeinern. Bieten Sie Ihren Kunden immer eine klare Option, mit einem menschlichen Agenten zu sprechen.

5. Skalierung über Kanäle und Regionen hinweg

Sobald das Pilotprojekt seine Einzelziele erreicht hat, erweitern Sie es auf alle digitalen Kanäle und fügen Sie dann, falls gerechtfertigt, Sprachfunktionen hinzu.

Die Schulung umfasst die Überprüfung von Transkripten, Überschreibungen und die Rückmeldung von Korrekturen. Aktualisieren Sie SLAs und Eskalationsverfahren, damit die Triage der ersten Stufe klar ist. Stellen Sie die Änderung als Beseitigung mühsamer Arbeit aus Warteschlangen dar.

Das Überspringen von Schritten führt zu Problemen. Ein Team musste die Einführung für einen Monat unterbrechen, nachdem Tests ergeben hatten, dass der Bot falsche Ratschläge gab.

Sicherer und verantwortungsvoller Einsatz von Kundendienstmitarbeitern

Solche Geschichten sind keine Seltenheit, weshalb die Art und Weise, wie Sie Kontrollen gestalten, genauso wichtig ist wie das von Ihnen gewählte Modell.

Bots, die Halluzinationen haben, Daten leaken oder Eskalationen übersehen, zerstören das Vertrauen schneller, als sie Geld sparen können. Ein Reddit-Benutzer notierte, dass sein RAG-Chatbot in etwa 10 Prozent der Fälle falsch lag und bezeichnete ihn als zu riskant für den externen Einsatz.

Die Lösung besteht aus einer Reihe von Kontrollen, die vom Support und der Sicherheit unterstützt werden und Fehler abfangen, bevor sie die Kunden erreichen, und Ihnen Rückverfolgbarkeit bieten, wenn doch einmal etwas durchrutscht.

Dank dieser Leitplanken können Sie die Lösung sicher einsetzen und wissen, dass Randfälle oder Compliance-Verstöße bei der Überprüfung aufgedeckt werden, bevor sie zu öffentlichen Beschwerden führen.

Sobald Sie die heutigen Kontrollmechanismen eingerichtet haben, stellt sich die Frage, wie sich diese weiterentwickeln werden.

Die Zukunft von KI-Agenten in diesem Feld

In den nächsten zwölf Monaten werden Contact Center voraussichtlich multimodale Agenten einsetzen, die hochgeladene Fotos von beschädigten Produkten analysieren oder den Tonfall in Telefonaten erkennen. Mit der Verbesserung der Modelle werden die Eindämmungsraten steigen.

Gartner prognostiziert, dass KI-basierte Unterhaltung bis 2026 80 Milliarden US-Dollar an Arbeitskosten einsparen könnte, was zu einer aggressiven Einführung in den Bereichen Einzelhandel, Telekommunikation und Finanzen führen wird.

Konsolidieren Sie Richtlinien, Rückgabeprozesse und Eskalationsregeln in einer einzigen Wissensdatenbank, weisen Sie einen Eigentümer zu und stellen Sie SLA-Aktualisierungen ein. Das Streben nach vollständiger Autonomie ohne solide Inhalt verlagert die Frustration nur von Warteschlangen am Telefon in Chatbot-Schleifen.

Über das nächste Jahr hinaus verschiebt sich auch der externe Druck auf Kundenservice-Teams.

Mittelfristig werden die Regulierungsbehörden die Offenlegungsvorschriften verschärfen, und es werden domänenspezifische LLMs eingeführt werden, die Halluzinationen im Bankwesen oder Gesundheitswesen reduzieren. Das bedeutet, dass Sie mit mehr Audits hinsichtlich der Art und Weise rechnen müssen, wie Ihre Agenten Unterhaltungen beantworten und protokollieren.

Die Rollen der Mitarbeiter werden sich in Richtung komplexer Problemlösung und Bot-Überwachung verlagern. Einige grundlegende Rollen werden möglicherweise weniger wichtig, aber es werden neue Positionen wie Unterhaltung-Designer und Bot-Trainer entstehen. Planen Sie ein hybrides Modell: Bots übernehmen Routineaufgaben, Menschen kümmern sich um Nuancen und kritische Probleme.

Häufig gestellte Fragen

Dies sind die Fragen, die Unterstützen- und Betriebsleiter normalerweise vor der Pilotphase stellen.

Werden KI-Agenten menschliche Mitarbeiter vollständig ersetzen?

Nein. KI-Agenten bearbeiten Routinefragen und einfache Arbeitsabläufe, komplexe oder emotionale Fälle werden jedoch weiterhin von Menschen bearbeitet. Gartner hat herausgefunden, dass 78 Prozent der CX-Führungskräfte der Meinung sind, dass Menschen bei komplexen oder sensiblen Problemen unersetzlich sind. Planen Sie daher ein hybrides Modell.

Wie lange dauert es, bis sich die Investition amortisiert?

Teams erzielen in der Regel innerhalb von etwa sechs Monaten einen ROI, sobald die automatische Lösungsquote etwa 40 Prozent erreicht. Zu diesem Zeitpunkt leiten KI-Agenten genügend Tickets um, um die Arbeitszeit und Überstunden der Agenten zu reduzieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit stabil zu halten. Die meisten Pilotprojekte nutzen ein Zeitfenster von 60 Tagen, um diese Ergebnisse zu bestätigen, bevor sie skaliert werden.

Was passiert, wenn der Bot eine falsche Antwort gibt?

Behandeln Sie falsche Antworten als Designproblem und nicht als Grund zum Aufgeben. Stützen Sie Antworten auf vertrauenswürdige Quellen, fügen Sie bei Grenzfällen eine menschliche Überprüfung hinzu und überprüfen Sie regelmäßig die Transkripte. Diese Kontrollen halten die beobachteten Fehlerquoten im Live-Betrieb unter 1 Prozent, während Sie das Modell und den Inhalt optimieren.

Mögen Benutzer es tatsächlich, mit Bots zu sprechen?

Kunden mögen schnelle Antworten auf einfache Fragen und Menschen für knifflige Fragen. Die Kundenzufriedenheit steigt, wenn Bots sofortige Antworten geben und jederzeit die Möglichkeit besteht, mit einem Menschen zu sprechen. Dennoch bevorzugen 64 Prozent der Benutzerdefinierten überhaupt keine KI, wenn Bots sie in Schleifen gefangen halten.

Nächste Schritte mit Kundendienstmitarbeitern

Angesichts dieser wahrscheinlichen Zukunft besteht der nächste Schritt darin, zu entscheiden, wo Sie Ihr erstes sicheres Pilotprojekt durchführen möchten. KI-Agenten senken die Kosten und beschleunigen die Antworten, sodass sich Ihr Team auf Anrufe und Chatten konzentrieren kann, die eine Beurteilung erfordern.

Warten birgt das Risiko einer höheren Abwanderungsrate und höherer Arbeitskosten. Je früher Sie ein Pilotprojekt starten, desto eher erfahren Sie, was in Ihrer Umgebung Arbeit leistet, und können dies zu einem Vorteil für Ihr Team machen.