Wie lässt sich KI im Kundenservice sinnvoll testen? Der Artikel zeigt, warum ein Proof of Concept ein guter Einstieg sein kann, welche Vorteile er bietet und wie die Umsetzung abläuft.
Künstliche Intelligenz im Unternehmen gilt als wichtige Innovation im Kundenservice. Die Erwartungen sind entsprechend hoch: schnellere Reaktionszeiten, entlastete Teams, bessere Erreichbarkeit und effizientere Abläufe. Gleichzeitig zeigt die Praxis, dass zwischen Vorhaben und erfolgreicher Umsetzung oft eine Diskrepanz herrscht. Viele Organisationen fragen sich, wie sich eine neue KI-Lösung im Kundenservice sinnvoll testen lässt, ohne sofort ein großes Projekt mit hohem Risiko aufzusetzen.
Genau an diesem Punkt kann ein Proof of Concept sinnvoll sein. Ein PoC ist kein vollständiger Rollout, sondern ein klar abgegrenzter Konzeptnachweis. Statt direkt groß zu investieren, wird zunächst die Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit des Vorhabens überprüft. So entsteht früh eine belastbare Grundlage für weitere Entscheidungen.
Gerade bei KI ist dieser Ansatz sinnvoll. Denn viele Fragen lassen sich nicht allein auf theoretischer Ebene beantworten. Ob eine KI-Lösung im Alltag belastbar ist, welche Erkenntnisse sich aus einem ersten Projekt ableiten lassen und wie sich das Projekt später im Kundenservice skalieren lässt, zeigt sich oft erst in der praktischen Erprobung.
KI im Kundenservice beschreibt den Einsatz intelligenter Systeme, um Serviceprozesse zu unterstützen, zu automatisieren oder zu beschleunigen. Dazu gehören etwa die Bearbeitung wiederkehrender Anfragen, die Bereitstellung von Informationen aus Wissensquellen, die Vorqualifizierung eingehender Anliegen oder die Unterstützung von Mitarbeitenden durch Antwortvorschläge und strukturierte Informationen. Auch KI-Chatbots und digitale Assistenten gehören zu den typischen Anwendungsfällen, wenn Unternehmen erste Prozesse im Kundenservice automatisieren möchten.
Im Unterschied zu einfachen, starren Regelwerken kann moderne KI Inhalte flexibler verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und kontextbezogen reagieren. Das macht sie besonders dort interessant, wo viele ähnliche Anfragen aufeinandertreffen und schnelle, konsistente Antworten gefragt sind. Für Unternehmen ist das nicht nur ein Technologie-, sondern auch ein organisatorisches Thema: Es geht darum, Serviceprozesse neu zu denken und Innovationen so einzusetzen, dass sie im Alltag einen tatsächlichen Mehrwert schaffen. Damit wird KI im Kundenservice nicht nur zu einer technischen Lösung, sondern auch zu einem strategischen Konzept.
Die nachfolgende Tabelle gibt eine gute Übersicht über die vielfältigen Möglichkeiten:
| Einsatz | Was die KI übernimmt | Beispiel |
|---|---|---|
| KI-Chatbot | beantwortet Standardfragen | Lieferstatus, Rückgabe, Produktfragen |
| E-Mail-Automatisierung | klassifiziert und beantwortet Anfragen | Support-Postfach |
| Ticket-Routing | erkennt Anliegen und Priorität | Weiterleitung an richtige Abteilung |
| Agent Assist | unterstützt Servicemitarbeiter | Antwortvorschläge, Zusammenfassungen |
| Voicebot | bearbeitet Telefonanfragen | Termin, Status, FAQ |
| Wissensassistent | durchsucht interne Daten | Handbücher, Produktwissen |
| KI-Agent | führt Aktionen selbstständig aus | Bestellung prüfen, Termin buchen |
KI kann den Kundenservice vor allem dort verbessern, wo viele wiederkehrende Anfragen in kurzer Zeit bearbeitet werden müssen. Standardfragen lassen sich automatisiert beantworten, Tickets vorsortieren und Service-Mitarbeitende bei der Recherche oder Formulierung von Antworten unterstützen. Dadurch sinken Reaktionszeiten, während gleichzeitig mehr Anfragen parallel bearbeitet werden können. Besonders bei stark schwankendem Anfragevolumen kann KI helfen, zusätzliche Last abzufangen, ohne dass die Servicekapazität im gleichen Maß wachsen muss. Gleichzeitig können Kunden auch außerhalb klassischer Servicezeiten schneller eine erste Antwort erhalten.
Der größte Nutzen entsteht jedoch meist nicht durch vollständige Automatisierung, sondern durch die Kombination aus KI und menschlichem Service. Während die KI Routineaufgaben übernimmt, können sich Mitarbeitende stärker auf komplexe, individuelle oder sensible Anliegen konzentrieren. Voraussetzung dafür ist, dass Antworten auf verlässlichen Daten basieren und klar geregelt ist, wann eine Anfrage an einen Menschen übergeben wird. So kann KI sowohl die Effizienz des Kundenservice als auch die Qualität und Konsistenz der Kundenkommunikation verbessern.
Beim Einsatz von KI im Kundenservice wird häufig zuerst an Chatbots gedacht. Tatsächlich reicht das Anwendungsspektrum aber deutlich weiter. KI kann beispielsweise eingehende E-Mails und Tickets analysieren, Anliegen automatisch kategorisieren, die Dringlichkeit erkennen oder passende Antworten aus einer Wissensbasis vorschlagen. Als sogenannter Agent Assist oder Copilot unterstützt sie Servicemitarbeitende im Hintergrund, ohne selbst direkt mit dem Kunden zu kommunizieren. Auch Voicebots können telefonische Anfragen bearbeiten oder Informationen aufnehmen und an das richtige Team weiterleiten.
Eine weitere Entwicklung sind KI-Agenten. Sie beantworten nicht nur Fragen, sondern können über angebundene Systeme auch einzelne Prozessschritte ausführen – beispielsweise Informationen aus einem CRM abrufen, einen Auftragsstatus prüfen oder einen Termin anlegen. Welche Form von KI sinnvoll ist, hängt deshalb stark vom jeweiligen Prozess ab. Nicht jede Kundenanfrage sollte automatisiert werden, und nicht jeder Anwendungsfall benötigt einen Chatbot. Entscheidend ist vielmehr, an welcher Stelle KI einen konkreten Mehrwert für Kunden und Servicemitarbeitende schafft.
Die Chancen sind groß, doch viele Unternehmen zögern bei der Einführung. Das liegt nicht nur an technologischen Fragen, sondern auch an strategischen und operativen Unsicherheiten. Wie hoch ist der Aufwand? Welche Risiken entstehen? Ist die KI-Lösung zuverlässig genug? Welche Daten und Inhalte werden benötigt? Und wie aufwendig wird die Implementierung in bestehende Prozesse im Kundenservice?
Wer diese Fragen ignoriert und direkt mit einem umfassenden Implementierungsprojekt startet, erhöht das Risiko, Mittel zu verschwenden. Gerade bei Innovationen im Kundenservice ist es sinnvoll, nicht mit einem flächendeckenden Umbau zu beginnen, sondern mit einer klar definierten Testphase. Ein kleineres Projekt schafft bessere Voraussetzungen, um Vorteile und Grenzen realistisch zu bewerten. Gleichzeitig wird die Machbarkeit nicht nur theoretisch diskutiert, sondern praktisch überprüft.
Ein PoC ist deshalb oft der bessere Einstieg als ein großer Rollout. Er reduziert Komplexität, schafft Orientierung und ermöglicht eine fundierte Entscheidung darüber, ob und wie eine KI-Lösung im Kundenservice weiterverfolgt werden sollte.
Auch der EU AI Act spielt beim Einsatz von KI im Kundenservice eine Rolle. Besonders relevant sind die Transparenzpflichten für KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren: Kunden müssen grundsätzlich darüber informiert werden, wenn sie mit einem KI-System kommunizieren, sofern dies nicht bereits offensichtlich ist. Diese Regelungen gelten seit dem 2. August 2026. Darüber hinaus müssen Unternehmen je nach eingesetztem System und Anwendungsfall prüfen, welche weiteren Anforderungen des AI Acts greifen. Bereits seit Februar 2025 gilt außerdem die Verpflichtung, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Mitarbeitenden zu ergreifen, die mit KI-Systemen arbeiten. Für den Kundenservice bedeutet das: Kennzeichnung, Verantwortlichkeiten und die Schulung der beteiligten Mitarbeiter sollten bereits bei der Einführung berücksichtigt werden – und nicht erst nach dem produktiven Rollout.
Ein Proof of Concept ist ein strukturierter Konzeptnachweis. Ziel ist es, die Machbarkeit einer Idee oder Lösung unter realistischen Bedingungen zu überprüfen. Im Zusammenhang mit KI im Kundenservice bedeutet das: Ein Unternehmen testet einen klar umrissenen Anwendungsfall, bewertet die Ergebnisse und gewinnt Erkenntnisse darüber, ob sich die KI-Lösung für eine spätere Implementierung eignet.
Der PoC ist damit weder ein reines Gedankenspiel noch die vollständige Einführung. Er liegt dazwischen. Als Projektform verbindet er Strategie und Praxis: Das zugrunde liegende Konzept wird in einer begrenzten Testphase überprüft, bevor größere Investitionen oder eine breitere Skalierung erfolgen.
Der Begriff macht deutlich, dass es nicht um ein unverbindliches Ausprobieren geht, sondern um einen gezielten Nachweis. Unternehmen wollen verstehen, ob die Lösung in ihrem konkreten Umfeld tragfähig ist, welche Vorteile sie bringen kann, welche Risiken beachtet werden müssen und wie realistisch eine spätere Umsetzung ist.
Gerade im Kundenservice lassen sich Nutzen und Grenzen häufig früh erkennen. Viele Anfragen sind wiederkehrend, relativ klar strukturiert und in einem ersten Schritt gut eingrenzbar. Genau das schafft gute Voraussetzungen für eine kontrollierte Testphase. Auch erste KI-Chatbots oder unterstützende KI-Anwendungen lassen sich in diesem Rahmen gut erproben.
Hinzu kommt, dass sich Ergebnisse in diesem Bereich vergleichsweise gut bewerten lassen. Unternehmen können zum Beispiel analysieren, ob sich Bearbeitungszeiten verkürzen, ob Service-Teams entlastet werden, ob Antworten konsistenter ausfallen oder ob bestimmte Abläufe effizienter werden. Damit wird der PoC zu einem Projekt, das nicht nur ein technisches Konzept prüft, sondern auch konkrete Auswirkungen auf Prozesse und Arbeitsweise im Kundenservice sichtbar macht.
Ein weiterer Vorteil liegt in der späteren Skalierung. Wenn sich in der Testphase zeigt, dass ein Konzept tragfähig ist, kann die Lösung schrittweise auf weitere Themen, Prozesse oder Kontaktpunkte im Kundenservice ausgeweitet werden. Der Proof of Concept ist also nicht nur ein Test, sondern auch eine wichtige Grundlage für die strategische Weiterentwicklung im Kundenservice.
Ein sauber aufgesetzter Proof of Concept bringt vor allem Klarheit. Er hilft Unternehmen dabei, eine Innovation nicht nur als Idee zu betrachten, sondern als überprüfbares Projekt. Statt abstrakt über Potenziale zu sprechen, wird konkret sichtbar, was eine KI-Lösung im Kundenservice leisten kann und wo ihre Grenzen liegen.
Die wichtigsten Vorteile lassen sich in drei Punkten bündeln:
Weil der PoC als begrenzte Testphase angelegt ist, bleiben Risiko und Aufwand überschaubar. Unternehmen müssen nicht sofort groß investieren, sondern können sich von Machbarkeit und Nutzen zunächst in kleinerem Rahmen selbst überzeugen.
Ein Proof of Concept zeigt, ob die Qualität der Antworten ausreicht, ob Prozesse sinnvoll unterstützt werden und wo mögliche Schwächen der Lösung liegen. Gerade diese Transparenz ist für die spätere Implementierung wertvoll, weil sie Entscheidungen fundierter macht.
Wenn das Konzept im kleinen Rahmen funktioniert, lässt sich das Projekt gezielter ausbauen. Die spätere Implementierung erfolgt dann nicht aus einem allgemeinen Innovationsdruck heraus, sondern auf Basis konkreter Erkenntnisse und Ergebnisse aus der Testphase.
Ein erfolgreicher Proof of Concept beginnt nicht mit der vagen Absicht, „KI einmal auszuprobieren“, sondern mit einem klaren Konzept. Damit ein PoC belastbare Ergebnisse liefert, braucht er einen klaren Ablauf.
Zunächst wird festgelegt, welcher Anwendungsfall geprüft werden soll. Das kann beispielsweise die automatisierte Beantwortung häufig gestellter Fragen sein, die Unterstützung bei der internen Wissenssuche oder die Vorqualifizierung eingehender Anfragen. Häufig sind auch KI-Chatbots ein naheliegender Einstieg, wenn Unternehmen erste Einsatzmöglichkeiten im Kundenservice testen möchten.
Danach wird der Umfang bewusst begrenzt. Gerade in der Testphase ist es wichtig, das Projekt nicht zu groß anzulegen. Ein klarer Scope erhöht die Aussagekraft der Ergebnisse und erleichtert die Bewertung der Machbarkeit. Wer zu viele Themen, Kanäle oder Ziele gleichzeitig einbezieht, riskiert unklare Resultate.
Im nächsten Schritt werden die relevanten Inhalte und Prozesse definiert. Denn die Qualität einer KI-Lösung hängt stark davon ab, auf welche Informationen sie zugreifen kann und wie gut diese Informationen strukturiert sind. Bereits hier zeigt sich oft, dass ein Proof of Concept nicht nur die Leistungsfähigkeit eines Modells testet, sondern auch das zugrunde liegende Konzept und die organisatorische Vorbereitung.
Ebenso wichtig ist die Definition von Erfolgskriterien. Ein PoC ist nur dann ein echter Konzeptnachweis, wenn vorher klar ist, woran Erfolg gemessen wird. Dazu können etwa Antwortqualität, Bearbeitungszeit, Nutzungsrate, Entlastung im Kundenservice oder die Quote korrekt bearbeiteter Standardanfragen gehören.
Erst dann beginnt die eigentliche Testphase. In dieser Phase wird nicht nur geprüft, ob die Lösung grundsätzlich funktioniert, sondern auch, wie sie sich unter realen Bedingungen verhält. Unternehmen sammeln Erkenntnisse, optimieren Inhalte, schärfen das Konzept nach und bewerten, ob das Projekt für die nächste Stufe geeignet ist.
Am Ende steht eine klare Entscheidung. Entweder bestätigt der Proof of Concept die Machbarkeit und den Nutzen der Lösung, oder er zeigt, dass Anpassungen notwendig sind. In manchen Fällen kann das Ergebnis auch sein, dass das Konzept in dieser Form nicht weiterverfolgt werden sollte. Auch das ist wertvoll, weil Risiken früh sichtbar werden und größere Fehlinvestitionen vermieden werden.
Wie ein solcher PoC konkret aussehen kann, lässt sich gut an einem einfachen Szenario zeigen.
Ein mittelständisches Unternehmen möchte KI im Kundenservice einsetzen, um häufige Standardanfragen effizienter zu bearbeiten. Statt sofort den gesamten Service umzubauen, startet es ein klar umrissenes Projekt mit einer begrenzten Testphase. Im ersten Schritt konzentriert sich das Konzept nur auf einige wiederkehrende Anliegen, etwa Fragen zu Lieferstatus, Rechnungen, Rückgaben und Produktinformationen.
Die Lösung greift dabei auf vorhandene Inhalte aus Help-Center, FAQ-Bereichen und internen Dokumenten zu. Ziel des Projekts ist nicht, sofort jede Anfrage automatisch zu lösen, sondern die Machbarkeit zu prüfen: Kann die KI Standardfälle sinnvoll unterstützen? Werden Prozesse schneller? Wie hoch ist die Entlastung für das Team? Welche Risiken zeigen sich im Betrieb? In vielen Fällen kann dabei ein KI-Chatbot oder ein ähnliches Assistenzsystem eine sinnvolle Form der Erprobung sein.
Schon in dieser Phase lassen sich wichtige Erkenntnisse gewinnen. Möglicherweise verbessert sich die Bearbeitung einfacher Anliegen deutlich. Gleichzeitig wird sichtbar, wo Grenzen liegen, etwa bei unklaren Formulierungen, Sonderfällen oder lückenhaften Inhalten. Genau darin liegt der Wert eines PoC: Er liefert einen belastbaren Konzeptnachweis und schafft eine realistische Grundlage für die spätere Implementierung und Skalierung.
Damit ein Proof of Concept nicht nur ein interessantes Experiment bleibt, braucht er klare Kennzahlen. Die Wahl der KPIs hängt vom jeweiligen Projekt ab, sollte aber immer auf die Ziele der Testphase abgestimmt sein.
Zur besseren Einordnung lassen sich die wichtigsten Kennzahlen in zwei Gruppen unterteilen.
Die folgende Tabelle hilft ebenfalls dabei, KPIs in der Testphase besser zu erfassen und zu verstehen.
| KPI | Was wird gemessen? |
|---|---|
| First Response Time | Zeit bis zur ersten Antwort |
| Average Handling Time | durchschnittliche Bearbeitungsdauer |
| Resolution Rate | Anteil gelöster Anfragen |
| Automation Rate | vollständig automatisierte Anfragen |
| Escalation Rate | Übergaben an Mitarbeiter |
| Antwortqualität | fachliche Korrektheit |
| CSAT | Kundenzufriedenheit |
| Cost per Contact | Kosten pro Kundenkontakt |
Im Kundenservice sind operative Kennzahlen besonders wichtig. Dazu zählen etwa Antwortzeit, Bearbeitungsdauer, Lösungsquote oder die Frage, wie häufig Anfragen an menschliche Mitarbeitende übergeben werden müssen. Daneben spielen qualitative Kriterien eine zentrale Rolle, zum Beispiel fachliche Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz der Antworten.
Für die Bewertung des Konzepts sind außerdem geschäftsnahe Faktoren relevant. Entlastet die Lösung das Team tatsächlich? Verbessert sich die Erreichbarkeit? Zeigt sich ein Vorteil bei Standardprozessen? Wie hoch ist die Akzeptanz im Unternehmen? Solche Kennzahlen helfen dabei, nicht nur die technische Machbarkeit, sondern auch den tatsächlichen Nutzen des Projekts und die Qualität der Ergebnisse zu bewerten.
Ein Proof of Concept soll Risiken sichtbar machen, aber er kann auch selbst an typischen Fehlern scheitern. Gerade deshalb lohnt sich ein Blick auf die häufigsten Schwachstellen.
Einer der häufigsten Fehler ist ein zu großer Scope. Wenn ein Projekt zu breit angelegt wird, lässt sich die Machbarkeit schwer bewerten und die Testphase verliert an Aussagekraft.
Ein weiteres Problem ist ein unklar definiertes Konzept. Ohne klare Ziele und Erfolgskriterien bleibt offen, was der Konzeptnachweis eigentlich belegen soll. Dann fehlt am Ende die Grundlage für eine fundierte Entscheidung.
Auch die Wissensbasis wird oft unterschätzt. Selbst eine leistungsfähige KI-Lösung liefert keine guten Ergebnisse, wenn Inhalte veraltet, unvollständig oder widersprüchlich sind. Gerade im Kundenservice ist das ein zentraler Punkt, weil die Qualität der Antworten unmittelbar über Akzeptanz und Nutzen entscheidet.
KI und Datenschutz werden oft zu spät mitgedach. Gerade bei KI im Kundenservice werden häufig Inhalte verarbeitet, die nah an realen Kundenanfragen, internen Wissensquellen oder personenbezogenen Daten liegen. Wenn Datenschutz, Zugriffsrechte und Governance im Proof of Concept zu spät berücksichtigt werden, kann das spätere Risiken für Implementierung und Skalierung erhöhen. Deshalb ist es sinnvoll, Anforderungen an Datenverarbeitung und Zuständigkeiten nicht erst nach der Testphase zu klären, sondern früh in das Projekt einzubeziehen.
Die Akzeptanz einer neuen Technologie kann ebenfalls zum Problem für Unternehmen werden. Ein wirksames Change Management sollte deshalb bereits in dieser Phase an der Einstellung des Personals und der Unternehmenskultur arbeiten. So kann späterer Widerstand bei der Skalierung vermieden werden. Der Proof of Concept kann hier förderlich sein, um skeptischen Mitarbeitenden erste Berührungspunkte mit KI und möglichen KI-Chatbots im Kundenservice zu ermöglichen.
Hinzu kommt, dass manche Unternehmen den PoC zu stark als reines Technologieprojekt betrachten. Tatsächlich ist er aber immer auch ein organisatorisches Projekt. Es geht nicht nur um die Lösung selbst, sondern auch um Prozesse, Verantwortlichkeiten, Übergaben und die spätere Implementierung. Wer diese Dimension ausblendet, bewertet nur einen Teil der tatsächlichen Machbarkeit.
Ein erfolgreicher Proof of Concept ist kein Endpunkt, sondern die Grundlage für den nächsten Schritt. Wenn die Testphase zeigt, dass das Konzept tragfähig ist, kann die Implementierung gezielt vorbereitet werden. Dabei geht es nicht automatisch um einen sofortigen Vollausbau, sondern oft um eine schrittweise Skalierung.
In dieser Phase stellt sich oft auch die Frage nach der technischen Grundlage. Für einen Proof of Concept ist in vielen Fällen noch keine besonders leistungsstarke Infrastruktur nötig, weil der Anwendungsfall bewusst klein gehalten wird. Wenn ein KI-Projekt im Kundenservice später jedoch breiter ausgerollt, stärker integriert oder mit eigenen Modellen und höheren Anforderungen verbunden wird, kann auch die Infrastruktur relevanter werden.
Entscheidend ist, dass diese Skalierung nicht allein aus Innovationsdruck entsteht, sondern auf den Ergebnissen des Konzeptnachweises aufbaut. Gerade darin liegt die Stärke des Vorgehens. Unternehmen gewinnen in der Testphase nicht nur erste Resultate, sondern auch ein besseres Verständnis dafür, wie sich die Lösung organisatorisch und technisch sinnvoll weiterentwickeln lässt. Die spätere Implementierung wird dadurch planbarer, realistischer und strategisch fundierter. So entsteht aus ersten Erkenntnissen eine tragfähige Grundlage für weitere Schritte.
KI im Kundenservice bietet viele Chancen, sollte aber nicht vorschnell als Großprojekt angelegt werden. Ein Proof of Concept ist oft der sinnvollere Einstieg, weil er als strukturierter Konzeptnachweis die Machbarkeit eines Vorhabens unter realistischen Bedingungen prüft. In einer begrenzten Testphase lassen sich Vorteile, Risiken, Aufwand und Potenziale deutlich besser bewerten als in rein theoretischen Diskussionen.
Gerade für Unternehmen, die Innovation gezielt und kontrolliert vorantreiben wollen, ist das ein geeigneter Weg. Ein PoC schafft Klarheit, macht das Konzept greifbar und liefert eine belastbare Grundlage für spätere Implementierung und Skalierung. Damit wird aus einer technologischen Idee ein konkretes Projekt mit planbarem Nutzen. Wie ein PoC gelingen kann, erfahren Sie bei unserem Partner Boston Server & Storage Solutions.
KI im Kundenservice bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung oder Automatisierung von Serviceprozessen. Dazu gehören beispielsweise KI-Chatbots, Voicebots, automatische Ticket-Klassifizierung, Antwortvorschläge für Mitarbeiter, Wissensassistenten und KI-Agenten, die auf angebundene Unternehmenssysteme zugreifen können.
KI kann Reaktionszeiten verkürzen, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und Servicemitarbeiter bei der Bearbeitung von Anfragen unterstützen. Gleichzeitig lassen sich mehr Kundenanfragen parallel bearbeiten und standardisierte Anliegen auch außerhalb klassischer Servicezeiten beantworten.
KI kann viele Routineaufgaben übernehmen, ersetzt menschliche Mitarbeiter jedoch nicht in jedem Anwendungsfall. Komplexe, sensible oder emotionale Anliegen benötigen häufig weiterhin menschliche Einschätzung und Kommunikation. Besonders sinnvoll ist daher die Kombination aus automatisierter Bearbeitung und klar definiertem Human Handover.
Ja, der Einsatz von KI im Kundenservice kann DSGVO-konform gestaltet werden. Unternehmen müssen dafür unter anderem klären, welche personenbezogenen Daten verarbeitet werden, auf welcher Rechtsgrundlage dies geschieht, wo die Daten gespeichert werden und welche externen Anbieter Zugriff darauf erhalten. Datenschutz sollte daher bereits bei der Auswahl und Konzeption einer KI-Lösung berücksichtigt werden.
Grundsätzlich ja. Nach Artikel 50 des EU AI Acts müssen Anbieter von KI-Systemen, die direkt mit natürlichen Personen interagieren, dafür sorgen, dass diese darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System kommunizieren – sofern dies für eine angemessen informierte Person nicht ohnehin offensichtlich ist. Diese Transparenzpflichten gelten seit dem 2. August 2026.
Besonders geeignet sind Prozesse mit vielen wiederkehrenden und klar strukturierten Anfragen. Dazu zählen beispielsweise Statusabfragen, häufig gestellte Fragen, die Klassifizierung und Weiterleitung von Tickets, die Suche in Wissensdatenbanken oder die Unterstützung von Servicemitarbeitern bei der Formulierung von Antworten.
Unternehmen sollten zunächst einen klar abgegrenzten Anwendungsfall auswählen und konkrete Erfolgskriterien definieren. Anschließend können Datenqualität, technische Machbarkeit, Datenschutz und Nutzerakzeptanz beispielsweise im Rahmen eines Proof of Concept getestet werden. Erst wenn der Anwendungsfall zuverlässig funktioniert und einen messbaren Mehrwert liefert, sollte die Lösung schrittweise ausgeweitet werden.
Geeignete Kennzahlen sind unter anderem die First Response Time, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Lösungsquote, Automatisierungsrate, Eskalationsrate und Kundenzufriedenheit. Bei generativer KI sollten zusätzlich die fachliche Korrektheit der Antworten und die Häufigkeit notwendiger menschlicher Korrekturen betrachtet werden.
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