Während viele Unternehmen hohe Erwartungen an GenAl stellen, zeigt sich eine zunehmende Kluft zwischen technologischem Fortschritt und der Geschwindigkeit, mit der Unternehmen Veränderungen umsetzen können. Das erlebe ich auch im Kundenservice.
GenAl wächst – aber nicht überall gleich schnell
Die Deloitte-Studie „State of Generative AI in the Enterprise“ bestätigt, dass Unternehmen GenAl nicht mehr nur als Hype betrachten. Es entwickelt sich ein „pragmatischer Optimismus“: 74% der Unternehmen geben an, dass ihre KI-Projekte bereits den erwarteten Return on Investment (ROI) liefern oder sogar übertreffen. Keine Überraschung, dass Kundenservice als einer der führenden Anwendungsbereiche für GenAl identifiziert wurde, neben IT, Operations und Marketing. Aus den Daten und Fallstudien lässt sich auch ableiten, warum sich GenAl im Kundenservice schneller als in anderen Bereichen entwickelt. Die Antwort liegt in der unmittelbaren Skalierbarkeit: Unternehmen können mit GenAl automatisierte Kundeninteraktionen einführen, Prozesse optimieren und die Antwortzeiten drastisch reduzieren, ohne monatelange Integrationsprojekte.
Die größten Hürden: Vertrauen, Governance und Geschwindigkeit
Doch trotz der Erfolge gehören regulatorische Unsicherheiten, mangelnde Governance und fehlendes Vertrauen in die Technologie zu den größten Hemmnissen. Kunden möchten wissen, dass sie nicht nur mit einer KI sprechen, sondern dass ihre Anliegen auch wirklich verstanden und gelöst werden. Die Akzeptanz von GenAl in der Kundeninteraktion hängt maßgeblich von Transparenz und ethischer Nutzung ab. Unternehmen, die GenAl mit klaren Regeln zur Datenverarbeitung, menschlicher Kontrolle und hohen Qualitätsstandards einsetzen, werden langfristig erfolgreicher sein.
Agentic Al: Die nächste Stufe der Automatisierung?
Mit Blick nach vorne erwartet die Studie einen wachsenden Fokus auf Agentic AI, KI-Systeme, die eigenständig komplexe Aufgaben erledigen können. 52% der Unternehmen zeigen bereits großes Interesse an dieser Technologie, die noch weit über klassische Chatbots hinausgeht. Für den Kundenservice könnte das bedeuten, dass KI-Agenten in Zukunft nicht nur einfache Anfragen beantworten, sondern auch proaktiv Probleme lösen, Termine koordinieren oder personalisierte Empfehlungen aussprechen – ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Die Technologie ist noch nicht ausgereift, aber die Entwicklung zeigt, dass sich der Kundenservice in den nächsten Jahren grundlegend verändern könnte.
Was nehme ich mit für Unternehmen, die GenAl im Kundenservice nutzen oder einführen wollen?
1. Skalieren mit Strategie
Konzentrieren Sie sich auf wenige, gut durchdachte GenAl-Anwendungsfälle und optimieren Sie diese gezielt. Der Fokus sollte auf Effizienzsteigerung und echtem Kundenmehrwert liegen, nicht auf blindem Technologieeinsatz.
2. Vertrauen schaffen
Die Akzeptanz von GenAl hängt stark davon ab, wie transparent die Technologie eingesetzt wird. Implementieren Sie klare Regeln zur Nutzung, Qualitätssicherung und Datenverarbeitung.
3. Agentic AI beobachten und testen
Auch wenn Agentic Al noch in den Kinderschuhen steckt, wagen Sie jetzt erste Experimente, um sich frühzeitig auf die nächste Evolutionsstufe vorzubereiten. Nicht auf den perfekten Zeitpunkt warten, sondern in Mehrwert investieren. Wer GenAl nicht nur als Kostenoptimierer sieht, sondern als echten Innovationstreiber, wird in den kommenden Jahren die Nase vorn haben.