Harmonie zwischen KI und menschlichem Kundenservice in der Customer Experience

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Kundensupport erbringen. Doch so schnell sich die Automatisierung auch weiterentwickelt, muss sich die Customer Experience grundlegend menschlich anfühlen.

Führende Unternehmen fragen sich nicht mehr, ob sie KI einführen sollen, sondern wie sie sie skalieren und mit ihr eine messbare Rendite erzielen können. Die Antwort liegt in einem hybriden Modell, das auf agentischer Orchestrierung basiert und die Tätigkeiten von KI und menschlichen Mitarbeitern über verschiedene Kanäle und Workflows hinweg vereint, um konsistente, vernetzte Erlebnisse in großem Maßstab zu bieten.

Personen und KI-Agenten werden oft als Konkurrenten dargestellt. In der Praxis funktionieren sie jedoch am besten, wenn sie in einer strategischen Partnerschaft gemeinsam handeln.

Kunden wünschen sich sofortige Antworten auf einfache Anfragen, erwarten aber auch sinnvolle Interaktionen bei komplexen oder sensiblen Themen. Sie vergleichen jede Interaktion mit den besten Erfahrungen, die sie jemals gemacht haben. Sie erwarten neben Schnelligkeit und Konsistenz auch emotionale Intelligenz und kreative Antworten. Dies lässt sich am besten durch eine enge Zusammenarbeit von KI und menschlichen Mitarbeitern erreichen.

Unternehmen, die KI und Menschen als ergänzend statt konkurrierend betrachten, sind besser in der Lage, steigende Kundenerwartungen zu erfüllen.

KI zeichnet sich besonders in Umgebungen aus, die Schnelligkeit und Skalierbarkeit erfordern. Sie wird unermüdlich mit äußerst zahlreichen Kundeninteraktionen fertig, und das in einem Tempo, das für menschliche Teams nur schwer zu erreichen wäre.

Moderne KI-Tools können routinemäßige Kundenanfragen bearbeiten, große Datensätze auf Muster analysieren und natürliche Sprache verstehen, um die Kundenabsicht in Echtzeit zu erkennen. Andere Typen von KI-Tools wiederum verbessern die Mitarbeiterleistung, indem sie relevantes Wissen bereitstellen und administrative Routineaufgaben automatisieren.

Agentic Virtual Agents, die im Gegensatz zu früheren Chatbots Schlussfolgerungen ziehen, sich anpassen und systemübergreifend handeln können, gehen über bloße skriptbasierte Antworten hinaus und sorgen für dynamischere Interaktionen sowie nahtlosere Eskalationen an menschliche Mitarbeiter.

Was Agentic Virtual Agents von anderen KI-Automatisierungstools unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, über statische Workflows hinauszugehen. Sie können Kontext auswerten, Aktionen über verschiedene Systeme hinweg orchestrieren und autonom bestimmte Ziele verfolgen. Anstatt auf Kundeneingriffe zu warten, können Systeme Bedürfnisse antizipieren und proaktiv Interaktionen einleiten.

KI hat sich äußerst rasch von einfachen Chatbots und skriptbasierten Workflows zu anpassungsfähigeren Technologien wie Agentic Virtual Agents entwickelt. Angesichts der zunehmenden KI-Übernahme in Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt werden soll, sondern wie dies auf vernetzte und koordinierte Weise erfolgen kann.

Viele Unternehmen greifen nach wie vor auf mehrere Einzellösungen zurück, die verschiedene Kanäle, Workflows und Abteilungen berücksichtigen. Zwar können solche Tools einzelne Probleme lösen, doch auch zu einer Fragmentierung der Customer Experience führen, sofern Systeme nicht in der Lage sind, Daten und Kontexte auszutauschen. Kunden müssen möglicherweise wiederholt die gleichen Angaben auf verschiedenen Kanälen machen, erhalten inkonsistente Antworten oder erleben unzusammenhängende Interaktionen, die unpersönlich und ineffizient wirken.

KI kann ihr volles Potenzial nur dann entfalten, wenn sie auf einem starken Fundament aus einheitlichen Daten, Orchestrierung und Governance aufbaut. Ohne ein vernetztes CX-Ökosystem riskieren Unternehmen isolierte Kundeneinblicke, eine eingeschränkte Sicht auf die Customer Journey und Interaktionen, denen es an Kontinuität mangelt. Und ohne die fundamentale Einbeziehung von Governance riskieren Unternehmen inkonsistente KI-Entscheidungen, unzureichende Compliance, unübersichtliche Eskalationspfade, ungenaue Ergebnisse und ein vermindertes Kundenvertrauen.

Eine einheitliche Plattform hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie KI und menschlichen Support über verschiedene Kanäle und Kontaktpunkte hinweg miteinander verbindet. Dadurch wird ein nahtloses Erlebnis geschaffen, bei dem der Kontext jederzeit gewahrt bleibt, sodass schnellere Lösungen, persönlichere Interaktionen und stärkere Kundenbeziehungen ermöglicht werden.

KI ist nicht imstande, die Arbeit allein zu erledigen. Menschliches Kundenservicepersonal ist bei der Bereitstellung hochwertiger Erlebnisse, die für Kundentreue sorgen, unverzichtbar.

Wenn Kunden mit komplizierten Problemen oder emotional aufgeladenen Situationen konfrontiert sind, ist die menschliche Seite einer Interaktion unerlässlich. Menschen können auf eine Weise ihren Kommunikationsstil anpassen, subtile Signale auslegen und Vertrauen schaffen, die der KI fremd ist. Der Wert menschlicher Unterstützung wird in Situationen am deutlichsten, die Empathie, Nuancen oder komplexe Entscheidungsfindungen erfordern und über vordefinierte Regeln hinausgehen.

Ein rein von Menschenhand gesteuertes Modell ist auf dem heutigen Markt nicht mehr nachhaltig genug. Mit steigender Nachfrage nehmen auch die Kosten und das Risiko von betrieblichen Ineffizienzen zu. Reaktions- und Wartezeiten können steigen, die Servicequalität kann fluktuieren und Mitarbeiter verbringen womöglich zu viel Zeit mit der Bearbeitung von Routineaufgaben. Dies beeinträchtigt nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern trägt auch zur Personalüberlastung bei.

Zudem benötigen menschliche Mitarbeiter Pausen und Urlaub, sodass zur Gewährleistung einer unterbrechungsfreien Verfügbarkeit das Arbeitsaufkommen verwaltet und geplant werden muss. Ohne mehrere Contact Center, die über die ganze Welt verteilt sind, ist solch eine lückenlose Abdeckung schlicht nicht möglich. Mit KI-Unterstützung ist ein gewisser Grad der Verfügbarkeit jeden Tag und rund um die Uhr gewährleistet.

KI übernimmt Routineaufgaben und ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf relevantere Interaktionen zu konzentrieren. Personen werden also entlastet und in die Lage versetzt, sich auf ihre Stärken zu konzentrieren, während die KI den Rest erledigt.

Um eine außergewöhnliche Customer Experience zu bieten und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, ist eine gut durchdachte Strategie erforderlich. Dabei geht es nicht darum, der KI oder menschlichen Mitarbeitern feste Rollen zuzuweisen, sondern Kompetenzen und Fähigkeiten dynamisch an die jeweiligen Kundenbedürfnisse anzupassen.

Sowohl Bots als auch Agentic Virtual Agents und menschliche Mitarbeiter erfüllen bestimmte Funktionen. Bots können Routineanfragen übernehmen, die kein Nachdenken erfordern. Agentic Virtual Agents handhaben komplexe oder schwierige Aufgaben, die ein anspruchsvolleres Vorgehen erfordern. Und wenn Vorgänge sehr sensibel oder äußerst komplex sind oder besondere Empathie verlangen, dann ist der menschliche Mitarbeiter die einzige richtige Wahl.

In einem hybriden Modell handeln KI und menschliche Mitarbeiter gemeinsam als Teil eines einheitlichen Systems, und nicht als voneinander getrennte Ebenen. Eine typische Interaktion in einem hybriden Modell kann mit einem Agentic Virtual Agent beginnen, der die Absicht erkennt, Kontext erfasst und einfache Probleme löst. Sollte die Situation einen einfühlsameren Service erfordern, wird die Interaktion nahtlos einem menschlichen Mitarbeiter übergeben, wobei der Kontext vollständig erhalten bleibt. KI-Copilots bieten den Mitarbeitern dann Unterstützung in Echtzeit und verhelfen ihnen zu effektiven Reaktionen.

KI muss das Vorgehen menschlicher Mitarbeiter unterstützen, indem sie nach Bedarf Kontext und Empfehlungen bereitstellt. Sie kann relevantes Wissen viel schneller abrufen als ein Mensch und getrennte Daten aus dem gesamten Unternehmen miteinander verbinden, sodass sich menschliche Mitarbeiter stärker auf den Kunden konzentrieren können. Eine kontinuierliche Optimierung ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen und den zugehörigen Ergebnissen können Unternehmen die Art und Weise verfeinern, wie KI und Menschen in der gesamten Customer Journey interagieren.

Dieses Modell spiegelt den Wandel von einfacher Automatisierung zu intelligenter Orchestrierung wider, bei der KI und Menschen kontinuierlich zusammenarbeiten, anstatt isoliert aufzutreten.

Kunden erwarten jederzeit nahtlose Interaktionen, unabhängig davon, ob sie über Sprache, Chat, E-Mail oder soziale Medien erfolgen. Zur Gewährleistung dieser Kontinuität reicht der bloße Einsatz von KI in mehreren Kanälen nicht aus. Es ist vielmehr eine Customer Journey-Orchestrierung erforderlich, die Daten, Arbeitsabläufe und Entscheidungsfindung in Echtzeit zusammenführen kann.

Viele Unternehmen arbeiten immer noch mit fragmentierten CX-Ökosystemen, in denen CRM-Systeme, Contact Center-Plattformen, Ticketing-Tools und digitale Interaktionskanäle unabhängig voneinander eingesetzt werden. Dies führt zu isolierten Kundendaten und unvollständigem Interaktionskontext, sodass Kunden sich dazu gezwungen sehen, wiederholt die gleichen Angaben zu machen, wenn sie zwischen KI-Systemen und menschlichen Mitarbeitern wechseln.

Um hier Abhilfe zu schaffen, ist eine gemeinsame Betriebsebene erforderlich, die das gesamte Customer Experience-Ökosystem einbezieht. Orchestrierungsplattformen erfassen und analysieren kontinuierlich Daten wie Kundenidentität, Interaktionsverlauf, Stimmungsanalysen, konkrete Phase der Customer Journey, Kanalverhalten und Verfügbarkeit von Mitarbeitern. Dies ermöglicht es KI-Systemen und Kundenservicepersonal, auf Basis desselben Echtzeit-Kontexts zu handeln.

Ein Agentic Virtual Agent, der beispielsweise ein Abrechnungsproblem bearbeitet, kann auf frühere Gespräche zugreifen, die Kundenstimmung auswerten und automatisierte Workflows in Backend-Systemen auslösen. Sollte eine Eskalation erforderlich sein, überträgt die Orchestrierungsebene die Interaktion an einen menschlichen Mitarbeiter, was den vollständigen Gesprächsverlauf und die Kundendaten einschließt.

Dieser Ansatz ermöglicht außerdem ein präziseres Routing und eine bessere Entscheidungsfindung. KI-gestützte Orchestrierungs-Engines können Interaktionen auf der Grundlage prädiktiver Faktoren wie Customer Lifetime Value, Abwanderungswahrscheinlichkeit oder Wahrscheinlichkeit der Problemlösung beim ersten Kontakt priorisieren, anstatt nur die Warteschlangenverfügbarkeit zu berücksichtigen.

Angesichts der Einführung immer fortschrittlicherer KI-Funktionen in Unternehmen wird Orchestrierung zu einem entscheidenden Faktor für die Wahrung von Konsistenz, Governance und operativer Kontrolle. Mit einer einheitlichen Orchestrierung können Unternehmen anpassbare und personalisierte Erlebnisse bieten, bei denen KI und Mensch nahtlos über die gesamte Customer Journey hinweg zusammenarbeiten.

Unternehmen verschiedener Branchen setzen bereits hybride Modelle ein, um sowohl die Effizienz als auch die Qualität von Customer Journeys zu verbessern. Hier sind einige Beispiele von Unternehmen, die die Genesys Cloud-Plattform nutzen.

Durch die Kombination von KI-gestütztem Self-Service mit vernetztem menschlichem Support auf Genesys Cloud CX konnte die Charles Sturt University das Engagement der Studierenden verbessern, die Betriebskosten um 13 % senken und die Servicekosten um fast 11 % reduzieren. Die Universität schuf schnellere, personalisiertere Support-Erlebnisse für die wachsende Anzahl Studierender der Digital-First-Generation.

Das irische Telekommunikationsunternehmen Eir nutzte KI-Copilots und Tools für die digitale Interaktion, um den Kundensupport zu optimieren und die Arbeitsbelastung der Support-Mitarbeiter zu reduzieren. Automatische Zusammenfassungen und intelligente Nachbearbeitungsfunktionen bedeuten für die Mitarbeiter Zeiteinsparungen bis zu einer Minute pro Anruf, während der Customer Effort Score um 63 % gestiegen ist.

Best Buy Canada modernisierte seine Kundeninteraktionen durch die Zusammenführung von KI, Automatisierung und operativen Echtzeit-Einblicken auf einer einheitlichen Plattform. Das Einzelhandelsunternehmen senkte die Betriebskosten um 20 %, reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungsdauer um 19 % und verringerte das Anrufweiterleitungsaufkommen um 40 %. Dies trug dazu bei, vernetztere Customer Experiences über verschiedene Kanäle hinweg zu schaffen.

Aterian vereinfachte den Kundensupport durch die Kombination von KI-gestützter Mitarbeiterunterstützung mit menschlichem Know-how. KI-Copilots helfen Mitarbeitern, Anfragen zu Tausenden von Produkten schneller zu lösen, indem sie Next Best Actions empfehlen und Nachbereitungstätigkeiten nach erfolgter Interaktion automatisieren. Dies trug zu einer Senkung der Gesamtbetriebskosten für die Technologie um 65 % bei.

Die OLB wandelte sich durch die Verwendung von KI-gestütztem vorausschauendem Routing, Workforce Management und digitalen Interaktionskanälen von einem filialorientierten Finanzinstitut zu einer Omnichannel-Digitalbank. Die Bank reduzierte Wartezeiten um 15 %, verbesserte den Net Promoter Score bei Transaktionen und steigerte die betriebliche Effizienz, wobei gleichzeitig der Kundenservice personalisierter gestaltet wurde.

Diese Beispiele zeigen ein konsistentes Muster auf: KI kümmert sich um die Skalierung und Geschwindigkeit, während sich der Mensch auf Mehrwert und Verbundenheit konzentriert.

Zur Bewertung der Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch müssen Unternehmen sowohl operative als auch erfahrungsbezogene Kennzahlen verfolgen.

Effizienzsteigerungen lassen sich in verkürzten Bearbeitungszeiten und höheren Automatisierungsraten ausdrücken. Häufig verbessern sich Reaktionszeiten aus dem einfachen Grund, dass KI umgehend auf Anfragen reagiert. Gleichzeitig zeigen CSAT- und CES-Scores, ob Erlebnisse tatsächlich eine Verbesserung erfahren.

KI ermöglicht zudem gründlichere Analysen, indem sie jede Interaktion eines Mitarbeiters bewertet, anstatt nur Stichproben zu nehmen – und indem sie diese Analyse schneller durchführt, als Menschen es können. Dies bietet detailliertere und umfassendere Erkenntnisse, anhand derer Unternehmen die Customer Experience auf allen Ebenen kontinuierlich verfeinern können.

Die Einführung von KI gewinnt kontinuierlich an Fahrt, daher wird die Wettbewerbsdifferenzierung zunehmend davon abhängen, wie gut Unternehmen KI im gesamten Customer Experience-Ökosystem einsetzen.

CX-Strategien der nahen Zukunft werden sich weniger auf isolierte Anwendungsfälle für die Automatisierung konzentrieren, sondern mehr auf die Schaffung adaptiver Betriebsmodelle, die KI, Mitarbeiter, Daten und Arbeitsabläufe in Echtzeit miteinander verbinden. Agentic Virtual Agents werden eine wachsende Rolle bei der Ausführung von Aufgaben, der Koordinierung von Arbeitsabläufen und der Unterstützung bei der Entscheidungsfindung sowohl im Front-Office als auch im Back-Office spielen.

Und dieser Wandel wird auch die Rolle von Kundenservicemitarbeitern verändern. Anstatt den Großteil ihrer Zeit mit der Verwaltung repetitiver Aufgaben zu verbringen, werden sich Mitarbeiter zunehmend auf die Behandlung von Ausnahmen, die Beziehungspflege und hochwertige Interaktionen konzentrieren, die kritisches Denken und emotionale Intelligenz erfordern.

Auf Betriebsebene wird der Erfolg letztendlich davon abhängen, das richtige Fundament für die Orchestrierung zu schaffen. Unternehmen mit einheitlichen Datenarchitekturen, integrierten Plattformen und klaren Governance-Modellen werden besser in der Lage sein, KI-Funktionen zu skalieren und gleichzeitig Konsistenz, Transparenz und operative Kontrolle zu wahren.

Mit der Zeit wird der Unterschied zwischen KI-gesteuerten und menschlich gesteuerten Interaktionen für Kunden verblassen. Ausschlaggebend wird sein, ob sich die Customer Experience von Anfang bis Ende vernetzt, effizient und personalisiert anfühlt. Dies schafft Kundenbindung und maximiert den Customer Lifetime Value.

Unternehmen sollten zunächst auswerten, wie KI in ihre gesamte CX-Architektur passt, statt nur einzelne Anwendungsfälle zu betrachten. Dies bildet dann den Ausgangspunkt zur Ermittlung effektiver Möglichkeiten für die Automatisierung und Augmentierung. Implementieren Sie KI-Funktionen im Rahmen einer einheitlichen Plattform, die von Anfang an auf Orchestrierung ausgelegt ist. Dies schafft eine gemeinsame Grundlage, auf der Kundendaten, Interaktionsverläufe, Workflows und Engines für die Entscheidungsfindung über verschiedene Kanäle und Systeme hinweg verbunden bleiben.

Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen wird Governance zu einem ebenso wichtigen Aspekt. Unternehmen brauchen klare Kontrollen rund um den Datenzugriff, Eskalationspfade, Compliance und menschliche Aufsicht, um sicherzustellen, dass die KI verantwortungsbewusst und konsistent handelt. Die direkte Integration von Governance in die Orchestrierungsebene erleichtert es Unternehmen, KI sicher zu skalieren und gleichzeitig Vertrauen und Verantwortlichkeit zu wahren.

Der Erfolg hängt letztlich davon ab, die richtigen KI-Funktionen mit der richtigen operativen Grundlage zu kombinieren. Unternehmen, die KI, Daten und Workflows auf einer zentralen orchestrierten Plattform vereinen, sind besser in der Lage, skalierbare, personalisierte und vernetzte Customer Experiences zu bieten und dabei die Flexibilität beizubehalten, mit der zunehmenden Reife von KI-Funktionen Schritt zu halten.