Mensch oder KI: Wie ein Kundenservice der Zukunft gelingen kann Empathische KI als Schlüssel für zufriedene Kunden?

KI oder Mensch im Kundenservice? Laut ServiceNow Consumer Voice Report erwarten viele Kunden schon heute emotionale Intelligenz von Maschinen. Die Zukunft liegt im klugen Zusammenspiel – nicht im Entweder-Oder.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im modernen Kundenservice ist nicht nur erwünscht, sondern zwingend notwendig, um diesen effizient zu gestalten. Allerdings kann ein zu radikaler Umschwung auf 100 Prozent KI im Kundenservice tückisch sein, denn der KI fehlt an dieser Stelle der Mensch, um ihr volles Potenzial zu entfalten. Anstelle von Entlassungen sollten also Umschulungen stehen, die das Beste von beidem vereinen: menschliche Empathie und technologische Effizienz.

Dieses Spannungsfeld beleuchtet der aktuelle Consumer Voice Report von ServiceNow [registrierungspflichtig]. Gemeinsam mit dem Marktforschungsinstitut Opinium hat das Unternehmen 2.000 Kunden befragt, wie sie den Einsatz von KI im Kundenservice wahrnehmen. Fast die Hälfte der Befragten (47 Prozent) erwartet bereits heute, dass KI auf die Emotionen der Kunden eingeht. Das ist bisher jedoch immer noch Aufgabe des Menschen. Daraus ergibt sich die zentrale Frage: Wer ist besser geeignet – Mensch oder Maschine? Richtig eingesetzt liegt die Zukunft des Customer Service nicht in einem Entweder-Oder, sondern im intelligenten Zusammenspiel beider Ressourcen.

Status quo: Mensch und KI im Kundenservice

Wie steht es aktuell um den Einsatz von menschlichen Beratern und KI im Kundenservice? Der Consumer Voice Report spricht in diesem Zusammenhang von der sogenannten „AI Trust Gap“ – einer Vertrauenslücke gegenüber KI. Diese zeigt sich darin, dass Kunden der KI nur bei Standardfragen und kleineren Anliegen vertrauen, zum Beispiel bei Retour-Anfragen oder Tarifinfos. Bei wichtigen Anfragen zu Bankgeschäften oder Versicherungsangelegenheiten bevorzugt die Mehrheit nach wie vor eine persönliche Beratung durch einen Mitarbeiter – nur 5 Prozent vertrauen der KI bereits jetzt solche sensiblen Daten an. Diese „AI-Trust Gap“ gilt es in Zukunft zu schließen.

Während KI-Chatbots im Kundenservice häufig als inhaltlich unpräzise und emotionslos (59 Prozent) wahrgenommen werden, gelten menschliche Berater als empathisch und lösungsorientiert (70 Prozent). Allerdings sind Mitarbeiter nur begrenzt verfügbar, können große Datenmengen langsamer auswerten und machen dabei auch Fehler. KI-Chatbots hingegen sind rund um die Uhr erreichbar und besonders bei der Datenanalyse unschlagbar schnell und genau bei einer geringeren Fehleranfälligkeit.

Die Anforderungen an einen modernen Kundenservice sind seit jeher hoch: Kunden wünschen sich Menschlichkeit und Empathie (56 Prozent), aber gleichzeitig auch schnelle Reaktionszeiten und Verfügbarkeit rund um die Uhr. All den unterschiedlichen Anwendungsfällen im Customer Service gerecht zu werden, ist nur durch eine sinnvolle Bündelung der unterschiedlichen Ressourcen möglich. Das Ziel eines ganzheitlichen und zufriedenstellenden Kundenservice sollte demnach das reibungslose Zusammenspiel aus menschlicher Kompetenz und leistungsstarker KI sein.

Empathie dank Kontextbewusstsein

Damit KI empathisch wirken kann, braucht sie vor allem eines: Kontext. Diesen bezieht sie aus einem umfangreichen Datennetzwerk, auf das sie flexibel zugreifen kann. Anhand historischer Daten und vergleichbarer Fälle aus der Vergangenheit lassen sich Regeln ableiten, auf deren Basis beispielsweise ein KI-Agent eigenständige Entscheidungen treffen kann. Die Bereitstellung dieser umfangreichen Datensätze ist oft eine große Herausforderung für Unternehmen, aber zwingend notwendig, um KI und vor allem agentische KI den nötigen Handlungsspielraum zu geben.

Mithilfe von Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann ein KI-System dynamisch auf interne und externe Wissensquellen zugreifen – ein entscheidender Schritt in Richtung kontextsensibler und handlungsfähiger KI.

Auf Basis dieses Kontexts kann KI Intentionen erkennen, etwa durch Muster im Chat- und Sprachverhalten, wie zum Beispiel Zögern, Dringlichkeit oder Frustration. Zudem muss sie nicht nur reagieren, sondern auch bewerten, ob ein Anliegen automatisiert gelöst werden kann oder ob es an eine menschliche Fachkraft übergeben werden sollte. Dieses sogenannte Eskalationsmanagement ist für die Qualität im Kundenservice essenziell.

Damit der Übergabeprozess reibungslos funktioniert, müssen Chatbot und menschliche Beratung eng miteinander vernetzt sein – idealerweise über eine zentrale Serviceplattform. Denn nur wenn beide Parteien auf gemeinsame Daten und Prozesse zugreifen können, lassen sich Übergaben effizient gestalten und ein durchgängiges, konsistentes Kundenerlebnis gewährleisten.

Intelligente Automatisierung: Vertrauen entsteht nicht einfach so

Ein zukunftsfähiger Kundenservice entsteht nicht allein durch Technologie, er braucht auch klare Governance-Strukturen. Ein Rahmen aus Regeln und Entscheidungswegen ermöglicht Steuer- und Skalierbarkeit. Governance sorgt dafür, dass neue Systeme nicht isoliert eingeführt, sondern strategisch eingebunden werden – in Prozesse, Rollenmodelle und die Unternehmenskultur.

Gerade im Zusammenspiel von Datenqualität, KI und menschlicher Interaktion braucht es Orientierung: Wer darf entscheiden, was automatisiert wird? Wie werden Daten verantwortungsvoll genutzt? Und wie wird Transparenz gegenüber Kunden sichergestellt? Unternehmen, die solche Fragen aktiv beantworten, wandeln ihren Servicebereich von einer Kostenstelle zu einer Vertrauensbeziehung, und sichern sich so langfristig das Vertrauen ihrer Kunden.

Hybrider Kundenservice ist keine Zukunftsmusik

Um einen erfolgreichen hybriden Kundenservice gewährleisten zu können, sollte die Technologie hinter der KI ständig weiterentwickelt werden. Gerade im Bereich der Emotionserkennung besteht noch Potenzial. Doch strategisch handelnde Unternehmen investieren nicht nur in Technik, sondern streben auch einen grundlegenden Kulturwandel an. So müssen Service-Teams lernen, wie KI wirklich funktioniert, um sie als Hilfswerkzeug und nicht als Konkurrenz zu sehen. Für die Unterstützung und den verantwortungsvollen Einsatz im Arbeitsalltag sind Weiterbildungen und praxisnahe Lernpfade hilfreich.

Ein solcher Kulturwandel geht weit über Kostenoptimierung hinaus: Mitarbeiter werden nicht nur gestärkt, sondern auch befähigt, mit der Technik neue Wege einzuschlagen. Während die KI einfache Anfragen bearbeiten, Informationen strukturieren und bei Entscheidungsprozessen unterstützen kann, hat das Team Ressourcen für wichtigere Anliegen. Und Kunden kommen dank schneller und individueller Lösungen ebenso auf ihre Kosten.

Genauso essenziell ist der ethische Gedanke der Transparenz: Interagiere ich gerade mit einer KI oder einem Menschen? Wie trifft die KI ihre Entscheidungen? Welche Aussagen haben dazu bewogen, diese Lösung vorzuschlagen? Der Einblick in die Entscheidungswelt der Technologie stärkt zudem das Vertrauen der Kunden in den angebotenen Service. Stetiges Monitoring der Systeme, Fehlerbehebungen und Training der KI sind unbedingt notwendig in der sich schnell weiterentwickelnden Technik-Welt.

Vertrauen in die KI wächst – doch der Mensch bleibt entscheidend

Fast die Hälfte der Befragten (47 Prozent) im Consumer Voice Report gaben an, innerhalb der nächsten drei Jahre der KI zuzutrauen, z. B. das Bankkonto eines verstorbenen Angehörigen zu schließen – sie vertrauen der KI also selbst bei sensiblen Daten und Themen. Gerade unter jüngeren Menschen ist die Offenheit groß, künftig mit KI zusammenzuarbeiten oder zu interagieren.

Aber dennoch bleibt die Gewissheit, dass Technik allein nicht ausreichend ist: Nur im Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine lässt sich ein nachhaltiger, zukunftsfähiger und wettbewerbsstarker Kundenservice aufbauen, bei dem vor allem zählt, wie Technologie nahtlos und transparent in alle Prozesse integriert wird.

Über den Autor:

Michael Wallner ist GenAI & Agentic AI Go-To-Market Leader EMEA Central bei ServiceNow. Er ist ein erfahrener Experte im Bereich innovative Technologien. Seine Leidenschaft für Innovation und KI prägt seine Rolle als AI GTM Leader EMEA Central bei ServiceNow.

(ID:50488372)