Die meisten Verantwortlichen im Kundenservice müssen nicht mehr vom Potenzial von KI in ihrem Arbeitsalltag überzeugt werden. Die praktische Frage lautet vielmehr: Wie lassen sich neue Funktionen einführen, ohne Systeme zu ersetzen, die weiterhin zuverlässig arbeiten und in die das Unternehmen bereits erheblich investiert hat?
Dennoch werden KI-Projekte im Kundenservice häufig an eine wesentlich umfassendere Transformation gekoppelt. Eine neue Contact-Center-Plattform wird zusammen mit der Modernisierung der Telefonie, Änderungen am Customer-Relationship-Management und der Neugestaltung von Prozessen diskutiert. Der KI-Anwendungsfall muss dann häufig warten, bis das größere Programm umgesetzt ist.
Diese Abhängigkeit ist nicht immer notwendig.
Das Prinzip ist einfach: zuerst den Mehrwert schaffen, später migrieren. KI-Lösungen lassen sich nämlich häufig in eine bestehende Kundenservice-Umgebung integrieren. Die vorhandenen Telefonie-, Contact-Center- und Geschäftsanwendungen bleiben bestehen, während KI-Funktionen gezielt dort eingebunden werden, wo sie den Service verbessern können. Ob eine Migration notwendig wird oder nicht, bleibt eine separate Entscheidung. Sie hängt unter anderem davon ab, ob die aktuelle Umgebung auch die langfristigen Anforderungen des Unternehmens unterstützen kann.
Was viele Unternehmen als Conversational AI, KI Voicebot oder virtuellen Agenten bezeichnen, ist der sichtbare Startpunkt. Die dahinterliegenden Systeme lassen sich heute treffender als Agentic AI beschreiben: Sie können Kundendaten abrufen, Vorgänge anlegen, Transaktionen ausführen und Aufgaben ohne Eingreifen eines Mitarbeitenden weiterleiten. Das ist die umfassendere Funktionalität, die Sie Ihrem Contact Center hinzufügen, wenn Sie dort KI einführen.
Die entscheidende Frage ist dabei nicht, ob Ihr Unternehmen für KI bereit ist. Entscheidend ist, ob die aktuelle Umgebung den vorgesehenen Use Case unterstützt und wie sich die neue Funktion einführen lässt, ohne funktionierende Abläufe zu beeinträchtigen.
Ein KI-Projekt im Kundenservice muss keinen Austausch der Plattform bedeuten
Der Austausch einer Contact-Center-Plattform ist ein erhebliches Vorhaben. Er betrifft Technologie, Prozesse, Betriebsmodelle und Mitarbeitende. Selbst wenn eine Ablösung gerechtfertigt ist, sollte sie nicht automatisch zur Voraussetzung für jede KI-Initiative werden.
Eine KI-Implementierung ist auch in einem begrenzteren Rahmen möglich. Zum Beispiel kann sie eine klar definierte Gruppe von Anfragen automatisieren, Mitarbeitenden den Zugang zu Wissen erleichtern oder Kunden auch außerhalb der regulären Geschäftszeiten einen Self-Service bieten. Die bereits eingesetzten Plattformen können ihre bisherigen Aufgaben weiterhin erfüllen.
Funktionsfähige Plattformen weiter zu nutzen, schützt nicht nur die ursprüngliche finanzielle Investition. Ihre bestehenden Systeme enthalten jahrelange Konfiguration, Integrationsarbeit, Prozesswissen und Erfahrung Ihrer Mitarbeitenden. Ein Austausch verursacht Kosten und betriebliche Risiken, selbst wenn die neue Technologie auf dem Papier besser ist.
Diese Investition zu schützen bedeutet nicht, jedes derzeitige System auf unbestimmte Zeit beizubehalten. Manche Plattformen sind möglicherweise zu eingeschränkt, zu fragmentiert oder zu kostspielig, um künftige Anforderungen zu erfüllen. Ein Austausch sollte jedoch auf eine nachgewiesene Einschränkung abzielen und nicht als Standardweg zur KI-Einführung gelten.
Wenn Sie KI mit weniger Kosten und Unterbrechungen in Ihre aktuelle Umgebung integrieren können, sollten Sie diesen Weg wählen, bevor Sie einen Plattformwechsel in Betracht ziehen.
Dort ansetzen, wo Abläufe an Grenzen stoßen
Bevor Sie eine KI-Lösung auswählen, müssen Sie ein Serviceproblem identifizieren, das klar genug abgegrenzt ist, häufig genug auftritt und dessen Ergebnis sich messen lässt.
Typische Ausgangspunkte sind wiederkehrende Anrufe, die die Mitarbeitenden unnötig in Anspruch nehmen, Anfragen außerhalb der regulären Geschäftszeiten sowie Zeitaufwand für die Suche nach Informationen in verschiedenen Systemen.
Im nächsten Schritt gilt es, die technischen oder betrieblichen Einschränkungen zu identifizieren, die eine erfolgreiche Umsetzung des Anwendungsfalls verhindern könnten.
Bei häufig auftretenden Anfragen sind die relevanten Informationen möglicherweise bereits vorhanden, für Ihre Kunden aber schwer auffindbar. Mitarbeitende beantworten dieselben Fragen immer wieder, weil die vorhandenen Self-Service-Angebote schwer zu navigieren sind. Je nach Komplexität der Anfrage kann ein FAQ-Bot diese Informationen leichter zugänglich machen, ohne das System zu ersetzen, das die Kundeninteraktionen derzeit verarbeitet.
Die Analyse klärt, wo die Interaktion in das Unternehmen gelangt, welche Informationen die KI benötigt, welche Systeme verbunden werden müssen und was geschehen soll, wenn die Automatisierung eine Anfrage nicht lösen kann. Die Ergebnisse zeigen, ob die aktuelle Architektur den Anwendungsfall unterstützt und welche Komponenten gegebenenfalls zuerst angepasst werden müssen.
Ein Beispiel ist KI-gestütztes Routing. Vor der Contact-Center-Plattform eingesetzt, kann die KI den Grund für die Anfrage erkennen und sie an einen geeigneten verfügbaren Mitarbeitenden weiterleiten. Relevante Informationen aus dem ersten Dialog können zusammen mit der Interaktion übergeben werden, sodass der Mitarbeitende von Anfang an über den nötigen Kontext verfügt.
Die Implementierung beginnt mit der bestehenden Umgebung
KI in eine etablierten Kundenservice-Umgebung zu integrieren, bedeutet nicht „Stecker rein und los geht‘s“. Die neue Funktion muss mit den Systemen zusammenspielen, die bereits Interaktionen, Kundeninformationen, Wissen und Arbeitsabläufe der Mitarbeitenden abbilden.
Deshalb beginnt Damovo damit, Ihre bereits vorhandenen Systeme und Prozesse zu analysieren. Anschließend legen wir fest, wie die vorgeschlagene KI-Lösung an die Contact-Center-, CRM- und Telefonieplattformen angebunden werden soll, welche Kanäle sie unterstützen muss und wie der Kundenkontext bei der Übergabe an einen Mitarbeitenden erhalten bleibt. Zudem prüfen wir, wie das zugrunde liegende Wissen verwaltet und auf dem neuesten Stand gehalten wird.
Auf Grundlage dieser Analyse definiert Damovo die erforderlichen Integrationen, die Anpassungen an Interaktionsabläufen und die Arbeiten, die notwendig sind, damit die KI die Informationen Ihres Unternehmens nutzen kann. Der Implementierungsplan legt zudem fest, wie die Leistung gemessen wird. Gleichzeitig hält das Lösungsdesign künftige Plattformoptionen offen.
Case Study: KI-gestützter Voicebot für ein Standesamt
Ein Standesamt in einer deutschen Großstadt bearbeitete ein hohes Aufkommen wiederkehrender Anrufe. Kunden erkundigten sich nach Terminen, erforderlichen Unterlagen und Bearbeitungszeiten. Die Antworten waren vorhanden. Mitarbeitende gaben sie dennoch jeden Tag hunderte Male manuell weiter.
Damovo integrierte einen KI-gestützten Voicebot in die bestehende Telefonie-Umgebung, anstatt diese zu ersetzen. Die Implementierung konzentrierte sich dabei auf die Komponenten, die für den anfänglichen Anwendungsfall erforderlich waren. So konnte das Standesamt die Anrufbearbeitung verbessern und die bereits eingesetzte Technologie weiter nutzen.
Die Zahl der Routineanrufe, die bei den Mitarbeitenden eingingen, konnte deutlich reduziert werden und die Erreichbarkeit für Kunden außerhalb der Öffnungszeiten verbesserte sich.
👉 Lesen Sie die ganze Case Study
KI einführen, bestehende Systeme erhalten
Damovo führt die Technologie, Informationen und Implementierungsleistungen zusammen, die erforderlich sind, um KI in eine etablierte Kundenservice-Umgebung zu integrieren. Funktionsfähige Systeme bleiben bestehen. Änderungen beschränken sich auf das, was der Anwendungsfall tatsächlich erfordert.
Unternehmen können so ihren Kundenservice heute verbessern, den Wert bestehender Technologieinvestitionen trotzdem erhalten und Entscheidungen über künftige Plattformen davon getrennt treffen.
KI kann den Wert eines bestehenden Contact Centers erweitern, ohne den Plattformwechsel zum Ausgangspunkt zu machen.
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FAQs
Was ist der Unterschied zwischen Conversational AI und Agentic AI im Kundenservice?
Conversational AI bezeichnet Systeme, die über natürliche Sprache mit Kunden interagieren: KI-Voice-Agents oder Voicebots, die eingehende Anrufe bearbeiten, sowie virtuelle Agenten, die auf Anfragen per Chat oder Messaging reagieren. Agentic AI geht darüber hinaus. Sie reagiert nicht nur, sondern handelt. Ein Agentic-AI-System kann ein Kundenkonto aufrufen, einen Servicevorgang anlegen, eine Anfrage bearbeiten oder einen Anruf an das richtige Team weiterleiten, ohne dass ein Mitarbeitender eingreifen muss. Moderne Contact-Center-KI kombiniert häufig beides: eine dialogorientierte Oberfläche, über die Kunden mit dem System interagieren, und agentische Funktionen, die im Hintergrund Aufgaben ausführen.
Wie finde ich den richtigen KI-Anwendungsfall für den Einstieg in meinem Contact Center?
Achten Sie auf ein Problem mit drei Merkmalen. Erstens tritt es häufig auf: Mitarbeitende bearbeiten dieselbe Frage oder Anfrage immer wieder. Zweitens ist es klar definiert und messbar: Sie können die aktuellen Kosten oder die Bearbeitungszeit messen und anschließend beurteilen, was sich durch die KI verändert hat. Drittens ist es technisch zugänglich: Die benötigten Daten liegen in einem System vor, auf das die KI zugreifen kann. Typische Ausgangspunkte sind wiederkehrende eingehende Anfragen, Anliegen außerhalb der regulären Betriebszeiten und Aufgaben, bei denen Mitarbeitende mehr Zeit mit der Suche nach Informationen als mit der eigentlichen Lösung verbringen. Eine kurze technische Analyse bestätigt anschließend, ob Ihre aktuelle Umgebung den Anwendungsfall unterstützt, bevor die Implementierung beginnt.
Muss ich meine Contact-Center-Plattform ersetzen, um KI zu nutzen?
Nein. Conversational AI und Agentic AI lassen sich in die meisten bestehenden Contact-Center-Umgebungen integrieren, ohne die bereits eingesetzten Plattformen zu ersetzen. KI-Voicebots und virtuelle Agenten werden über Schnittstellen an die vorhandenen Telefonie-, CRM- und Fallmanagementsysteme angebunden. Ihre bestehenden Plattformen übernehmen weiterhin die Aufgaben, die sie bereits gut erfüllen. Eine Ablösung wird dann relevant, wenn eine Plattform zu eingeschränkt ist, um die für den Anwendungsfall erforderliche Integration zu unterstützen. Das ist jedoch die Ausnahme und nicht die übliche Ausgangssituation.
Wie lange dauert es, KI in ein bestehendes Contact Center zu integrieren?
Die Dauer der Implementierung hängt vom Umfang des Anwendungsfalls und von der Umgebung ab, in der er eingesetzt werden soll. Zu den wichtigsten Faktoren gehören die Anzahl der beteiligten Systeme und Kanäle, die Verfügbarkeit und Qualität der erforderlichen Informationen, die Komplexität der Integration, Anforderungen an Sicherheit und Governance sowie der Umfang der notwendigen Tests und Prozessanpassungen.
Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall, der auf einer freigegebenen Wissensbasis und wenigen Integrationen beruht, ist in der Regel weniger komplex als ein Szenario, das Zugriff auf mehrere Geschäftsanwendungen und automatisierte Aktionen über verschiedene Systeme hinweg erfordert. Ein eng definierter erster Umfang hilft Unternehmen, die Machbarkeit zu prüfen und die Implementierungsanforderungen festzulegen, bevor sie KI auf weitere Anwendungsfälle ausweiten.