KI ist im Kundenservice angekommen. Die meisten Organisationen müssen niemanden mehr davon überzeugen, dass KI grundsätzlich helfen kann. Die Diskussion hat sich verschoben: Weg von „Kann KI das?“ hin zu „Wie bekommen wir das zuverlässig in den Alltag – ohne dass es zum Dauerprojekt wird?“.
Genau an dieser Stelle Initiativen nicht an der Modellqualität, sondern am Aufbau: zu viele Einzeltools, zu viele lose Integrationen, zu viel Betriebskomplexität. Das Ergebnis sieht dann oft so aus: Ein Bot hier, ein Assistent dort, ein Analytics‑Tool daneben – und dazwischen manuelle Übergaben, Datenbrüche, uneinheitliche Regeln und ein Betrieb, der mehr Energie kostet als er einspart.
Es gewinnt deshalb nicht das Unternehmen mit der spektakulärsten Demo, sondern das mit dem besten Automation‑System: modular, integrierbar, kontrollierbar, messbar – und vor allem: im Betrieb verlässlich.
1. Das Kernproblem: KI wird oft wie ein Add‑on eingeführt
Viele Organisationen starten KI wie ein Add‑on: „Wir hängen ein neues Tool an das Contact Center.“ Das ist verständlich, weil es schnell wirkt. Es ist aber riskant, weil es die entscheidende Frage offen lässt: Was passiert, wenn aus dem Pilot ein produktiver Standard wird?
Denn sobald KI in echten Serviceprozessen wirkt, entstehen Anforderungen, die in Demos kaum sichtbar sind:
Wer diese Fragen nicht von Anfang an systemisch löst, baut unbewusst ein Patchwork.
2. Warum Patchwork teuer ist - auch wenn es „funktioniert“
Patchwork ist nicht nur ein technisches Problem. Es ist ein operatives:
3. Der bessere Weg: Ready‑to‑use Experience Automation als Systemlayer
Ready‑to‑use Experience Automation setzt an genau dieser Stelle an. Es geht nicht darum, „KI als Feature“ einzusetzen. Es geht darum, eine Automatisierungsebene zu etablieren, die in der Service‑Realität funktioniert.
Der Unterschied ist subtil, aber entscheidend:
Das Ergebnis: Sie starten klein, aber Sie starten so, dass Skalierung nicht zum Architekturwechsel wird.
4. Modular starten: sechs typische Nutzenbausteine, die sich kombinieren lassen
In der Praxis zeigt sich, dass Organisationen KI im Service häufig entlang weniger wiederkehrender Muster einführen. Entscheidend ist, dass diese Muster modular abbildbar sind – damit man nicht jedes Mal eine neue „Speziallösung“ baut.
Sechs Bausteine sind dabei besonders relevant:
Voice Self‑Service + saubere Übergabe
Voice ist einer der wichtigsten und teuersten Kanäle. Wenn Automatisierung hier funktioniert, wirkt sie schnell. Entscheidend ist dabei nicht nur Self‑Service, sondern die Fähigkeit, bei Bedarf elegant an Mitarbeitende zu übergeben – inklusive Kontext, damit niemand bei Null anfangen muss.
Live‑Übersetzung
Mehrsprachigkeit ist häufig kein „Nice to have“, sondern ein Zugangsthema. Live‑Übersetzung kann Hürden senken – vorausgesetzt, sie ist so integriert, dass Prozess- und Compliance‑Logik erhalten bleiben.
Agent Assist / Copilot
Agent Assist ist oft der pragmatischste Einstieg: Zusammenfassungen, Knowledge‑Support, Next Best Actions. Der Hebel liegt in Entlastung und Konsistenz, ohne dass man sofort „vollautomatisiert“ sein muss.
E‑Mail Automation
E‑Mail bleibt ein riesiger Volumentreiber – und ein Backlog‑Risiko. Klassifizieren, routen, Antwortvorschläge erstellen und Übergaben vorbereiten reduziert Nacharbeit und beschleunigt Reaktionszeiten messbar.
AI Workflow Automation (Tool Actions)
Der große Sprung von „Antworten“ zu „Erledigen“ passiert, wenn KI systemübergreifend Aktionen auslösen kann: Daten nachschlagen, Tickets aktualisieren, Status ändern, Workflows starten. Genau hier entsteht echter Business Value – und genau hier ist Governance Pflicht.
Speech Analytics / Customer Insights
Kontakte sind nicht nur Arbeit, sie sind Signal. Speech Analytics liefert Muster zu Qualität, Coaching, Compliance und Optimierung – und macht Verbesserungen kontinuierlich statt punktuell.
Wichtig: Diese Bausteine sind nicht „entweder oder“. In reifen Setups greifen sie ineinander. Ein Voice‑Kontakt kann zum Beispiel automatisch zusammengefasst werden (Assist), in ein Ticket übergehen (Workflow), und anschließend als Signal in Analytics landen (Insights).
5. „Kein Bastelprojekt“ heißt: schneller starten, sauber skalieren
„Kein Bastelprojekt“ ist kein Marketing‑Satz. Es ist eine Betriebsentscheidung. Es bedeutet:
Diese Logik passt exakt zu dem, was Organisationen 2026 brauchen: Geschwindigkeit – ohne Kontrollverlust.
6. Der entscheidende Qualitätsfaktor: Orchestrierung statt Einzelautomatisierung
Ein hybrides Contact Center besteht heute aus Menschen und Automatisierung. Der Unterschied zwischen „wir haben KI“ und „KI wirkt“ liegt in Orchestrierung: Wer macht wann was? Wie fließt Kontext? Welche Regeln gelten? Welche Metriken zeigen, dass es besser wird?
Orchestrierung ist nicht glamourös. Aber sie ist die Voraussetzung dafür, dass Kunden-Journeys konsistent erleben – egal ob Voice, Chat, E‑Mail oder Übergabe an Mitarbeitende.
Und sie ist die Voraussetzung dafür, dass Service wirtschaftlich wird: weniger Wiederkontakte, weniger Nacharbeit, weniger Blindflug.
Fazit: 2026 ist das Jahr der System‑Entscheidungen
Die KI‑Welle im Kundenservice ist nicht vorbei – sie wird erwachsener. Wer 2026 gewinnt, wird KI nicht als Add‑on behandeln, sondern als Infrastruktur: modular, integriert, kontrollierbar und messbar.
Ready‑to‑use Experience Automation ist genau dieser Ansatz. Sie ersetzt nicht Ihre Systeme, sondern ergänzt sie dort, wo es Wirkung bringt– und sie gibt Ihnen die Möglichkeit, von einem Startpunkt aus sauber zu skalieren.
Das ist der Unterschied zwischen „KI als Projekt“ und „KI als Betrieb“.