„Empathische KI“ als Schlüssel für zufriedene Kunden?
KI oder Mensch im Kundenservice? Die Zukunft liegt im klugen Zusammenspiel – nicht im Entweder-Oder, wie der Consumer Voice Report von ServiceNow zeigt.
Für einen effizienten, modernen Kundenservice ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht nur erwünscht, sondern zwingend notwendig. Allerdings kann ein zu radikaler Umschwung auf 100 Prozent KI im Kundenservice tückisch sein, denn um ihr volles Potenzial zu entfalten, fehlt der KI an dieser Stelle der Mensch. Ihn braucht es dringend, um menschliche Empathie und technologische Effizienz in Einklang zu bringen.
Genau dieses Spannungsfeld beleuchtet der aktuelle Consumer Voice Report von ServiceNow. 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. Die zentrale Frage lautet also: 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.
„AI Trust Gap“: Große Vertrauenslücke bei sensiblen Anfragen
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.
Noch (!) punktet der Mensch mit Empathie
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.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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. Wenn beide Parteien auf gemeinsame Daten und Prozesse zugreifen können, sind Übergaben effizient zu gestalten. Dann lässt sich ein durchgängiges, konsistentes Kundenerlebnis erzielen.
Michael Wallner ist Head of Generative AI GTM für EMEA Central bei ServiceNow.
