Wir haben unseren Support durch KI ersetzt!

„Wir haben unseren Kundensupport durch KI ersetzt.“

Das klingt zunächst nach genau der Art von Aussage, die aktuell überall auf LinkedIn und in den Schlagzeilen zu lesen ist. Mehr Automatisierung, weniger Menschen, geringere Kosten.

Doch nachdem wir selbst einen KI-Agenten entwickelt und in unserem Support getestet haben, sind wir zu einer überraschenden Erkenntnis gekommen:

👉 Die eigentliche Herausforderung im Kundensupport waren nie die Menschen. Es waren die Informationen.

In diesem Artikel zeigen wir, wie wir unseren Supportprozess mit KI automatisiert haben, welche Erfahrungen wir dabei gesammelt haben und warum die meisten Unternehmen aus unserer Sicht an der falschen Stelle mit KI starten.

Unser alter Supportprozess

Viele Unternehmen kennen dieses Szenario:

Supportanfragen kommen über unterschiedlichste Kanäle herein:

• E-Mail

• WhatsApp

• Telefon

• Microsoft Teams

• Persönliche Nachrichten

• Direkte Anrufe

Genau so war es auch bei uns. Auf den ersten Blick funktionierte das erstaunlich gut. Kunden konnten uns jederzeit erreichen. Auf den zweiten Blick zeigte sich jedoch ein strukturelles Problem.

Das Problem war nicht die Erreichbarkeit

Die eigentliche Herausforderung bestand darin, dass der Support nicht als gemeinsamer Prozess funktionierte.

Wissen war verteilt:

• Informationen lagen in privaten Chats

• Antworten befanden sich in E-Mails

• Prozesse waren im Kopf einzelner Mitarbeiter gespeichert

• Lösungen mussten oft mehrfach erklärt werden

Dadurch verbrachten wir viel Zeit mit:

🔎 Suchen von Informationen

🤨 Rückfragen

↪️ Copy-and-Paste-Arbeiten

💬 Internen Abstimmungen

Und genau diese Tätigkeiten erzeugen keinen echten Mehrwert für den Kunden.

Wie sieht ein idealer Supportprozess aus?

Wenn wir heute einen Supportprozess von Grund auf neu entwickeln würden, würden wir nicht mit der Frage beginnen:

Welche KI sollen wir einsetzen?

Sondern mit der deutlich wichtigeren Frage:

Wie soll der Prozess überhaupt funktionieren?

Schritt 1: Ein zentraler Eingang für alle Anfragen

Der Kunde sollte nicht überlegen müssen:

• Schreibe ich eine E-Mail?

• Nutze ich WhatsApp?

• Soll ich anrufen?

Stattdessen braucht es einen klar definierten Einstiegspunkt.

Schritt 2: Die Anfrage verstehen

Jede Anfrage muss zunächst kategorisiert werden:

• Standardfrage

• Fachfrage

• Problemmeldung

• Individuelle Beratung

Erst dann kann entschieden werden, wie die Anfrage bearbeitet wird.

Schritt 3: Standardfälle automatisieren

Wiederkehrende Fragen sollten sofort beantwortet werden.

Beispiele:

• Wie lege ich einen Termin an?

• Wo finde ich bestimmte Funktionen?

• Wie ändere ich Einstellungen?

Hier ist KI besonders stark.

Schritt 4: Komplexe Fälle an Menschen übergeben

Sobald eine Anfrage komplex wird, sollte ein Mitarbeiter übernehmen. Allerdings nicht ohne Kontext.

Ein guter Übergabeprozess enthält:

• die ursprüngliche Anfrage

• bisherige Antworten

• den bisherigen Chatverlauf

• bereits durchgeführte Aktionen

Dadurch kann der Mitarbeiter direkt helfen, statt zunächst recherchieren zu müssen.

Warum nicht den ganzen Support durch KI ersetzen?

Nachdem wir diesen Idealprozess definiert hatten, entstand eine provokante Frage:

Wenn Standardfragen automatisiert werden können, warum ersetzen wir nicht einfach den kompletten Support durch KI?

Also haben wir ein Experiment gestartet.

Unser KI-Agent: Mehr als ein klassischer Chatbot

Für den Test wollten wir bewusst keinen einfachen FAQ-Bot einsetzen. Stattdessen entwickelten wir einen eigenen KI-Agenten. Als Testumgebung nutzten wir unsere Software Humafix, die speziell für Pflegedienste entwickelt wurde.

Zugriff auf eine Wissensdatenbank

Der KI-Agent kann nicht nur Texte generieren. Er erhält Zugriff auf:

• Dokumentationen

• Prozesse

• Anleitungen

• interne Wissensdatenbanken

Dadurch kann er Fragen deutlich präziser beantworten.

Zugriff auf Tools

Der entscheidende Unterschied: Unsere KI kann nicht nur antworten. Sie kann auch handeln.

Der Agent ist in der Lage:

• Informationen aus dem System abzurufen

• Daten auszulesen

• Termine zu prüfen

• Aktionen direkt auszuführen

Damit wird aus einem klassischen Chatbot ein echter KI-Agent.

Der Praxistest: Funktioniert KI im Kundenservice wirklich?

Nachdem der Agent fertig war, haben wir ihn mit realistischen Supportanfragen getestet.

Test 1: Standardfragen beantworten

Frage: Wie kann ich einen Termin einplanen?

Ergebnis: Die KI konnte die Anfrage sofort beantworten. Kein Mitarbeiter musste eingreifen. Für solche Anwendungsfälle eignet sich KI hervorragend.

Test 2: Informationen aus dem System abrufen

Frage: Wann ist Mitarbeiterin Lena nächste Woche eingeplant?

Ergebnis: Hier musste die KI nicht nur Wissen abrufen. Sie musste Informationen direkt aus Humafix auslesen. Auch das funktionierte.

Test 3: Aktionen durchführen

Anschließend sollte die KI nicht nur Informationen liefern, sondern aktiv handeln.

Beispielsweise:

• Verfügbarkeiten prüfen

• Termine erstellen

• Einträge anlegen

Auch diese Aufgaben konnte der Agent erfolgreich übernehmen.

Test 4: Komplexe Supportfälle erkennen

Der spannendste Test war jedoch ein anderer. Was passiert, wenn die KI die Antwort nicht sicher kennt?

Ein Beispiel:

Seit heute werden Einsätze eines Mitarbeiters nicht mehr korrekt angezeigt.

Die KI analysierte das Problem und versuchte mögliche Ursachen zu identifizieren. Als sie keine sichere Lösung finden konnte, erfand sie keine Antwort. Stattdessen leitete sie die Anfrage an einen Mitarbeiter weiter.

Genau das war für uns einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren.

Die wichtigste Erkenntnis: KI darf nicht zum Hindernis werden

Viele Unternehmen machen den Fehler, ihre Kunden durch endlose Bot-Schleifen zu schicken. Das wollten wir vermeiden. Wenn ein Kunde einen Menschen braucht, muss er einen Menschen erreichen können.

Der beste KI-Support ist nicht derjenige, der jede Anfrage beantwortet.

Der beste KI-Support erkennt, wann er aufhören und an einen Mitarbeiter übergeben muss.

Warum Informationen wichtiger sind als KI

Unsere vermutlich wichtigste Erkenntnis lautet:

Unser eigentliches Problem war gar nicht der Support. Es waren die Informationen.

Wenn Wissen verteilt ist über:

• WhatsApp

• E-Mails

• Telefonate

• persönliche Notizen

• einzelne Mitarbeiter

dann hilft auch die beste KI nur begrenzt weiter. Denn KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die verfügbar und zugänglich sind.

Deshalb haben wir den gesamten Prozess zentralisiert

Der eigentliche Durchbruch entstand nicht durch den Chatbot.

Er entstand durch den neuen Prozess.

Automatische Übergabe an Microsoft Teams

Wird eine Anfrage eskaliert, erstellt unser System automatisch einen Eintrag im Teams-Channel.

Dort erhält das Support-Team:

1. die ursprüngliche Kundenanfrage

2. den vollständigen Chatverlauf

3. alle Antworten der KI

4. durchgeführte Aktionen

5. relevanten Kontext

Dadurch kann der zuständige Mitarbeiter sofort übernehmen.

Unsere 3 wichtigsten Learnings

1. Nicht alles automatisieren, nur weil man es kann

Automatisierung ist kein Selbstzweck. Nur weil etwas technisch möglich ist, bedeutet das nicht, dass es sinnvoll ist.

2. Standardarbeit automatisieren

KI sollte Mitarbeitern Routineaufgaben abnehmen. So entsteht mehr Zeit für wertvolle Tätigkeiten.

3. Informationen zentralisieren

Ohne zentrale Wissensbasis stößt jede KI früher oder später an Grenzen. Ein sauber strukturierter Prozess ist wichtiger als das neueste KI-Tool.

Was bedeutet das für Unternehmen?

Wenn Unternehmen uns heute zum Thema KI im Kundenservice ansprechen, empfehlen wir selten sofort einen Chatbot.

Wir beginnen stattdessen mit drei Fragen:

• Wo kommen Anfragen ins Unternehmen?

• Wo gehen Informationen verloren?

• Welche Aufgaben müssen wirklich von Menschen erledigt werden?

Erst danach entscheiden wir gemeinsam:

• welche Prozesse automatisiert werden können

• welche Systeme integriert werden sollten

• wo KI tatsächlich einen Mehrwert liefert

Manchmal ist die richtige Lösung ein KI-Agent. Manchmal eine Teams-Integration. Manchmal ein CRM. Und manchmal eine individuell entwickelte Softwarelösung.

Fazit

Nach unserem Experiment glauben wir nicht mehr, dass KI den Menschen im Support ersetzen muss.

Im Gegenteil.

Die größten Vorteile entstehen dann, wenn KI Routinearbeit übernimmt und Menschen sich auf die Aufgaben konzentrieren können, bei denen sie wirklich gebraucht werden.

KI sollte dem Menschen die Arbeit abnehmen, die er eigentlich gar nicht machen sollte.

Wer Supportprozesse nachhaltig verbessern möchte, sollte deshalb nicht mit KI beginnen.

Sondern mit dem Prozess.

Schau dir hier das komplette Video zum Beitrag an!