Trendstudie 2025: KI als Pflichtaufgabe im Kundenservice

Die Digitalisierung des Kundenservice ist längst Realität und Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zunehmend zentrale Rolle. Für Führungskräfte im Customer Service stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt werden sollte, sondern wie und mit welchem strategischen Ziel.

Dieser Beitrag bildet den Auftakt zu einer dreiteiligen Artikelserie zur Trendstudie „KI-gesteuerte Automatisierung im Customer Service 2025“. In Teil 1 werfen wir einen Blick auf den aktuellen Stand: Welche Technologien kommen bereits zum Einsatz, welche Ziele verfolgen Unternehmen und wie zufrieden sind Entscheiderinnen und Entscheider mit den bisherigen Ergebnissen?

KI im Kundenservice: Vom Pilotprojekt zur strategischen Pflicht

Die Zahlen sind eindeutig: 44 % der befragten Unternehmen setzen bereits KI-Technologien im Customer Service ein. Das ist eine Verdopplung gegenüber der Vergleichsstudie aus dem Jahr 2023. Diese Entwicklung zeigt, dass KI nicht mehr nur in Innovationsabteilungen getestet wird, sondern zunehmend in den operativen Alltag einzieht.

Für Customer Service-Leiter:innen bedeutet das: KI ist keine Option mehr, sondern eine strategische Pflichtaufgabe. Wer jetzt nicht handelt, riskiert, den Anschluss zu verlieren – sowohl technologisch als auch in der Servicequalität.

Technologieeinsatz: Generative KI dominiert

Besonders häufig kommen generative KI-Systeme wie ChatGPT, Claude.ai oder andere LLM-basierte Chatbots zum Einsatz. 78 % der KI-nutzenden Unternehmen setzen auf diese Technologien. Klassische Chatbots und Textanalyse-Tools folgen mit Abstand (42 % bzw. 40 %).

Diese Dominanz zeigt: Generative KI ist schnell verfügbar, flexibel einsetzbar und bietet unmittelbare Mehrwerte – etwa bei der automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen oder der intelligenten Weiterleitung von Tickets.

Die häufigsten Einsatzfelder im Customer Service sind neben dem Erkennen und Weiterleiten von Anfragen/Aufträgen (53 %) und dem Bearbeiten von Standardanfragen (47 %) das Erfassen von Aufträgen/Auftragsinformationen (27 %). Hinzu kommt das Bearbeiten von Reklamationen und die Analyse von Kundeninteraktionen (25 % bzw. 16 %).

Diese Zahlen verdeutlichen: KI wird dort eingesetzt, wo Prozesse standardisiert und skalierbar sind. Für Entscheider:innen bedeutet das: Die größten Hebel liegen in der Automatisierung repetitiver Aufgaben – mit dem Ziel, Ressourcen zu schonen und die Servicequalität zu steigern.

Ziele: Effizienz, Entlastung und Kundenzufriedenheit im Customer Service

Die Motivation hinter dem KI-Einsatz ist klar und strategisch, wenn nach den Zielen hinter dem Einsatz von KI-Technologien gefragt wird.

Diese Zielsetzungen zeigen: KI wird nicht nur als technologische Innovation betrachtet, sondern als Mittel zur nachhaltigen Verbesserung der Serviceorganisation.

Zufriedenheit: Erste Erfolge, aber noch Luft nach oben

Trotz der positiven Entwicklung zeigt sich ein differenziertes Bild hinsichtlich der Zufriedenheit mit dem aktuellen KI-Einsatz:

• 5 % sehr zufrieden
• 58 % sind eher zufrieden
• 35 % neutral
• 2 % eher unzufrieden

Die Zahlen machen deutlich: Viele Unternehmen befinden sich noch in der Lernkurve. Die Potenziale der KI sind erkannt, aber noch nicht vollständig ausgeschöpft. Besonders auffällig: Nur 24 % der Unternehmen, die Kundenzufriedenheit als Ziel genannt haben, konnten dieses Ziel bislang erreichen.

Für Führungskräfte heißt das: Es braucht eine klare Strategie, ein durchdachtes Change Management und eine kontinuierliche Erfolgsmessung, um die Erwartungen an KI auch tatsächlich zu erfüllen.

Jetzt ist der Moment für strategische Entscheidungen

Der Einsatz von KI im Customer Service hat sich in den letzten zwei Jahren stark entwickelt. Die Technologie ist angekommen. Jetzt geht es darum, sie strategisch zu verankern, systematisch weiterzuentwickeln und die Mitarbeitenden mitzunehmen.
Für Entscheider:innen im Kundenservice bedeutet das:

• Prozesse identifizieren, die sich für KI eignen
• Technologiepartner sorgfältig auswählen
• Mitarbeitende qualifizieren und einbinden
• Erfolgskriterien definieren und regelmäßig evaluieren

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