KI im Kundenservice: Zwei Drittel klagen über höhere Kosten

Was ist passiert

Eine aktuelle Umfrage zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kundenservice zeichnet ein ernüchterndes Bild: Bei zwei Dritteln der befragten Unternehmen sind die Kosten durch den KI-Einsatz gestiegen – kein einziges Unternehmen berichtet von tatsächlichen Einsparungen. Das geht aus einer von callcenterprofi.de veröffentlichten Erhebung hervor.

Damit widerspricht die Untersuchung dem verbreiteten Narrativ, dass KI-Systeme im Kundenservice automatisch zu Effizienzgewinnen und Kostensenkungen führen. Stattdessen deutet die Datenlage darauf hin, dass viele Organisationen zusätzliche Ausgaben für Implementierung, Integration und Betrieb tragen, ohne dass sich diese Investitionen bislang finanziell auszahlen.

Warum das wichtig ist

Für Entscheider in Kundenservice, IT und digitaler Transformation ist dieser Befund ein wichtiges Korrektiv. Viele KI-Projekte im Kundenservice werden mit dem Versprechen von Kosteneinsparungen budgetiert und intern verkauft. Wenn die Realität stattdessen höhere Ausgaben zeigt, stellt das nicht nur einzelne Business Cases infrage, sondern auch die Art, wie Erfolg bei KI-Einführungen gemessen und kommuniziert wird.

Die Umfrage legt nahe, dass Organisationen ihre Erwartungen an KI im Kundenservice überdenken müssen: Statt reiner Kostensenkung könnte der eigentliche Wertbeitrag in besserer Servicequalität, kürzeren Reaktionszeiten oder entlasteten Mitarbeitenden liegen – Effekte, die sich nicht unmittelbar in der Kostenbilanz, sondern in Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterbindung zeigen.

Zahlen im Überblick

• Zwei Drittel der befragten Unternehmen verzeichnen laut der Umfrage höhere Kosten durch den Einsatz von KI im Kundenservice.
• Kein Unternehmen aus der Befragung meldet tatsächliche Kosteneinsparungen durch KI-Systeme.

Die Einschätzung von Renascence

Der Befund überrascht nur, wer KI im Kundenservice ausschließlich als Kostensenkungshebel betrachtet hat. Tatsächlich bestätigt er ein Muster, das sich bei vielen Technologieeinführungen zeigt: Die Implementierungskosten fallen sofort an, während Effizienzgewinne – wenn sie überhaupt eintreten – erst mit Verzögerung und häufig in anderer Form sichtbar werden.

Der eigentliche Fehler liegt selten in der Technologie selbst, sondern im Business Case dahinter. Wer KI im Kundenservice einführt, um kurzfristig Personal- oder Betriebskosten zu senken, optimiert am falschen Erfolgsindikator. Kundenorientierte Organisationen sollten stattdessen konsequent messen, ob KI die Lösungsgeschwindigkeit erhöht, die Frustration in Kontaktpunkten senkt oder Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben entlastet – und diese Effekte transparent gegen die tatsächlichen Betriebskosten stellen, statt Einsparungen zu versprechen, die sich empirisch nicht einstellen.