KI-Studie im Kundenservice: Generative KI erhöht Produktivität im Customer Service Management

14. Februar 2025· 2 Min. lesen Copy link Share on LinkedIn

Mit GenAI Effizienz, Lernen und Bindung im Kundenservice steigern

Die KI-Studie im Kundenservice «Generative AI at Work» von Forschern der MIT Sloan School of Management und dem Stanford Digital Economy Laboratory belegt: Der gezielte Einsatz von KI und generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) kann die Produktivität von Kundendienstmitarbeitenden erheblich steigern, insbesondere für weniger erfahrene Customer Service Agents. Doch nicht alle profitieren gleichermassen. Was bedeutet das für Unternehmen im Customer Service Management?

KI-Studie im Kundenservice zeigt: GenAI steigert die Effizienz – vor allem für unerfahrene Mitarbeiter

Die Studie untersuchte den Einsatz generativer KI bei 5’179 Kundenservicemitarbeitern in einem grossen Callcenter. Das Ergebnis: Der Zugang zu einem KI-gestützten Assistenten erhöhte die durchschnittliche Produktivität um 14 %, gemessen an der Anzahl der pro Stunde gelösten Kundenanfragen. Besonders unerfahrene Mitarbeiter profitierten stark, mit einer Produktivitätssteigerung von 34 %. Die generative KI unterstützte sie, indem sie bewährte Antwortmuster lieferte und ihnen half, schneller Erfahrung zu sammeln.

Erfahrene Mitarbeiter hingegen profitierten weniger stark von der künstlichen Intelligenz. In manchen Fällen sank sogar die Qualität ihrer Arbeit leicht, da sie sich möglicherweise zu stark auf die Technologie verliessen. Die KI-Studie im Kundenservice legt nahe, dass das GenAI-Modell bewährte Praktiken erfahrener Mitarbeiter verbreitet und neuen Kundendienstmitarbeitern hilft, schneller Routine zu entwickeln.

Verbesserte Kundenerfahrung und höhere Mitarbeiterbindung durch KI-Unterstützung

Neben einer höheren Produktivität hat KI noch weitere überraschende Effekte: Sie optimiert die Interaktion zwischen Kunden und Servicemitarbeitern. Die KI-Studie im Kundenservice offenbart, dass Kunden sich respektvoller gegenüber Mitarbeitern verhalten, wenn diese mit KI-gestützten Antworten arbeiten. Zudem stiegen die Kundenzufriedenheit und die Mitarbeiterbindung. Das kann die Arbeitsbedingungen im Customer Service verbessern und langfristig zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit beitragen. Darüber hinaus weisen die Studienautoren darauf hin, dass GenAI nicht nur das Lernen der Mitarbeiter unterstützt, sondern nachweislich verbessert. Insbesondere weniger erfahrene Mitarbeiter profitieren davon, indem sie sich schneller weiterentwickeln und bewährte Vorgehensweisen übernehmen.

Was bedeutet das für Unternehmen?

Für Unternehmen, die KI im Kundenservice einführen oder ausbauen möchten, lassen sich aus der Studie «Generative AI at Work» folgende Erkenntnisse ableiten:

  • Gezielte Unterstützung für Neueinsteiger: Unerfahrene Mitarbeiter profitieren besonders von GenAI-gestützten Systemen. Unternehmen sollten generative KI gezielt zur Einarbeitung und Weiterbildung neuer Kundendienstmitarbeiter einsetzen.
  • KI als Ergänzung, nicht als Ersatz: Erfahrung bleibt ein entscheidender Faktor. Die besten Ergebnisse erzielt künstliche Intelligenz, wenn sie als Unterstützung dient und nicht als alleinige Lösung betrachtet wird.
  • Mitarbeitertraining ist entscheidend: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Teams wissen, wann und wie sie KI-gestützte Antworten optimal einsetzen, und wann menschliches Urteilsvermögen gefragt ist.
  • Optimierung der Kundeninteraktion: Der positive Einfluss von generativer KI auf den Kundenumgang zeigt, dass Unternehmen nicht nur von Effizienzsteigerungen, sondern auch von besseren Serviceerlebnissen profitieren können.
  • Erhöhte Mitarbeiterbindung: Die KI-Studie im Kundenservice belegt, dass Generative AI dazu beitragen kann, dass Mitarbeiter zufriedener sind und länger im Unternehmen bleiben.

KI als Chance für den Kundenservice

Die Untersuchung basiert auf realen Daten eines Callcenters mit über 5.000 Mitarbeitern und bestätigt, dass KI den Kundenservice nachhaltig verbessern kann – wenn sie richtig eingesetzt wird. Unternehmen, die eine Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Expertise finden, können nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöhen. Das bedeutet: Unternehmen, die die richtigen Strategien für den Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz im Customer Service Management entwickeln, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Häufig gestellte Fragen:

Ist GenAI dasselbe wie künstliche Intelligenz?
Nein. GenAI ist eine spezielle Form der künstlichen Intelligenz. Während herkömmliche KI häufig zur Datenanalyse, Mustererkennung oder Vorhersage eingesetzt wird, konzentriert sich GenAI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Audiodateien.
Ist GenAI dasselbe wie ChatGPT?
Nein. ChatGPT ist nur ein Beispiel für eine GenAI-Anwendung. GenAI ist die übergeordnete Technologie, die hinter Tools steht, die Inhalte in verschiedenen Formaten und für unterschiedliche Anwendungsfälle generieren können.
Kann GenAI mehr als nur Text erstellen?
Ja. Je nach Modell kann GenAI Texte, Bilder, Audio- und Videodateien, Code, Zusammenfassungen und andere Arten von Inhalten erstellen.
Ist GenAI nur für grosse Unternehmen relevant?
Nein. GenAI kann auch für kleine und mittlere Unternehmen nützlich sein. Es kann bei alltäglichen Aufgaben wie der Erstellung von Inhalten, der Kommunikation, der Recherche, der Dokumentation und der Prozessoptimierung helfen.
Ersetzt GenAI menschliche Mitarbeiter?
GenAI dient in erster Linie dazu, Menschen zu unterstützen, nicht einfach nur zu ersetzen. In vielen geschäftlichen Kontexten hilft es den Mitarbeitenden, schneller zu arbeiten, Informationen effizienter zu strukturieren und repetitive Aufgaben zu reduzieren.
Lässt sich GenAI in bestehende Geschäftsprozesse integrieren?
Ja. GenAI lässt sich in bestehende Arbeitsabläufe, Software-Tools und digitale Plattformen integrieren, um Aufgaben wie Kommunikation, Automatisierung, Dokumentation und Informationsverarbeitung zu unterstützen.

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Manuel Röttele

Senior Account Executive und Service-Management-Experte

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