Generative KI ist längst kein Zukunftsversprechen mehr, sondern ein messbarer Effizienzhebel. Eine McKinsey-Analyse zeigt etwa, dass sich in der Kundenbetreuung 30 bis 45 Prozent der Kosten sparen lassen, wenn KI Assistenten Routineaufgaben übernehmen und Service­teams mit präzisen Handlungsvorschlägen unterstützen.

Erfolge aus der Telekommunikations-, Finanz- und Tech-Branche bestätigen das Bild, denn Antwortzeiten verkürzen sich und interne Rückfragen sinken erheblich, ohne dass zusätzliches Personal eingestellt werden muss. In diesem Artikel erfährst du, wo KI-Assistenten im Support ansetzen, wie stark sie Zeit und Budget freimachen, welche Stolpersteine auf dich warten und wie du in fünf klaren Schritten eine zukunftssichere Lösung einführst.

Wo können KI-Assistenten im Kundensupport ansetzen?

• Eingangsfilter und Weiterleitung: Die KI erkennt Thema und Dringlichkeit jeder neuen Nachricht und leitet den Fall an die richtige Fachperson. Wie du sowas bauen kannst, lernst du hier.
• Antwort auf Standardfragen: Fragen zu Lieferstatus, Passwort-Reset oder Rückgaberegeln beantwortet der Assistent automatisch und dokumentiert den Vorgang.
• Geführte Selbsthilfe im Chat: Bei klar umrissenen Problemen begleitet die KI Kund:innen Schritt für Schritt zur Lösung ohne Wartezeit.
• Vorqualifizierung von Interessent:innen: Anfragen mit Kaufabsicht werden bewertet und samt Kontextdaten an den Vertrieb übergeben.
• Kurzbriefings für Mitarbeiter:innen: Vor Live-Chats oder Telefonaten erstellt die KI eine einminütige Zusammenfassung aller bisherigen Interaktionen.

Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit: Die meisten Verbraucher:innen schätzen Chatbots vor allem wegen ihrer schnellen Antworten, und das 24/7.

Wie KI-Assistenten Zeit und Ressourcen sparen

KI-Assistenten liefern inzwischen handfeste Resultate, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße. Sie beschleunigen Antworten, verringern Rückfragen und senken Kosten, weil sie alltägliche Routinen übernehmen und nur die wirklich kniffligen Fälle an Menschen weitergeben. Das entlastet Teams spürbar in Spitzenzeiten, sorgt für eine verlässliche Servicequalität und schafft Spielraum für Projekte, die Umsatz und Kundenerlebnis langfristig stärken. Die nachfolgenden Beispiele aus den Jahren 2024 und 2025 belegen, wie stark sich zentrale Kennzahlen oft schon nach wenigen Monaten im Echtbetrieb verbessern. Die gewonnenen Ressourcen fließen in Produktentwicklung, Onboarding-Programme oder proaktive Service-Formate statt in Überstunden.

ING (Banking) - 20% mehr Anliegen werden gelöst

Die ING setzte gemeinsam mit McKinsey in nur sieben Wochen einen generativen KI-Chatbot für die Banking-App auf. Jede Woche kontaktierten rund 85.000 Kundinnen und Kunden in den Niederlanden den Support; der klassische Bot löste zuvor nur 40 bis 45 Prozent dieser Fälle, sodass noch etwa 16.500 Anfragen bei Menschen landeten. Der neue Assistent ruft gezielt Wissen aus internen Datenspeichern ab, bewertet mehrere Antwortvorschläge nach Nützlichkeit und bietet sofort die passende Lösung. In den ersten sieben Einsatzwochen löste er 20 Prozent mehr Anliegen eigenständig und verkürzte so Wartezeiten spürbar. ING plant, das System in zehn Ländern auszurollen und damit bis zu 37 Millionen Kund:innen schneller zu bedienen.

Vodafone (Telekommunikation) - 99% schnelleren Analysen

Vodafone hat seinen mehrsprachigen Support-Assistenten TOBi mit generativer KI auf IBM watsonx ausgebaut und so die interne Entwicklungsarbeit radikal beschleunigt. In einem fünf­wöchigen Pilotprojekt hat ein gemeinsames Team automatisierte Testläufe eingerichtet, Sentiment­analysen integriert und die Dialoge aus der zentralen Bibliothek mit den Varianten der Landesgesellschaften verglichen. Die Zeit, um eine neue Customer Journey einsatzbereit zu prüfen, hat sich dadurch um 99 Prozent verkürzt: von rund 6,5 Stunden auf weniger als eine Minute. Eine vollständige Gap-Analyse, also der systematische Abgleich zwischen der zentralen Dialogbibliothek und den Länder­versionen, um Abweichungen und Lücken aufzudecken, hat nun weniger als fünf Minuten benötigt. Die zusätzlichen Stimmungsdaten haben den Designer:innen klare Hinweise gegeben, wie sie die in 14 Sprachen verfügbare TOBi-Erfahrung weiter verfeinern und die Kundenzufriedenheit steigern können.

eye-oo & Zalando (E-Commerce) - 177.000€ Erlös dank KI

Der Brillen-Onlineshop eye-oo bindet Tidio samt Lyro-Chatbot als erste Supportschicht ein. Lyro liest die firmeneigene Wissensbasis, empfiehlt Produkte, prüft Bestellungen und beantwortet Fragen zu Versand, Rückgabe oder Rezepten. Seit der Einführung stieg der Umsatz um 25 Prozent, die Conversion-Rate verfünffacht sich, und der Bot erwirtschaftet 177.000 Euro KI-attribuierten Erlös. Die durchschnittliche Wartezeit sank dank Automatisierung um 86 Prozent von fünf Minuten auf dreißig Sekunden. Von 2.233 Supportchats löst Lyro 1.825 selbstständig und sammelt dabei 1.305 Leads; allein der Warenkorbabbruch-Bot betreute 537 Gespräche und sicherte zusätzliche 1.600 Euro Umsatz. 

Seit Oktober 2024 begleitet auch der Zalando Assistant angemeldete Kundinnen und Kunden in allen 25 Märkten; bislang haben ihn bereits über zwei Millionen Menschen für Mode-Inspiration genutzt. Nach der Umstellung auf GPT-4o mini und dem Update im März 2025 erkennt der Chatbot etwa einen Besuch in der Denim-Kategorie und schlägt sofort Fragen wie „Zeig mir Flared Jeans“ vor. Die Wirkung spiegelt sich in den Kennzahlen: Klicks auf empfohlene Produkte nahmen um 23 Prozent zu, Wunschlisteneinträge um mehr als 41 Prozent, hochwertige Interaktionen wie Likes oder Warenkorb-Aktionen insgesamt um rund 40 Prozent, während unhilfreiche Empfehlungen um fünf Prozent sanken; zugleich ließ sich das Chat-Volumen bei geringeren Kosten auf das Zwölffache ausweiten. 

In fünf Schritten zur erfolgreichen Einführung

Ein klarer Fahrplan stellt sicher, dass dein KI-Assistent schnell echten Mehrwert liefert und nicht in ausufernden Testphasen stecken bleibt. Die folgenden Schritte zeigen dir, wie du in wenigen Wochen von der ersten Bestandsaufnahme über die Auswahl der passenden Plattform bis hin zur laufenden Optimierung gelangst.

1. Pilotprojekte: Starte mit einem überschaubaren Use Case, zum Beispiel dem automatischen Beantworten häufig gestellter Fragen. So testest du schnell, wie zuverlässig die KI arbeitet, sammelst Feedback und gibst deinem Team Zeit, sich an den neuen Arbeitsablauf zu gewöhnen.
2. Datengrundlage: Sorge dafür, dass deine Wissensdatenbank vollständig, konsistent und gut strukturiert ist. Die Qualität der Antworten spiegelt direkt die Qualität der Trainingsdaten wider. Eine praxisnahe Methode dafür ist Retrieval-Augmented Generation (RAG); in unserem Blogpost zu diesem Thema findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.
3. Kontinuierliche Optimierung: Plane feste Intervalle ein, in denen du Chatprotokolle analysierst, Fehlerquellen identifizierst und neue Beispielfälle nachtrainierst. Nur so bleibt der Assistent präzise und lernt aus echten Kundensituationen.
4. Mitarbeitende einbeziehen: Beziehe alle Beteiligten früh ein, erkläre Nutzen und Grenzen der KI und lass sie die Regeln mitgestalten. Akzeptanz entsteht, wenn Menschen sehen, dass die Technik ihre Arbeit erleichtert statt ersetzt.
5. Schrittweise Automatisierung: Automatisiere nie alle Prozesse auf einmal. Wähle zuerst Bereiche mit hohem Anfragevolumen und klaren Antwortmustern; sobald diese stabil laufen, kannst du komplexere Aufgaben übernehmen lassen.

Stolpersteine und wie du sie umgehst

Ein häufiger Stolperstein ist die Datenqualität. Wenn Wissensartikel unvollständig oder widersprüchlich sind, kann die KI keine verlässlichen Antworten geben. Regelmäßige Content-Audits und Feedback-Schleifen sorgen dafür, dass die Informationsbasis aktuell, konsistent und praxistauglich bleibt. Ebenso wichtig ist es, voreingenommene Trainingsdaten zu vermeiden. Historische Chat-Protokolle können unbewusst bestimmte Kund:innengruppen benachteiligen. Neutrale Beispiele im Training helfen, solche Verzerrungen zu reduzieren. Schließlich entscheidet auch die Akzeptanz im Team über den Erfolg: Mitarbeitende sollten frühzeitig eingebunden werden, den Nutzen und die Grenzen der KI verstehen und aktiv mitgestalten können. 

Der EU-KI-Act gilt seit dem 1. August 2024; seine Transparenzpflicht für Service-Chatbots wird jedoch erst ab dem 2. August 2026 verbindlich. Chatbots, die lediglich Fragen beantworten oder Bestellungen nachverfolgen, zählen als „Limited Risk“ und müssen dann vor allem offenlegen, dass Kund:innen mit einer KI sprechen. Wird derselbe Bot aber genutzt, um Kredite, Bewerbungen oder Kündigungen zu entscheiden, stuft ihn der Act als „High Risk“ ein – dann sind zusätzlich ein formelles Risikomanagement, Audit-Logs und eine obligatorische menschliche Freigabe erforderlich.

Parallel erinnert der Europäische Datenschutz­ausschuss daran, dass für jeden Trainings­datensatz eine belastbare DSGVO-Rechtsgrundlage vorliegen und technische Minderungs­maßnahmen wie Datenmaskierung dokumentiert sein müssen. Art. 22 DSGVO verpflichtet Anbieter zudem, bei automatisierten Entscheidungen mit erheblichen Wirkungen stets einen menschlichen Prüfweg anzubieten. 

Unsere Tipps, damit du auf der sicheren Seite bist: 

• Zeige im Chatfenster dauerhaft den Satz „Dieser Chat wird von einer KI unterstützt“ und wiederhole ihn bei längeren Dialogen in sinnvollen Abständen.
• Biete eine leicht erreichbare Schaltfläche, die den Dialog möglichst umgehend an eine menschliche Servicekraft übergibt.
• Führe ein aktuelles Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten (Quelle, Zweck, Rechtsgrundlage, Speicherort, Löschfrist) und aktualisiere es bei jeder neuen Datenquelle.
• Pseudonymisiere personenbezogene Angaben automatisch, bevor Dialoge in Trainings- oder Analysepipelines gelangen, und lösche alte Modell-Snapshots spätestens nach zwölf Monaten.
• Stelle sicher, dass Nutzer:innen bei Entscheidungen mit rechtlichen oder ähnlich gravierenden Folgen jederzeit eine menschliche Überprüfung anfordern können.

Kennzahlen für die Erfolgsmessung

Eine saubere Erfolgsmessung braucht klare Kennzahlen. Erfahrungswerte belegen, dass sich ein KI-Assistent in drei bis sechs Monaten bezahlt macht, wenn du die wichtigsten Werte konsequent verfolgst. Die folgende Tabelle zeigt, welche Zielmarken realistisch sind und aus welchen Quellen du die nötigen Daten ziehst.

KI als Ergänzung, nicht Ersatz für Mitarbeitende

Menschen bleiben unverzichtbar, weil Empathie, Kreativität und strategisches Denken nicht automatisierbar sind. Die KI liefert Tempo und Kontext – dein Team entscheidet, passt Nuancen an und baut Beziehungen auf. Ein Beispiel von Salesforce zeigt: Menschliche Agent:innen, die mit einem KI-Copiloten arbeiten, lösen Fälle schneller und empfinden ihre Arbeit als befriedigender. 

Mitarbeitende können sich vor allem auf diese Bereiche konzentrieren:

• Komplexe Problemlösungen: Fälle, die individuelle Entscheidungen verlangen.
• Beziehungsaufbau: Mehr Zeit pro Kund:in vertieft Vertrauen und Loyalität.

Feedback & Innovation: Freie zeitliche und mentale Kapazitäten fließen in neue Ideen zur Verbesserung von Prozessen und Produkten.

Fazit

KI-Assistenten verbinden Maschinen­geschwindigkeit mit menschlicher Entscheidungskraft. Das Ergebnis: deutlich kürzere Antwortzeiten, geringere Kosten und zufriedenere Kund:innen, während dein Team sich wieder auf Arbeit mit Sinn fokussieren kann. Wer jetzt handelt, arbeitet smart, übernimmt Ownership für zukunftsfähigen Support und wächst gemeinsam mit Kund:innen und Kolleg:innen.