DIGITAL BUSINESS Transformation Leaders Podcast Vom Hype zum Handwerk: Warum KI im Kundenservice jetzt Chefsache ist

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Der Mittelstand steht beim Thema KI im Kundenservice an einem Scheideweg: Das Interesse ist riesig, aber allzu oft fehlt die strategische Umsetzung. Carsten Fiegler von Vier.ai erklärt, wie Unternehmen die Entscheidungslücke schließen und mit welchen Hacks sie KI als echtes Werkzeug etablieren.

Die Zahlen sind eindeutig: Jeder dritte Mittelständler setzt bereits KI ein, vor allem im Kundenservice. Gleichzeitig sagen 43 Prozent der Unternehmen, dass sie noch gar keine konkrete KI-Strategie haben. Was ist die eigentliche Blockade – Wissen, Mut oder Vertrauen?

Carsten Fiegler: Alle drei Faktoren spielen eine Rolle, allerdings mit unterschiedlicher Gewichtung. Unsere Trendstudie zeigt zwar, dass 96 Prozent der Befragten KI im Kundenservice positiv gegenüberstehen, doch der Teufel steckt im Detail der Umsetzung. Oft wird ein Befund übersehen: 18 Prozent der Befragten beurteilen die Bereitschaft der Beschäftigten, KI einzusetzen, als gering – das sind 13 Prozent mehr als noch im Vorjahr. Gleichzeitig ist der Anteil derer, die die KI-Bereitschaft im Team als hoch einstufen, auf lediglich sechs Prozent gefallen. Das ist ein Warnsignal.

Die eigentliche Blockade ist daher oft nicht ein Mangel an technologischem Vertrauen in der Chefetage, sondern die Sorge vor internem Widerstand. Unser CEO Rainer Roller bringt es auf den Punkt: Die Befürchtung, durch Technologie ersetzt zu werden, führt zu Abwehrreaktionen. Die KI-Einführung ist somit in erster Linie eine Führungs- und Kommunikationsaufgabe. Viele Geschäftsführer wissen, dass sie handeln müssen, scheuen aber den Change-Prozess mit der eigenen Mannschaft und verschieben die Strategie deshalb immer weiter in die Ferne. Wer hier abwartet, verliert wertvolle Zeit. KI im Kundenservice ist heute kein Hype mehr, sondern ein Handwerk, das Unternehmen beherrschen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Starten Sie klein, aber mit klaren Erfolgskriterien für die ersten drei bis sechs Monate. Der häufigste Fehler ist der Versuch, sofort das komplexeste Problem zu lösen. Damit scheitert man an der Komplexität, bevor man überhaupt gelernt hat, mit der Technologie umzugehen. Erst gehen, dann laufen – das ist der Schlüssel zum Erfolg.

Carsten Fiegler, Vice President Business Communications bei VIER.ai

Das klingt nach einer gefährlichen Entscheidungslücke. Wenn man aber abwartet, verliert man Zeit. Wie kann Vier.ai dabei helfen, diesen blinden Fleck aufzulösen?

Carsten Fiegler: Wenn ich abwarte, werde ich den Anschluss verpassen. Wir versuchen massiv zu evangelisieren und aufzuzeigen, dass man heute anfangen muss, nicht erst morgen. In einer Industrie, in der Kosten und Nutzen über das Überleben entscheiden, ist KI nicht wegzudenken. Wir nehmen die Unternehmen an die Hand und zeigen ihnen, dass es nicht um den Ersatz von Menschen geht, sondern um deren Befähigung. Wer diese Entscheidung heute nicht trifft, wird als deutsches Unternehmen zukünftig kein Player mehr sein, der vorne mitspielt.

Hören Sie sich das ausführliche Interview mit Carsten Fiegler in unserem DIGITAL BUSINESS Transformation Leaders Podcast an

Ein großes Problem scheint der Wildwuchs an Insellösungen zu sein. Ihr plädiert für einen zentralen Middleware-Ansatz mit einem AI Gateway. Was kostet dieser Wildwuchs ein Unternehmen konkret?

Carsten Fiegler: Diese Silo-Lösungen verursachen Kosten auf drei Ebenen, die sich gegenseitig verstärken. Erstens die Kostenkontrolle: Wer Chatbots, Voicebots und E-Mail-Automatisierung jeweils einzeln an unterschiedliche KI-Modelle anbindet, verliert völlig den Überblick über Token-Verbrauch und Modellkosten. Oft zahlt man für drei verschiedene LLM-Anbindungen, obwohl eine zentrale Steuerung effizienter wäre. 

Zweitens das Compliance-Risiko: Der EU AI Act verlangt Nachweisbarkeit und Transparenz. Bei Silo-Lösungen muss jede Anwendung einzeln rechtskonform gemacht werden – Datenschutz, Anonymisierung, Dokumentation, alles mehrfach. Das ist nicht nur teuer, sondern riskant. 

Drittens die Wechselkosten: Wer heute starr auf ein bestimmtes LLM setzt, bindet sich technisch oft für Jahre. Ein Middleware-Ansatz, wie wir ihn mit dem AI-Gateway vorschlagen, löst das. Eine einheitliche API ermöglicht den Zugriff auf verschiedene Modelle, sodass Unternehmen jederzeit und im Millisekundenbereich zwischen Anbietern wie OpenAI oder Google wechseln können. Ein strategischer Ansatz lohnt sich dabei oft schon ab dem zweiten Use-Case.

DER GESPRÄCHSPARTNER

Carsten Fiegler ist als Vice President Business Communications Mitglied des Managements bei Vier.ai. Fiegler ist maßgeblich dafür verantwortlich, die Vision von „KI Made in Germany“ in den Mittelstand zu tragen.

Ermöglicht dieses AI-Gateway auch Transparenz darüber, welches Modell für welche Aufgabe das effizienteste ist?

Carsten Fiegler: Ja, absolut. Über das Gateway lassen sich im Vorfeld Guardrails definieren. Wir können genau festlegen, welches Modell für welches Szenario genutzt werden soll. So stellen wir sicher, dass komplexe Anfragen von leistungsstarken Modellen bearbeitet werden, während Standardaufgaben kostengünstiger gelöst werden. Das garantiert nicht nur Kosteneffizienz, sondern auch Rechtssicherheit und die jeweils beste Ergebnisqualität für den Kunden. Das Gateway dient als intelligenter Controller, der die technologische Freiheit sichert und gleichzeitig die Budgets schont.

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