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KI-Kompetenz Kundenservice: Warum dort KI-Halbwissen so gefährlich ist

Von Stefan Girschner 3 min Lesedauer

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Der Einsatz generativer KI gehört heute im Contact Center und Kundenservice zum Arbeitsalltag. Aber wie hoch ist dort die KI-Kompetenz tatsächlich? Eine Befragung von Vier zeigt eine hohe Nutzungsquote, zugleich aber gefährliche Governance- und Wissenslücken.

(Bild:  Vier – generiert mit KI)
(Bild: Vier – generiert mit KI)

Bei der von Marketing Resultant durchgeführten Umfrage im Auftrag von Vier erklärten 32 Prozent der Führungskräfte und Service-/Contact Center-Managern, dass Schatten-KI in ihrem Unternehmen gelegentlich bis oft genutzt wird. 17 Prozent können das Ausmaß nicht einschätzen und 28 Prozent kennen den Begriff Schatten-KI nicht. Lediglich 23 Prozent geben an, dass Schatten-KI in den Bereichen Contact Center und Kundenservice eher nicht zum Einsatz kommt, weil dies verhindert wird. „Zusammengefasst heißt das, dass in 77 Prozent der befragten Unternehmen inoffiziell genutzte KI-Tools ohne verifizierte Kontrolle agieren,“ erklärt Rainer Holler, CEO von Vier.

Prompting ist kein Problem

Laut der Befragung betreiben 94 Prozent eigenes Prompting. Im Kundenervice-Alltag bedeutet dies, dass Mitarbeiter KI für Zusammenfassungen, Antwortentwürfe und Übersetzungen nutzen. Dabei halten es 70 Prozent für besser, Prompts auf Englisch zu schreiben, nur elf Prozent bevorzugen Deutsch. „Moderne multilinguale Modelle verarbeiten deutsche Prompts im Standard-Kundenservice inzwischen nahezu verlustfrei. Dennoch ist bei komplexen Reasonings oder System-Prompts für Contact-Center-Bots die englische Formulierung oft präziser und Token-effizienter“, berichtet Harald Henn, CX-Berater und Geschäftsführer von Marketing Resultant.

LLMs: Kundenservice zwischen Kenntnis und Unkenntnis

Die Kernrisiken von Large Language Models (LLMs), wie Halluzinationen, sind 89 Prozent der befragten Führungskräfte bekannt. 96 Prozent wissen, dass Daten bei der öffentlichen, kostenlosen Nutzung von ChatGPT in den USA verarbeitet werden. Aber es gibt erhebliche Wissenslücken bei den technischen Grundlagen. Auf die Frage „Was sind Token im Zusammenhang mit KI?“ wählten 53 Prozent die korrekte Definition (kurze Worte/Wortabschnitte). Doch 33 Prozent vermuteten einen „Wort-Schlüssel für den Zugriff“ und verwechselten damit mutmaßlich Tokens mit API-Keys, weitere vier Prozent tippten auf Spracherkennungsworte, zehn Prozent wussten mit dem Begriff nichts anzufangen.

„Dieses Halbwissen ist ungünstig. Denn wer Token mit Lizenzschlüsseln verwechselt, kann API-Kosten, Context-Window-Limits und Latenzen bei Contact-Center-Integrationen wie Voicebots weder kalkulieren noch steuern – gerade dies ist aber relevant für Führungskräfte“, betont Harald Henn. Die Unschärfe bei Begriffen wie Token oder Modellarchitekturen birgt das Risiko von Fehlentscheidungen bei der Beschaffung von Bot- und Assistenz-Lösungen. Ebenfalls signifikante Fehleinschätzungen gibt es über die europäische LLM-Modell-Landschaft. Teile der Befragten ordnen US-Modelle fälschlicherweise Europa zu. 20 Prozent kennen überhaupt kein europäisches LLM.

Kundenservice: Welche LLMs genutzt bekannt sind

Am häufigsten werden im Contact Center und Kundenservice ChatGPT, Gemini und Claude genutzt.(Bild:  Vier GmbH)
Am häufigsten werden im Contact Center und Kundenservice ChatGPT, Gemini und Claude genutzt.
(Bild: Vier GmbH)

Am meisten nutzen die Befragten ChatGPT (34 %), gefolgt von Gemini (24%) und Claude (17 %). Deutlich weniger bekannt sind die Anbieter hinter den LLMs. Bei den meisten ist OpenAI namentlich bekannt (19 %), 16 Prozent kennen Google als LLM-Anbieter und je 14 Prozent Anthropic sowie Perplexity. Auch die Open-Source-Modelle Mistral und DeepSeek sind jeweils zwölf Prozent der Befragten ein Begriff. Über die Hälfte kennen Mistral als europäisches Modell, doch beachtliche Teile der Befragten ordnen US-Modelle fälschlicherweise Europa zu (Claude: 10 %, ChatGPT: 9 %, Gemini: 8 %).

Regulierung im KI-Bereich wird überwiegend verstanden

Am bekanntesten sind die LLM-Anbieter OpenAI, Google und Anthropic.(Bild:  Vier)
Am bekanntesten sind die LLM-Anbieter OpenAI, Google und Anthropic.
(Bild: Vier)

Die befragten Führungskräfte und Service-/Contact Center-Manager wissen überwiegend, für wen die Vorgaben des EU AI Acts gelten: 67 Prozent kennen den Geltungsbereich für alle in der EU eingesetzten Systeme. Aber vorhandene Fehldeutungen wie etwa die Beschränkung des Geltungsbereichs nur auf Hochrisiko-Systeme (6 %) oder die Ausdehnung auf Privatnutzung (12 %) zeigen, dass hier noch Nachholbedarf bezüglich der regulatorischen Pflichten für Betreiber von Contact-Centern und Kundenservice besteht.

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Rainer Holler ist CEO der Vier GmbH.(Bild:  Vier)
Rainer Holler ist CEO der Vier GmbH.
(Bild: Vier)

„Die Umfrage zeigt: Die operative Belegschaft nutzt KI bereits intensiv. Doch ohne klare Frameworks, sichere Enterprise-Tools und fundierte Schulungen droht eine unkontrollierte Schatten-Nutzung, die Datenschutz- und Compliance-Risiken birgt“, erklärt Rainer Holler. Die Aufgabe für Führungskräfte in Customer Experience, Contact Centern und Kundenservice bestehe nun darin, die KI-Nutzung in geregelte, sichere und skalierbare Bahnen zu lenken. „Wer jetzt die Brücke zwischen Anwenderwille, technologischem Tiefgang und rechtlicher Compliance schlägt, transformiert das Contact Center von einer reaktiven Service-Einheit zum KI-gestützten Werttreiber des Unternehmens“, so Rainer Holler.

Ohne klare Frameworks, sichere Enterprise-Tools und fundierte Schulungen droht eine unkontrollierte Schatten-Nutzung, die Datenschutz- und Compliance-Risiken birgt.

Rainer Holler, Vier GmbH

Für die Studie befragte Marketing Resultant im Auftrag von Vier im Sommer 2026 228 deutsche Führungskräften und Service-/Contact Center-Manager. Die Vier GmbH entwickelt und betreibt innovative, KI-basierte Lösungen für effiziente Geschäftsprozesse nach europäischen Datenschutzstandards. Vier hebt die Potenziale für den Geschäftserfolg von Unternehmen und optimiert mess- und spürbar die Customer und User Experience.