Service wird KI-getrieben –
aber die Mehrheit zögert noch bei den Agenten
Eine neue Gartner-Untersuchung zeigt deutlich: Unternehmen stehen bei der Einführung agentenbasierter Künstlicher Intelligenz (KI) an einem Wendepunkt. Zwar investieren viele bereits in entsprechende Technologien, doch die Mehrheit bleibt noch vorsichtig – vor allem im Service-Bereich, obwohl das Potenzial gerade hier immens sein könnte.
Laut des Gartner Hype Cycle tätigen 42 % der Unternehmen erhebliche Investitionen in agentenbasierte KI, während 19 % konservativ investieren. Bemerkenswert ist, dass 31 % der Befragten noch abwarten oder unsicher sind, ob und wann sie KI-Agenten einsetzen sollen. Nur 8 % planen derzeit gar keine Investitionen. Dieses Bild verdeutlicht, dass der Markt zwar in Bewegung ist, viele Entscheider jedoch noch auf greifbare Erfolgsgeschichten warten.
Gerade im Service-Management bedeutet das: Wer jetzt erste Erfahrungen sammelt, verschafft sich einen strategischen Vorsprung. KI-Agenten können Routineaufgaben übernehmen, Anfragen schneller lösen und Serviceprozesse personalisieren – doch das erfordert Mut, Pilotprojekte und ein Verständnis dafür, wo KI echten Mehrwert schafft. Wer abwartet, riskiert, den Anschluss an Wettbewerber zu verlieren, die bereits auf automatisierte, lernfähige Systeme setzen.
Gartner sieht in der kommenden Phase vor allem die Skalierung erfolgreicher KI-Use-Cases als Schlüssel zum Durchbruch. Unternehmen, die ihre ersten Projekte erfolgreich operationalisieren, werden Standards setzen – technologisch wie kulturell. Für Serviceleiter heißt das: Jetzt ist die Zeit, vom Experiment zur Umsetzung zu gehen – in kleinen Schritten. Wer heute investiert, prägt den Kundenservice von morgen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung:
KI-Transformation im Service
Serviceorganisationen stehen heute unter massivem Druck: Fachkräftemangel, steigende SLA-Anforderungen und wachsende Komplexität führen zu Suchzeiten, Eskalationen und Wissensverlusten. Viele wissen: Künstliche Intelligenz kann helfen – doch wie kommt man von ersten Ideen zu konkretem Nutzen im Alltag?
1. Bewusstsein schaffen – das Fundament legen
Bevor Tools eingeführt werden, braucht es Verständnis. In dieser Phase geht es darum, Neugier zu fördern, Wissen zu teilen und realistische Erwartungen zu setzen.
Praxis-Tipp: Organisiere Infoveranstaltungen, identifiziere Wissenslücken und definiere erste Use Cases – ganz ohne Zeitdruck.
Messbare Erfolge: Teilnehmerzahlen bei Workshops, Anzahl erkannter Anwendungsfelder.
2. Erste Schritte – Chatbots und generative KI im Alltag
Mitarbeitende beginnen, KI-Tools wie Microsoft Copilot oder DeepL produktiv zu nutzen.
Praxis-Tipp: Etabliere klare Nutzungsrichtlinien, schule die Grundlagen des Promptings und sammle erste Erfolgsgeschichten aus der Praxis.
Messbare Erfolge: Zeitersparnis bei Textarbeiten, Anteil der Teams mit aktiver KI-Nutzung (Ziel: 60–80 %).
3. Assistenten integrieren – Routineprozesse automatisieren
Nun werden KI-Tools fest in Prozesse eingebettet, etwa für Ticketkategorisierung oder Wissensmanagement.
Praxis-Tipp: Starte mit 2–3 Routineprozessen, wähle passende Assistenten und teste sie in Pilotteams.
Messbare Erfolge: Reduzierte Bearbeitungszeiten (–20 bis –30 %), höhere Zufriedenheit im Service.
4. Unternehmensdaten einbinden – Wissen nutzbar machen
KI-Systeme greifen jetzt sicher und DSGVO-konform auf interne Dokumente zu.
Praxis-Tipp: Implementiere sichere Schnittstellen, definiere Zugriffsrechte und prüfe Datenschutzkonformität.
Messbare Erfolge: Bessere Erstlösungsquote (FCR + 15–25 %), Suchzeitverkürzung (–40 %).
5. Intelligente Automation – Agenten übernehmen Verantwortung
Software-Bots führen mehrstufige Aufgaben selbstständig aus, treffen Entscheidungen und handeln autonom – auch außerhalb der Bürozeiten.
Praxis-Tipp: Entwickle autonome Workflows, richte ein Monitoring-Dashboard ein und definiere klare Eskalationspfade.
Messbare Erfolge: Kürzere Bearbeitungszeiten (MTTR – 30–50 %), höherer Anteil vollautomatisierter Tickets.
6. Vernetzte KI-Systeme – echte Transformation
Mehrere spezialisierte Systeme arbeiten koordiniert zusammen, lernen voneinander und lösen komplexe Probleme eigenständig.
Praxis-Tipp: Baue Multi-Agenten-Architekturen auf, etabliere Governance-Mechanismen und sorge für transparente Kontrolle (z. B. „Kill Switch“).
Messbare Erfolge: Adaptive Reaktionsfähigkeit und steigende Innovationsrate.
Checkliste: So gelingt der Start mit KI-Agenten im Service
KI-Agenten versprechen Effizienz, Geschwindigkeit und Entlastung. Sie können Bestellungen auslösen, Kundendialoge führen oder interne Prozesse selbstständig anstoßen. Doch mit der wachsenden Autonomie steigen auch Verantwortung, Risiken – und der Bedarf an klaren Leitplanken. Wer im Service mit KI-Agenten arbeitet, sollte daher strukturiert vorgehen: mit Fokus, Transparenz und Verantwortlichkeit. Unsere Checkliste zeigt, wie Serviceorganisationen den Weg von der Idee bis zum sicheren Betrieb gestalten können.
