KI-Agenten im Kundenservice: Einführung

Lisa Ernst · 11.11.2025 · Technik · 9 min

Die Einführung von KI-Agenten im Kundenservice birgt das Potenzial, Routineanfragen zu automatisieren, aber auch die Sorge, dass Menschen ersetzt werden könnten. Prognosen von Sinch deuten darauf hin, dass KI-Agenten und Voice-AI das Volumen digitaler Kundeninteraktionen bis 2026 um das Drei- bis Fünffache steigern können. Unternehmen wie Essity starten Programme zur Verankerung von KI-Agenten in Kernprozessen. Die zentrale Frage ist, wie Nutzen und Risiken im Blick behalten werden können, anstatt sich vom Hype leiten zu lassen.

Quelle: Eigene Darstellung

Grundlagen KI-Agenten

KI-Agenten im Kundenservice sind mehr als klassische Chatbots. Es handelt sich um softwarebasierte "Teammitglieder", die mithilfe großer Sprachmodelle Texte und Sprache verstehen, Entscheidungen treffen und Aktionen in anderen Systemen ausführen können, wie das Anlegen von Tickets, Auslösen von Bestellungen oder Schreiben von Daten ins CRM. Microsoft beschreibt sie als virtuelle Teamkollegen.

Im Gegensatz zu früheren Bots, die streng nach Regeln arbeiteten, kombinieren agentische KI-Systeme mehrere Fähigkeiten: Sie planen mehrstufige Workflows, greifen auf interne Wissensquellen zu, rufen Tools wie Datenbanken oder APIs auf und wissen, wann sie an Menschen übergeben müssen. Microsoft bezeichnet KI-Agenten als virtuelle Teamkollegen, die mit Menschen zusammenarbeiten.

Konkrete Beispiele im Kundenservice sind digitale Frontline-Agenten, die häufige Anfragen zu Rechnungen, Lieferstatus oder Passwort-Resets bearbeiten und nur komplexe Fälle an Menschen übergeben. Intern entstehen IT-Helpdesk-Assistenzen, die Richtlinien nachschlagen, Tickets priorisieren und Lösungen vorschlagen, oder Backoffice-Agenten, die Vertragsdaten aus PDFs auslesen und in ERP-Systeme übertragen. Diese Beispiele zeigen die Bandbreite der Anwendungen.

Plattformen wie Microsoft Copilot Studio bieten Bausteine, um dialogorientierte Agents, autonome Prozess-Agenten und Voice-Agenten zu konfigurieren, mit Datenquellen zu verbinden und über Kanäle wie Webchat, Microsoft Teams oder Telefonie auszuspielen. Dies geschieht weitgehend per Konfiguration und Low-Code.

Quelle: agorum.com

KI-Agenten: Ein Blick in die Funktionsweise der intelligenten Helfer im Kundenservice.

Aktueller Stand und Entwicklungen

Die aktuellen Zahlen zeigen eine starke Bewegung im Bereich der KI-Agenten. Sinch, ein Anbieter für Kommunikationsplattformen, wickelt über 900 Milliarden Interaktionen pro Jahr ab und prognostiziert, dass KI-Agenten und Voice-AI bis 2026 zu einem Anstieg des globalen Nachrichtenverkehrs um das Drei- bis Fünffache führen können. Dies ermöglicht es, mehr Kundenkontakte wirtschaftlich zu führen.

Voice-AI spielt dabei eine wachsende Rolle. Moderne Sprachsysteme reagieren mit einer Latenz von rund 800 Millisekunden, was komplexe telefonische Gespräche praxistauglich macht. Prognosen von Marktforschern deuten darauf hin, dass bis 2026 etwa drei Viertel der Kundenservice-Interaktionen von KI-basierten Voice-Agenten unterstützt oder vollständig übernommen werden könnten.

Parallel dazu setzt Essity, ein globaler Anbieter von Hygiene- und Gesundheitsprodukten, in Zusammenarbeit mit Accenture und Microsoft eine cloudbasierte Plattform auf Basis von Azure, Copilot Studio und Power Platform ein. KI-Agenten werden zuerst in Beschaffung und Finanzprozessen getestet und optimiert, um sie danach schrittweise auf weitere Kernprozesse auszurollen. Die Plattform soll unter einem Responsible-AI-Rahmenwerk betrieben werden.

Technologisch hat Microsoft Copilot Studio neue Funktionen erhalten, wie "Computer Use", das Agenten erlaubt, direkt mit Desktop-Anwendungen und Websites zu interagieren, selbst wenn keine APIs vorhanden sind. Dies ermöglicht die Automatisierung von Backoffice-Aktivitäten wie Rechnungsverarbeitung.

Die aktuelle „State of AI 2025“-Studie von McKinsey zeigt, dass 88 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen. Bei agentischer KI skalieren 23 Prozent entsprechende Systeme, weitere 39 Prozent experimentieren damit. Allerdings haben weniger als 10 Prozent der Unternehmen KI-Agenten in der Breite ausgerollt, was auf eine Experimentierphase hindeutet.

Im Kundenservice reichen die Beispiele von Augmentierungsstrategien bis zu Automatisierungsprogrammen. Verizon setzt auf ein KI-System, das Service-Mitarbeitende in Echtzeit unterstützt, was zu kürzeren Gesprächszeiten und einem Anstieg der Vertriebsleistung führte. Salesforce hat 4.000 Support-Jobs abgebaut und durch KI-Agenten ersetzt.

Roland Berger kommt zu dem Ergebnis, dass ein wesentlicher Teil der Standardaufgaben im Kundenservice durch KI automatisiert werden kann, während komplexe Fälle bei menschlichen Agents bleiben.

Motive und Interessen

Der Vorstoß in Richtung KI-Agenten wird von mehreren Motiven getragen. Technologieanbieter wie Microsoft, Salesforce, ServiceNow oder Sinch verfolgen eine klare Plattformstrategie. Sie wollen ganze Agenten-Ökosysteme anbieten, in denen Unternehmen von der Datenanbindung bis zur Governance alles aus einer Hand beziehen. Sinch betont, dass KI-Agenten sich von reinen Kostensenkungs-Werkzeugen zu Wachstumsmotoren entwickeln sollen.

Für Unternehmen steht oft eine Doppelstrategie dahinter: Kosten senken und neue Umsätze ermöglichen. McKinsey berichtet, dass Unternehmen mit dem größten messbaren AI-Effekt nicht nur Effizienz als Ziel setzen, sondern KI explizit auch für Wachstum und Innovation nutzen wollen. Laut EY Global CPO Survey planen 80 Prozent der Chief Procurement Officers, generative KI in ihren Einkaufsprozessen einzusetzen. Essitys Start des KI-Agentenprogramms in Beschaffung und Finanzen passt dazu.

In vielen Branchen formt sich ein neues „AI-first, aber nicht AI-only“-Paradigma. Eine Analyse zur Zukunft des Customer Experience Managements beschreibt KI-Agenten als Basis eines „AI-first“-Kundenservice, bei dem virtuelle Agents viele Anliegen lösen, aber bewusst mit menschlichen Mitarbeitenden zusammenarbeiten. Die Realität ist differenzierter, von augmentierenden Tools wie bei Verizon bis zu Jobreduktionen wie bei Salesforce.

Medien- und Plattformdynamiken verändern die Wahrnehmung. Erfolgsgeschichten verbreiten sich gut, während Implementierungsprobleme selten im Rampenlicht stehen. McKinsey weist darauf hin, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmen einen deutlichen Ergebnisbeitrag sieht und viele noch mit Risiken wie Intransparenz und Fehleranfälligkeit kämpfen.

Verantwortliche im Kundenservice oder Backoffice bewegen sich in einem Spannungsfeld aus Potenzial, kommerziellen Interessen und medial verstärkten Erfolgsgeschichten. Es lohnt sich, hinter Schlagzeilen zu schauen und nüchtern zu prüfen, welche Probleme KI-Agenten wirklich lösen können.

Fakten und Mythen

Belegt: Dass KI-Agenten und verwandte Technologien das Arbeitsvolumen im Kundenservice massiv verändern, stützt sich auf mehrere Quellen. Sinch erwartet eine drei- bis fünffache Zunahme digitaler Interaktionen bis 2026. McKinsey-Studien zeigen, dass fast neun von zehn Unternehmen bereits KI einsetzen. Roland Berger verweist darauf, dass Standardaufgaben zunehmend automatisiert werden. Fallstudien wie die von Verizon oder Salesforce belegen messbare Effekte auf Gesprächsdauer, Umsatz und Personalbestand.

Unklar: Ob KI-Agenten „die meisten“ Service-Jobs in kurzer Zeit ersetzen, ist nicht belegt. Die McKinsey-Umfrage zeigt ein gemischtes Bild: Ein Drittel erwartet einen rückläufigen Personalbestand, knapp die Hälfte rechnet mit keinem größeren Effekt, ein kleiner Teil sogar mit steigenden Mitarbeiterzahlen. Eine Analyse von Roland Berger betont, dass viele Tätigkeiten umgestaltet werden und neue Rollen entstehen. Die Berichterstattung von AP über den Callcenter-Sektor zeigt ebenfalls ein gemischtes Bild.

Falsch oder irreführend: Die Behauptung, KI-Agenten seien „nur ein neuer Name für Chatbots“, passt nicht zu den technischen Entwicklungen. Microsoft und McKinsey definieren agentische KI als Systeme, die eigenständig planen, mehrere Schritte ausführen und handeln können. Ebenfalls irreführend ist die Vorstellung, dass Unternehmen, die nicht sofort alles automatisieren, abgehängt werden. McKinsey betont, dass die erfolgreichsten Unternehmen Workflows sorgfältig neu designen, governance-fähige Strukturen aufbauen und Risiken managen.

Reaktionen und Gegenpositionen

Die Reaktionen auf KI-Agenten im Kundenservice sind nicht einheitlich. Softwareanbieter zeichnen ein positives Bild. Sinch spricht von einer „Explosion der Kommunikationsvolumina“. Microsoft beschreibt, wie Unternehmen mit Copilot Studio Agents aufbauen und kontrollieren können.

Auf Unternehmensseite werden Effizienzgewinne und bessere Kundenerlebnisse betont. Verizon stellt heraus, dass KI die Arbeit der Service-Mitarbeitenden erleichtert. Salesforce rechtfertigt einen drastischen Abbau von Supportstellen mit der Argumentation, dass KI-Funktionen einen Großteil der Interaktionen übernehmen können.

Kritik kommt von Arbeitnehmervertretungen, Ethikerinnen und Kundenschützern. Der Einsatz von Stimmveränderungs-KI beim Callcenter-Betreiber Teleperformance, um Akzente zu „neutralisieren“, wird kritisch gesehen. Kritiker fürchten zusätzlichen Druck auf Arbeitskräfte. Die Politik, wie der US-Kongress, diskutiert gesetzliche Regelungen, die ein Recht auf persönlichen Kontakt zu einem menschlichen Agenten sicherstellen sollen.

Analysten wie BCG ordnen KI-Agenten als Beginn einer „goldenen Ära der Customer Experience“ ein, betonen aber, dass der Mehrwert nur entsteht, wenn Unternehmen Governance, Monitoring und menschliche Supervision ernst nehmen.

Praktische Umsetzung

Ein sinnvoller erster Schritt ist die Kartierung von Kundenreisen und Backoffice-Prozessen. Wo verbringt man viel Zeit mit wiederkehrenden, strukturierten Aufgaben? Dort sind KI-Agenten stark. Microsofts Szenariobibliotheken für Copilot und Copilot Studio bieten Beispiele, wie Self-Service-Agents aufgebaut werden können.

Zweitens lohnt es sich, die bestehende Technologiebasis zu nutzen. Wenn Microsoft 365, Dynamics 365 oder Power Platform eingesetzt werden, können KI-Agenten in vertraute Oberflächen integriert werden. Dies gilt auch für andere Ökosysteme, die eigene Agenten-Frameworks anbieten.

Drittens ist Governance Pflicht. McKinsey-Daten zeigen, dass über die Hälfte der Unternehmen negative Zwischenfälle durch KI erlebt hat. Essity nennt ein Responsible-AI-Rahmenwerk als Leitplanke. Es müssen klare Spielregeln definiert werden, wann Entscheidungen vollautomatisch getroffen werden dürfen und wann ein Mensch eingebunden wird.

Quelle: tiq-solutions.de

Der Weg zur erfolgreichen Implementierung von KI-Agenten im Kundenservice in fünf Schritten.

Viertens entscheidet die Einbindung der Teams über Erfolg oder Misserfolg. KI-Agenten verändern Rollenbilder im Service. Eine Untersuchung der Callcenter-Branche zeigt, dass Mitarbeitende, die KI als Assistenz erleben, positive Effekte berichten. Mitarbeitende sollten früh als „Co-Designer“ der Agenten beteiligt werden.

Schließlich braucht man saubere Erfolgskriterien. Kosten pro Kontakt und Bearbeitungszeiten sind wichtig, aber auch Erstlösungsquote, Wiederkontaktquote und Kundenzufriedenheit. Analysten warnen davor, KI nur als Deflektions-Maschine zu sehen. Langfristig gewinnen diejenigen, die Automatisierung mit Servicequalität und Vertrauen in Einklang bringen.

Offene Fragen und Ausblick

Trotz der vielen Aktivitäten bleiben entscheidende Fragen offen. Eine davon ist der richtige Grad an Autonomie. McKinsey spricht von agentischer KI als Systemen, die in der realen Welt handeln und mehrstufige Workflows eigenständig ausführen können. Aber ab welchem Punkt ist „Human in the Loop“ unverzichtbar, insbesondere bei finanziell oder rechtlich sensiblen Entscheidungen?

Eine weitere offene Baustelle ist der langfristige Beschäftigungseffekt. Die Spannbreite reicht von Szenarien, in denen KI-Agenten einen Großteil der einfachen Servicejobs ersetzen, bis zu Modellen, in denen sie als Produktivitäts-Turbo fungieren. Die McKinsey-Studie zeigt, dass 32 Prozent der Befragten in den nächsten zwölf Monaten einen deutlichen Personalabbau durch KI erwarten. Beispiele wie Salesforce zeigen drastischen Stellenabbau, während Verizon zeigt, wie KI Assistenz sein kann, ohne Jobs zu streichen. Verlässliche Langzeitdaten fehlen noch.

Auch regulatorisch bleibt vieles in Bewegung. Während einzelne Länder über Rechte auf Zugang zu menschlichen Ansprechpersonen nachdenken und bestehende Verbraucherschutzregeln auf KI-gestützte Services anwenden, arbeiten Unternehmen und Standardisierungsorganisationen an Best Practices für Transparenz, Kennzeichnung und Haftung bei KI-Agenten. Dies erfordert flexible Strategien, die regulatorische Anpassungen mittragen können.

KI-Agenten im Kundenservice einzuführen, ist kein kosmetisches IT-Projekt, sondern ein Eingriff in das Herz der Kundenbeziehungen und Arbeitsabläufe. Die Faktenlage zeigt ein klares Momentum: Kommunikationsvolumina steigen, Voice-AI wird alltagstauglich, und Unternehmen wie Sinch, Essity, Verizon oder Salesforce nutzen agentische KI bereits, um reale Effekte auf Produktivität, Umsatz und Personalbestand zu erzielen.

Die erfolgreichsten Organisationen behandeln KI-Agenten nicht als schnellen Sparhebel, sondern als Anlass, Prozesse neu zu denken, Governance ernst zu nehmen und ihre Teams mitzunehmen. Dies erfordert eine sorgfältige Planung. Es lohnt sich, klein, fokussiert und transparent zu beginnen: mit klar abgegrenzten Use Cases, gut informierten Mitarbeitenden und messbaren Zielen. Dann können KI-Agenten vom Angstthema zum echten Werkzeug werden.