Wo stehen Sie auf Ihrem Weg zur KI?

Wenn Sie wissen, wo Sie heute stehen, können Sie Ihren nächsten Schritt im Bereich KI besser gestalten

Untersuchungen zeigen, dass sich der Einsatz von KI in Kontaktzentren zwar beschleunigt, viele Unternehmen jedoch noch keine nachhaltigen geschäftlichen Auswirkungen feststellen können. Häufig liegt dies daran, dass Technologien und Tools eingesetzt werden, ohne dass klar ist, welches Problem sie lösen oder welchen Mehrwert sie bieten. Basierend auf unseren Erfahrungen bietet unsere sechsstufige KI-Reifeskala Führungskräften aus den Bereichen Kundenerlebnis (CX), IT, Analytik und Digitalisierung eine praktische Methode, um ihren aktuellen Stand zu bewerten und den nächsten Schritt auf ihrem KI-Weg zu identifizieren.

Jenseits des Hypes: Echte Kundenprobleme lösen

Die überwiegende Mehrheit der Kontaktzentren hat in irgendeiner Form mit der Einführung von KI begonnen. Eine Studie von Gartner ergab, dass 91% der weltweiten Kontaktzentren unter dem Druck standen, KI bis 2026 zu implementieren, wobei bereits über 90% diese Technologie einsetzten. Die Ausgaben für KI sind um 38% gestiegen, obwohl die Gesamtbudgets nur um 2% gewachsen sind. ^[1].

Einige Unternehmen profitieren bereits von einer strukturierteren Einführung künstlicher Intelligenz. Die „2026 Global Contact Center Survey“ von Deloitte Digital ^[2] Es zeigte sich, dass KI-reife Kontaktzentren eine um 85% höhere Rentabilität verzeichneten und dass sie mit einer um 69% höheren Wahrscheinlichkeit das von ihnen gebotene Kundenerlebnis als gut oder ausgezeichnet bewerteten.

Angesichts der Vielzahl an KI-Tools und Anwendungsfällen – von virtuellen Agenten über Prozessautomatisierung bis hin zu autonomen KI-Agenten – kann die Entscheidung, welche Lösungen wann eingesetzt werden sollen, jedoch eine Herausforderung darstellen. Viele Unternehmen haben begonnen, KI in Pilotprojekten einzusetzen, oder verfügen über KI-Funktionen innerhalb ihrer bestehenden Contact-Center-Lösungen, erzielen jedoch noch keinen messbaren geschäftlichen Nutzen aus ihrer KI-Einführungsstrategie.

Die KI-Reife richtig einschätzen

Um zu verstehen, wie sie auf ihrem Weg vorankommen können, müssen Führungskräfte in Contact Centern erkennen, wo sie derzeit stehen. Herkömmliche Rahmenkonzepte zur Bewertung der KI-Bereitschaft sollen hier als Orientierungshilfe dienen, konzentrieren sich jedoch häufig auf die Menge der im Kontaktzentrum eingesetzten KI. Indem man sich stattdessen auf die Qualität – die Kundenprobleme, die durch KI gelöst werden – Unternehmen erhalten einen realistischeren Überblick über die nächsten Schritte, die sie unternehmen müssen.

Unsere sechsstufige KI-Reifeskala bietet diesen Rahmen, wobei der Schwerpunkt weniger auf dem Umfang der eingesetzten Technologie als vielmehr auf den Geschäftsergebnissen liegt. Dies hilft dabei, die nächsten Schritte, Investitionen und Maßnahmen zu priorisieren, die erforderlich sind, um auf der Skala aufzusteigen und über Ihre KI-Implementierungs-Roadmap umfassendere Ziele im Bereich des Kundenerlebnisses zu erreichen.

Die sechs Stufen der KI-Reife in Contact Centern

Wie bei allen Contact-Center-Initiativen sollten sich KI-Projekte auf die Lösung konkreter Probleme konzentrieren, die sich auf das Kundenerlebnis, die betriebliche Effizienz und die Produktivität der Mitarbeiter auswirken. Das Verständnis der aktuellen Probleme und ihrer Bedeutung ermöglicht es, KI-Investitionen gezielt in den richtigen Bereichen einzusetzen und so Fortschritte und Ergebnisse zu erzielen.

Nach unserer Erfahrung befinden sich Kontaktzentren in der Regel in einer von sechs Reifegraden im Bereich KI. Jeder Reifegrad spiegelt nicht nur wider, in welchem Umfang KI zum Einsatz kommt, sondern auch, wie klar sie mit den Unternehmenszielen, den Kundenergebnissen und dem täglichen Betrieb des Kontaktzentrums verknüpft ist.

Phase 1: Erkundung

Derzeit ist KI eher ein Diskussionsthema als Teil eines klaren Plans oder einer umfassenderen Strategie. Jede KI-Maßnahme wird in der Regel durch neue Funktionen vorangetrieben, die bestehenden Tools hinzugefügt werden, was bedeutet, dass KI eher standardmäßig als bewusst eingesetzt wird. Die Einführung orientiert sich an den Angeboten der aktuellen Anbieter oder an einem allgemeinen Ziel des KI-Einsatzes, anstatt von einem klaren Verständnis der geschäftlichen Anforderungen auszugehen. Auch wenn Anbieterdemonstrationen nützlich sein können, spiegeln sie möglicherweise nicht die spezifischen Herausforderungen oder Anforderungen Ihres Contact Centers wider.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Haben Sie sich Ihre eigenen Contact-Center-Daten angesehen, um herauszufinden, wo KI helfen kann, anstatt sich auf die Marketingunterlagen der Anbieter zu verlassen?

So gelangen Sie zur nächsten Stufe: Kehren Sie den Prozess um und beginnen Sie damit, Erkenntnisse zu sammeln, indem Sie Ihre Abläufe analysieren und mit Mitarbeitern aller Ebenen sprechen. Beginnen Sie nicht mit dem Tool. Identifizieren Sie zunächst die Probleme, anstatt gleich KI einzusetzen. Werkzeuge und dann nach einem Problem zu suchen, das es lösen kann.

Phase 2: Erste Pilotprojekte

Es finden erste KI-Pilotprojekte statt, häufig in Bereichen mit geringem Risiko oder dort, wo Anbieter behaupten, Ergebnisse liefern zu können. Es gibt keine übergreifende Strategie, aber das Kontaktzentrum kann der Geschäftsleitung berichten, dass es KI in einigen Anwendungen einsetzt. Beispiele hierfür sind ein Chatbot-Test, die Zusammenfassung von Anrufen mittels KI oder ein Proof-of-Concept für die Anrufüberwachung. Die zur Erfolgsmessung verwendeten Kennzahlen können vage sein und keinen Bezug zu den übergeordneten Geschäftszielen haben. Zwar lassen sich möglicherweise Vorteile feststellen, doch diese gehen oft nicht über den Pilotbereich hinaus und können sogar zu größeren Problemen führen. So kann beispielsweise ein Chatbot zwar einige Interaktionen erfolgreich filtern, aber das Vertrauen oder die Zufriedenheit der Kunden beeinträchtigen, wenn er schlecht konzipiert ist oder keinen Zugriff auf das richtige Wissen hat.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Gibt es heute bereits KI-basierte Lösungen, die echten Kundenverkehr verarbeiten?

So gelangen Sie zur nächsten Stufe: Wählen Sie den nächsten KI-Piloten anhand Ihrer Volumen- und Kostendaten aus – und nicht danach, was in einer Demo am besten aussah.

Phase 3: Punktlösungen

Die in Phase 2 durchgeführten Testläufe sind mittlerweile ausgereift und Teil des laufenden Betriebs des Kontaktzentrums geworden. Sie werden jedoch nach wie vor in engen Silos eingesetzt, die oft von unterschiedlichen Teams oder Abteilungen geleitet werden. Beispiele hierfür sind ein Bot für häufig gestellte Fragen (FAQs), Sprachanalysen in einem einzelnen Team oder KI-gestütztes Qualitätsmanagement in einem bestimmten Bereich. Es bestehen keine Verbindungen zwischen den verschiedenen Tools, und es findet kein Austausch von Ergebnissen oder Daten statt. Die Lösungen können ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen, da sie durch Team- oder Anwendungsgrenzen eingeschränkt sind.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Können Sie darlegen, welche Ergebnisse die einzelnen KI-Anwendungsfälle erzielt haben – und zwar in Zahlen, die Ihr Finanzteam akzeptieren würde?

So gelangen Sie zur nächsten Stufe: Analysieren Sie einen Anwendungsfall gründlich und durchgängig, damit das Ergebnis einer Diskussion mit der Finanzabteilung standhält und den Maßstab für die übrigen Fälle setzt.

Phase 4: Vernetzte Anwendungsfälle

In dieser Phase werden die Ergebnisse mindestens eines KI-Tools über das unmittelbare Team oder die Abteilung hinaus weitergegeben, was dazu beiträgt, umfassendere betriebliche Veränderungen voranzutreiben und ein klareres Verständnis für die positiven Auswirkungen der KI zu schaffen. So könnte beispielsweise die Analyse von Transkripten virtueller Agenten dazu genutzt werden, die Skripte der menschlichen Agenten zu aktualisieren und zu optimieren. KI-gestützte Qualitätsberichte könnten in Coaching-Gespräche einfließen, während die Analyse der über Chatbots und virtuelle Agenten gestellten Fragen zur Verbesserung der Wissensdatenbank beitragen könnte. Die Integration ist jedoch nach wie vor begrenzt, und die Verknüpfungen erfolgen oft nur ad hoc. Es gibt niemanden, der dafür verantwortlich ist, sicherzustellen, dass KI-Ergebnisse teamübergreifend weitergegeben und umgesetzt werden.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Werden die Ergebnisse der KI-Tools von anderen Teams genutzt, um ihre Leistung zu verbessern?

So gelangen Sie zur nächsten Stufe: Beauftragen Sie eine Person damit, die Ergebnisse der verschiedenen Teams miteinander zu verknüpfen, und geben Sie ihr die Befugnis, die Arbeitsabläufe dieser Teams anzupassen.

Phase 5: Gesteuerte KI

In dieser Phase ist KI fest in den Gesamtbetrieb des Kontaktzentrums integriert, mit klar definierten Zuständigkeiten, Kennzahlen und Berichtswegen. Anstatt sich auf Ad-hoc-Verbindungen zu verlassen, verfügen KI-Projekte über benannte Verantwortliche, klare Steuerungsmechanismen und geschäftsorientierte Ziele. Fortschritte und Ergebnisse werden regelmäßig auf strukturierte und vernetzte Weise überprüft, und die Ergebnisse werden gemessen und kommuniziert. Im Wesentlichen ist KI nun Teil der Betriebsabläufe des Kontaktzentrums und wird anhand bestehender operativer Kennzahlen gesteuert, bewertet und gemessen.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Wenn die Person, die Ihre KI-Arbeit leitet, morgen das Unternehmen verlassen würde, würde diese dann weiterhin auf dem gleichen Niveau weiterlaufen?

So gelangen Sie zur nächsten Stufe: Legen Sie für jeden Anwendungsfall den Verantwortlichen, die Berichtswege und einen Erfolgskennwert fest und überprüfen Sie diese dann im Rahmen Ihres bestehenden Arbeitsrhythmus.

Phase 6: Eingebettete KI

Managed AI bietet erhebliche Vorteile. Allerdings ist sie im Wesentlichen reaktiv. Sie verbessert bestehende Abläufe und Prozesse, treibt jedoch weder Innovationen voran noch transformiert sie das Betriebsmodell des Contact Centers. Der Übergang zur eingebetteten KI ermöglicht proaktive Veränderungen. Neben den Vorteilen von Managed AI werden die Ergebnisse genutzt, um die Entscheidungsfindung und die Abläufe zu gestalten. Vernetzete KI-Erkenntnisse aus mehreren Systemen prägen die Diskussionen in Schlüsselbereichen wie Personalplanung, Routing sowie Produkt- und Prozessentscheidungen. KI ist Teil des Betriebsmodells und kein separater Prozesszweig; sie wird von allen akzeptiert und verstanden. Es gibt keinen Unterschied zwischen einer KI-Entscheidung und einer geschäftlichen Entscheidung.

Die entscheidende Frage, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, ob Sie diese Phase erreicht haben: Haben Sie im letzten Quartal aufgrund der Ergebnisse einer KI eine Entscheidung getroffen, die Sie andernfalls anders getroffen hätten?

So bleibt man auf diesem Niveau: Beziehen Sie die Ergebnisse der KI weiterhin in die Besprechungen ein, in denen bereits Entscheidungen getroffen werden, anstatt sie in einer separaten KI-Prüfung zu behandeln.

Vorteile der Bewertungsskala für den Reifegrad der KI

Jede Organisation ist anders, was bedeutet, dass es keine “Einheitslösung” für die Vorbereitung auf KI gibt. Um voranzukommen, muss Folgendes bewertet werden:

• Wo sich das Kontaktzentrum derzeit befindet
• Wo Lücken bestehen
• Prioritäten für die Zukunft

Viele Unternehmen profitieren bereits in gewissem Maße von KI und Automatisierung, schöpfen deren Potenzial jedoch noch nicht voll aus. Sich selbst in Stufe 1 oder Stufe 2 einzustufen, ist jedoch kein Zeichen des Scheiterns. Vielmehr zeigt es auf, was in welcher Reihenfolge getan werden muss, um die Vorteile einer ausgereiften KI-Nutzung zu realisieren. Durch einen realistischeren Ansatz können Unternehmen sicherstellen, dass KI beständige, langfristige Vorteile liefert.

Es ist zudem wichtig zu verstehen, dass die Einführung von KI kein linearer Prozess ist. Wie bei jeder Leiter können Kontaktzentren sowohl nach oben als auch nach unten rutschen. Pilotprojekte können abgebrochen werden, Projektsponsoren können das Unternehmen verlassen, und Fortschritte in einem Bereich lassen sich möglicherweise nicht auf den gesamten Betrieb übertragen. Rückschläge müssen als Teil des fortlaufenden Prozesses verstanden und als Lehre daraus gezogen werden.

Auf Ihrem Weg zur KI-Reife

KI hat das Potenzial, jedem Kontaktzentrum Vorteile zu bieten. Zwar haben die meisten Unternehmen den Weg zur KI-Reife eingeschlagen, doch befindet sich die Mehrheit noch in den Anfangsphasen. Um voranzukommen, reicht es nicht aus, sich lediglich auf die Implementierung der Technologie zu konzentrieren. Vielmehr sollte ein strategischer Ansatz verfolgt werden, der die geschäftlichen und kundenbezogenen Schwachstellen versteht und diese nutzt, um zu ermitteln, wo KI einen echten Mehrwert schafft. Die sechsstufige KI-Reifeleiter hilft dabei, die Bemühungen zu bündeln, die richtigen Fragen zu stellen und Fortschritte bei der Einbindung von KI im gesamten Kontaktzentrum voranzutreiben.

Wie Enghouse Interactive Contact Center auf ihrem Weg zur KI unterstützt

Enghouse Interactive unterstützt Contact Center dabei, mithilfe von KI das Kundenerlebnis zu verbessern, Mitarbeiter zu unterstützen, Qualitätsprozesse zu optimieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Entscheidungen führen. Basierend auf umfassender Erfahrung im Contact-Center-Bereich und einem fundierten Verständnis der Praxis konzentriert sich die KI von Enghouse Interactive darauf, praktische geschäftliche Herausforderungen zu lösen und messbaren Mehrwert zu schaffen.

Sind Sie bereit, den nächsten Schritt auf Ihrem Weg zur KI zu gehen?

Ganz gleich, an welchem Punkt Ihrer Reise Sie sich heute befinden – Enghouse kann Ihnen dabei helfen, die KI-Chancen zu erkennen, die Ihrem Kontaktzentrum den größten Nutzen bringen könnten.

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Über den Autor

Steve Nattress Vizepräsident für Produktmanagement
Enghouse Interaktiv
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Steves einzigartiger Hintergrund im Kundensupport und in der KI-Entwicklung prädestiniert ihn dazu, Produkt- und KI-Innovationen bei Enghouse voranzutreiben. Steve ist eine kreative und strategische Führungspersönlichkeit, die sich für das Potenzial von KI zur Veränderung des Kundenerlebnisses begeistert und gleichzeitig den kritischen Bedarf an sicheren und transparenten Branchenpraktiken im Blick behält.

Referenzen

1. Gartner: Eine Gartner-Umfrage ergab, dass die KI-Ausgaben von Führungskräften im Kundenservice um 38% gestiegen sind, obwohl die Budgets für Service- und Supportfunktionen insgesamt nur um 2% gestiegen sind.
2. Deloitte Digital: Globale Contact Center-Umfrage 2026