Die Einführung von KI-Projekten im Kundenservice steht im Spannungsfeld zwischen Effizienzsteigerung und der Sicherstellung von Qualität. Oftmals fokussieren Unternehmen auf die Implementierung generischer KI-Lösungen, ohne die spezifischen Probleme ihrer Organisation zu berücksichtigen. Dies führt zu einem blinden Fleck, bei dem die Qualität der Daten und Prozesse vernachlässigt wird, was langfristig die Kundenzufriedenheit gefährdet. Ein zentraler Denkfehler besteht darin, Erfolge ausschließlich an KPIs zu messen, ohne qualitative Bewertungen und End-to-End-Prozessanalysen einzubeziehen. Diese einseitige Betrachtung kann zu Fehlentscheidungen führen, die den eigentlichen Nutzen der KI untergraben. Die Herausforderung liegt darin, die Balance zwischen den Erwartungen des Managements und den tatsächlichen Anforderungen der Kunden zu finden, um eine nachhaltige Transformation zu gewährleisten.

Der Beitrag fordert dazu auf, Prototypen als essenzielle Werkzeuge zur Risikominimierung zu nutzen und Fehler als Lernchancen zu betrachten. Durch die Fokussierung auf reale Daten und Prozesse wird die Machbarkeit und der Nutzen von KI-Lösungen frühzeitig getestet. Dies verschiebt die Perspektive von einer rein technologischen hin zu einer prozessorientierten Betrachtung, die Qualität und Kundennutzen in den Mittelpunkt stellt. Für die Zielgruppe bedeutet dies, dass sie ihre operative Praxis kritisch hinterfragen und anpassen muss, um strategische Ziele wie Effizienz und Qualität in Einklang zu bringen. Der kulturelle Wandel hin zu einer lernenden Organisation, die Fehler systematisch dokumentiert und auswertet, ist entscheidend, um die Potenziale der KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu sichern.