Ein Beitrag von Sophie Hundertmark
Sophie Hundertmark ist Expertin für den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Schwerpunkt auf Chatbots, AI-Strategien und verantwortungsvoller Technologieintegration. Sie ist Forscherin und Dozentin an der Hochschule Luzern und schreibt derzeit ihre Dissertation im Bereich Conversational AI an der Universität Fribourg. Als Beraterin begleitet sie Unternehmen, Verwaltungen und Bildungsinstitutionen bei der Einführung wirksamer KI-Lösungen. Mehr zu Sophie Hundertmark auf LinkedIn.
Zur sprachlichen und stilistischen Erstellung – ebenso wie zur Übersetzung – wurde ein CustomGPT eingesetzt. Dieses basiert auf dem Sprachmodell GPT-5 von OpenAI und wurde von Sophie Hundertmark persönlich entwickelt.
Das Kundenverhalten hat sich seit der Veröffentlichung von ChatGPT in 2022 verändert. Viele Kundinnen und Kunden kontaktieren den Kundenservice nicht mehr zuerst, sondern fragen direkt ChatGPT, Gemini oder ähnliche Systeme. Diese Antworten entstehen ohne Kontrolle des Unternehmens, basieren aber fast immer auf öffentlich zugänglichen Inhalten wie FAQs, Hilfeseiten, PDFs oder Blogartikeln.
Für Unternehmen bedeutet das:
- Self Service findet bereits statt – auch ohne eigene KI-Lösung (z.B. Chatbot auf der eigenen Webseite)
- Falsche oder unvollständige Antworten können Kosten, Reklamationen oder Kundenunzufriedenheiten verursachen
- Gleichzeitig liegt hier ein enormes Potenzial zur Entlastung von Telefon, E-Mail und Chat
Die zentrale Frage ist daher nicht:
„Sollen wir KI im Kundenservice einsetzen?“
Sondern:
„Welche Kundenanfragen kann KI heute zuverlässig beantworten –
und was müssen wir tun, damit die Antworten korrekt bleiben?“
Was KI im Self Service heute gut leisten kann – und wo Grenzen liegen
Generative KI eignet sich besonders für:
- wiederkehrende, standardisierte Fragen
- klar definierte Prozesse
- erklärende Inhalte ohne individuelle Entscheidungsfindung
Grenzen bestehen dort, wo:
- individuelle Kundendaten nötig wären
- rechtlich verbindliche Aussagen gemacht werden müssten
- emotionale Eskalation oder Kulanzentscheidungen gefragt sind
Genau diese Abgrenzung machen ich in meiner Arbeit messbar und transparent und berücksichtige sie für weitere Handlungsempfehlungen an Unternehmen.
Self-Service-Potenziale pro Branche
Versicherungen und Krankenkassen
Typische Kontaktgründe:
- Prämien, Rechnungen, Rückerstattungen
- Policen, Deckungen, Fristen
- Karten, Bescheinigungen, Adressänderungen
Was KI heute gut beantworten kann:
- „Wie reiche ich eine Rechnung ein?“
- „Wann erhalte ich meine Rückerstattung?“
- „Welche Leistungen deckt meine Zusatzversicherung grundsätzlich ab?“
- „Wo finde ich meine Versicherungsbestätigung?“
Was kritisch bleibt:
- individuelle Leistungsentscheide
- Ablehnungen, Einsprüche
- medizinische Details
Self-Service-Hebel: sehr hoch
Banken und Finanzdienstleister
Typische Kontaktgründe:
- Karten, Login, Zahlungen
- Gebühren, Ausland, TWINT
- Konto- und Dokumentenfragen
Was KI gut beantworten kann:
- „Wie sperre ich meine Karte?“
- „Warum wurde meine Zahlung abgelehnt?“
- „Was kostet eine Auslandsüberweisung?“
- „Wie ändere ich mein Kartenlimit?“
Was kritisch bleibt:
- Anlageberatung
- individuelle Kredit- oder Hypothekarentscheide
- haftungsrelevante Aussagen
Self-Service-Hebel: hoch, aber risikosensibel
Energieversorger
Typische Kontaktgründe:
- Rechnungen & Tarife
- Umzug / Zählerstand
- Abschläge, Nachzahlungen
Was KI sehr gut beantworten kann:
- „Wie melde ich einen Umzug?“
- „Wie lese ich meinen Zählerstand ab?“
- „Warum ist meine Rechnung höher als sonst?“
- „Wo finde ich meine Tarifdetails?“
Was kritisch bleibt:
- individuelle Kulanzfälle
- komplexe Reklamationen
Self-Service-Hebel: extrem hoch
Telekommunikation und Internetanbieter
Typische Kontaktgründe:
- Störungen
- Rechnungen
- Vertragsdetails
Was KI gut beantworten kann:
- „Gibt es aktuell eine Störung?“
- „Wie setze ich mein Modem zurück?“
- „Wie ändere ich mein Abo?“
- „Warum ist meine Rechnung höher?“
Was kritisch bleibt:
- Eskalationen bei wiederholten Störungen
- Vertragsstreitigkeiten
Self-Service-Hebel: sehr hoch
Öffentliche Dienstleistungen und Verwaltungen
Typische Kontaktgründe:
- Fristen, Formulare, Zuständigkeiten
- Anträge, Dokumente, Nachweise
Was KI gut beantworten kann:
- „Welche Unterlagen brauche ich für …?“
- „Bis wann muss ich … einreichen?“
- „Wo finde ich das Formular?“
Was kritisch bleibt:
- individuelle Rechtsauslegung
- Sonderfälle
Self-Service-Hebel: hoch, gesellschaftlich relevant
Immobilien und Wohnungswirtschaft
Typische Kontaktgründe:
- Nebenkosten
- Schäden
- Mietverträge
Was KI gut beantworten kann:
- „Wie melde ich einen Schaden?“
- „Was gehört zu den Nebenkosten?“
- „Wie kündige ich meine Wohnung korrekt?“
Was kritisch bleibt:
- Streitfälle
- individuelle Vertragsinterpretationen
Self-Service-Hebel: hoch
Was KI gut insgesamt beantworten kann:
- „Wie melde ich einen Schaden?“
- „Was gehört zu den Nebenkosten?“
- „Wie kündige ich meine Wohnung korrekt?“
Was kritisch bleibt:
- Streitfälle
- individuelle Vertragsinterpretationen
KI- Self-Service ist heute schon da
Die Beispiele zeigen: KI-basierter Self Service ist kein Zukunftsszenario, sondern findet bereits heute statt. Bislang aber vielmals ausserhalb der Kontrolle der Unternehmen.
Entscheidend ist dabei nicht, ob KI Antworten liefert, sondern wie korrekt, vollständig und kundenzufriedenheitssteigernd diese Antworten sind.
Genau hier setzen viele Organisationen und Unternehmen an der falschen Stelle an: Sie diskutieren Tools oder Chatbots, ohne zuvor systematisch zu klären,
- welche Anfragen sich wirklich für KI-Self Service eignen,
- wo klare Grenzen gezogen werden müssen
- und welche Inhalte entscheidend sind, damit externe KI-Systeme verlässliche Antworten liefern.
Bevor Massnahmen umgesetzt werden, braucht es Transparenz, Messbarkeit und eine klare Entscheidungsgrundlage.
Die Frage, ob und wie KI im Self Service sinnvoll eingesetzt werden kann, lässt sich nicht allein aus der Technologie heraus beantworten.
Sie entsteht im Zusammenspiel von Inhalten, Prozessen, Risiken und Kundenerwartungen.In meiner Arbeit beschäftige ich mich genau mit dieser Schnittstelle. Ich untersuche, wie KI-Systeme Informationen finden, interpretieren und weitergeben und welche Voraussetzungen Unternehmen schaffen müssen, damit dabei korrekte und verlässliche Antworten entstehen.
Dabei zeigt sich immer wieder, dass nicht fehlende Technologie das Problem ist, sondern fehlende Struktur, Messbarkeit und klare Entscheidungslogik.
Weiter geht es darum, dass Unternehmen hier Handlungen geschickt priorisieren. Dabei geht es unter anderem darum, für welche Self-Service Themen, Unternehmen ihre Inhalte optimieren wollen und bei welchen Kundengruppen sie besonders sichtbar sein wollen.
Genau hier setze ich mit einem Ansatz an. Ich verbinde technische Möglichkeiten, organisatorische Voraussetzungen und verantwortungsvollen Einsatz von KI.
Lassen wir uns sprechen
Jedes Unternehmen hat andere Service-Schwerpunkte, andere Risiken und andere Erwartungen an den Kundenkontakt.
Deshalb macht es wenig Sinn, KI-Self-Service pauschal zu bewerten oder sofort Massnahmen abzuleiten.Ein erstes Gespräch dient dazu, gemeinsam zu klären:
- welche Kontaktgründe bei euch besonders relevant sind
- wo aktuell der grösste Aufwand im Kundenservice entsteht
- welche Themen sich grundsätzlich für KI-basierten Self Service eignen könnten
- und wo klare Grenzen gezogen werden sollten
Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren.
Schreibt mir eure Terminverfügbarkeit und wenn möglich auch eure ersten Fragen per E-Mails oder WhatsApp.
Nach dem Erstgespräch
Auf dieser gemeinsamen Einordnung baut das weitere Vorgehen auf.
Ziel ist es, Schritt für Schritt Transparenz zu schaffen und anschliessend konkrete Massnahmen zu definieren.
So unterstütze ich euch dabei – Mein Vorgehen
1. KI-Self-Service-Check
Wir bauen eine strukturierte Sicht auf euer Anfragevolumen und definieren einen realistischen Testkatalog:
- Top-Fragen aus Telefon/E-Mail/Chat (oder aus Website/FAQ ableitbar)
- Klassifikation nach Risiko, Häufigkeit, Self-Service-Potenzial
- Messmodell (Scorecard) für Korrektheit, Vollständigkeit, Risiko und Quellenfit
2. KI-Antworten testen und bewerten
Wir testen die Fragen systematisch in ChatGPT/Gemini – reproduzierbar und versioniert:
- Standardisierte Prompts
- Dokumentation aller Antworten
- Vergleich mit offiziellen Quellen (Website, PDFs, Konditionen, Sicherheitsseiten)
- Identifikation typischer Fehlertypen und kritischer Lücken
3. Framework und Massnahmenplan
Auf Basis der Ergebnisse entwickeln wir ein praxisnahes Framework:
- „AI Self-Service Readiness“: Was muss im Unternehmen/Content erfüllt sein?
- Content- und Strukturmassnahmen (FAQ, Help-Center, Prozesse, Updates)
- Empfehlungen für Governance: Grenzen, Eskalation, Monitoring
Jetzt kostenloses Gespräch vereinbaren
Jedes Unternehmen hat andere Service-Schwerpunkte, andere Risiken und andere Erwartungen an den Kundenkontakt.
Deshalb macht es wenig Sinn, KI-Self-Service pauschal zu bewerten oder sofort Massnahmen abzuleiten.Ein erstes Gespräch dient dazu, gemeinsam zu klären:
- welche Kontaktgründe bei euch besonders relevant sind
- wo aktuell der grösste Aufwand im Kundenservice entsteht
- welche Themen sich grundsätzlich für KI-basierten Self Service eignen könnten
- und wo klare Grenzen gezogen werden sollten
Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren.
Schreibt mir eure Terminverfügbarkeit und wenn möglich auch eure ersten Fragen per E-Mails oder WhatsApp.
Häufige Fragen zu KI-Self Service im Kundenservice
Was ist mit „KI-basiertem Self Service“ konkret gemeint?
Gemeint ist die Fähigkeit von KI-Systemen wie ChatGPT oder Gemini, typische Kundenanfragen selbstständig zu beantworten – auf Basis öffentlich verfügbarer Informationen wie FAQs, Hilfeseiten oder PDFs.
Der Self Service findet dabei oft ausserhalb der eigenen Systeme statt, z. B. direkt im ChatGPT der Nutzer.
Ersetzt KI den klassischen Kundenservice?
Nein. KI eignet sich vor allem für standardisierte, erklärbare Anliegen.
Komplexe, individuelle oder haftungsrelevante Fälle erfordern weiterhin menschliche Unterstützung. Ziel ist nicht Ersatz, sondern gezielte Entlastung.
Welche Arten von Kundenanfragen eignen sich besonders?
Gut geeignet sind wiederkehrende Fragen zu:
- Prozessen (z. B. „Wie gehe ich vor?“)
- Fristen und Zuständigkeiten
- allgemeinen Gebühren oder Leistungen
- Nutzung von Portalen, Apps oder Formularen
Weniger geeignet sind individuelle Entscheidungen, Kulanzfälle oder rechtlich verbindliche Auskünfte.
Warum ist das Thema gerade jetzt relevant?
Viele Kunden wenden sich bereits an ChatGPT & Co., statt den offiziellen Kundenservice zu kontaktieren.
Unternehmen beeinflussen diese Antworten indirekt über ihre Inhalte, haben aber oft keine Transparenz darüber, wie korrekt diese ausfallen.
Ist das nicht riskant, wenn KI falsche Antworten gibt?
Genau deshalb ist eine strukturierte Einordnung wichtig.
Im Projekt wird klar unterschieden zwischen low-, medium- und high-risk-Anfragen, inklusive klarer Grenzen und Eskalationslogik.
Brauchen wir dafür einen eigenen Chatbot?
Nicht zwingend. In vielen Fällen geht es zuerst darum zu verstehen, wie externe KI-Systeme bestehende Inhalte interpretieren – und wie diese Inhalte verbessert werden können.
Häufige Fragen zum Beratungsangebot
Wie läuft ein Erstgespräch zum Thema KI im Self-Service ab?
Das Erstgespräch dauert rund 30 Minuten und findet online statt.
Wir sprechen über:
- typische Kundenanfragen bei euch
- aktuelle Belastung im Kundenservice
- erste Einschätzung zu Potenzialen und Grenzen von KI-Self Service
Es ist unverbindlich und dient ausschliesslich der Orientierung.
Müssen wir uns im Erstgespräch bereits für ein Projekt entscheiden?
Nein. Das Gespräch soll helfen zu klären, ob und in welcher Form eine vertiefte Analyse sinnvoll wäre.
Welche Unterlagen müssen wir vorbereiten?
In der Regel keine.
Hilfreich ist eine grobe Vorstellung davon, welche Anfragen häufig per Telefon oder E-Mail eingehen. Konkrete Daten sind für das Erstgespräch nicht notwendig.
Für welche Unternehmen ist das Angebot geeignet?
Für Organisationen mit hohem Serviceaufkommen, z. B.:
- Versicherungen und Krankenkassen
- Banken und Finanzdienstleister
- Energieversorger, Telco, Mobilität
- Öffentliche Dienstleistungen
- Immobilien- und Wohnungswirtschaft
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
Schon nach der ersten Analysephase entsteht eine klare Einordnung, wo KI realistisch entlasten kann und wo nicht.
Die Tiefe hängt vom gewünschten Umfang ab.
Unterstützt du auch bei der Umsetzung?
Ja, optional. Zum Beispiel bei:
- Optimierung von FAQ- und Help-Center-Inhalten
- internen Leitlinien zum KI-Self Service
- Workshops mit Kundenservice, Produkt, Kommunikation oder Compliance
Wie unterscheidet sich dein Ansatz von klassischen Chatbot-Projekten?
Der Fokus liegt nicht auf einem Tool, sondern auf:
- Entscheidungsgrundlagen
- Messbarkeit
- verantwortungsvollem Einsatz
- klaren Grenzen
Erst wenn diese Punkte geklärt sind, macht eine technische Umsetzung Sinn.
