Voicebot ja oder nein?

Ausgangslage im Kundenservice

Im Kundenservice wiederholen sich viele Anliegen: Statusabfragen, Terminvereinbarung, einfache Produktfragen, Weiterleitung an die richtige Fachabteilung. Genau hier sind KI-Telefonagenten stark: Sie erkennen Muster in Anfragen, arbeiten standardisiert und liefern schnell verlässliche Antworten – während wir Menschen die komplexen Fälle übernehmen

Konkrete Vorteile für Effizienz und Kundenzufriedenheit

1)     Kürzere Wartezeiten & bessere Erreichbarkeit

Ein KI-Agent kann parallel mehrere Anrufe bedienen, 24/7 „Grundversorgung“ leisten und Warteschlangen entlasten. Ergebnis: Kund*innen bekommen schneller Hilfe – das wirkt unmittelbar auf Zufriedenheit und Beschwerdequote.

2)     Höhere Erstlösungsquote im First Level (FCR)

Wenn wir den Agenten auf klar abgegrenzte Use Cases begrenzen (FAQ, Status, Routing), steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Anliegen sofort gelöst oder sauber vorqualifiziert werden (z. B. Kundennummer, Anliegenkategorie, Dringlichkeit, Fehlercode).

3)     Weniger manuelle Routinearbeit → mehr Zeit für Vertrieb & Qualität

Wir gewinnen Kapazität für beratungsintensive Gespräche (Up-/Cross-Sell im passenden Moment), proaktive Kundenbindung und echte „Problemfälle“, bei denen Empathie und Verhandlung wichtig sind – Dinge, die KI nur simulieren kann.

4)     Einheitliche Antworten & bessere Nachvollziehbarkeit

KI arbeitet nach definierten Regeln/Knowledge-Base, antwortet konsistent und kann Gesprächsnotizen strukturiert ablegen (z. B. im CRM). Das reduziert Fehler und macht Übergaben sauberer.

Realistische Herausforderungen

·       Datenschutz (DSGVO) und Vertraulichkeit

o   Telefonagenten verarbeiten personenbezogene Daten (Stimme, ggf. Kundendaten). Deshalb setzen wir konsequent auf die DSGVO-Prinzipien: Zweckbindung, Datenminimierung, Transparenz, Speicherbegrenzung, Integrität/Vertraulichkeit. Diese Prinzipien sind in Art. 5 DSGVO fest verankert.

·       Pragmatische Maßnahmen, die wir direkt einplanen:

·        Datenminimierung by Design: nur die Infos abfragen, die zur Lösung nötig sind (keine „neugierigen“ Zusatzdaten).

·        Transparenz im Gespräch: klare Ansage, dass ein KI-System spricht, was gespeichert wird (und was nicht) und wie man einen Menschen erreicht.

·        Aufbewahrung & Logging: Logging/Transkripte nur, wenn nötig, mit definierten Fristen, Rollenrechten und Audit-Trail.

·        DPIA/DSFA (Datenschutz-Folgenabschätzung) als Standard: bei Voice-Systemen oft sinnvoll, weil systematisch personenbezogene Daten verarbeitet werden.

·        Zusätzlich lohnt ein Blick in die EDPB-Leitlinien zu virtuellen Sprachassistenten: Sie betonen u. a. die Relevanz von DSGVO und ePrivacy-Vorgaben sowie typische Compliance-Risiken bei Voice-Interaktionen.

·        Sicherheit & Missbrauch (Prompt-Injection, Datenabfluss, „Halluzinationen“)

o   KI kann falsche Antworten generieren oder durch manipulierte Eingaben „aus dem Ruder laufen“. Deshalb:

§  Strikte Wissensbasis + Guardrails: Der Agent antwortet nur aus freigegebenen Quellen (FAQ/KB/CRM-Read-Only) und nutzt klare Eskalationsregeln.

§  Human-Handover: bei Unsicherheit, Beschwerden, Zahlungs-/Vertragsfragen sofort an Menschen übergeben.

§  Security-Best-Practices für KI-Systeme: ENISA liefert dafür Frameworks/Empfehlungen rund um Cybersecurity von KI und Standardisierung.

·       Regulatorik (EU AI Act) – vorbereiten statt überrascht werden

o   Je nach Funktionsumfang kann ein System Pflichten für „Deployers“ (Betreiber/Anwender im Unternehmen) auslösen – insbesondere zu Human Oversight, Monitoring, geeigneten Eingabedaten, Logging und Mitarbeitenden-Information (je nach Einstufung/Risikoklasse). Als Orientierungsrahmen eignen sich die EU-Übersichtsseite und Zusammenfassungen zu Betreiberpflichten.

Vorschlag für den ersten Anwendungsfall: First-Level-Anfragen (klar begrenzt)

Wir starten bewusst klein, um schnell Nutzen zu zeigen und Risiken zu kontrollieren:

Scope für Phase 1 (Beispiele):

• Öffnungszeiten, Lieferstatus, Terminbuchung/Änderung, einfache Produkt-/Service-FAQ

• Identifikation (z. B. Kundennummer) + intelligentes Routing an die passende Gruppe

• Ticketanlage mit Zusammenfassung („Reason for call“, Kategorie, Dringlichkeit)

Nicht in Phase 1 (bewusst):

• Vertragsänderungen, Kündigungen, Zahlungsdaten, rechtliche Zusagen

• Reklamationen mit Eskalationspotenzial (direkt Mensch)

Fazit

KI-Telefonagenten sind kein Ersatz für guten Support – sie sind ein Multiplikator für unsere Kapazität. Wenn wir mit einem klaren First-Level-Use-Case starten, Datenschutz und Sicherheit „by design“ umsetzen und konsequent Human-Handover einplanen, bekommen wir schnell messbare Entlastung und eine bessere Customer Experience. Das passt zu einem verantwortungsvollen KI-Einsatz, bei dem Effizienzgewinne und menschliche Urteilskraft zusammenarbeiten.

Quellen

• European Data Protection Board (EDPB): Guidelines 02/2021 on virtual voice assistants (Final, 07 July 2021). EDPB+1

• DSGVO Art. 5 – Grundsätze der Verarbeitung personenbezogener Daten (Prinzipien/Accountability). gdpr-info.eu+1

• ENISA: Multilayer Framework for Good Cybersecurity Practices for AI (Publication page, 2023). ENISA

• Europäische Kommission: AI Act – Shaping Europe’s digital future (Übersicht/Policy-Rahmen). Digitale Strategie der EU

• ENISA: Cybersecurity of AI and Standardisation (2023). ENISA