Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl eines KI-Modells für den Kundensupport im Jahr 2025

Jeder scheint darüber zu sprechen, KI einzusetzen, um die Flut sich wiederholender Kundenfragen zu bewältigen. Aber wenn Sie schon einmal Zeit auf Reddit verbracht haben, wissen Sie, dass die Realität oft … chaotisch ist. Man liest Geschichten über frustrierende Chatbots, die das Thema komplett verfehlen, Entwickler, die völlig überfordert sind, ihre eigenen Tools zu bauen, und die anhaltende Angst vor KI-"Halluzinationen", die gefährlich falsche Antworten geben.

Es steht mehr auf dem Spiel als nur eine einzelne schlechte Kundenerfahrung. Wenn eine KI aus dem Ruder läuft, kann das echte Konsequenzen haben. Man denke nur an den berüchtigten Fall, in dem der Chatbot von Air Canada rechtlich zur Verantwortung gezogen wurde, weil er aus dem Stegreif eine Rückerstattungsrichtlinie erfunden hatte. Das ist eine ziemlich deutliche Erinnerung daran, dass die Einführung einer unausgereiften KI nicht nur ein technisches Problem, sondern ein massives Geschäftsrisiko ist.

Dieser Leitfaden soll dieses ganze Durcheinander durchbrechen. Wir geben Ihnen eine unkomplizierte, praktische Methode an die Hand, um ein KI-Modell für den Kundensupport auszuwählen, das tatsächlich funktioniert, Ihnen Kopfschmerzen erspart und Ihr Unternehmen schützt.

Was genau ist ein KI-Modell für den Kundensupport?

Zuerst einmal sollten wir eines klarstellen. Ein echtes KI-Modell für den Kundensupport ist nicht nur ein generischer Chatbot, dem man einen freundlichen Namen gibt. Es ist ein System, das speziell dafür entwickelt wurde, die Probleme Ihrer Kunden zu verstehen und zu lösen, indem es das unternehmenseigene Wissen nutzt.

Stellen Sie es sich als zwei Schlüsseltechnologien vor, die zusammenarbeiten.

• Large Language Models (LLMs): Dies ist das "Gehirn" des Ganzen, so etwas wie GPT-4. Es ist fantastisch darin, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Allein hat es jedoch keine Ahnung von Ihren Versandrichtlinien oder Produktmerkmalen.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dies ist der Teil, der es intelligent in Bezug auf Ihr Unternehmen macht. RAG ist der Prozess, bei dem das LLM mit Ihren privaten Unternehmensdokumenten gefüttert wird, wie z. B. Hilfe-Center-Artikeln, internen Wikis und früheren Support-Tickets. Dies gibt der KI eine Grundlage, sodass sie Antworten auf Basis Ihrer tatsächlichen Daten liefert, anstatt sich einfach Dinge auszudenken.

Das Ziel ist nicht nur zu chatten, sondern eine genaue Lösung zu finden. Ein generisches Modell kann vielleicht über das Wetter sprechen, aber ein speziell entwickeltes KI-Modell für den Kundensupport kann einem Kunden genau sagen, warum seine letzte Bestellung noch nicht versandt wurde.

Die drei Kernkomponenten eines modernen KI-Modells für den Kundensupport

Wenn Sie sich verschiedene KI-Tools ansehen, hilft es zu wissen, was hinter den Kulissen vor sich geht. Jedes gute System basiert im Grunde auf diesen drei Dingen.

Die Wissensquelle: Ihre KI in der Realität verankern

Eine KI ist nur so schlau wie die Informationen, aus denen sie lernt. Wenn Sie ihr nur Ihre öffentlichen Hilfeartikel geben, wird sie nur die grundlegendsten, öffentlich zugänglichen Fragen beantworten können. Der wahre Wert entsteht, wenn Sie ihr Zugang zu dem Wissen geben, das Ihr Team tatsächlich täglich zur Problemlösung nutzt.

Oft ist die beste Quelle für dieses Wissen Ihre Historie vergangener Support-Tickets. Hier lernt die KI den Tonfall Ihrer Marke, erkennt gängige Umgehungslösungen, die nicht in den offiziellen Handbüchern stehen, und sieht, wie Ihre besten Agenten knifflige Situationen meistern.

Eine solide KI-Plattform muss Wissen aus all den verschiedenen Orten beziehen, an denen es gespeichert ist. Das Wissen Ihres Teams ist wahrscheinlich auf Tools wie Confluence, Google Docs und natürlich Ihren Helpdesk wie Zendesk verteilt. Plattformen wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie von Anfang an mit all diesen Quellen verbunden werden können, sodass Ihre KI das vollständige Bild erhält, das sie benötigt, um wirklich hilfreich zu sein.

Eine Infografik, die zeigt, wie ein KI-Modell für den Kundensupport Wissen aus verschiedenen Quellen wie Zendesk, Google Docs und Confluence integriert.

Die Reasoning-Engine: Wie die KI denkt und Fehler vermeidet

Die Reasoning-Engine ist das, was die Frage eines Kunden mit der richtigen Antwort in seiner Wissensdatenbank verbindet. Hier können die gefürchteten "Halluzinationen" auftreten. Eine Halluzination entsteht, wenn die KI keine sichere Antwort finden kann und beschließt, kreativ zu raten. Für ein Unternehmen ist das ein Albtraum, der nur darauf wartet, wahr zu werden.

Deshalb sind Schutzmechanismen so wichtig. Ein gut konzipiertes System sollte so programmiert sein, dass es sagt: "Da bin ich mir nicht sicher, lassen Sie mich einen Menschen finden, der helfen kann", anstatt eine Antwort zu erfinden. Sie müssen darauf vertrauen können, dass Ihre KI markenkonform bleibt und sich an das hält, was sie weiß.

Die besten Tools geben Ihnen die volle Kontrolle darüber. Mit einem Tool wie eesel AI können Sie beispielsweise den Wissensbereich der KI leicht "eingrenzen", indem Sie ihr sagen, dass sie nur Fragen zu bestimmten von Ihnen definierten Themen beantworten soll. Bei allem anderen leitet sie das Ticket automatisch an eine Person weiter. Sie erhalten das Beste aus beiden Welten: Automatisierung für vorhersehbare Dinge und menschliches Fachwissen für alles andere.

Ein Screenshot, der die Anpassungsregeln in einem KI-Modell für den Kundensupport zeigt, mit denen Benutzer Schutzmechanismen festlegen können.

Das Aktions-Framework: Mehr als nur Fragen beantworten

Ein erstklassiges KI-Modell für den Kundensupport spuckt nicht nur Informationen aus; es erledigt Dinge. Das ist es, was einen einfachen FAQ-Bot von einem echten KI-Agenten unterscheidet, der Ihrem Team tatsächlich hilft, Arbeit zu erledigen.

Von welchen Aktionen sprechen wir?

1. Den aktuellen Bestellstatus aus einem Shopify-Store abrufen.

2. Ein Ticket als "Dringend" markieren und an die richtige Person in Ihrem Helpdesk senden.

3. Die Kontaktdaten eines Kunden in Ihrem CRM aktualisieren.

Diese Fähigkeit, sich mit Ihren anderen Tools zu verbinden und Aufgaben auszuführen, ist enorm. Es bedeutet, dass die KI eine Anfrage von Anfang bis Ende bearbeiten kann, ohne dass ein Mensch für den letzten Klick eingreifen muss. Wenn ein Kunde zum Beispiel fragt: "Wo ist meine Bestellung?", kann die KI sie in Ihrem System nachschlagen, die Tracking-Informationen an den Kunden zurücksenden und das Ticket schließen. Wenn sie die Bestellung nicht finden kann, weiß sie, dass sie an einen menschlichen Agenten eskalieren muss.

Ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie ein KI-Modell für den Kundensupport Aufgaben von der Ticketerstellung bis zur Lösung automatisiert.

Bewertung Ihrer Optionen: Das Dilemma zwischen Eigenbau und Kauf

Also gut, Sie wissen, wie ein gutes Modell aussieht. Jetzt kommt die große Frage: Versuchen Sie, es selbst zu bauen, oder suchen Sie eine Plattform, mit der Sie zusammenarbeiten?

Ihr eigenes KI-Modell für den Kundensupport entwickeln

Die Idee, eine eigene KI zu entwickeln, ist verlockend. Sie haben die totale Kontrolle und können sie perfekt an Ihre Bedürfnisse anpassen. Aber wie viele Teams festgestellt haben, ist es ein Weg voller versteckter Hindernisse und Kosten.

• Es ist ein gewaltiges Ingenieurprojekt: Dies ist kein Nebenprojekt für einen Praktikanten. Es erfordert engagierte Ingenieure, um die Datenpipelines zu erstellen, Modelle zu optimieren und alles am Laufen zu halten.

  

  Wie eine Person auf Reddit anmerkte, ist es allein schon ein Vollzeitjob, den Teil der Informationsbeschaffung gut zum Laufen zu bringen.

  Reddit

• Die Kosten können außer Kontrolle geraten: Die Verwaltung von Vektordatenbanken, das Hosten von Modellen und die Bezahlung für jeden einzelnen API-Aufruf an ein LLM können sich schnell summieren und zu einer schockierend hohen und unvorhersehbaren Rechnung führen.

• Das "letzte 10 %"-Problem: Eine Demo zu erstellen, die zu 90 % funktioniert, ist eine Sache. Sie so hinzubekommen, dass sie zuverlässig mit der unordentlichen, nuancierten Realität von Kundenfragen mit nahezu perfekter Genauigkeit umgeht, ist eine ganz andere. Hier bleiben die meisten DIY-Projekte stecken.

Eine Plattform für KI-Modelle im Kundensupport kaufen: Worauf Sie achten sollten

Wenn Sie sich entscheiden, sich für eine Plattform zu entscheiden, sind diese nicht alle gleich. Viele der großen "Enterprise"-Lösungen sind genauso kompliziert wie der Eigenbau und beinhalten oft monatelange Verkaufsgespräche und teure Einrichtungsgebühren. Eine moderne Plattform sollte sich anders anfühlen.

• Wie schnell können Sie loslegen?: Sie sollten nicht ein Quartal warten müssen, um zu sehen, ob es funktioniert. Eine gute Self-Service-Plattform lässt Sie sofort einsteigen. Mit einer Lösung wie eesel AI können Sie Ihren Helpdesk verbinden und innerhalb von Minuten einen funktionierenden KI-Agenten haben, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen zu müssen.

• Können Sie es sicher testen?: Wie können Sie einer KI Ihre Kunden anvertrauen, ohne sie zuerst in Aktion gesehen zu haben? Die Möglichkeit zu simulieren, wie die KI Ihre vergangenen Tickets beantwortet hätte, ist ein Muss. Nur so können Sie mit wirklichem Vertrauen starten. Ein großer Vorteil von eesel AI ist der Simulationsmodus, mit dem Sie Ihr Setup an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets testen können. Dies gibt Ihnen eine genaue Prognose seiner Lösungsrate, bevor er jemals mit einem echten Kunden spricht.

• Haben Sie eine granulare Kontrolle?: Es sollte kein Alles-oder-Nichts-Schalter sein. Sie sollten sich langsam an die Automatisierung herantasten können. Fangen Sie klein an, vielleicht indem Sie nur einen einfachen Ticket-Typ wie "Passwort zurücksetzen" automatisieren. eesel AI ermöglicht es Ihnen, spezifische Regeln dafür festzulegen, was die KI bearbeitet, sodass Sie sie in Ihrem eigenen Tempo einführen und sich dabei gut fühlen können.

Ein Screenshot des eesel AI-Simulationsmodus, eine Schlüsselfunktion zur Bewertung eines KI-Modells für den Kundensupport.

Preisgestaltung und ROI eines KI-Modells für den Kundensupport verstehen

Die Preisgestaltung ist eine der größten Fallen in der KI-Welt. Das falsche Modell kann ein kostensparendes Werkzeug in ein Geldgrab verwandeln.

Vorsicht vor der Preisgestaltung pro Lösung

Viele Anbieter verwenden einen Preis "pro Lösung" oder "pro Ticket". Auf den ersten Blick scheint es fair, man bezahlt nur für das, was gelöst wird. Aber dieses Modell hat einen großen Fehler: Es führt zu unvorhersehbaren Rechnungen und bestraft Sie tatsächlich dafür, erfolgreich zu sein. Je besser Ihre KI wird und je mehr Tickets sie abfängt, desto mehr zahlen Sie. Ihre Kosten steigen mit zunehmendem Supportvolumen, was genau das Gegenteil von dem ist, was Sie wollen.

Ein Screenshot einer öffentlichen Preisseite, der die transparente Pauschalpreisgestaltung eines modernen KI-Modells für den Kundensupport veranschaulicht.

Den wahren ROI berechnen

Der Return on Investment einer guten KI-Plattform ist mehr als nur die Kosten für ein Ticket, das Sie nicht beantworten mussten. Sie müssen das Gesamtbild betrachten:

• Effizienz der Agenten: Wie viel schneller können Ihre Agenten die Tickets lösen, die tatsächlich einen Menschen benötigen, wenn sie einen KI-Copiloten haben, der Antworten für sie entwirft?

• Einarbeitungszeit: Wie viel schneller können neue Agenten eingearbeitet werden, wenn eine KI sie mit den richtigen Informationen anleitet?

• Betriebliche Gesundheit: Denken Sie an die Zeit und die mentale Energie, die gespart werden, indem jedes einzelne Ticket automatisch markiert, weitergeleitet und triagiert wird, sobald es eingeht.

Der ROI einer Plattform wie eesel AI ergibt sich aus dem Zusammenspiel all ihrer Tools. Der KI-Agent sorgt für Automatisierung, der KI-Copilot macht menschliche Agenten schneller, und die KI-Triage sorgt dafür, dass Ihr gesamter Betrieb reibungslos läuft.

Ein besserer Weg zu KI-gestütztem Kundensupport

Wenn Ihnen die Herausforderungen unvorhersehbarer Preise, riskanter Einführungen und komplizierter Setups nur allzu bekannt vorkommen, sollten Sie wissen, dass es einen besseren Weg gibt. Bei der Wahl der richtigen KI-Plattform geht es darum, einen Partner zu finden, der Ihnen die Kontrolle gibt.

eesel AI wurde von Grund auf entwickelt, um genau diese Probleme zu lösen:

• Radikal einfache Einrichtung: Verbinden Sie Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen mit wenigen Klicks und legen Sie in wenigen Minuten los.

• Mit Zuversicht testen: Nutzen Sie die Simulations-Engine, um genau zu sehen, wie Ihre KI performen wird, damit Sie ohne Rätselraten bereitstellen können.

• Sie haben die Kontrolle: Sie entscheiden genau, welche Tickets automatisiert werden sollen, Sie passen die Persönlichkeit der KI an und Sie führen Änderungen ein, wann immer Sie bereit sind.

• Transparente Preisgestaltung: Unsere vorhersagbaren Abonnementpläne bedeuten, dass Sie nie eine überraschende Rechnung erhalten. Ihre Kosten bleiben gleich, auch wenn Ihr Unternehmen wächst.

Das richtige KI-Modell für den Kundensupport wählen

Bei der Wahl des richtigen KI-Modells für den Kundensupport geht es nicht darum, dem neuesten, glänzendsten LLM hinterherzujagen. Es geht darum, eine praktische Plattform zu finden, die Ihnen Kontrolle, Vertrauen und einen klaren Weg bietet, um auf Ihre Kosten zu kommen. Das Ziel ist es, Ihren talentierten menschlichen Agenten unter die Arme zu greifen und sie von repetitiver Arbeit zu befreien, damit sie sich auf die komplexen, hochwertigen Gespräche konzentrieren können, bei denen sie wirklich glänzen. Es geht nicht darum, sie durch eine riskante, unberechenbare Blackbox zu ersetzen.

Bereit zu sehen, wie ein KI-Modell, das auf Kontrolle und Transparenz ausgelegt ist, Ihrem Support-Team helfen kann? Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo, um es in Aktion zu sehen.