Ein Erfahrungsbericht aus dem Kundenservice macht sichtbar, wie schnell KI an Grenzen stösst, wenn Kunden Kulanz benötigen. Chatbots können Regeln befolgen, doch Graubereiche, Ausnahmen und emotionale Faktoren überfordern sie häufig. Während Unternehmen versuchen, KI durch Training zu verbessern, fehlen oft Daten für seltene Kulanzfälle. Gleichzeitig erwarten Kunden schnelle Hilfe und echte Empathie – nicht stundenlange Wartezeiten. Der Text zeigt, warum Organisationen ihre Service-Regeln überarbeiten müssen und wie KI lernen kann, früher zu erkennen, wann menschliche Unterstützung notwendig ist.
Es ist ein bekanntes Szenario: Ein Kunde hat ein Problem, dessen Lösung Spielraum erfordert. Er bittet um Kulanz. Ein Beispiel, das Dan Lohrman kürzlich in seinem Blog «Security Boulevard» beschrieben hat, zeigt, wo KI an Grenzen stößt.
Er wollte mit seiner Familie in den Urlaub fliegen, doch der 6.30-Uhr-Flug wurde auf 6 Uhr vorverlegt – zu früh für Frau und Kinder. Er bat die Fluggesellschaft um einen späteren Flug und landete bei einem KI-gesteuerten Chatbot. «In den darauffolgenden gut 15 Minuten wurde ich durch verschiedene automatisierte Menüs geleitet und mir wurde mehrmals gesagt, dass ich erst mit einem Kundendienstmitarbeiter sprechen könne, wenn ich genauere Angaben zu meinem Problem gemacht hätte.» Schließlich teilte man ihm mit, er müsse pro Gast 14.000 gesammelte Meilen abgeben – was er als überzogen empfand. Dann bat er um eine Ausnahme. Es dauerte mehr als eine Stunde, bis er einen Mitarbeiter am Telefon hatte, der die Kulanz gewährte. Der Familienfrieden war gerettet. Doch bleibt er der Fluggesellschaft loyal?
Keine Regel ohne Ausnahme
Lohrman spricht ein Problem an, das im Kundenservice nur allzu bekannt ist: Wann und unter welchen Umständen dürfen Regeln gebrochen werden? Und seit KI große Teile der Kommunikation übernommen hat, stellt sich die Frage auch für Chatbots: Wann dürfen sie kulant sein?
Für Ausnahmen gibt es ebenfalls definierte Kriterien. Diese lassen sich einer KI durchaus vermitteln. Dennoch gab es einen Grund, warum die Fluggesellschaft am Ende einen Menschen einschaltete: Die Grenzen von Regeln können verschwimmen.
Lohrman bezeichnet starre Vorgaben als Herausforderung. «Kundenservice-Verantwortliche müssen sich bewusst sein, dass der Einsatz von Chatbots und KI-Agenten, die auch mal schlechte Nachrichten überbringen müssen, das Problem nicht löst. Die Kunden werden nur noch verärgerter sein, bis sie schließlich mit jemandem sprechen, der in ihrem Sinne denkt (und echtes Einfühlungsvermögen zeigt) oder – schlimmer noch – vielleicht sogar zu einem anderen Unternehmen wechseln.»
Qualitätsdebatte muss weiche Faktoren berücksichtigen
Die Qualität von KI-Agenten wird heute meist daran gemessen, wie schnell sie Anfragen bearbeiten, wie akkurat ihre Antworten sind und ob die Kunden damit zufrieden sind. Für viele Anliegen dürfte das ausreichen. Doch etwa die Plattform Zendesk warnt davor, dass KI-Mitarbeiter falsche Antworten geben oder Fragen missverstehen können. «Kunden wünschen sich in bestimmten Situationen Mitgefühl, und genau zu wissen, wo KI in dieser Hinsicht an ihre Grenzen stößt, ist ein wesentlicher Bestandteil einer exzellenten KI-Strategie im Kundenservice», rät das Unternehmen, das zu den Marktführern im digitalen Kundendienst zählt. Die Firma geht davon aus, dass dies durch stetiges Training der KI verbessert werden kann.
Doch auch dieses Training basiert meist auf Regeln, die entsprechend angepasst werden. Manche Unternehmen lassen KI komplexe Gespräche mit menschlichen Mitarbeitern analysieren. Allerdings sind Kulanzfälle selten, und oft reicht die Datenmenge nicht aus, um Chatbots zuverlässig beizubringen, wann sie Ausnahmen machen dürfen.
Das könnte als Plädoyer für eine klare Trennung zwischen menschlichen und digitalen Mitarbeitern verstanden werden: Die KI übernimmt einfache Aufgaben, Menschen kümmern sich um die komplexen Fälle.
Fraglich ist jedoch, ob Kunden die Geduld aufbringen, überhaupt bis zu einem Menschen durchzudringen. Denn nur wenn der Druck groß ist – wie bei Fluggast Lohrman – und ein Familienkrach droht, wartet man eine Stunde in der Leitung.
Kunden und ihre Bedeutung besser verstehen
Natürlich kann ein Unternehmen nicht jede Kulanzanfrage erfüllen. Doch es stellt sich die Frage, ob man wirklich darauf bestehen muss, dass die Garantie für einen 2.000 Euro teuren Fernseher einen Tag zuvor abgelaufen ist, oder dass ein Hotelaufenthalt von 14 auf 13 Tage nicht verkürzt werden kann, ohne die letzte Nacht zahlen zu müssen. Solche Situationen bringen KI an Grenzen – und selbst definierte Spielräume wie «Garantie plus 10 Tage bei Warenwert über 1.000 Euro» sind oft nur eine kleine Lösung.
Dan Lohrman fordert deshalb grundsätzliche Veränderungen. «Künstliche Intelligenz beschleunigt lediglich die Bearbeitung von Komplikationen und führt gleichzeitig zu Unzufriedenheit beim Kunden, da er keine direkte Kommunikation mit einem Ansprechpartner zur Problemlösung führen kann», warnt der international anerkannte Sicherheitsexperte. Unternehmen sollten ihre Regeln überprüfen und sicherstellen, dass ein KI-Agent frühzeitig erkennt, wenn eine Anfrage seine Kompetenzen überschreitet.
Hilfreich sind Lösungen, in denen automatisch Kundendaten einfließen und KI-Agenten erkennen können, welche Käufe ein Kunde getätigt hat, wie lange er Kunde ist und ob er beispielsweise viele andere Kunden geworben hat. Solche loyalen Kunden – das wäre eine mögliche neue Regel – sollten nicht länger als zehn Minuten in einer KI-Warteschlange hängen. Verbesserte Empathiefähigkeit von LLMs ist ein Schritt, doch häufig müssen zunächst alltägliche Probleme besser erkannt werden.
Thomas Wanhoff
Thomas Wanhoff, Jahrgang 1966, ist ein deutscher Journalist und Autor. Er arbeitete bei Zeitungen wie der “Frankfurter Neuen Presse”, war Produktentwickler bei der “Welt” und schreibt für die Nachrichtenplattform t-online. Außerdem betätigt er sich als freier Autor, mit Schwerpunkten auf CRM und Personalentwicklung. Wanhoff lebt seit 2007 in Südostasien.
