Nach Einschätzung des Beratungsunternehmens Gartner wird die Kostenersparnis durch generative KI im Kundenservice überschätzt. Bis 2030 werden die Kosten pro gelöstem Kundenanliegen mit generativer KI (GenAI) voraussichtlich über drei US-Dollar liegen – und damit höher als bei vielen ausgelagerten menschlichen Kundenservice-Mitarbeitern im B2C-Bereich, besagen jüngste Analysen des Unternehmens.
Als Gründe nennt Gartner unter anderem steigende Kosten für Rechenzentren, den Strategiewechsel vieler KI-Anbieter von subventioniertem Wachstum hin zu Profitabilität sowie immer komplexere Anwendungsfälle. Diese erfordern einen höheren Verbrauch an KI-Ressourcen und den Einsatz teurer Fachkräfte, was die Betriebskosten für KI-gestützten Kundenservice weiter in die Höhe treibt.
«Viele Kundenservice-Verantwortliche wollen mithilfe von KI Kosten senken. Doch die Rendite dieser Investitionen ist alles andere als garantiert», sagte Patrick Quinlan, Senior Director Analyst bei Gartner im Bereich Customer Service and Support. «Eine vollständige Automatisierung wird für die meisten Unternehmen unerschwinglich sein. Große Unternehmen werden KI daher eher zur Verbesserung der Kundeninteraktion einsetzen als primär zur Kostensenkung.»
Gartner erwartet zudem, dass gesetzliche Vorgaben den Einsatz von KI im Kundenservice weiter beeinflussen werden. Bis 2028 sollen neue Regeln den Umfang von betreuten Servicekontakten um rund 30 Prozent erhöhen. Hintergrund ist der wachsende rechtliche Druck, Kundinnen und Kunden ein einfaches Recht auf Kontakt mit einem menschlichen Ansprechpartner einzuräumen, wie es zum Beispiel die EU eingeführt hat. Viele Verbraucher dürften dieses Recht nutzen und KI-gestützte Systeme bewusst umgehen.
Gartner
Gartner ist ein US-amerikanisches Forschungs- und Beratungsunternehmen, das sich auf Marktanalysen zu IT-, Technologie- und Geschäftstrends spezialisiert. Es veröffentlicht Studien wie den Magic Quadrant und den Hype Cycle, die weltweit als Orientierung für Technologieentscheidungen dienen. Gartner unterstützt Unternehmen mit Beratung, Daten, Prognosen und strategischen Empfehlungen.
