Warum KI-Projekte in CX scheitern – und was erfolgreiche Unternehmen anders machen
Neue Phase der KI-Entwicklung
Radolfzell, 16.07.2025 (PresseBox) - Künstliche Intelligenz ist aus der Diskussion rund um eCommerce, Vertrieb und Kundenservice nicht mehr wegzudenken. Doch zwischen ChatGPT-Demos, automatisierten Produktempfehlungen und generativen Servicebots bleibt eine zentrale Frage oft unbeantwortet: Wozu das Ganze eigentlich?
Die jüngste Entwicklung zeigt: Unternehmen befinden sich in einer neuen Phase der KI-Integration. Nicht mehr die Technologie soll treiben, sondern der geschäftliche Nutzen. Weg vom Technologiefetisch, hin zur strategischen Wirksamkeit. Statt zu fragen "Was kann KI?", rücken nun Fragen in den Vordergrund wie: "Welches Problem lösen wir damit?" und "Wie messen wir den Erfolg?"
Die große Ernüchterung: Viele KI-Projekte bleiben unter ihren Möglichkeiten
Zahlreiche Studien belegen, was viele aus der Praxis kennen: Rund 60 Prozent aller KI-Projekte erreichen nicht den erwarteten ROI. Die Ursachen sind oft banal: fehlende Zieldefinition, unklare Metriken, fehlender Businessnutzen. So faszinierend die Technologie ist – ohne einen konkreten Anwendungsfall bleibt sie wirkungslos.
Was Unternehmen jetzt brauchen: Methodik statt Machbarkeitsromantik
In kommenden SYBIT Expert-Talk mit VertreterInnen aus Beratung und Unternehmenspraxis zeigen wir auf, wie Unternehmen die richtigen Fragen stellen – und welche konkreten Methoden helfen, KI sinnvoll zu integrieren. Erste Einblicke aus der Vorbereitung verdeutlichen, worauf es ankommt:
- Welcher Use Case lohnt sich wirtschaftlich? Nur wenn ein Problem betriebswirtschaftlich relevant ist – etwa durch zu hohe Kosten, sinkende Conversion Rates oder fehlende Personalkapazitäten – lässt sich eine valide ROI-Bewertung durchführen.
- Standardlösung oder individuelle Applikation? Unternehmen stehen vor der Wahl: auf bestehende, bewährte Plattformen setzen oder spezifische Anforderungen in Eigenentwicklung umsetzen. Die Kunst liegt darin, für den jeweiligen Reifegrad und Prozesskomplexität die richtige Balance aus Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Integration zu finden.
- Wie gelingt ein schneller, validierter Einstieg? Statt über Jahre hinweg zu konzipieren, setzen erfolgreiche Unternehmen auf Pilotphasen mit klar messbarem Ziel. Schnell, pragmatisch, iterativ. Das entlastet Ressourcen, reduziert Komplexität – und schafft belastbare Entscheidungsgrundlagen für die Skalierung.
Ein anschauliches Beispiel aus dem Service: Ein Chatbot, der automatisiert Supportanfragen verarbeitet, kategorisiert und direkt als Ticket anlegt. In einem Pilotprojekt konnten so innerhalb von wenigen Wochen tausende Anfragen bearbeitet werden – mit einer First-Contact-Resolution-Rate von über 60 %.
Noch spezieller: Ein Use Case aus dem internationalen Service. Dort wird generative KI mit Live-Übersetzung kombiniert. Während des Chats wird nicht nur simultan übersetzt, sondern auch die Stimmung des Kunden analysiert. Die KI unterstützt Servicemitarbeitende mit passenden Reaktionsvorschlägen, etwa mit einem Rabatt oder einer Eskalation.
Auch bildbasierte Analyse zeigt Potenzial: In einem Beispiel erkennt die KI wiederkehrende Schäden an einem Dichtungsring – Informationen, die zuvor nicht systematisch erhoben wurden. Das Qualitätsmanagement kann so gezielt reagieren, bevor sich die Fehlerquote erhöht.
Kontrolliert wachsen: Warum Governance der Gamechanger ist
Ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor ist die gezielte Kontrolle von KI-Prozessen. Erfolgreiche Unternehmen setzen auf klare "Human-in-the-Loop"-Schleifen: Mitarbeitende prüfen Ergebnisse, trainieren Modelle weiter, definieren Eingriffsgrenzen. Wichtig ist auch die Einhaltung regulatorischer Vorgaben – von Datenschutz bis zum kommenden EU AI Act.
Die Frage ist nicht nur, was KI kann, sondern wie sie abgesichert wird:
- Wie wird Qualität laufend überwacht?
- Wann ist menschliches Eingreifen notwendig?
- Wie werden Nutzer transparent informiert?
Nicht jede Innovation beginnt mit einem Produkt. Manche beginnen mit einer guten Frage. Wer in KI investieren will, sollte nicht in erster Linie nach Tools suchen, sondern nach Herausforderungen mit echtem Hebel. Dann wird KI nicht zum Prestigeprojekt – sondern zum Business Case. Genau dort setzen wir bei SYBIT mit unserem speziellen KI-Ansatz „SAIBIT“ an: Wir denken Künstliche Intelligenz immer vom Business Value her – mit Fokus auf Effizienz, Kundenerlebnis und Lösungen, die sich skalieren und rechnen lassen.
Jetzt vormerken: Der Live-Talk "Kein Use Case, kein KI-Erfolg" bringt Praxis und Strategie an einen Tisch. Mit dabei: Roman Erlacher (NovaTaste), Roland Boes und Jonas Degener (SYBIT).
https://www.sybit.com/de/events/expert-talk-kein-use-case-kein-ki-erfolg
