Die Führungsebene wünscht sich KI im Kundensupport, und nun müssen Sie herausfinden, wie Sie diese mit Ihrem bestehenden Helpdesk-System integrieren können.
Das kann schwieriger sein als die Integration eines weiteren KI-Tools . Ihre bestehende Plattform enthält möglicherweise jahrelang gesammelte Tickets, veraltete Wissensdatenbankartikel, inkonsistente Tags und benutzerdefinierte Felder aus alten Workflows. KI ist auf diese Daten angewiesen, daher können deren Qualität und Struktur schnell zu einem größeren Problem werden als die Technologie selbst.
Bevor Sie also in ein weiteres Tool investieren, empfehlen wir Ihnen zu prüfen, welche Anforderungen Ihr aktueller Helpdesk erfüllt. In diesem Artikel erfahren Sie, was eine Support-Plattform für KI fit macht, wo ältere Systeme Probleme verursachen können und wie Sie entscheiden, ob Sie KI in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren oder auf eine Plattform umsteigen sollten, die besser zu Ihren Anforderungen passt.
Die Einführung von KI hat Priorität, aber die vollständige Integration ist noch begrenzt
Die Zahlen zur KI-Nutzung im Kundensupport können irreführend sein. Je nachdem, was eine Umfrage misst, kann „Nutzung“ alles bedeuten – von der Verwendung eines KI-Tools bis hin zur Integration in die Supportprozesse. Eine separate Betrachtung der Erwartungen des Managements und des tatsächlichen Integrationsgrades liefert ein klareres Bild.
91 % der Führungskräfte im Supportbereich stehen unter Druck, KI einzuführen
Gartner befragte im Oktober 2025 321 Führungskräfte aus dem Service- und Supportbereich. 91 % gaben an, von der Geschäftsleitung unter Druck gesetzt zu werden, KI einzuführen.
Dieser Druck wirkt sich auch darauf aus, wie Supportteams ihre Personalplanung gestalten.
Fast 80 % der Befragten gaben an, dass sie erwarten, dass Agenten in neue Rollen wechseln werden, da KI Routinearbeiten übernimmt.
84 % der Befragten planen, zusätzliche Qualifikationen zu erwerben oder ihre Einstellungsprofile zu ändern, um den Wandel zu unterstützen.
Diese Pläne hängen jedoch davon ab, was die bestehende Supportumgebung zulässt. Der aktuelle Helpdesk und die darin gespeicherten Daten können die Realisierbarkeit von KI-Anwendungsfällen einschränken.
Die Nutzung von KI variiert je nach Anwendung
Der Einsatz von KI in Contact Centern kann sehr unterschiedliche Auswirkungen haben. dem Bericht „Contact Center Technologies“ von COPC Inc. nutzen 42 % der Contact Center KI für Kundenservice und -support, wobei die Nutzungsraten je nach Anwendung variieren. Chatbots sind mit 59 % am weitesten verbreitet, gefolgt von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) mit 48 %, Kundenstimmungsanalyse mit 44 % und Textanalyse mit 42 %. Sprachanalyse erreicht 32 %, während 23 % Voicebots einsetzen.
Die vollständige Integration hängt von der Qualität und Zugänglichkeit Ihrer Supportdaten ab:
- Ticketfelder: Einheitliche Kategorien, Tags und Werte für aktuelle und historische Tickets
- Ticketverlauf: Ausreichend Kontext, um das Problem, die ergriffenen Maßnahmen und die Lösung zu verstehen.
- Wissensdatenbank: Aktueller Inhalt mit klarer Struktur und ohne widersprüchliche Antworten
Die KI-Tools benötigen ebenfalls Zugriff auf diese Daten, was davon abhängt, welche Daten Ihr Helpdesk über seine APIs und Integrationen bereitstellt.
Warum die KI-Einführung im Kundensupport ins Stocken gerät
Wenn Sie KI in einen etablierten Supportbetrieb einführen, arbeiten Sie mit Prozessen, die sich über Jahre entwickelt haben. Die Mitarbeiter befolgen bereits Eskalations- und Genehmigungsregeln, während Qualitätssicherungsprozesse, Integrationen und die KI-Wissensdatenbank je nach den gewünschten KI-Funktionen angepasst werden müssen.
Kompetenzen, Governance und die Akzeptanz von Agenten können KI-Projekte verlangsamen
Jemand muss die von der KI generierten Antworten auswerten, Fehler erkennen und festlegen, wann ein Mitarbeiter die Bearbeitung übernimmt. Auch für kundenorientierte Anwendungsfälle sind klare Regeln für den Umgang mit Kundendaten und die Überprüfung der KI-generierten Antworten erforderlich.
Auch die Mitarbeiter benötigen diese Klarheit. Schulungen können beinhalten, wann eine Antwort überprüft werden muss, wie man ungeeignete Vorschläge meldet und welche Fälle direkt an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden. Dadurch erhalten die Mitarbeiter eine klar definierte Rolle, wenn KI Teil ihres Arbeitsablaufs wird.
Die Integration kann bei älteren Helpdesks schwieriger sein
Integrationsprobleme beschränken sich nicht nur auf KI. Die Studie „Global State of CX 2025 ergab, dass 31 % der Befragten die Integration in bestehende Systeme als Hindernis für die Umsetzung ihrer CX-Investitionen sehen. Nur der Nachweis des ROI (39 %) und die Budgetfindung (35 %) wurden höher eingestuft.
KI-Projekte können Schwächen bestehender Integrationen aufdecken. Ein älteres Helpdesk-System bietet Mitarbeitern möglicherweise Zugriff auf Informationen über seine Benutzeroberfläche, jedoch weniger Möglichkeiten, dieselben Informationen programmatisch abzurufen. Eine API kann bestimmte benutzerdefinierte Felder auslassen, ein Export erfordert unter Umständen zusätzlichen Aufwand, um Konversationsverläufe zu rekonstruieren, oder eine bestehende Integration ruft möglicherweise nur einen Teil eines Tickets ab.
Die Qualitätssicherung ist ein gutes Beispiel dafür, wie sich diese Anforderungen durch KI verändern. Laut COPC Inc. überprüften die meisten Teams traditionell nur 2–5 % der Kundeninteraktionen und nutzten diese Stichprobe für das Mitarbeiter-Coaching, die Einhaltung von Richtlinien und die Bewertung der Programmleistung. KI-gestütztes Qualitätsmonitoring kann einen deutlich größeren Anteil der Interaktionen abdecken, was die Erfassung und Verarbeitung wesentlich größerer Gesprächsdaten ermöglicht.
Prüfen Sie, ob die über die API, Exporte und Integrationen des Helpdesks abrufbaren Informationen mit dem geplanten KI-Anwendungsfall übereinstimmen. Ein Ticket-Zusammenfassungstool benötigt beispielsweise Zugriff auf den Gesprächsinhalt, und auch die automatisierte Klassifizierung hängt von den Feldern und Kategorien ab, die für Trainings- oder Referenzdaten verwendet werden.
Historische Daten mit dem KI-Anwendungsfall abgleichen
Eine KI-fähige Wissensdatenbank benötigt aktuelle und konsistente Antworten. Wenn zwei Artikel widersprüchliche Anweisungen zum selben Problem geben, ist eine klare Formatierung allein nur bedingt hilfreich. Prüfen Sie daher doppelte Artikel, frühere Produktversionen und Anleitungen, die auf veraltete Supportrichtlinien verweisen, bevor Sie entscheiden, welche Inhalte die KI verwenden soll.
Wenden Sie dieselbe Logik auf die Tickethistorie. Angenommen, Ihre aktuelle Kategorie „Abrechnung“ hat nach einer Helpdesk-Migration drei ältere Kategorien ersetzt. Wenn Sie diese älteren Tickets für die Klassifizierung verwenden möchten, müssen Sie die vorherigen Kategorien zunächst der aktuellen Taxonomie zuordnen. Falls Ihr Anwendungsfall nur die kürzlich gelösten Tickets benötigt, ist dieser Aufwand möglicherweise wenig sinnvoll. Beginnen Sie daher mit den für Ihren Anwendungsfall erforderlichen Daten, anstatt standardmäßig die gesamte Supporthistorie zu löschen.
Ein praktischer Rahmen für die KI-Einführung in Supportteams
Sobald Sie wissen, welche KI-Funktionen Sie implementieren möchten, vergleichen Sie diese mit Ihrem aktuellen Helpdesk. Testen Sie sie zunächst mit Ihren eigenen Supportdaten. Die Ergebnisse liefern Ihnen einen konkreten Vergleichswert für die Kosten und den Aufwand eines Plattformwechsels.
Prüfen Sie, was Ihre aktuelle Plattform unterstützt
Wählen Sie eine repräsentative Stichprobe der Tickets aus, die diese Funktion verwenden soll. Berücksichtigen Sie sowohl häufige Anfragen als auch Fälle, die Agenten schwerer einordnen oder lösen können.
Prüfen Sie, ob die Funktion die benötigten Informationen erfasst. Vergleichen Sie bei der Bewertung der Ticketklassifizierung die Ergebnisse mit den Kategorien erfahrener Mitarbeiter. Stellen Sie bei der Zusammenfassung sicher, dass die Funktion den vollständigen Gesprächsverlauf und alle relevanten Ticketfelder erhält. Die Antwortgenerierung erfordert eine weitere Prüfung: Stellen Sie ihr Wissensdatenbankartikel zur Verfügung, die Ihre Mitarbeiter aktuell nutzen, und überprüfen Sie die Antworten auf Richtigkeit.
Dokumentieren Sie die gefundenen Probleme und ermitteln Sie deren Ursprung. Inkonsistente Klassifizierungen können auf die Taxonomie hinweisen, während unvollständige Zusammenfassungen fehlende Felder oder Gesprächsdaten aufdecken können. Unzureichende Antworten, die auf irrelevanten Wissensdatenbankartikeln basieren, erfordern möglicherweise eine genauere Überprüfung des Inhalts.
Entscheiden Sie sich: KI in Ihren aktuellen Helpdesk integrieren oder auf KI-native Tools umsteigen
Beginnen Sie mit den Problemen, die Sie während der Tests festgestellt haben. Einige erfordern möglicherweise nur eine begrenzte Bereinigung oder Änderungen an einer Integration, während andere eine individuelle Entwicklung notwendig machen, die Sie parallel zum Helpdesk betreuen müssen.
Schätzen Sie anschließend den Aufwand für die geplanten KI-Funktionen. Berücksichtigen Sie dabei die anfängliche Datenaufbereitung und Integrationsänderungen sowie die laufende Wartung. Dokumentieren Sie außerdem alle Plattformbeschränkungen, die Sie in Kauf nehmen müssen.
Vergleichen Sie diesen Aufwand mit einer Migration auf die von Ihnen in Betracht gezogenen Plattformen. Prüfen Sie, ob diese Zugriff auf die benötigten Ticketdaten bieten und die Integrationen Ihrer geplanten KI-Funktionen unterstützen. Eine Migration ist mit Kosten verbunden, insbesondere bei jahrelanger Supporthistorie und etablierten Arbeitsabläufen. Der Vergleich muss daher sowohl die Implementierung als auch den laufenden Betrieb berücksichtigen.
Eine KI-basierte Migration berücksichtigt die Anforderungen Ihrer geplanten KI-Funktionen im Migrationsumfang. Wenn beispielsweise die Ticketklassifizierung von einem bestimmten Feld abhängt, sollte dieses Feld während der Migration beibehalten und zugeordnet werden. Nutzt die Antwortgenerierung vorherige Konversationen, muss ermittelt werden, welche Teile dieser Historie an den Ziel-Helpdesk übermittelt werden müssen und in welchem Format.
Sequenzieren Sie die Migration, um KI mit Ihren Daten zu testen
Verschieben Sie zunächst eine repräsentative Auswahl aktueller Tickets und relevanter Inhalte aus der Wissensdatenbank, bevor Sie die gesamte Historie übertragen, und testen Sie anschließend die geplanten KI-Funktionen mit den migrierten Datensätzen.
Betrachten Sie nicht nur, ob die Datensätze angekommen sind. Das bedeutet, die Werte in zugeordneten Feldern, Verknüpfungen zwischen verwandten Datensätzen, die Reihenfolge der Konversationen, für den Kontext erforderliche Anhänge und Berechtigungen, die den Zugriff auf die migrierten Inhalte beeinflussen, zu überprüfen.
Eine Kategorie kann unter dem falschen Zielwert erfolgreich übertragen werden. Eine Konversation kann jede Nachricht enthalten, während ein fehlendes benutzerdefiniertes Feld den für die Klassifizierung erforderlichen Kontext entfernt. Das Auffinden dieser Probleme im Testdatensatz gibt Ihnen die Möglichkeit, die Zuordnung anzupassen, bevor Sie sie auf die übrigen Datensätze anwenden.
Nachdem die Zuordnung mit dem Testdatensatz validiert wurde, verwenden Sie dieselbe Konfiguration für den Rest der Migration.
Was die KI-Einführung von Ihrer Support-Plattform erfordert
Sobald KI im Kundensupport Einzug hält, gehen die Anforderungen über den Zugriff auf historische Daten hinaus. Mitarbeiter erstellen weiterhin Tickets, Wissensdatenbankartikel werden aktualisiert und Supportprozesse ändern sich. Sie benötigen eine Möglichkeit, die von der KI verwendeten Informationen trotz dieser Änderungen aktuell zu halten.
Bereiten Sie Ihre Wissensdatenbank auf KI vor
Jeder Artikel sollte eine klare Frage beantworten und die wichtigsten Antworten in durchsuchbarem Text enthalten. Falls Anleitungen Anhänge, Videos oder verlinkte Seiten enthalten, prüfen Sie, welche Inhalte Ihr KI-Tool daraus extrahieren kann.
Sie benötigen außerdem jemanden, der für die Pflege der Inhalte verantwortlich ist. Produktaktualisierungen können bestehende Anleitungen überflüssig machen, und im Laufe der Zeit können mehrere Artikel dasselbe Thema behandeln. Regelmäßige Überprüfungen helfen, diese Probleme zu erkennen, bevor veraltete Anleitungen für KI-generierte Antworten verfügbar bleiben.
Laut Gartner planen 58 % der Führungskräfte im Servicebereich, ihre Kundendienstmitarbeiter zu Wissensmanagement-Spezialisten weiterzubilden. Zu ihren Aufgaben würden die Überprüfung, Zusammenstellung und Pflege von Inhalten für KI und Kundenselbstbedienung gehören.
Fokus auf Datenqualität, nicht auf Datenvolumen
Die Anzahl der historischen Tickets sagt wenig darüber aus, wie nützlich sie für einen KI-Anwendungsfall sind. Ein kleinerer Datensatz mit einheitlichen Kategorien und vollständigen Feldern kann deutlich mehr nutzbare Daten liefern als jahrelang gesammelte Aufzeichnungen, die unter verschiedenen Taxonomien erstellt wurden.
Laut Gartnerverfügen 63 % der Unternehmen entweder nicht über die richtigen Datenmanagementpraktiken für KI oder sind sich unsicher, ob sie diese anwenden. Das Unternehmen prognostiziert außerdem, dass bis 2026 60 % der KI-Projekte, die nicht durch KI-fähige Daten gestützt werden, abgebrochen werden.
Das gleiche Problem betrifft Tickets, die nach der Implementierung erstellt werden. Wenn ein Team eine Kategorie ändert oder ein neues Feld einführt, muss festgelegt werden, wie sich diese Änderung auf die von der KI-Funktion verwendeten Daten auswirken soll. Andernfalls können aktuelle und historische Datensätze nach und nach unterschiedliche Strukturen aufweisen.
Eine KI-zentrierte Migration kann diese Datenregeln im Rahmen des Migrationsprozesses festlegen. Dokumentieren Sie, welche Informationen jede KI-Funktion verwendet, und integrieren Sie deren Wartung in die Prozesse, die Ihr Support-Team nach der Migration befolgt.
Was dies für Ihr Support-Team bedeutet
Bevor Sie sich für ein KI-Tool entscheiden, prüfen Sie, ob Ihr aktueller Support die Anforderungen des geplanten Anwendungsfalls erfüllen kann. Aus dieser Prüfung sollten Sie Folgendes ableiten:
- Welche Supportdaten wird die KI-Funktion nutzen, von Konversationsverlauf und Ticketfeldern bis hin zu relevanten Inhalten der Wissensdatenbank?.
- Wie viel Aufbereitung diese Daten erfordern. Beschränken Sie den Umfang auf die Datensätze, die Sie verwenden möchten, anstatt die gesamte Supporthistorie zu bereinigen.
- Prüfen Sie, ob Ihr aktueller Helpdesk Ihnen ausreichend Zugriff bietet. Berücksichtigen Sie dabei alle Integrationsarbeiten und laufenden Wartungsarbeiten, die erforderlich sind, um die Lücken zu schließen.
- Wann eine Migration die bessere Option ist: Vergleichen Sie den Aufwand für die Anpassung des aktuellen Helpdesks mit den Kosten und der Komplexität eines Wechsels zu einer Plattform, die Ihre geplanten Anwendungsfälle direkter unterstützt.
Es gibt keinen allgemeingültigen Punkt, an dem die Integration von KI weniger praktikabel ist als die Migration. Die Bewertung liefert Ihnen die Zahlen und technischen Anforderungen, um diesen Vergleich für Ihren eigenen Supportbetrieb durchzuführen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Der Druck seitens der Führungsebene ist hoch – 91 % der Supportverantwortlichen fühlen sich unter Druck gesetzt, KI einzuführen –, doch die Integration stockt, da bestehende Helpdesk-Umgebungen häufig auf veralteten Architekturen basieren. Probleme wie inkonsistente Ticketklassifizierung, veraltete Wissensdatenbankartikel, eingeschränkte APIs und veraltete benutzerdefinierte Felder verhindern, dass KI-Tools auf saubere, strukturierte Daten zugreifen können.
Nein. Anstatt eine umfassende, standardmäßige Bereinigung jahrelanger historischer Datensätze vorzunehmen, konzentrieren Sie sich strikt auf die spezifischen Daten, die für Ihren angestrebten KI-Anwendungsfall erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise eine Ticketklassifizierung implementieren, ordnen und verfeinern Sie nur die Kategorien und aktuellen Ticketfelder, die für das Training oder die Eingabe in dieses spezifische Modell benötigt werden.
Sie können Ihre aktuelle Plattform durch ein einfaches Audit bewerten:
- API- und Exportbeschränkungen: Prüfen Sie, ob die API Ihres Systems benutzerdefinierte Felder auslässt oder vollständige Konversationsverläufe nicht rekonstruieren kann.
- Konflikte in der Wissensdatenbank: Prüfen Sie, ob ältere Artikel veraltete oder widersprüchliche Produktinformationen enthalten.
- Testen der KI-Ergebnisse: Übergeben Sie eine repräsentative Stichprobe komplexer, historischer Tickets an die KI-Funktion, um auf fehlenden Kontext, falsche Zusammenfassungen oder fehlerhafte Kategorisierungen zu testen.
Wenn die Behebung dieser Lücken einen hohen und kontinuierlichen Entwicklungsaufwand erfordert, ist es möglicherweise an der Zeit, eine Migration in Betracht zu ziehen.
Eine KI-zentrierte Migration integriert die technischen Datenanforderungen Ihrer geplanten KI-Tools direkt in den Umfang des Migrationsprojekts. Anstatt lediglich Rohdatensätze zu übertragen, stellt ein KI-zentrierter Ansatz sicher, dass kritische Ticketfelder, die Reihenfolge von Konversationen, Anhangkontexte und Wissensdatenbankstrukturen speziell für die KI-Funktionalität auf der Zielplattform bereinigt, zugeordnet und erhalten werden.
Beginnen Sie mit der Sequenzierung Ihrer Datenübertragung. Verschieben Sie zunächst eine repräsentative Testmenge aktueller Tickets und wichtiger Inhalte Ihrer Wissensdatenbank und testen Sie anschließend Ihre KI-Funktionen anhand dieser Datensätze. Überprüfen Sie die Genauigkeit der Feldzuordnung, die Verknüpfungen der Datensätze und die Zugriffsberechtigungen in der Testumgebung, bevor Sie eine vollständige Datenmigration Ihrer gesamten Historie durchführen.
