Laut Garther steigen die Kosten für generative KI im Kundenservice — das bedeutet das

Unsere aktuelle Botschaft mag diejenigen abschrecken, die in den letzten zwei Jahren einen KI-Plattformvertrag unterzeichnet haben, aber laut Gartner, bis 2030 werden die Kosten für generative KI im Kundenservice 3$ pro Lösung übersteigen.

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Warum ist das so eine große Neuigkeit? Nun, nur weil die Branche die letzten Jahre damit verbracht hat, darauf zu wetten, dass KI die Supportkosten senken würde. Nun, nicht mehr. Im Folgenden werden wir uns etwas eingehender mit den Ergebnissen von Gartner befassen und sehen:

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• Was treibt das KI-Kostenwachstum tatsächlich an
• Warum die Festlegung der Kosten pro Stunde immer irreführend war
• Und wie ein intelligenteres, zukunftsfähiges Unterstützungsmodell im Jahr 2026 und darüber hinaus aussieht.

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Was Gartner tatsächlich über die Zukunft des Kundensupports herausgefunden hat

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Man könnte denken, dass die Kosten für generative KI steigen, weil die Technologie schlecht ist, aber das liegt tatsächlich daran, dass die Wirtschaftlichkeit ihrer Infrastruktur der Realität entspricht. Hier sind Die Erkenntnisse von Gartner die das unterstützen.

1. Die GenAI-Kosten pro Lösung werden bis 2030 3$ übersteigen

Die Zahl 3$ bezieht sich auf die Kosten pro gelöstes Ticket — nicht pro Interaktion und nicht pro Sitzplatz. Ein einzelnes Kundenproblem kann mehrere KI-Interaktionen beinhalten, bevor es gelöst wird, und für jedes einzelne werden Tokens für die Berechnung verbraucht. Zum Vergleich lösen menschliche Offshore-Agenten im B2C-Bereich bereits Tickets für jeweils 2 bis 4 US-Dollar, je nach Komplexität und Kanal.

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Wenn wir also der Prognose von Gartner folgen, wird die KI-Unterstützung innerhalb der nächsten 4 Jahre möglicherweise nicht einmal positiv sein, insbesondere wenn wir alle Betriebskosten berücksichtigen, die für den Betrieb, die Aufrechterhaltung und Verbesserung eines KI-Ökosystems erforderlich sind.

2. Vier strukturelle Kostentreiber stehen hinter dem Anstieg

Aber warum hat sich das Bild so schnell geändert? Der Hauptgrund dafür ist, dass Unternehmen heute viel mehr über den KI-Betrieb wissen, was ihnen hilft, den tatsächlichen Preis der Arbeit mit der Technologie genauer einzuschätzen. Hier sind nur einige Faktoren, die derzeit von der KI-Branche neu bewertet werden:

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• Normalisierung der LLM-Anbieterpreise.
  Laut CX Today, subventionieren große Anbieter von Sprachmodellen ihre Dienste derzeit im Rahmen einer Marktanteilsstrategie mit bis zu 90%. Sobald sie sich der Profitabilität zuwenden — und das werden sie —, werden sich die Preise entsprechend dieser Entwicklung ändern.
  
  
• Rechen- und Infrastrukturskalierung.
  LLMs benötigen leistungsstarke Rechenumgebungen, um auf Unternehmensebene funktionieren zu können, und die Nachfrage nach Inferenzkapazität steigt weiter — insbesondere für Systeme, die komplexe Überlegungen, lange Kontextfenster oder multimodale Eingaben verarbeiten.“
  
  
• Gesamtbetriebskosten des Unternehmens.
  Orchestrierungsebenen, Governance-Kontrollen, RAG-Pipelines, Compliance-Tools und Überwachungsinfrastruktur sind Voraussetzungen für den KI-Einsatz auf Unternehmensebene. Und jeder dieser Aspekte erhöht die Kosten des KI-Betriebs.
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• ‍Die Komplexität des Modells schleichend.
  Frontier-Modelle verbrauchen drei- bis zehnmal so viele Tokens pro Interaktion wie ihre Vorgänger. Da die Anwendungsfälle immer komplizierter werden, steigt die Anzahl der Token, die für ihre Verarbeitung benötigt werden, was letztendlich die Gesamtrechnung in die Höhe treibt.

3. Bedeutung für zukünftige KI-Einsätze

Es überrascht nicht, dass Gartner angesichts steigender GenAI-Kosten prognostiziert, dass die meisten Unternehmen ihre Bemühungen zur Kostensenkung durch vollständige Automatisierung aufgeben und stattdessen KI nutzen werden, um während der gesamten Customer Journey Mehrwert zu schaffen.

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Ein Teil des Marktes wird sich jedoch verdoppeln: bis 2030 10% der Fortune-500-Unternehmen Testament verdoppeln Sie ihre Ausgaben für den Kundenservice um KI für hyperpersonalisierte, proaktive Erlebnisse zu nutzen.

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„Führungskräfte im Kundenservice werden sich der KI zuwenden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Sie werden sich nicht nur auf die Kostenoptimierung konzentrieren, sondern auch auf andere Vorteile setzen, darunter einen höheren Kundenlebenswert, eine höhere Wiederkaufrate und eine höhere Markentreue. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen in Daten, Technologie und Talente investieren. Da proaktiver und personalisierter Service zu einer Kundenerwartung wird, werden sich Early Adopters einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.“
— Patrick Quinlan, Senior Director Analyst in der Abteilung Kundenservice und Support von Gartner

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Die versteckte Steuer, über die niemand spricht: niedrige Kosten pro Stunde, hohe Kosten pro Lösung

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Hier ist eine Frage, die Sie sich vor Ihrer nächsten Lieferantenverlängerung stellen sollten: Was genau haben Sie gespart, als Sie mit diesem Stundensatz gearbeitet haben?

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Die Kosten pro Stunde sind in der Branche die beliebteste Zahl, da sie problemlos in eine Beschaffungstabelle passt. Aber dahinter verbirgt sich ein Netz aus Kosten zweiter Ordnung:

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• Wiederholte Kontakte bei niedriger Erstkontakt-Auflösung
• Eskalationen, die die Zeit leitender Agenten vergeuden
• Überarbeitung falsch behandelter Fälle
• Und die fortwährenden Kosten, die entstehen, wenn abgewanderte Agenten alle sechs Monate ausgetauscht werden.

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Laut Harvard Business Review, die Gewinnung eines neuen Kunden kostet zwischen 5 und 25 mal so viel wie die Bindung eines Kunden. Wenn also ein frustrierter Kunde nach einer schlechten Support-Erfahrung kündigt, sparte dieser günstige Stundensatz kein Geld ein, sondern trug im Grunde dazu bei, Ihre Akquisitionsbemühungen zu erhöhen.

Die wahre Arithmetik billiger Unterstützung

Schauen wir uns das Beispiel zweier Agenten an, die mit unterschiedlichen Ergebnissen arbeiten:

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• Agent A:
  → 10 USD/Stunde, 60% Lösungsrate beim ersten Kontakt, Bearbeitung von 8 Tickets/Stunde
  → Kosten pro gelöstes Ticket: ~2,08 $.
  
  
• Agent B:
  → 18 USD/Stunde, 85% FCR, verarbeitet 8 Tickets/Stunde.
  → Kosten pro gelöstes Ticket: ~2,65 $

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Was macht Agent B anders? Die Tatsache, dass dank der besseren Lösungen beim ersten Kontakt 25-30% weniger Tickets erneut geöffnet, eskaliert oder erneut erklärt werden müssen.

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Wenn Sie die Bearbeitung der erneuten Kontaktaufnahme, die Eskalationszeit und das Risiko der Kundenabwanderung bei ungelösten Fällen berücksichtigen, wird Agent A innerhalb weniger Wochen zur teureren Option. EverHelp's Outsourcing-Modell für den Kundenservice wurde entwickelt, um diese Probleme zu vermeiden:

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• Unser Qualitätssicherung Bemühungen tragen dazu bei, einen Qualitätsfaktor von 96% aufrechtzuerhalten
• Und eine angemessene und kontinuierliche Schulung der Agenten trägt zu einem stabilen CSAT-Wert von über 83% bei.

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Wenn wir der oben beschriebenen Lösungsökonomie folgen, ist die Beibehaltung dieser Kennzahlen eine bessere Wahl, als sich ausschließlich auf stündliche Mindestwerte zu verlassen.

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Warum braucht KI immer Unterstützung von einem Menschen?

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Am 19. Juli 2024 löste ein fehlerhaftes CrowdStrike-Software-Update einen der größten IT-Ausfälle der Geschichte aus. Laut Cirium, von den 411.009 weltweit geplanten Passagierflügen in den darauffolgenden 72 Stunden wurden rund 16.896 storniert — mehr als das Doppelte der Stornierungsrate der Vorwoche. Allein Delta Air Lines verbuchte 1.326 Flüge.

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Was ist passiert, als diese Passagiere nach dem Airline-Chatbot griffen?
Die KI konnte sie nicht umbuchen, da dieselben Systeme, auf die sie sich verlassen hatte, offline waren. Die automatische Umbuchung läuft auf derselben Infrastruktur, die gerade ausgefallen war. Ein menschlicher Mitarbeiter, der von einem anderen Arbeitsablauf aus arbeitet und über Override-Funktionen verfügt, hätte dasselbe Problem innerhalb von Minuten gelöst.

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Dies ist kein Nischenfall. Systemausfälle, massenhafte Störungen, Versicherungsausnahmen, Betrugsberichte, emotional belastete Kunden — das sind genau die Szenarien, in denen die Einschränkungen der KI am teuersten sind, und sie tauchen in der Regel genau dann auf, wenn das Volumen am höchsten ist. Und da der wertvolle Teil des Prozesses die Lösung ist, ist bei komplexen Interaktionen, bei denen viel auf dem Spiel steht, immer noch ein Mensch erforderlich, um sie zu erreichen.

KI-Anwendungsfälle: wo sie tatsächlich funktioniert

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Wir glauben, dass KI nicht der Feind von qualitativ hochwertigem Support ist. Sie kann mächtig sein, vor allem, wenn sie bewusst als Nebenfunktion eingesetzt wird.

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Deshalb integrieren wir bei EverHelp KI als Co-Pilot innerhalb unserer Support-Workflows stellen wir sicher, dass Automatisierung für die Skalierung und Geschwindigkeit des Supports genutzt wird, während geschulte Mitarbeiter die Randfälle bearbeiten, die besondere Aufmerksamkeit und kritisches Denken erfordern, um sicherzustellen, dass Kunden nicht abwandern.

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Die KI-Wahl ist nicht Entweder-Oder, aber viele Unternehmen entscheiden sich für die falsche Seite

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Was uns aufgefallen ist, ist, dass sich der Markt anscheinend in zwei Ausfallmodi aufgeteilt hat, und beide werden jetzt anhand von Daten validiert.

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• Sackgasse #1: Legacy-BPO mit einem schweren GenAI-Overlay. 

Große, traditionelle Outsourcer haben sich hauptsächlich dafür entschieden, KI-Plattformen auf die bestehende Infrastruktur zu legen, in der Hoffnung, ihren Weg zur Marge zu automatisieren. Infolgedessen sehen sie sich mit folgenden Problemen konfrontiert:

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• Höhere Gesamtbetriebskosten
• Bindung an einen Anbieter
• Komplexität der Unternehmensführung
• Und steigende Automatisierungskosten.

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• Sackgasse #2: Extrem kostengünstige Offshore-Arbeitsarbitrage. 

Das extrem günstige Offshore-Modell hat ein anderes Problem — zu viel Umsatz. In einigen Offshore-Märkten jährlich Die Agentenfluktuation liegt bei 30— 40%. Das bedeutet, dass Sie ungefähr alle 12 Monate ein neues Team von Grund auf neu ausbilden müssen. Das führt zu:

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• Geringere Servicequalität, da die Agenten immer noch lernen.
• Höhere Anzahl falsch behandelter Tickets
• Längere Bearbeitungszeiten und frustriertere Kunden.

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Rechnet man die Compliance-Lücken hinzu, die Billigläden routinemäßig haben (ein echtes Problem, wenn Ihr Unternehmen mit Zahlungen, Gesundheitsdaten oder EU-Kunden zu tun hat), scheinen diese Einsparungen nicht mehr so verlockend zu sein, oder?

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Daher werden 50% der Unternehmen, die aufgrund von KI die Mitarbeiterzahl im Kundenservice reduziert haben, bis 2028 für ähnliche Positionen neu einstellen (Gartner, 2025). Und trotz jahrelanger Schlagzeilen darüber, dass KI Agenten ersetzt, nur 20% der Führungskräfte im Kundenservice hatten aufgrund von KI tatsächlich Personal abgebaut — die meisten hielten ihre Teams gleich groß, obwohl sie Automatisierungstools hinzufügten.

Also, wie sieht der Mittelweg aus?

Keines der beiden dominanten Modelle funktioniert — und die Daten bestätigen dies. Aber die Frage ist: Wenn Vollautomatisierung zu teuer ist und ultramodernes Offshore-Geschäft zu fragil ist, welche Alternative ist dann die Alternative, die tatsächlich Bestand hat?

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Die kurze Antwort ist ein Support-Betrieb, der darauf ausgelegt ist, von Anfang an eine hohe Qualität in hoher Auflösung zu gewährleisten. Und zu einem solchen Modell gehört es, wo es angemessen ist, KI einzusetzen und Menschen für Aufgaben einzusetzen, die sie noch benötigen.

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Das ist genau das, was wir bei EverHelp praktizieren, und zwar durch:

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• KI-gestützte menschliche Arbeitsabläufe → Evly, unser KI-Supportagent, der mit über 100.000 Support-Tickets geschult wurde, kümmert sich um Routineanfragen und die Triage. Menschliche Agenten kümmern sich um die vordefinierten Randfälle und treffen in der Regel den letzten Anruf bei Ticketschließungen.
• EIN 28-tägiger Start Zeitleiste → ermöglicht es Unternehmen, den benötigten Kundenservice ohne größere Unterbrechungen bereitzustellen.
• Dedizierte QA-Infrastruktur → entwickelt, um den Besonderheiten jedes Projekts zu entsprechen und kontinuierlich in einem vorher festgelegten Rhythmus geliefert zu werden.
• Compliance-Zertifizierungen → wir verfügen über die Zertifizierungen ISO 27001, GDPR und PCI Merchant Level 3, sodass Sie sicher sein können, dass sowohl Ihre Daten als auch die Ihrer Kunden mit der Sorgfalt und dem Schutz behandelt werden, die erforderlich sind.
• Gleichbleibende Qualität im großen Maßstab → Wir besprechen alle gewünschten Leistungskennzahlen wie Auflösungsqualität, FCR und CSAT im Voraus und kalibrieren dann unseren Service so, dass er diese SLAs erfüllt kontinuierliche Prozessoptimierung.

So funktioniert das Hybridmodell in einer echten Unterstützungsoperation

Was uns hilft, dieses System aufrechtzuerhalten, ist eine gut orchestrierte Human+AI-Unterstützung, die in Stufen funktioniert:

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1. Stufe 0/1 — KI-Ebene: Vollautomatische KI-Unterstützung, die Routing, Triage, FAQs und Zusammenfassungen übernimmt. Arbeitet rund um die Uhr und fast ohne Grenzkosten pro zusätzlicher Anfrage. Kann problemlos ohne Personalverzögerung skaliert werden.
   
   
2. Stufe 1/2 — Menschliche Agenten mit KI Copilot: Unsere Mitarbeiter decken komplexe, emotionale, politiksensible, regulatorische oder VIP-Interaktionen ab. In der Zwischenzeit hilft KI dabei, relevantes Wissen zu gewinnen, Stimmungsschwankungen zu erkennen und Lösungsvorschläge zu entwerfen. Der Agent kontrolliert immer noch die Situation.
   
   
3. Übergabe an die Eskalation: Der menschliche Agent erhält den vollständigen Kontext, den die KI aus früheren Interaktionen gesammelt hat, was dazu beiträgt, die wiederholten Anfragen zu reduzieren und Kunden daran zu hindern, die Situation erneut zu erklären.

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Die Aufsichtsbehörden sind bereits dabei, Kunden das Recht zu garantieren, mit einem Menschen zu sprechen, und Gartner geht davon aus, dass diese Änderungen bis 2028 zu einem Anstieg des Volumens unterstützter Dienstleistungen um 30% führen werden. Das sind gute Nachrichten für Unternehmen, die eine starke menschliche Unterstützung beibehalten haben. Für diejenigen, die ihre Teams ausgehöhlt haben, um kurzfristige Einsparungen bei der Automatisierung zu erzielen, bedeutet das, dass sie unter Druck einen Neuaufbau durchführen müssen.

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Einige Kunden von EverHelp verwenden dieses gemischte Modell bereits. Und was wir festgestellt haben, ist, dass ihre Lösungskosten vorhersehbarer sind und ihre Kunden länger bleiben. Wenn diese Vorschriften vollständig umgesetzt sind, werden sie bereits wie vorgeschrieben in Kraft treten, und die Menschen sind stets auf dem Laufenden.

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Compliance und Qualität als Grundlage für erfolgreiche KI-gestützte Support-Operationen

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Wie wir bereits erwähnt haben, Beachtung und Governance-Tools sind einer der vier Hauptkostentreiber für die Gesamtbetriebskosten von GenAI. Unternehmen, die KI auf einer nicht richtlinienkonformen Grundlage aufbauen, laufen Gefahr, für ihre Entscheidungen doppelt zu zahlen.

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Das EU AI Act, die DSGVO und PCI DSS sind aktuelle betriebliche Anforderungen für jedes Unternehmen, das europäische Kunden bedient oder Kartendaten verarbeitet. Und da KI-generierte Ergebnisse bei Kundeninteraktionen immer häufiger vorkommen, wächst auch der Bedarf an strengen Compliance-Maßnahmen.

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Deshalb haben wir dafür gesorgt, dass EverHelp über folgende Zertifizierungen verfügt:

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• ISO 27001 → das bedeutet, dass Ihre Kundendaten (Namen, Bestellverlauf, Kontodetails, Gesprächsprotokolle) unter einem offiziell geprüften Informationssicherheitsrahmen gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Und falls es zu einer Sicherheitsverletzung oder einem Kundenaudit kommt, gibt es ein dokumentiertes System, auf das Sie hinweisen können.
  
  
• DSGVO → Jede Interaktion mit einem Kunden aus der EU wird nach den Regeln abgewickelt, die Ihre Rechtsabteilung ohnehin bereits befolgen muss. Datenminimierung, Anfragen zum Recht auf Löschung und Einwilligungsprotokolle sind allesamt in die Abläufe unserer Agenten integriert.
  
  
• DSS PCI Merchant Level 3 → bedeutet, dass Agenten, die zahlungsbezogene Anfragen bearbeiten, in einer Umgebung arbeiten, die die Sicherheitsanforderungen der Kartenbranche für Transaktionsdaten erfüllt. Keine Karteninhaberinformationen werden über ungesicherte Kanäle übertragen oder befinden sich in ungeschützten Protokollen.

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Für jedes Unternehmen, das unter strengen Vorschriften arbeitet, bedeutet dies, dass Sie EverHelp ohne eine separate Sicherheits- und Compliance-Überprüfung unserer Datenpraktiken an Bord nehmen können, da ein Dritter das Audit bereits durchgeführt hat.

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Die wahren Gewinner: Wer werden sie sein?

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Laut Patrick Quinlan werden diejenigen, die KI nutzen werden, um den Kundensupport und das Kundenerlebnis zu verbessern und nicht menschliche Agenten zu ersetzen. Es werden Unternehmen sein, die das Potenzial von KI erkennen, das über einfache Kosteneinsparungen hinausgeht, und sie werden es endlich nutzen, um den Kundenlebenswert, die Wiederkaufrate und die Markentreue zu erhöhen.

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Und genau das tun wir bei EverHelp seit Beginn des ganzen KI-Rasens. Wir haben den Weg gefunden, unsere Evly-KI mit menschlichem Fachwissen zu kombinieren, um Unternehmen dabei zu helfen, sich wiederholende und zeitaufwändigste Aufgaben zu lösen und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit bei über 83% zu halten. Möchten Sie sehen, ob unser Modell zu Ihrer Geschäftsagenda passt? Einen Anruf buchen und lass es uns herausfinden.