KI im B2B-Kundenservice: Potenziale nutzen, Fallstricke vermeiden

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im B2B Customer Service nimmt deutlich an Fahrt auf. Laut der aktuellen Esker Trendstudie aus Herbst 2025 nutzen 44 % der Unternehmen KI-Technologien im Customer Service – doppelt so viele wie noch 2023. Gleichzeitig planen 76 % der Unternehmen, die heute noch keine KI einsetzen, den zeitnahen Einstieg. Dennoch zeigt sich eine ernüchternde Realität: Während Effizienzsteigerungen solide erreicht werden, bleiben Serviceverbesserung, Bearbeitungsgeschwindigkeit und Kundenzufriedenheit weit hinter den Erwartungen zurück. Die Ursachen liegen weniger in den Technologien selbst, sondern in fehlender Integration, unklaren Use Cases und mangelnder organisatorischer Vorbereitung. Dieser Beitrag zeigt, wie KI zum strategischen Prozessbeschleuniger wird und warum viele KI-Projekte im B2B-Kundenservice scheitern.

Wie KI den Customer Service verändert – ein Blick auf die aktuellen Zahlen

Der Customer Service steht an einem Wendepunkt. Die Trendstudie zeigt deutlich, dass Unternehmen KI vor allem in drei Bereichen einsetzen: zur Erkennung und Weiterleitung von Anfragen (53 %), zur Bearbeitung von Standardanfragen (47 %) und zur Datenerfassung in Aufträgen (27 %). Generative KI wird dabei mit 78 % am häufigsten eingesetzt.

Doch zwischen Anspruch und Realität liegt eine große Lücke. Unternehmen verfolgen ambitionierte Ziele wie Effizienzsteigerung (87 %), Entlastung der Mitarbeitenden (85 %) und Serviceverbesserung (82 %). In der Praxis erreichen sie jedoch deutlich geringere Werte. So konnten lediglich 39 % der Unternehmen Verbesserungen im Service oder nur 24 % eine Steigerung der Kundenzufriedenheit realisieren.

Diese Diskrepanz zeigt: KI wird zwar eingesetzt, aber vielfach nicht strategisch verankert. Die Folge sind Insellösungen, schnelle, hype-basierte Pilotprojekte ohne Prozessbezug und damit ausbleibende oder wenig zufriedenstellende Ergebnisse. Für Verantwortliche im Kundenservice bedeutet das: ohne saubere strategische Grundlage verpufft ein Großteil des Potenzials.

Warum viele KI-Projekte scheitern – trotz hohem Potenzial

1. Unklare Use Cases und „KI-first“-Mentalität

Viele Unternehmen starten mit viel Enthusiasmus, aber wenig Struktur. Eine Studie des MIT kommt zu dem Ergebnis, dass 95 % der GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen nicht die erwarteten Ergebnisse liefern. Häufig fehlt eine klare Definition, welchen konkreten Wert ein Use Case schaffen soll: kürzere Bearbeitungszeiten, bessere Datenqualität oder schnellere Reaktionszeiten?

Im B2B-Kundenservice kommt hinzu, dass Interaktionen oft komplex sind, mehrere Stakeholder betreffen und meist hohe finanzielle Auswirkungen haben. Ohne klaren Scope wird KI schnell ineffektiv. Daher ist entscheidend, zunächst die strategische Zielsetzung zu schärfen und erst anschließend über Technologien zu entscheiden.

2. Prozess- und Datenqualität verringern Wirkung

KI ist nur so gut wie die Prozesse, in die sie integriert ist. Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Workflows, manuellem Routing oder uneinheitlichen Datenformaten. Die Trendstudie zeigt: Nur 27 % nutzen KI zur strukturierten Erfassung von Auftragsdaten. Dabei ist eine hohe Datenqualität ein zentraler Hebel für die End-to-End-Effizienz des KI-Einsatzes und der Automatisierung.

Fehlen klare Datenstrukturen, kann KI Informationen nicht zuverlässig extrahieren, priorisieren oder weiterverarbeiten. Fehlklassifikationen, manuelle Nacharbeiten und erneute Schleifen sind die Folge. Statt Entlastung entsteht zusätzlicher Aufwand – in der Praxis ein häufiger Frustrationspunkt.

3. Integrationsbarrieren und fehlende Governance

Einer der größten Stolpersteine liegt laut Trendstudie in der Systemintegration (66 %), also der Frage, wie KI nahtlos in bestehende Systeme im B2B-Kundenservice bzw. dem gesamten Order-to-Cash-Prozess eingebettet wird. Hinzu kommen Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen (63 %) sowie Governance-Fragen, die gerade im B2B-Umfeld entscheidend sind.

Neben diesen technischen und regulatorischen Aspekten kommen zwischenmenschliche Faktoren hinzu, die zu den häufigsten Ursachen gehören, warum KI-Projekte scheitern. Dazu zählen die fehlende Abstimmung zwischen IT, operativen und kundenorientierten Teams, unzureichendes Change-Management oder fehlende Schulung und Vorbereitung der Mitarbeitenden. Ohne Akzeptanz und Verständnis im Team bleibt KI ein Fremdkörper im Tagesgeschäft.

Wie KI zum echten Prozessbeschleuniger wird

1. Use-Case- und Wertfokus: Wo KI den größten Nutzen liefert

Im B2B-Customer-Service eignen sich vor allem folgende Use Cases:

• KI-basierte Klassifizierung und Routing eingehender Anfragen: Sofortige Zuordnung nach Dringlichkeit, Kunde, Prozess oder Dokumenttyp
• Automatisierte Datenerfassung bei eingehenden Aufträgen und Dokumenten: Reduziert Fehler, erhöht Geschwindigkeit, erleichtert Folgeprozesse
• Generative KI zur Unterstützung bei wiederkehrenden Antworten: Schnellere Rückmeldungen zu Auftragsstatus, Verfügbarkeiten, Preisen
• Priorisierung nach definierten Kriterien (Wert, Risiko, Stimmung, Kunde): Customer Service Teams können sich auf zentrale Fälle konzentrieren

Diese Use Cases bringen messbare Entlastung und schaffen Raum für komplexe, wertschöpfende Tätigkeiten. Dies bestätigen auch die Ergebnisse der Trendstudie, wonach 75 % der Unternehmen angaben, dass sich durch den Einsatz von KI Aufgaben hin zu komplexeren Tätigkeiten verlagern.

2. Tiefe Integration statt Insellösungen

Erfolgreiche Unternehmen betrachten KI nicht als zusätzliches Werkzeug, sondern als Bestandteil ihres End-to-End-Prozesses. KI entfaltet erst dann ihr volles Potential, wenn sie in Workflows eingebettet ist und nicht als Add-on „daneben“ läuft.

Beispiele für integrierte Funktionen:

• KI-gestützte Datenerkennung aus E-Mails, PDFs und Dokumenten
• automatisiertes Routing jeglicher Kundenanfragen
• KI-basierte Antwortvorschläge auf Basis hinterlegter Wissensdatenbanken
• Customer-Service-Agents, die direkt im Kundenportal Informationen liefern
• transparente Analysefunktionen, die Abweichungen frühzeitig erkennen

Solche integrierten Funktionen sorgen dafür, dass Durchlaufzeiten sinken, Fehler reduziert werden und Teams weniger Zeit für repetitive Tätigkeiten aufwenden müssen. Damit wird klar nachvollziehbar, welchen konkreten Beitrag KI zur Stabilisierung und Beschleunigung der Serviceprozesse leistet.

3. Governance, Human-in-the-Loop und Akzeptanz im Team

Die Trendstudie zeigt: Mitarbeitende reagieren überwiegend positiv auf KI – 42 % direkt positiv, 38 % nach anfänglicher Skepsis. KI ersetzt keine Menschen, sondern verlagert Aufgaben: von repetitiven Vorgängen hin zu komplexen Fällen, Systemüberwachung und persönlicher Kundenbetreuung.

Damit KI nachhaltig erfolgreich bleibt, benötigen Unternehmen:

• Human-in-the-Loop-Mechanismen: Mitarbeitende behalten Kontrolle und Qualitätssicherung
• Transparente Governance und klare Verantwortlichkeiten
• Schulung und kontinuierliche Kommunikation: Teams verstehen Funktionsweise, Nutzen und Grenzen von KI

Was bedeutet das für den gesamten Order-to-Cash-Prozess?

Der Kundenservice ist oft der erste Berührungspunkt mit eingehenden Informationen im Order-to-Cash-Prozess. Werden Anfragen korrekt klassifiziert, Daten sauber erfasst und Prozesse strukturiert weitergeleitet, wirkt sich das positiv auf:

• Auftragsverarbeitung
• Rechnungsstellung
• Zahlungsabwicklung
• Mahn- und Klärungsfälle

Je früher im Prozess KI für Klarheit sorgt, desto stabiler werden Cashflow, Prozessqualität und Kundenerlebnis über alle Phasen hinweg. Abläufe im Customer Service können damit ein strategischer Hebel sein, um Risiken zu reduzieren, Transparenz zu erhöhen und Wachstum skalierbar zu unterstützen.

Fazit: KI entfaltet Wirkung nur mit klaren Prozessen und integrierter Umsetzung

Die Zahlen der Trendstudie und die Erkenntnisse aus aktuellen KI-Projekten zeigen klar: KI bietet enormes Potenzial, doch der Erfolg hängt nicht von der Technologie ab, sondern davon, wie sie eingebettet und genutzt wird.

Wer KI als strategischen Prozessbaustein versteht, Use Cases sauber priorisiert, Governance etabliert und Mitarbeitende aktiv einbindet, schafft spürbare Entlastung, höhere Geschwindigkeit und bessere Servicequalität. Unternehmen, die das beherzigen, legen den Grundstein für einen modernen, skalierbaren und kundenorientierten B2B-Customer-Service und stärken gleichzeitig die Resilienz ihres gesamten Order-to-Cash-Prozesses.

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