KI im technischen Service: Vom Hype zur Praxis
Künstliche Intelligenz ist längst im technischen Service angekommen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen werden, sondern wie sie daraus einen konkreten und nachhaltigen Mehrwert für Kunden, Mitarbeitende und das eigene Unternehmen schaffen.
Gerade für kleine und mittlere Unternehmen ist diese Frage von besonderer Bedeutung. Steigende Kundenerwartungen, komplexer werdende Maschinen und Anlagen, Fachkräftemangel und wachsender Kostendruck treffen auf immer leistungsfähigere KI-Technologien. Gleichzeitig fehlt vielen Unternehmen die Zeit und die Ressourcen für große, mehrjährige Digitalisierungsprogramme.
Genau hier setzen zwei aktuelle Whitepaper des Service-Kompass KIsS an:
- „KI erfolgreich in die Praxis bringen“ zeigt anhand konkreter Anwendungsfälle, wo KI im technischen Service bereits heute Nutzen stiftet und wie Unternehmen den Einstieg strukturiert gestalten können.
- „KI-Einführung im technischen Service“ richtet den Blick stärker auf die andere Seite der Transformation: auf Menschen, Erfahrungswissen, Akzeptanz, Organisation und die besonderen Chancen und Herausforderungen von KMU.
Der AFSMI ist Partner des Netzwerks, das diese Arbeiten ermöglicht hat. Bereits in unserem früheren Beitrag „KIsS – Wenn Künstliche Intelligenz den technischen Service revolutioniert“ haben wir über die Entstehung dieses innovativen Netzwerkes und die Rolle des AFSMI als Wegbereiter für gemeinsames Lernen und Netzwerkdenken berichtet.
Mit den beiden jetzt vorliegenden Whitepapern wird dieser Ansatz konkret: Aus der Diskussion über KI werden anwendbare Erkenntnisse für die Praxis.
Der technische Service steht unter Veränderungsdruck
Der Ausgangspunkt beider Whitepaper ist eindeutig: Der technische Service befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel.
Kunden erwarten zunehmend digitale Kontaktmöglichkeiten, schnelle Reaktionszeiten und individuellere Serviceleistungen. Gleichzeitig werden Maschinen und Anlagen komplexer und stärker vernetzt. Und während die Anforderungen steigen, stehen viele Serviceorganisationen vor einem zunehmenden Mangel an qualifizierten Fachkräften.
Damit entsteht ein Spannungsfeld: Mehr Servicequalität soll mit begrenzten personellen Ressourcen erreicht werden.
KI kann hier zu einem wichtigen Hebel werden.
Dabei geht es keineswegs nur um generative KI oder Chatbots. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von der automatisierten Bearbeitung von Serviceanfragen über intelligente Diagnose und Wissensmanagement bis hin zu Predictive Maintenance, adaptiven Bedienungsanleitungen und KI-gestützter Einsatz- und Inbetriebnahmeplanung.
Das erste Whitepaper identifiziert sechs zentrale Nutzenpotenziale:
- Effizienzsteigerung in Serviceprozessen
- schnellere Fehlerdiagnose und Problemlösung
- Wissensmanagement und Know-how-Sicherung
- Verbesserung der Kundenerfahrung
- Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz
- Predictive Maintenance als langfristige Wertschöpfungsstrategie.
Die Botschaft dahinter ist für die Servicecommunity besonders relevant: KI ist kein Selbstzweck. Sie ist ein Werkzeug, um reale Herausforderungen des Service zu lösen.
Von der Serviceanfrage bis zur Predictive Maintenance
Wie konkret diese Potenziale bereits heute sind, zeigen die Praxisbeispiele des Whitepapers.
1. KI übernimmt administrative Routinen
Ein besonders anschauliches Beispiel liefert Transaction-Network.
Eingehende Serviceanfragen enthalten häufig unstrukturierte Informationen: E-Mails, Tickets oder Störungsmeldungen müssen gelesen, interpretiert und anschließend manuell in die entsprechenden Systeme übertragen werden.
Ein KI-Serviceagent übernimmt diese Vorqualifizierung. Er erkennt beispielsweise Maschinennummer, Standort, Fehlercodes, betroffene Baugruppen und Dringlichkeit und überführt die Informationen strukturiert in den Serviceprozess. Darüber hinaus kann er erste technische Einschätzungen sowie Hinweise auf mögliche Ursachen, Ersatzteile oder Standardprozeduren liefern.
Das Ergebnis: In der ersten Prozessstufe konnte die Bearbeitungszeit um bis zu 40 Prozent reduziert werden. Gleichzeitig steigt die Datenqualität und Servicemitarbeitende werden von administrativen Tätigkeiten entlastet.
Das Beispiel zeigt eine wichtige Grundregel für den KI-Einstieg:
Nicht mit der maximal komplexen Anwendung beginnen, sondern dort, wo ein konkretes Problem mit überschaubarem Aufwand gelöst werden kann.
2. KI als Assistenz für Mitarbeitende
Ein zweiter Use Case der Universität Kassel zeigt eine andere Perspektive.
KI kann nicht nur Prozesse automatisieren, sondern auch Mitarbeitende befähigen.
Gerade neue Servicemitarbeitende benötigen häufig mehrere Monate, bis sie komplexe Kundenanfragen sicher und eigenständig bearbeiten können. Während dieser Einarbeitungsphase müssen sie gleichzeitig technische Probleme analysieren, Informationen recherchieren und mit Kunden kommunizieren.
Ein KI-basierter konversationeller Assistent kann hier während der Bearbeitung realer Kundenanfragen unterstützen. Damit wird KI zum digitalen Sparringspartner – insbesondere für weniger erfahrene Mitarbeitende.
Das ist ein wichtiger Perspektivwechsel: Die Frage lautet nicht nur „Welche Aufgaben kann KI übernehmen?“, sondern auch „Welche Aufgaben können Menschen mit KI besser erledigen?“
3. Erfahrungswissen wird zur digitalen Ressource
Ein besonders großes Potenzial liegt im Wissensmanagement.
Technischer Service lebt in hohem Maße vom Erfahrungswissen seiner Mitarbeitenden. Viele Lösungen stehen nicht vollständig in Handbüchern oder Datenbanken, sondern befinden sich „in den Köpfen“ erfahrener Servicetechniker.
Genau dieses Wissen ist gleichzeitig gefährdet: Wenn erfahrene Mitarbeitende ausscheiden, kann wertvolles Know-how verloren gehen.
Ein im Whitepaper beschriebenes KI-Ticketsystem von esw Group und inovex zeigt, wie sich dieses Problem angehen lässt. Aus 18.000 historischen Servicefällen wird eine strukturierte Wissensbasis aufgebaut.
Damit entsteht eine interessante Verbindung zwischen Fachkräftemangel und KI:
KI ersetzt das Erfahrungswissen nicht – sie kann helfen, es zu sichern, verfügbar zu machen und für andere Mitarbeitende nutzbar zu machen.
Der vielleicht wichtigste Punkt: KI funktioniert nicht ohne Menschen
Genau an dieser Stelle setzt das zweite Whitepaper an.
Denn die Einführung von KI ist eben kein rein technisches Projekt.
Technische Serviceorganisationen verfügen über eine besondere Ressource: das Erfahrungswissen ihrer Mitarbeitenden. Dieses Wissen ist für KI nicht weniger wichtig als Daten, Algorithmen und Rechenleistung.
Das Whitepaper formuliert deshalb einen zentralen Gedanken: KI funktioniert nur so gut wie das menschliche Wissen, auf dem sie aufbaut.
Damit verändert sich auch die Perspektive auf die Mitarbeitenden.
Die entscheidende Frage ist nicht:
„Wird KI den Servicetechniker ersetzen?“
Sondern vielmehr:
„Wie verändert sich die Rolle des Servicetechnikers durch KI?“
Aus dem klassischen Experten, der sein Wissen unmittelbar auf einen Fehlerfall anwendet, kann zunehmend ein Interpret und Entscheider werden: KI liefert Muster, Empfehlungen und Analysen – der Mensch bewertet sie, stellt den Kontext her und übernimmt die Verantwortung.
Kompetenz wird dadurch nicht überflüssig. Sie wird neu verteilt.
Zwischen Effizienzversprechen und Verunsicherung
Dieser Wandel erzeugt allerdings auch Unsicherheit.
Für Unternehmen ist KI häufig mit der Hoffnung verbunden, Routinetätigkeiten zu reduzieren, Diagnoseprozesse zu verbessern und Abhängigkeiten von einzelnen Wissensträgern zu verringern.
Mitarbeitende stellen dagegen zunächst andere Fragen:
- Wird meine Erfahrung durch KI entwertet?
- Verliere ich die Kontrolle über meine Arbeit?
- Werden bestimmte Tätigkeiten künftig nicht mehr benötigt?
- Kann ich den Empfehlungen des Systems vertrauen?
Das zweite Whitepaper zeigt: Die Akzeptanz von KI entsteht nicht automatisch durch deren technische Leistungsfähigkeit.
Förderlich sind vor allem eigene positive Erfahrungen, transparent und erklärbar arbeitende Systeme, eine aktive Beteiligung der Mitarbeitenden sowie die Wahrnehmung, dass KI die eigene Rolle aufwertet und von Routinetätigkeiten entlastet.
Umgekehrt wirken Angst vor Arbeitsplatzverlust, Kontrollverlust, fehlende KI-Kompetenz und mangelndes Vertrauen in intransparente Systeme als Hemmnisse.
Damit wird klar:
KI-Einführung ist immer auch Change Management.
Praxisimpuls: KI-Assistenz direkt an der Maschine
Ein anschauliches Beispiel dafür liefert die Hochschule Furtwangen. Im After-Sales-Prozess additiver Fertigungsmaschinen zeigt sich eine strukturelle Schwäche besonders deutlich: das Onboarding bei der Inbetriebnahme. Bisher standen Herstellern zwei etablierte Formate zur Verfügung – Präsenzschulungen und digitale Dokumentationen. Präsenzschulungen sind organisatorisch und wirtschaftlich aufwendig, gerade für kleinere Betriebe. Digitale Unterlagen in Form von PDFs vermitteln Inhalte hingegen abstrakt und ohne Bezug zur realen Handlungssituation. Die eigentliche Herausforderung liegt weniger im fehlenden Wissen als vielmehr in dessen kontextgerechter, adaptiver Anwendung während der realen Arbeitssituation.
Die Hochschule Furtwangen hat dazu eine immersive, adaptive Bedienungsanleitung entwickelt: einen KI-basierten Assistenten, der Service-Techniker:innen mit Mixed-Reality-Technologie kontextsensitiv direkt an der Anlage begleitet. Statt vollständiger Anleitungen vorab liefert das System situationsabhängige Hinweise, die sich am aktuellen Bearbeitungsstand orientieren. Arbeitsschritte werden räumlich am physischen Objekt verankert und direkt am Bauteil visualisiert – aus abstrakten Beschreibungen werden konkrete Handlungsimpulse. Lässt sich eine Situation nicht eindeutig klären, erfolgt eine strukturierte Übergabe an den technischen Support, der dann auf dokumentierte Interaktionen und bereits durchgeführte Schritte zugreifen kann. Die Wissensbasis wächst dabei iterativ aus realen Servicefällen: Supportinteraktionen werden systematisch ausgewertet, Antworten geprüft und ergänzt.
Im Testumfeld zeigte sich: Ein signifikanter Anteil typischer Supportanfragen konnte bereits durch die kontextbezogene Hilfestellung abgefangen werden. Bei wiederkehrenden Tätigkeiten wie Kalibrierung, Materialwechsel oder Wartung nutzten Anwender:innen die dialogbasierte Unterstützung, um Entscheidungen direkt während der Durchführung abzusichern. Der Mensch blieb dabei stets der Entscheidungsträger – die KI lieferte Kontext und Orientierung, griff aber nie autonom in den Betrieb ein.
Kernaussage: KI funktioniert nur so gut wie das menschliche Wissen, auf dem sie aufbaut. Wissensmanagement wird damit zur strategischen Aufgabe, die vor der Technologieentscheidung beginnt.
Der Mittelstand: Herausforderung und Chance zugleich
Gerade KMU stehen bei der KI-Einführung vor besonderen Herausforderungen.
Begrenzte Budgets, fehlende IT-Infrastruktur, knappe personelle Ressourcen und eine teilweise lückenhafte Datenbasis können den Einstieg erschweren. Gleichzeitig verfügen viele mittelständische Unternehmen über einen entscheidenden Vorteil: kurze Entscheidungswege und eine unmittelbare Verbindung zwischen Führung, Fachbereich und Kunden.
Das kann zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden.
Denn erfolgreiche KI-Einführung bedeutet nicht zwangsläufig ein millionenschweres Transformationsprogramm. Die Erfahrungen aus mehr als 350 Unternehmensprojekten zeigen vielmehr, dass ein pragmatisches und anwendungsorientiertes Vorgehen ein entscheidender Erfolgsfaktor ist.
Sieben Schritte vom ersten Use Case zum produktiven Einsatz
Das Whitepaper „KI erfolgreich in die Praxis bringen“ beschreibt einen schrittweisen Weg.
Der wichtigste Ausgangspunkt ist die Auswahl eines konkreten Use Cases. Nicht die Frage „Was können wir mit KI machen?“ sollte am Anfang stehen, sondern:
Welches konkrete Problem in unserem Service wollen wir besser lösen?
Darauf folgen – vereinfacht zusammengefasst – die zentralen Schritte:
- Problem und Use Case klar definieren
- Ziele und messbare Erfolgskriterien festlegen
- Daten- und Wissensbasis analysieren
- einen Prototyp entwickeln und testen
- KI in bestehende Prozesse und Systeme integrieren
- Pilotieren, messen und Mitarbeitende einbeziehen
- schrittweise ausrollen und kontinuierlich verbessern
Dabei kommt der Datenqualität eine zentrale Bedeutung zu. Daten sind in vielen Unternehmen zwar vorhanden, aber häufig unstrukturiert, unvollständig oder qualitativ uneinheitlich. Die Whitepaper empfehlen deshalb, frühzeitig ein geeignetes Wissensmodell und Datenpipelines aufzubauen.
Auch die Integration in bestehende Systeme ist entscheidend. Eine KI-Anwendung, die als isolierte Insellösung neben E-Mail, Ticketing, CRM oder anderen Service-Systemen existiert, kann schnell neue Medienbrüche erzeugen.
Pilotieren statt perfektionieren
Ein weiterer wichtiger Punkt: Nicht alles muss am ersten Tag funktionieren.
Für KMU empfiehlt sich ein klar abgegrenzter Pilotbereich. Dort kann die Lösung unter realen Bedingungen getestet werden.
Entscheidend ist dabei, den Erfolg nicht nur nach dem subjektiven Eindruck zu beurteilen. Sinnvoll sind objektive Kennzahlen wie beispielsweise:
- Bearbeitungszeit
- Fehlerquote
- Antwortgenauigkeit
- Erstlösungsquote
- Zeitersparnis
- Akzeptanz der Anwender
Ebenso wichtig ist das Feedback der Mitarbeitenden. Denn eine technisch funktionierende KI-Lösung ist noch lange keine erfolgreiche Serviceinnovation.
Nach einer erfolgreichen Pilotphase kann der Einsatz schrittweise ausgeweitet werden. Gleichzeitig müssen Monitoring, Qualitätssicherung und kontinuierliche Weiterentwicklung Bestandteil des Regelbetriebs sein. KI ist damit kein Projekt mit einem endgültigen „Go-live“, sondern ein lernender Prozess.
Wissen wird zum strategischen Erfolgsfaktor
Eine der vielleicht spannendsten Erkenntnisse aus der Zusammenschau beider Whitepaper betrifft das Thema Wissensmanagement.
Bisher wurde Wissensmanagement im technischen Service häufig als Dokumentationsaufgabe betrachtet: Handbücher, Serviceberichte, Fehlerdatenbanken und Arbeitsanweisungen.
Mit KI verändert sich diese Bedeutung.
Wenn KI-Systeme Diagnosemuster erkennen, historische Servicefälle analysieren oder Handlungsempfehlungen geben sollen, wird die Qualität des vorhandenen Wissens zu einer strategischen Ressource.
Das bedeutet:
Wer sein Wissen nicht strukturiert, digital zugänglich und qualitativ belastbar macht, schafft auch keine belastbare Grundlage für KI.
Das zweite Whitepaper zeigt dies anhand mehrerer Praxisbeispiele: Engineering-Wissen, Planungswissen und Support-Wissen werden jeweils in KI-gestützte Systeme überführt.
Damit bekommt die viel diskutierte „Wissenssicherung“ im Service eine neue Dimension.
Vertrauen braucht Transparenz
Eine weitere Voraussetzung für erfolgreiche KI-Anwendungen ist Vertrauen.
Das betrifft nicht nur die Frage, ob eine KI technisch zuverlässig arbeitet. Es geht auch um die Frage, wie nachvollziehbar ihre Empfehlungen sind und wie mit den zugrunde liegenden Daten umgegangen wird.
Gerade im technischen Service können Maschinendaten, Wartungshistorien, Kundeninformationen und teilweise auch personenbezogene Nutzungsdaten verarbeitet werden. Unternehmen müssen deshalb klären:
- Welche Daten werden verwendet?
- Wo werden sie verarbeitet?
- Wer kann darauf zugreifen?
- Wie werden Empfehlungen dokumentiert?
- Wie werden sensible Informationen geschützt?
Das Whitepaper hebt hervor, dass Datensouveränität damit nicht nur eine rechtliche oder technische Frage ist. Sie ist auch eine Vertrauensfrage gegenüber den Mitarbeitenden.
Vom Reparaturbetrieb zum proaktiven Qualitätspartner
Was bedeutet das alles für die Zukunft des technischen Service?
Die beiden Whitepaper zeichnen hier ein bemerkenswert konsistentes Bild.
KI kann dazu beitragen, dass Serviceorganisationen sich von einer überwiegend reaktiven Logik lösen:
Problem → Serviceanfrage → Diagnose → Reparatur
und sich zunehmend zu einem proaktiven Modell entwickeln:
Daten → Analyse → Prognose → Prävention → kontinuierliche Optimierung
Predictive Maintenance ist dafür das bekannteste Beispiel. Durch die kontinuierliche Analyse von Betriebs- und Sensordaten können drohende Ausfälle frühzeitig erkannt und Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor ein Schaden entsteht. Langfristig entsteht daraus nicht nur ein effizienterer Wartungsprozess, sondern auch die Grundlage für neue datenbasierte Serviceangebote und Geschäftsmodelle.
Damit verändert sich auch die Rolle des Service im Unternehmen.
Service wird weniger zum reinen Kostenfaktor und stärker zu einem datengetriebenen Wertschöpfungsbereich, der Kundennähe, Anlagenverfügbarkeit und neue Geschäftsmodelle miteinander verbinden kann.
Was bedeutet das für Serviceverantwortliche?
Aus Sicht des AFSMI lassen sich aus den beiden Whitepapern fünf zentrale Empfehlungen ableiten:
1. Nicht auf die perfekte KI-Lösung warten
Der Einstieg sollte mit einem konkreten Problem und einem überschaubaren Use Case erfolgen.
2. Den Menschen zum Bestandteil des Projekts machen
Servicetechniker und andere Anwender sollten nicht erst beim Roll-out mit der neuen Technologie konfrontiert werden. Ihre Erfahrung ist ein wesentlicher Bestandteil der Lösung.
3. Wissensmanagement als strategische Aufgabe verstehen
Wer KI nutzen möchte, muss wissen, welches Wissen im Unternehmen vorhanden ist, wo es liegt und wie es strukturiert und zugänglich gemacht werden kann.
4. Erfolg messbar machen
KI-Projekte sollten anhand konkreter Kennzahlen bewertet werden – nicht anhand von Technologiebegeisterung.
5. KI als kontinuierlichen Lernprozess verstehen
Nach dem Pilotprojekt ist nicht Schluss. Modelle, Wissensbasen und Prozesse müssen laufend weiterentwickelt werden.
Unser Fazit als AFSMI
Die beiden Whitepaper machen eines deutlich: Die Zukunft des technischen Service wird nicht allein durch leistungsfähigere KI-Modelle entschieden.
Sie wird dort entstehen, wo Unternehmen Technologie mit ihrer eigenen Servicekompetenz verbinden.
Die eigentliche Herausforderung besteht deshalb nicht darin, möglichst schnell möglichst viel KI einzusetzen. Entscheidend ist, die richtigen Anwendungsfälle zu finden, die vorhandenen Daten und das Erfahrungswissen nutzbar zu machen, Mitarbeitende mitzunehmen und aus ersten erfolgreichen Anwendungen Schritt für Schritt eine neue Servicekompetenz aufzubauen.
Gerade darin liegt eine große Chance für den Mittelstand.
Denn KI muss nicht gegen die Erfahrung der Servicemitarbeitenden arbeiten. Im besten Fall verstärkt und multipliziert sie diese Erfahrung.
Der Servicetechniker der Zukunft ist deshalb nicht weniger wichtig als heute – seine Rolle verändert sich. Er wird zunehmend zu demjenigen, der KI-generierte Informationen interpretiert, mit seinem Erfahrungswissen verbindet und daraus bessere Entscheidungen ableitet.
Damit kann KI helfen, den technischen Service von einem reaktiven Reparaturbetrieb zu einem proaktiven Qualitätspartner zu entwickeln. Genau diese Entwicklung bietet nicht nur Effizienzpotenziale, sondern auch die Chance, Servicequalität neu zu definieren, Kundenbindung zu stärken und die Attraktivität technischer Serviceberufe zu erhöhen.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr: „Was kann KI?“
Sondern:
„Was wollen wir im Service mit KI besser machen – und wie bringen wir Menschen, Wissen, Daten und Technologie dafür zusammen?“
Der AFSMI ist Partner im Netzwerk KIsS und unterstützt damit den Austausch zwischen Unternehmen, Wissenschaft und Technologiepartnern mit dem Ziel, KI-Anwendungen im technischen Service praxisnah voranzubringen.
Weitere Informationen zum Thema
Autor
Dieter Schönfeld; Vize-Präsident und Vorstand für Bildung und Forschung
Bilder und Abbildungen
Quelle: ChatGPT am 18.08.2026