Künstliche Intelligenz im technischen Service - Association for Service Management International

Wo ist der Mensch gefragt? – Grenzen von KI Anwendungen im technischen Service

veröffentlicht am 19.05.2026

Der KI-Hype führt zu unüberlegten Entscheidungen

KI‑Anwendungen können unbestritten ungenutzte Potentiale im technischen Service heben.

Sei es im intelligenten Wissensmanagement oder in Bearbeitungen von Ticketanfragen, die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig.
Doch unter dem fortlaufenden Hype und daraus generierten Druck der Unternehmen den Anschluss an moderne KI-Technologien nicht zu verpassen, gibt es immer mehr Experten, die vor unreflektiertem Einsatz von KI-Anwendungen warnen. Besonders in der Schnittstelle zum Kunden kann unüberlegter Einsatz von KI echte Wertschöpfung kosten.

Ein Whitepaper liefert Antworten

Wenn Sie als Führungskraft nun ins Grübeln kommen und den vorschnellen Einsatz von KI-Anwendungen hinterfragen möchten, dann liefert das Whitepaper „Grenzen von KI-Anwendungen im technischen Service“ von den Studierenden Jonas Rapp und Jonathan Freiwald in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Lennart Brumby von der DHBW Mannheim fundierte und kompakt aufbereitete Antworten. Es zeigt anhand von sechs aufgestellten Kategorien, worauf beim Einsatz von KI-Anwendungen zu achten ist und in welchen Aufgabenbereichen des Services man besser ganz auf den Menschen vertraut.

Ein kostenfreier Download ist mit folgendem Link möglich: Whitepaper_Grenzen_von_KI-Anwendungen_im_technischen_Service.pdf

Der Mensch ersetzt KI?

Dass der Mensch trotz zunehmender KI-Nutzung weiterhin eine zentrale Rolle spielt, zeigt unter anderem das Beispiel von Trade Republic. Wie die Süddeutsche Zeitung berichtet, stellt das Unternehmen künftig zusätzlich 1000 Mitarbeiter für den Kundenservice ein, statt wie bislang die Arbeit von KI-Chatbots zu erledigen.

(Trade Republic setzt beim Kundensupport auf "echte Menschen" statt auf KI - Wirtschaft - SZ.de)

Ein etwas paradoxes Beispiel, gerade jetzt, wo KI häufig als Grund für die Entlassung von (menschlichen) Mitarbeitern angeführt wird.

Dieses plakative Beispiel weist darauf hin, dass gerade die Service-Branche aufgrund ihres intensiven Kundenkontakts weiterhin echte, empathische Menschen braucht, um erfolgreich zu sein.

Grundlage des Whitepapers war die Moderation eines World Cafés auf dem „After Sales Summit 2025“ veranstaltet von „we.connect“ in Berlin bei dem zahlreiche Führungskräften aus dem After Sales Service, ihre Erfahrungen und Einschätzungen einbrachten (After Sales Summit 2026 agenda).

Diese Expertenbeiträge wurden anschließend mit den neuesten Erkenntnissen der Literatur verknüpft.

Im Rahmen eines moderierten Workshops auf dem AFSMI Chapter Meeting am 05.03.2026 konnten mehrere Themen des Whitepapers gemeinsam mit Experten aus der Praxis aufgegriffen und diskutiert werden (115. AFSMI Chapter Meeting - Association for Service Management International)

1. Datenqualität – Ohne gute Daten ist KI sinnlos

Fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Daten führen dazu, dass KI‑Systeme keine zuverlässigen Ergebnisse liefern. Sie halluzinieren. Häufige Probleme sind:

Datensilos
fehlende Stammdaten
uneinheitliche Begriffe und Ontologien

Diese drei Schwachstellen verhindern oft eine konsistente Auswertung der Informationen.

Abseits von Datenbanken und Wissensmanagement Systemen ist der Mensch gefragt, denn:

Implizites Erfahrungswissen des Mitarbeiters lässt sich schwer digitalisieren!

Dadurch wird deutlich, dass eine strukturierte und kontinuierlich gepflegte Wissensbasis eine wichtige Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI ist.

2. Technik – KI kann (noch) nicht alles

KI hat Stärken in:

standardisierten,
datenreichen
und repetitiven Aufgaben

Stößt jedoch bei situativen, emotionalen oder physisch variablen Einsatzbedingungen technisch an ihre Grenzen.

Das heißt:

Die konkrete Durchführung von Aufgaben wie Reparaturen, Deeskalationsgespräche oder komplexe Kundeninteraktionen erfordern weiterhin menschliches Urteilsvermögen. Eine KI kann hier allenfalls unterstützend wirken.

3. Recht und Governance – Verordnungen und Gesetze beachten

Bei sicherheits‑ oder haftungsrelevanten Entscheidungen muss weiterhin menschliche Kontrolle gewährleistet sein. Besonders hohe Anforderungen gelten insbesondere beim Einsatz von sensiblen Daten oder großen Sprachmodellen. Daher ist die Einführung von transparenten Entscheidungsprozessen, klare Governance‑Strukturen und die kritische Prüfung von KI‑Ergebnissen notwendig.

4. Kundenakzeptanz – Hier ist Vorsicht geboten!

Grenzen von KI im Service zeigen sich besonders in der direkten Interaktion mit Kunden.
In komplexen oder emotionalen Situationen bevorzugen die meisten Kunden den Kontakt zu einem menschlichen Mitarbeiter, da sich KI in folgenden Eigenschaften noch schwer tut:

Schwierigkeiten beim Verständnis von Ironie, historischem Kontext besonders bei der Deeskalation von Konflikten
Fehlinterpretationen mehrdeutiger Anfragen in Self‑Service‑Systemen schlagen dem Kunden falsche Lösungen vor

Besonders im 2nd und 3rd Level Support bleibt der Mensch gefragt!

5. Wirtschaftlichkeit – Übersteigt der Nutzen die Kosten?

Stellen Sie sich immer die Frage, ob eine einfache Digitalisierung auch ohne KI ausreicht.

Überzogene Anforderungen an KI-Anwendungen führen zu

hohen Entwicklungskosten
langen Implementierungszeiten
teuren Schulungen
mangelnde Integration in bestehende Prozesse

Dadurch besteht das Risiko, dass technisch funktionierende KI‑Lösungen entstehen, die in der Praxis nicht den gewünschten Mehrwert liefern und somit wirtschaftliche Verluste verursachen.

6. Management und Organisation – Die Basics müssen sitzen

Wie auch bei jedem anderen (IT)-Projekt benötigt es organisatorische Anforderungen und Elemente erfolgreichen Change Managements, die bestehen müssen. Diese typischen Fehler des Managements gilt es zu vermeiden:

Fehlende Zielsetzungen,
Unrealistische Erwartungen
Unstrukturierte Einführung
Fehlende Roadmaps
Mangelnde Schulungen

Im Scheitern von KI-Lösungen wird eine unklare Kommunikation und Vision als häufigster Grund genannt. Gute Führung und Kommunikation sind hier besonders gefragt!

Detailliertere Ansätze zum Change Prozess, insbesondere im Kontext von KI Anwendungen, wurden im Rahmen des AFSMI Chapter Meetings vom 06.05. bis 07.05.2026 bei Rittal vertieft betrachtet.

(Chapter Meeting bei RITTAL - Association for Service Management International)

Fazit

Die Ergebnisse zeigen, dass die Grenzen von KI im technischen Service vor allem in der Komplexität, Kontextabhängigkeit und im Erfahrungswissen der Servicearbeit liegen. Besonders bei neuartigen Störungen, unvorhersehbaren Kundeninteraktionen oder verantwortungsvollen Entscheidungen bleibt der Mensch gefragt.

Es sei jedoch auch betont, dass KI vor allem strukturierte und repetitive Aufgaben bereits selbstständig ausführen kann. Der technische Service der Zukunft wird daher voraussichtlich in einem hybriden Modell aus Mensch und KI bestehen, dessen Stärke der Kollaboration für jeden Anwendungsbereich genau abgewägt sein muss. Das Whitepaper von Jonas Rapp und Jonathan Freiwald bietet dafür die passende Entscheidungshilfe und kann hier kostenfrei heruntergeladen werden:

Whitepaper_Grenzen_von_KI-Anwendungen_im_technischen_Service.pdf