Was ist intelligente Automatisierung? Vorteile & Beispiele

Olivia ist eine Kundendienstmitarbeiterin in einer geschäftigen, unterbesetzten Kundenservice-Abteilung. Sie beantwortet hauptsächlich schriftliche Supportanfragen wie E-Mails und Chats und kann pro Schicht zwischen 30 und 50 Nachrichten bearbeiten. Ihre Kapazität schwankt jedoch häufig – je nach Komplexität der Aufgaben.

Um ihre Zeit besser zu nutzen, beantworten Bots schnell Fragen von Kund:innen oder bestätigen den Erhalt einer Anfrage und teilen mit, wann eine Antwort zu erwarten ist. Das hält ihre Arbeitsbelastung überschaubar, reduziert Stress, verbessert die Customer Experience und hilft ihr, ihren Zeitplan einzuhalten.

Das ist die Stärke der intelligenten Automatisierung (intelligent automation).

In diesem Artikel erklären wir, was intelligente Automatisierung bedeutet, welche Hauptkomponenten sie umfasst und wie Sie intelligente Automatisierung im Kundenservice Ihres Unternehmens nutzen können.

• Was ist intelligente Automatisierung (IA)?
• Warum ist intelligente Automatisierung wichtig?
• 5 Komponenten der intelligenten Automatisierung
• Wie kann KI-Automatisierung Mitarbeitende effizienter arbeiten lassen?
• Anwendungsbeispiele der KI-Automatisierung im Kundenservice
• Das wahre Potenzial von KI und Automatisierung im Kundenservice entdecken

Was ist intelligente Automatisierung (IA)?

Die intelligente Automatisierung (IA) beschreibt die Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und kognitiven Technologien wie Business Process Management (BPM), Robotic Process Automation (RPA) und Optical Character Recognition (OCR).

Manchmal auch als „kognitive Automatisierung“ oder „Hyperautomatisierung“ bezeichnet, ermöglicht die intelligente Automatisierung Unternehmen, wiederkehrende Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Im Kundenservice hilft die intelligente Automatisierung Agent:innen dabei, schnelleren Support zu leisten – zusätzlich zu eigenständigen Lösungen wie Chatbots.

Was ist der Unterschied zwischen KI und intelligenter Automatisierung (IA)?

Einfach gesagt ist Künstliche Intelligenz ein Werkzeug für effiziente Problemlösung, während die intelligente Automatisierung mehrere Technologien und Werkzeuge (einschließlich KI) kombiniert, um Aufgaben, Workflows und Prozesse zu automatisieren. Da sich die Technologien kontinuierlich weiterentwickeln und überschneiden, gibt es fließende Übergänge zwischen den Definitionen von Künstlicher Intelligenz, intelligenter Automatisierung und anderen Methoden des Business Process Managements (BPM). Hier die Grundlagen:

• Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, kognitive Funktionen auszuführen, die normalerweise mit menschlichem Denken verbunden sind – laut McKinsey.
• Intelligente Automatisierung nutzt Automatisierungstechnologien wie KI, Business Process Management (BPM) und Robotic Process Automation (RPA), um Geschäftsprozesse zu vereinfachen, Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und die betriebliche Effizienz zu steigern – so IBM.

Warum ist intelligente Automatisierung wichtig?

Die intelligente Automatisierung hilft Unternehmen dabei, manuelle und wiederkehrende Aufgaben zu optimieren. Sie steigert die betriebliche Effizienz, reduziert menschliche Fehler und kann die Betriebskosten deutlich senken.

Hier sind einige zentrale Vorteile der intelligenten Automatisierung – und warum sie für Unternehmensleitungen besonders wichtig sind:

• Steigert die Effizienz, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden
• Ermöglicht Teams, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen und somit Betriebskosten zu senken
• Reduziert Betriebsausgaben, da weniger zusätzliche Support-Agent:innen erforderlich sind
• Verbessert die Customer Experience, indem Kundenanliegen schneller gelöst werden können

5 Komponenten der intelligenten Automatisierung

Die intelligente Automatisierung kombiniert verschiedene Technologien, um ihre Funktionen zu erfüllen. Zu den fünf grundlegenden Komponenten der intelligenten Automatisierung gehören Künstliche Intelligenz, Robotic Process Automation, Business Process Management, Automatisierungstools und Daten.

Schauen wir uns diese Komponenten im Detail an und wie sie die intelligente Automatisierung (IA) möglich machen.

1. Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist das „Gehirn“ der gesamten Lösung. Sie treibt häufig intelligente Kundenservice-Tools an, die bei Stimmungsanalysen, Personalisierung und Problemlösungen unterstützen, um Support-Interaktionen effizienter zu gestalten.

KI beschreibt die Fähigkeit von Computern und Software, kognitive Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden – etwa Entscheidungen zu treffen, Kontexte zu verstehen und Antworten zu personalisieren. Mithilfe von Daten lernt KI kontinuierlich dazu und ist daher ein leistungsstarkes Werkzeug für Problemlösungen.

KI ermöglicht die intelligente Automatisierung (IA) durch folgende Techniken:

• Maschinelles Lernen (ML): Eine Form der KI, die Algorithmen nutzt, um aus erfassten Daten zu lernen.
• Optical Character Recognition (OCR): Auch als „Texterkennung“ bekannt, erkennt OCR Text und extrahiert Daten aus Dokumenten, Bildern oder PDFs.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Fähigkeit einer Maschine, gesprochene und geschriebene Sprache zu erkennen, zu verstehen und auszugeben.

Diese Techniken und Algorithmen helfen der Software, „mitzudenken“, Kundenanfragen besser zu verstehen und den Support zu optimieren.

2. Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) ist der Aufgabenbearbeiter und Regelbefolger. Diese Technologie ist auch ein wichtiger Bestandteil von Chatbots, basiert jedoch hauptsächlich auf vordefinierten Geschäftsregeln anstatt auf lernenden Interaktionen.

RPA ermöglicht es Bots, wiederkehrende Backoffice-Aufgaben zu automatisieren, wie Dateneingabe, Formularbearbeitung, Bestellabwicklung oder Dateiübertragungen.

RPA-Bots folgen festgelegten Regeln, um Prozesse und Workflows zu automatisieren. Sie treffen jedoch keine eigenen Entscheidungen. Um eine echte intelligente Automatisierung (IA) zu erreichen, muss RPA daher mit KI kombiniert werden.

3. Business Process Management

Business Process Management (BPM) ist die operative Steuerzentrale der intelligenten Automatisierung. Wenn Sie beispielsweise eine IA-Funktion entwickeln möchten, um das Change Management zu verbessern – also wie Ihr Unternehmen mit Veränderungen umgeht – unterstützt BPM bei Planung, Datenerfassung und Prozessoptimierung.

BPM ist eine Disziplin, die Software und Verfahren nutzt, um Geschäftsabläufe zu steuern, einschließlich Modellierung, Analyse, Optimierung und Automatisierung.

Das Hauptziel von Business Process Management besteht darin, Ineffizienzen zu erkennen und zu beseitigen, indem zeitaufwendige oder fehleranfällige Aufgaben an KI-Automatisierung übergeben werden.

4. Automatisierungstools

Automatisierungstools wie Apps und Integrationen sind praktische Helfer. Sie automatisieren Workflows, erweitern Funktionen und verbinden Systeme nahtlos miteinander.

Diese Integrationen und Tools erfüllen oft spezielle Zwecke, zum Beispiel:

• Kommunikation zwischen Plattformen ermöglichen

• Datenaustausch optimieren

• Support-Engpässe erkennen

• Allgemeine Aufgaben automatisieren

• Antwortvorschläge unterstützen

Durch solche Tools können Unternehmen die intelligente Automatisierung von Anfang bis Ende individuell gestalten, um Kund:innen und Abteilungen mit unterschiedlichen Anforderungen optimal zu unterstützen.

5. Daten

Daten sind das Herzstück des gesamten Ökosystems der intelligenten Automatisierung. IA nutzt Rohdaten, um Systeme zu trainieren und intelligente Workflows zu erstellen. Mit der Zeit kann die intelligente Automatisierung durch Interaktionsdaten weiterlernen und sich kontinuierlich verbessern.

IA nutzt Daten, um sich selbst zu trainieren und relevante Antworten auf eingehende Anfragen zu generieren. Daten spielen auch eine zentrale Rolle im maschinellen Lernen und stellen sicher, dass IA aus jeder Support-Interaktion und jedem Feedback lernt.

Robotic Process Automation verwendet Daten, um vordefinierte Regeln und Compliance-Anforderungen einzuhalten.

Business Process Management nutzt Daten, um Ineffizienzen zu erkennen und Veränderungen umzusetzen, die bestehende Prozesse verbessern.

Betriebskosten mit KI reduzieren

Lesen Sie unser kostenloses CX-Playbook und erfahren Sie, wie Sie die neuesten Fortschritte der KI für Ihren Kundenservice und Ihre digitale Transformation nutzen können – und dabei Ihre Kosten niedrig halten.

Bericht lesen

Wie kann KI-Automatisierung Mitarbeitende effizienter arbeiten lassen?

Viele Mitarbeitende stehen dem Einsatz von KI zunächst skeptisch gegenüber, da sie befürchten, dass ihre Arbeitsplätze gefährdet sein könnten. Diese Sorge ist nicht unbegründet: Ein Bericht von Gitnux prognostiziert, dass KI bis 2025 rund 85 Millionen Arbeitsplätze ersetzen wird. Gleichzeitig wird jedoch geschätzt, dass etwa 97 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen werden.

KI ist kein Ersatz für menschliche Fähigkeiten – sie sollte vielmehr als Unterstützung eingesetzt werden, um Produktivität und Effizienz zu steigern.

Im Kundenservice können Unternehmen eine Automation-First-Strategie verfolgen, um menschliche Agent:innen zu entlasten und hochwertigen Support zu bieten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI-Automatisierung Kundendienst-Teams unterstützt:

• Spart Agent:innen Zeit, indem komplexe und wiederkehrende Aufgaben übernommen werden

• Erkennt Optimierungspotenziale in Prozessen

• Analysiert große Datenmengen und liefert wichtige Erkenntnisse für Entscheidungen

• Organisiert Supportanfragen, damit Agent:innen den Überblick behalten

• Überwacht gesetzliche Vorgaben, um Compliance sicherzustellen

Anwendungsbeispiele der KI-Automatisierung im Kundenservice

Unternehmen können intelligente Automatisierung (IA) einsetzen, um Prozesse in unterschiedlichen Bereichen zu optimieren – von Kundenservice und Vertrieb über Marketing bis hin zu operativen Abläufen. IA hilft, Ineffizienzen zu beseitigen, Kosten zu senken und wertvolle Zeit für strategisch wichtige Aufgaben zu schaffen. Nachfolgend finden Sie einige praxisnahe Beispiele.

Vorschläge generieren

Unternehmen können Automatisierung nutzen, um vorausschauende Vorschläge zu erstellen, die Prozesse beschleunigen und die Produktivität steigern. Teams können intelligente Automatisierung (IA) einsetzen, um:

• E-Mails und Pressemitteilungen zu entwerfen

• Interne Prozessdokumente zu erstellen

• Ideen zu entwickeln

• Texte grammatikalisch und stilistisch zu prüfen

Kundensupport-Teams können intelligente Automatisierung nutzen, um personalisierte Antworten in großem Umfang zu erstellen und zu versenden. KI spart Agent:innen Zeit bei Routineaufgaben, sodass sie sich stärker auf individuelle Personalisierung konzentrieren können. Dies kann beinhalten:

• Von der KI vorgeschlagene Makros und Help-Center-Artikel, aus denen Agent:innen während der Bearbeitung wählen können

• Automatisch ausgefüllte Antwortoptionen, die sich aus wenigen Kontextwörtern der Agent:innen ergeben

Diese Automatisierungen entlasten erfahrene Agent:innen, sind aber auch für neue Mitarbeitende hilfreich, die sich noch mit den Prozessen, Produkten und Erwartungen des Unternehmens vertrautmachen.

Workflows automatisieren

Die Workflow-Automatisierung unterstützt Teams dabei, kleine, wiederkehrende Aufgaben effizient zu erledigen. Dadurch wird die Produktivität gesteigert, insbesondere bei zeitintensiven Tätigkeiten in Vertrieb, Support, IT oder Marketing.

Administrator:innen können ereignisbasierte (Trigger) oder zeitbasierte (Automatisierungen) Geschäftsregeln festlegen, damit die KI automatisch reagiert, sobald eine bestimmte Bedingung erfüllt ist – ganz ohne manuelle Eingriffe.

Daten und Erkenntnisse sammeln

KI-gestützte Tools wie Chatbots können Daten erfassen, unstrukturierte oder historische Daten analysieren und daraus schnell wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Weitere Möglichkeiten, wie Unternehmen Daten aus der intelligenten Automatisierung (IA) nutzen können, sind:

• Erstellung prädiktiver Analysen zur Entscheidungsunterstützung

• Erfassung relevanter Informationen von Kund:innen vor der Eskalation eines Tickets

• Erkennung von Anomalien

• Priorisierung von Tickets und Anfragen mit hohem Umsatzpotenzial

• Analyse der Kaufabsicht in Verbindung mit dem Kundenverhalten

• Bereitstellung personalisierter Empfehlungen

Vertrieb und Conversions fördern

Ähnlich wie bei der Datenerhebung kann die intelligente Automatisierung Unternehmen dabei unterstützen, den Umsatz zu steigern – durch strategische Empfehlungen und die Optimierung bestehender Vertriebsprozesse.

IA kann Cross-Selling- und Upselling-Chancen schaffen oder identifizieren – beispielsweise durch:

• Lead-Scoring

• A/B-Test-Vorschläge

• Echtzeit-Produktempfehlungen

• Prognosen zu Branchen- und Markttrends

• Analyse von Kundenintention und Stimmung

Kund:innen unterstützen

Neben der internen Nutzung kann die intelligente Automatisierung auch Kund:innen beim Self-Service unterstützen.

Chatbots können beispielsweise konversationsbasierten Support bei kleineren Anliegen bieten – und viele Kund:innen schätzen diese schnelle und bequeme Hilfe.

KI-Automatisierung verbessert die Benutzerfreundlichkeit im Kundenservice, indem sie:

• Help-Center-Artikel an Kund:innen oder Mitarbeitende sendet

• Häufig gestellte Fragen rund um die Uhr beantwortet

• Kund:innen an die passende Abteilung oder den richtigen Agenten weiterleitet

Das wahre Potenzial von KI und Automatisierung im Kundenservice entdecken

Entdecken Sie das volle Potenzial von KI und Automatisierung im Kundenservice, indem Sie intelligente Prozessautomatisierung in Ihre Workflows integrieren.

Wenn Sie Ihre Support-Teams mit KI-gestützten Tools wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Agent Workspaces ausstatten, steigern Sie die Produktivität und heben Ihren Kundenservice auf ein neues Niveau – und können dabei sogar zusätzliche Verkaufschancen nutzen.

Erfahren Sie mehr über Zendesk-KI für den Kundenservice, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Erwartungen Ihrer Kund:innen zu übertreffen.