Vom Antworten zum Handeln: Wie KI Customer Experience neu definiert

KI entwickelt sich vom digitalen Assistenten zum aktiven Unterstützer und verändert, wie Unternehmen Kund:innen begeistern, Entscheidungen treffen und Prozesse gestalten.

Benjamin Geckle, Chief Experience Officer

Im Gespräch mit Benjamin Geckle, Chief Experience Officer bei IBM iX. IBM iX verbindet Künstliche Intelligenz, Experience Design und Technologie, um Unternehmen dabei zu unterstützen, intelligente, personalisierte und wirkungsvolle Kundenerlebnisse zu gestalten.

Herr Geckle, wir kennen bereits den KI-Assistenten, also den Chatbot, der antworten und informieren kann. Wo liegt der Unterschied zur Agentic AI?

Ein KI-Assistent reagiert, ein KI-Agent hingegen verfolgt ein Ziel und handelt. Er kann Aufgaben eigenständig planen, Informationen aus verschiedenen Systemen nutzen, Entscheidungen vorbereiten und innerhalb definierter Leitplanken selbstständig Aktionen ausführen. Damit wandert Agentic AI vom Frontend in die operative Prozesslogik. Aus einer simplen Auskunft wie »Wo ist meine Bestellung?« kann ein autonomer Prozess werden, bei dem der Agent Verzögerungen erkennt, Alternativen prüft, Umbuchungen anstößt und die Kund:innen aktiv informiert. KI beantwortet also nicht mehr nur Fragen, sondern setzt Ziele in konkrete Handlungen um. Das ist ein ganz entscheidender Sprung.

Damit wird KI vom digitalen Gesprächspartner zum aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen. Was bedeutet das für die Customer Experience von morgen?

Durch Agentic AI wird Customer Experience deutlich proaktiver, vernetzter und handlungsorientierter. Der Agent erkennt anhand des Kontexts und der Signale von Kund:innen, was diese tatsächlich suchen oder erreichen wollen und koordiniert selbstständig die passenden nächsten Schritte – über Systeme, Teams und Kanäle hinweg. Damit rücken Kundenerlebnis und operatives Geschäft näher zusammen. Genau darin liegt aus meiner Sicht das größte Potenzial: Nicht nur einzelne Touchpoints zu optimieren, sondern Absicht von Kund:innen, Prozesse und Systeme intelligent zu verbinden. Kund:innen denken schließlich nicht in Marketing, Commerce oder Service. Sie wollen ein Produkt finden, ein Problem lösen und eine Kaufentscheidung treffen. Agentic AI begleitet diese Absicht. Konkret bedeutet das: Im Marketing orchestriert ein Agent Zielgruppen, Inhalte und Kanäle dynamisch; im Sales erkennt er Kaufsignale, berücksichtigt die Historie der Kund:innen und bereitet den nächsten Schritt vor; im Commerce schaut er auf Verfügbarkeit, Preis, Lieferoptionen und persönliche Präferenzen und begleitet den gesamten Kaufprozess. Und im Service kann er den Lieferstatus prüfen, eine Verzögerung erkennen und bei Bedarf eine passende Lösung vorschlagen. So entsteht eine neue Form der Personalisierung. Nicht nur die richtige Botschaft für die richtigen Kund:innen, sondern die richtige Handlung im richtigen Moment.

KI muss sich am Geschäftsergebnis messen lassen. Nicht an der Anzahl einzelner KI-Projekte, sondern mit klaren Kennzahlen für Wachstum, Effizienz und Customer Experience.

Wie muss man sich das Zusammenspiel von Mensch und Maschine dann vorstellen?

Ich glaube, wir werden künftig weniger in der Trennung Mensch oder Maschine denken, sondern stärker in gemeinsamen Arbeitsmodellen. KI-Agenten übernehmen zunehmend Analyse, Koordination und operative Ausführung. Menschen bleiben dort zentral, wo Urteilskraft, Kreativität, Empathie und Verantwortung gefragt sind. Die eigentliche Designaufgabe liegt dann darin, diese Zusammenarbeit bewusst zu gestalten. Also festzulegen, welche Entscheidungen ein Agent selbst treffen darf, wie diese transparent und nachvollziehbar bleiben und wann es menschliche Kontrolle braucht.

Wie produktiv dieses Zusammenspiel sein kann, sehen wir in unseren Projekten. Wir setzen spezialisierte KI-Agenten schon heute entlang des gesamten Projektablaufs ein, sei es bei der Analyse, Konzeption, Entwicklung oder Qualitätssicherung. Agenten übernehmen klar definierte Aufgaben, koordinieren einzelne Arbeitsschritte und unterstützen Teams bei der Umsetzung. Damit entstehen echte Freiräume für kreative, strategische und wertschöpfende Arbeit. Aber das sind Ergebnisse, die nicht durch Technologie allein entstehen. Für den Schritt vom KI-Piloten zum produktiven, autonomen Prozess müssen Technologie, Daten, Governance und die konkrete Gestaltung von Interaktionen mit Kund:innen und Mitarbeitenden zusammenspielen. Denn am Ende ist nicht nur entscheidend, ob KI technisch funktioniert, sondern ob Menschen ihr vertrauen und sie sinnvoll in ihre Abläufe integrieren können.

Der strategische Kern ist somit nicht einfach, einen besseren Bot zu bauen?

Genau. Wer Agentic AI nur als besseren Chatbot versteht, unterschätzt ihr Potenzial. Der eigentliche Hebel liegt im Re-Design kompletter Customer Journeys und End-to-End-Prozesse. Wenn wir Agentic AI nur auf bestehende Abläufe setzen, automatisieren wir im Zweifel einfach bestehende Komplexität. Die viel spannendere Frage ist, wie wir diesen Prozess heute gestalten würden, wenn Agentic AI von Anfang an mitgedacht wäre: Welche Schritte könnten entfallen, welche Entscheidungen ließen sich automatisieren und wo müssten Daten und Systeme stärker verbunden werden? Das ist ein völlig neuer Ansatz. Wir gestalten den Ablauf sehr eng entlang der Bedürfnisse der Kund:innen und schaffen ein Erlebnis, das für beide Seiten einfacher, relevanter und gleichzeitig effizienter ist.

Welche Potenziale eröffnen sich dadurch für Effizienz und Wachstum? Kann man dies messbar skalieren? 

Unbedingt. KI muss sich am Geschäftsergebnis messen lassen, nicht an der Zahl einzelner Projekte, sondern an klaren Kennzahlen für Wachstum, Effizienz und Customer Experience. Im Service zeigt sich das zum Beispiel in deutlich kürzeren Bearbeitungszeiten, einer schnelleren Lösung von Kundenanliegen und sinkenden Kosten pro Fall. In Marketing, Sales und Commerce geht es darum, mehr Interessent:innen in Käufer:innen zu verwandeln, Conversion gezielt zu steigern und gleichzeitig zeitaufwendige Prozesse deutlich schneller und effizienter zu gestalten.

Damit all das im Unternehmen zuverlässig funktioniert, braucht es drei Dinge: korrekte, aktuelle und verlässliche Daten, auf die die KI zugreifen kann, klare Regeln und Verantwortlichkeiten sowie eine technische Architektur, die Sicherheit und Kontrolle mitdenkt. Nur wenn diese Leitplanken technisch und organisatorisch verankert sind, lässt sich Agentic AI sicher und vertrauenswürdig skalieren. Und die KI sollte dabei nicht nur ein Experiment im Pilotmodus bleiben. Um einen Beitrag zu Kunden- und Geschäftsergebnissen nachweislich messbar zu machen, muss KI in die End-to-End-Prozesse und damit in den täglichen Betrieb integriert werden.

Weitere Informationen unter: ibmix.de