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Wer jetzt noch auf Eigenentwicklungen statt marktreifer KI-Plattformen setzt, riskiert, im Kundenservice und Vertrieb den Anschluss zu verlieren.

Künstliche Intelligenz hat in diesen Bereichen längst den Sprung vom Experiment zum geschäftskritischen Erfolgsfaktor geschafft. Laut aktuellen Studien nutzen bereits 55 % der deutschen Unternehmen KI-gestützte Kundenservice-Software – Tendenz steigend. Fast 60 % erwarten dadurch Kosteneinsparungen und schnellere Reaktionszeiten (1). Die strategische Frage ist dabei nicht mehr ob, sondern wie man KI-Technologie einführt: mit einer ineffizienten Eigenentwicklung oder einer spezialisierten Plattform.

KI-Adoption: Markt und Wettbewerb in Bewegung

In der Breite zeigt sich ein klarer Trend. Branchenübergreifend investieren Unternehmen massiv in KI, um ihre Service- und Vertriebsprozesse zu optimieren. Studien zeigen, dass 50 % aller Unternehmen planen, ihre KI-Investitionen im Kundenservice bis 2025 zu verdoppeln (2). In einer Deloitte-Umfrage gaben sogar 78 % der Führungskräfte an, im kommenden Jahr die KI-Budgets weiter aufzustocken (3). Wer jetzt zaudert, während die Konkurrenz KI-gestützte Lösungen ausrollt, verspielt Effizienz- und Kundenzufriedenheits-Potenziale. Frühzeitige KI-Adoption wird zum Wettbewerbsfaktor – sowohl in der Kundenbindung als auch in der Kostenstruktur.

Praxisbeispiel: Erfolgreicher Einsatz einer KI-Plattform

Bedeutende Unternehmen aus Versicherungs- und Telekommunikationsbranche setzen bereits auf spezialisierte KI-Plattformen wie Parloa, um ihren Kundenservice zu transformieren. Ein Blick auf Swiss Life zeigt greifbare Ergebnisse: Seit Einführung eines Parloa-Sprachbots konnte Swiss Life Kundenanrufe um 60 % schneller beantworten. Gleichzeitig erreicht die KI gestützte Routing-Engine eine 96 %ige Treffergenauigkeit bei der Weiterleitung der Anliegen. Die Folge: ein spürbar effizienterer Service-Prozess und entlastete Mitarbeiter, insbesondere in Peak-Zeiten. Dieses Beispiel macht deutlich, welches Potenzial in marktreifen KI-Lösungen steckt – messbare Verbesserungen in Geschwindigkeit, Präzision und Kundenerlebnis. Und Swiss Life ist kein Einzelfall: Auch andere Branchenplayer wie ERGO oder Telefónica berichten von erfolgreich implementierten KI-Agenten, die klassischen IVR-Systemen oder Chatbot-Eigenbauten deutlich überlegen sind (4).

Agentic AI: Neuer Trend erfordert professionelle Plattformen

Der nächste große Schritt in der KI-Evolution steht bereits vor der Tür: Agentische KI (Agentic AI). Damit sind autonome KI-Agenten gemeint, die eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Das Marktforschungsinstitut Gartner hat Agentic AI jüngst als Top-Technologietrend 2025 benannt. Prognosen zufolge werden bis 2028 rund 33 % aller Unternehmenssoftware agentische KI enthalten, wodurch mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden. Dieser Trend birgt enorme Chancen – er bedeutet eine virtuelle Belegschaft aus KI-Agenten, die Mitarbeiter entlasten und Prozesse beschleunigen können (5).

Wichtig dabei: Externe KI-Plattformen sind für diesen Wandel besser gerüstet als interne Insellösungen. Spezialanbieter wie Parloa haben ihre Architektur von vornherein auf die Orchestrierung mehrerer autonomer KI-Agenten ausgelegt. Sie entwickeln kontinuierlich neue Funktionen (etwa Guardrails für sich verselbständigende Agenten oder Low-Code-Tools zur Agentensteuerung) und integrieren die neuesten KI-Modelle. Interne Lösungen tun sich schwer, mit diesem Innovationstempo mitzuhalten. Kurz gesagt: Wer künftig agentische KI einsetzen will, fährt mit einer flexiblen Plattform-Strategie deutlich sicherer.

Warum Eigenentwicklungen ins Hintertreffen geraten

Trotz anfänglicher Reize einer Eigenentwicklung zeigt die Praxis schnell deren Nachteile und Risiken auf, insbesondere im dynamischen KI-Umfeld:

• Personal- und Know-how-Risiko: Eine eigene KI-Lösung erfordert hochqualifizierte Experten. Die Kosten für Rekrutierung und Bindung solcher Talente sind enorm – und der Wettbewerb um KI-Fachkräfte ist hart (6). Verlassen Schlüsselpersonen das Unternehmen, drohen Know-how-Verlust und Projektstagnation. Die Entwicklung gerät ins Stocken, während ein Anbieter-Team einer Plattform kontinuierlich weiterentwickelt.
• Fehlender 24/7-Support: Bei einer Inhouse-Lösung muss das interne Team Wartung, Updates und Troubleshooting neben dem Tagesgeschäft stemmen. Dedizierte Unterstützung oder regelmäßige Verbesserungen „out of the box“ gibt es nicht. Externe Plattformanbieter hingegen bieten Support-Teams, Service-Level-Agreements und laufende Weiterentwicklung als Teil des Pakets – das entlastet die eigene IT spürbar (6).
• Technische Schulden und Innovationsstau: Eigenentwicklungen laufen Gefahr, durch schnelle Technologiezyklen zu veralten. Was heute State-of-the-Art ist, kann in wenigen Monaten überholt sein. Updates und neue Features müssen intern erst entwickelt werden – ein zeitaufwendiger Prozess, der technische Schulden anhäuft. Spezialisierte Plattformen hingegen liefern kontinuierliche Updates für alle Kunden aus und integrieren Best Practices sofort. Unternehmen profitieren von neuen KI-Funktionen, ohne selbst von vorn anfangen zu müssen.

Kurzum: Die Entscheidung Build vs. Buy fällt im Bereich Conversational AI zunehmend zugunsten von Buy (also fertigen Plattformlösungen) aus. Die Time-to-Market ist bei Eigenbau deutlich länger – während interne Teams noch Grundlagen programmieren, erzielen Wettbewerber mit etablierten KI-Plattformen bereits Ergebnisse und lernen aus realem Kundenfeedback.

Fazit: Jetzt die Weichen stellen

Die Botschaft ist klar: Wer in Kundenservice und Vertrieb künftig erfolgreich sein will, muss jetzt auf skalierbare, bewährte KI-Plattformen setzen. Eigenentwicklungen mögen Autonomie versprechen, bedeuten aber oft unnötige Verzögerungen, hohe Kosten und versteckte Risiken. Angesichts des rasanten KI-Fortschritts (Stichwort Agentic AI) und der Dynamik im Markt gilt: Wer jetzt nicht handelt, überlässt der Konkurrenz das Feld.