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Deepdive CX & KI

Sinnvolle KI, die das Kundenerlebnis wirklich verbessert.

KI die konkrete CX-Probleme löst. Für Kund:innen und Mitarbeiter:innen. Vom Use Case bis zur Umsetzung.

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Was ist CX & KI

Use Case vor Technologie.

"Wir wollen KI einsetzen" ist kein Use Case - es ist ein Ziel ohne Richtung. In den letzten Jahren wird rund um Künstliche Intelligenz sehr viel reflexartig ausprobiert, aber ohne die entscheidenden Fragen vorab zu klären: Welches konkrete Problem löst das für Kund:innen? Und wollen und können Mitarbeiter:innen damit auch wirklich arbeiten?

Beides entscheidet über Wirkung oder Schublade. Deshalb starten wir immer mit zwei Prüffragen:

Customer Value: Schafft die KI echten Mehrwert für Kund:innen? Macht sie das Erlebnis besser, einfacher, relevanter?

Employee Adoption: Wird die KI auch genutzt? Usability, Adoption und Empowerment entscheiden über Wirkung oder Schublade.

Wie wir vorgehen

Unser Ansatz: strukturiert, nicht reflexartig.

Use Case Discovery

Welche Themen aus dem Customer Lifecycle eignen sich für KI? Nicht von der Technologie her, sondern von den echten Problemen her. Ergebnis: priorisierte Shortlist der relevantesten KI-Einsatzpunkte.

Requirements & Readiness

CX-technische und IT-technische Bestandsaufnahme. Parallel dazu: was brauchen Kund:innen und Mitarbeiter:innen wirklich?

AI Service Blueprint

Die strategische Brücke zwischen menschlichen Bedürfnissen und technischen Möglichkeiten. Der AI Service Blueprint zeigt was konkret umzusetzen ist und was dahinter passieren muss, damit es funktioniert.

AI Governance

Rahmen für regulatorisch sicheren, ethisch vertretbaren und intern steuerbaren KI-Einsatz. Inklusive EU AI Act. Gerade in regulierten Branchen ist das keine Nebenfrage.

Prototype & Test

Schnelle Umsetzung und Validierung mit echten Nutzer:innen - bevor groß investiert wird. Wir wissen erst dann ob etwas funktioniert, wenn wir es testen.

Scale & Measure

Rollout mit klaren KPIs und kontinuierlicher Optimierung. KI-Projekte scheitern oft in der Skalierung - wir begleiten den gesamten Weg.

Use Case Discovery AI Service Blueprint KI-Strategie AI Governance Prototyping & Testing CX Automation Agentic Workflows Mensch-Agent-Kollaboration
Konkrete Use Cases

Wo KI in der CX wirklich wirkt.

Customer Understanding at Scale

Kundenfeedback in großen Mengen strukturiert auswerten. Themen erkennen, Stimmungen clustern, Signale frühzeitig identifizieren - ohne dass ein Team Tausende Kommentare manuell liest.

Decision Intelligence für CX

Abwanderungsrisiken frühzeitig erkennen, nächste Kontaktpunkte priorisieren, Empfehlungen für Vertrieb und Service generieren - als Entscheidungsunterstützung für euer Team.

Service Agent Copilots

KI als Unterstützung im Kundenservice: Antwortvorschläge, Wissensbasis-Suche, automatische Zusammenfassung von Gesprächsverläufen. Mitarbeiter:innen bleiben die Entscheidungsinstanz.

Hyper-Personalisierung

Relevante Inhalte, Angebote und Kommunikation auf Basis von Verhalten und Kontext - für einzelne Kund:innen, nicht nur für Segmente. Dort wo der Aufwand manuell nicht skalierbar wäre.

Aus der Praxis

KI und CX - wie es in der Praxis aussieht.

Branche
Energie
Situation
Österreichischer Energieanbieter mit mehreren Millionen Endkund:innen. Erste KI-Initiativen gestartet, aber keine klare Priorisierung. Viele Ideen, unklar welche aus CX-Sicht wirklich relevant sind und welche technisch umsetzbar und intern akzeptiert werden.
Vorgehen
Strukturierte Use Case Exploration gemeinsam mit IT-Umsetzer aus österreichischem KI-Ökosystem. Ausgangspunkt: Customer Lifecycle, nicht Technologietrends. Requirements aus drei Perspektiven: CX, IT, Mitarbeiter:innen. AI Governance Framework entwickelt. Proof of Concept für prioritären Use Case umgesetzt.
Ergebnis
Priorisierte Use Case Shortlist, AI Service Blueprint, AI Governance Framework, lauffähiger Proof of Concept als Grundlage für weitere Umsetzung.
Partnerökosystem

Technologieagnostisch. Partnerorientiert.

KI-Projekte scheitern oft nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung. Je nach bestehender Infrastruktur arbeiten wir mit spezialisierten Partnern zusammen: im AWS- oder Azure-Kontext, mit On-Premise-Lösungen, oder mit Anbietern, die KI tief in ihre Hardware integriert haben. Wir wählen den Partner der zu eurer Situation passt.

Zu unserem Ökosystem gehören unter anderem Auvaria sowie weitere spezialisierte Anbieter aus Österreich und der DACH-Region. Was immer gleich bleibt: der Ausgangspunkt ist die Customer Experience, nicht die Technologie.

Wann sinnvoll

Ihr braucht diesen Ansatz wenn...

Deliverables

Euer Output: KI die wirkt.

Vom ersten strukturierten Use Case bis zum lauffähigen Proof of Concept - mit allem was nötig ist damit KI nicht in der Schublade landet.

Use Case Shortlist AI Service Blueprint AI Governance Framework Proof of Concept Implementierungskonzept Partnerökosystem
FAQ

Häufige Fragen

Was wir zu KI im Kundenerlebnis am häufigsten gefragt werden.

Das lässt sich pauschal nicht beantworten, denn jede Organisation hat andere Ausgangsbedingungen. Häufige Ansatzpunkte mit echtem Hebel: intelligente Personalisierung an relevanten Touchpoints, frühzeitige Erkennung von Abwanderungsrisiken als Entscheidungsunterstützung, KI-gestützte Auswertung von Kundenfeedback über alle Kanäle hinweg. KI sollte Erlebnisse tatsächlich verbessern, nicht wegen eines Hypes eingesetzt werden. Und: jeder KI-Einsatz der Kunden direkt betrifft braucht klare menschliche Verantwortung.
Indem man mit der Perspektive der Kund:innen und Mitarbeiter:innen startet, nicht mit der Technologie. Die häufigste Fehlerquelle: KI einsetzen, um Prozesse zu automatisieren, ohne zu prüfen, ob das für alle Beteiligten besser wird. Unser Ansatz: zuerst verstehen was Nutzer:innen tatsächlich brauchen, dann prüfen, wo KI dabei helfen kann.
KI macht bestehende CX-Arbeit skalierbarer und schneller: Feedback-Analyse, Personalisierung, Journey-Monitoring. Der erste Schritt ist ein Use Case Discovery: welche konkreten Kundenprobleme könnten durch KI gelöst werden, welche Daten und Systeme sind vorhanden, und welche regulatorischen Rahmenbedingungen gelten? Gerade in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Energie oder Gesundheit ist das keine Nebenfrage. Wir helfen euch diesen Einstieg strukturiert zu machen.
KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben die bisher Menschen erledigt haben. Prozesse werden schneller, Erlebnisse personalisierbarer, Kundengruppen können individueller angesprochen werden. Aber Kund:innen wollen weiterhin das Gefühl, mit einem Gegenüber zu interagieren das sie versteht und ihnen echten Mehrwert bietet. Die Herausforderung ist nicht die Technologie zu implementieren, sondern sicherzustellen dass das Erlebnis messbar besser wird und dass Menschen im Prozess die Verantwortung behalten. Das ist nicht nur ethisch richtig, sondern auch das was der EU AI Act von Unternehmen einfordert.
Mit einem klaren Fokus auf ein oder zwei konkrete Probleme, nicht mit einer KI-Strategie für alles. Wir empfehlen: ein reales Kundenproblem nehmen, das sich messbar verbessern lässt, schauen welche KI-Lösung dafür passt, klein starten, Wirkung messen, dann skalieren. Use Case Discovery ist der erste Schritt. Wir bringen dabei ein Ökosystem von KI-Spezialisten für Implementierung, Infrastruktur und Upskilling mit.
Wo kann KI bei euch wirklich wirken?

Wir starten gemeinsam mit einem strukturierten Use Case Discovery Workshop.

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