ICEM Summit Berlin 2026

CX wird durch KI schneller, aber was braucht es, damit sie nach aussen wirklich funktioniert?

Ein Monat nach dem ICEM Berlin bleibt weniger die Technologie selbst in Erinnerung als die Art und Weise, wie Unternehmen damit umgehen. In den Keynotes und Diskussionen zeigte sich immer wieder ein ähnliches Muster: KI beschleunigt Customer Experience, doch die Voraussetzungen, damit sie zuverlässig und sinnvoll funktioniert, entwickeln sich nicht im gleichen Tempo.

1. KI skaliert schnell, doch viele Organisationen bauen noch auf instabilen Grundlagen

Hannover Re zeigte, wie sie KI direkt in ihre Underwriting-Prozesse integriert haben, mit einem internen Workbench-Tool, das komplexe Fälle zusammenfasst, Widersprüche aufzeigt und strukturierte Ergebnisse mit Vertrauensindikatoren liefert. Sunrise erklärte, wie KI-gestützte Call-Analysen ungenutzte Vertriebspotenziale sichtbar gemacht und messbare Effekte erzielt haben. A1 Telekom Slovenia beschrieb, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz grundlegende Probleme wie fehlerhafte Kategorisierung beheben konnte, die zuvor fast die Hälfte der Fälle betraf.

Diese Beispiele zeigen: KI ist längst im Einsatz, in Prozesse integriert und liefert bereits konkreten Nutzen für Kundinnen und Kunden und Service-Teams.

Gleichzeitig wurde ein blinder Fleck deutlich: Die Voraussetzungen, damit KI konsistent funktioniert, stehen selten im Fokus der Diskussion. Neben der Frage, wo die Technologie eingesetzt werden kann, wird eine andere Frage entscheidend:

Was muss in deinem System gegeben sein, damit es zuverlässig und skalierbar Ergebnisse liefert?

Aus unserer Sicht liegt genau hier aktuell der grösste Teil der Arbeit: Wissen so strukturieren, dass es zugänglich ist, Systeme so verbinden, dass Kontext über alle Kanäle hinweg erhalten bleibt, und Prozesse so gestalten, dass konsistente Inputs und Outputs entstehen. Dadurch sinkt die Abhängigkeit von manuellen Korrekturen und das Vertrauen in die eingesetzten Systeme steigt; eine Voraussetzung dafür, dass KI-Anwendungen zuverlässig skalieren können.

2. Effizienz steigt, doch die Erfahrung bleibt oft gleich

The Experience Group hat hier eine zentrale Lücke aufgezeigt: Menschen verlassen Unternehmen selten wegen der Dinge, die optimiert werden. Die eigentlichen Gründe liegen oft in Momenten, die in klassischen Dashboards nicht sichtbar werden: Ein Chatbot kann beispielsweise Tickets erfolgreich abfangen und dennoch Frustration auslösen, wenn es ihm in sensiblen Situationen an Empathie fehlt oder er nicht auf das eingeht, was Anfragende in diesem Moment wirklich brauchen.

Virgin O2 hat dies aus einer anderen Perspektive beleuchtet und darauf hingewiesen, dass viele Organisationen “Outputs” statt “Outcomes” messen. Geschwindigkeit, Volumen und Kosten werden genau verfolgt, während die tatsächliche Wirkung auf den Kundennutzen schwerer greifbar ist und oft erst zu spät sichtbar wird.

Darin zeigt sich ein strukturelles Problem: Viele KI-Initiativen orientieren sich stärker an internen Anforderungen als an der Realität der Kundinnen und Kunden. Wird KI primär zur Effizienzsteigerung eingesetzt, verstärkt sie die bestehende Logik; Prozesse werden schneller, aber nicht grundlegend besser aus Kundensicht. Ein sinnvollerer Ansatz ist es daher, die Ausgangsfrage zu verändern:

Welche Momente in eurer Customer Journey sollten sich anders anfühlen und nicht nur schneller ablaufen?

Nach unseren Beobachtungen sind das häufig Momente von Unsicherheit, Reibung oder emotionaler Relevanz, in denen Kundinnen und Kunden Verständnis und Flexibilität erwarten.

KI auch für diese Momente zu gestalten bedeutet, über reine Optimierung hinauszugehen und Interaktionen bewusster zu gestalten; nicht mit dem Ziel, Kontaktpunkte zu reduzieren, sondern die verbleibenden Interaktionen relevanter und wertvoller zu machen. Das erfordert auch Veränderungen in der Art und Weise, wie Organisationen arbeiten und wie Teams zu Kundenerlebnissen beitragen.

3. Die eigentliche Veränderung ist kulturell, nicht technologisch

In der Paneldiskussion zum Thema „Leading People in an AI-driven world“ wurde eines besonders deutlich: Die grösste Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern darin, wie Organisationen sie in ihre Arbeitsweise integrieren.

Bosch stellte die Frage nach dem Zweck: Wenn Technologie ein Enabler ist, was genau ermöglicht sie eigentlich? Signal Iduna betonte, dass KI allein keine Strategie ist - entscheidend ist nicht die Frage „Wo können wir KI einsetzen?“, sondern welche Probleme tatsächlich gelöst werden sollen.

Gleichzeitig werden die Erwartungen durch den Umgang mit KI im Alltag geprägt. Laut Zendesk CX Trends erwarten mittlerweile 78 % der Konsumenten ähnliche Fähigkeiten auch in Service-Interaktionen. Unternehmen stehen dabei jedoch vor einer anderen Realität: fragmentierte Daten, komplexe Prozesse und regulatorische Anforderungen bei der Lösung konkreter Kundenanliegen.

Dieser Unterschied zwischen wahrgenommener Einfachheit und tatsächlicher Komplexität wirkt sich direkt darauf aus, wie Arbeit intern organisiert werden muss. KI reduziert Komplexität nicht, sondern verschiebt sie; einige Aufgaben werden einfacher, während andere mehr Kontext, Abstimmung und Entscheidungsfähigkeit erfordern.

Es lohnt sich also, die Frage zu stellen:

Wo sollte der Mensch Teil der Interaktion bleiben, wenn KI zur Lösung von Kundenanliegen eingesetzt wird?

Hier zeigt sich aus unserer Sicht die interne Motivation von Organisationen. Unternehmen, die KI primär als Kostenhebel betrachten, fokussieren sich auf Effizienzgewinne, ohne Wertschöpfung neu zu definieren. Organisationen, die sie nutzen, um Interaktionen neu zu gestalten, treffen bewusst Entscheidungen darüber, wo der menschliche Beitrag weiterhin entscheidend ist, statt davon auszugehen, dass alles, was automatisiert werden kann, auch automatisiert werden sollte.

Was das jetzt für Unternehmen bedeutet

Die Diskussionen beim ICEM Berlin führen zu einer klaren Erkenntnis: Damit KI nach aussen wirklich funktioniert, reicht die Technologie allein nicht aus. Entscheidend ist, wie Organisationen ihre Grundlagen strukturieren, Interaktionen bewusst gestalten und ihre Arbeitsweise weiterentwickeln.

Daraus ergeben sich drei zentrale Fragen:

• Kann deine aktuelle Daten- und Systemlandschaft zuverlässige KI-Ergebnisse tragen - oder wird KI auf bestehende Fragmentierung aufgesetzt? Ohne stabile Grundlagen wird es schwer, konsistente Ergebnisse zu erzielen, denen Teams und Kundinnen und Kunden vertrauen können.
• Wird KI genutzt, um bestehende Prozesse zu beschleunigen - oder um zu hinterfragen, wie sich Interaktionen in entscheidenden Momenten anfühlen sollten? Effizienzgewinne sind schnell sichtbar, können aber auch stille Abwanderung überdecken; echte Differenzierung erfordert bewusste Gestaltung.
• Wie bereitet sich deine Organisation auf veränderte Rollen, Erwartungen und Arbeitsweisen vor, die mit KI einhergehen? Da KI nahezu alle Bereiche betrifft, lässt sie sich nicht einfach ergänzen; sie verändert, wie Arbeit organisiert ist, wie Verantwortung verteilt wird und wo menschlicher Beitrag den Unterschied macht.

Diese Fragen entscheiden darüber, ob KI Interaktionen verbessert, die für Kundinnen und Kunden relevant sind - oder ob sie eine weitere Komplexitätsebene schafft, die dauerhaft nachgesteuert werden muss.

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