Dr.-Ing. Simon Spelzhausen

Während in den USA Milliarden in künstliche Intelligenz fließen, suchen viele europäische Industrieunternehmen noch nach dem konkreten Nutzen. Dabei zeichnet sich längst ab, wo die Technologie zuerst messbare Produktivitätsgewinne liefert: im Kundenservice. Gerade für Maschinenbauer, Händler und die Betreiber von Anlagen liegt hier enormes Potenzial, wenn KI richtig eingesetzt wird. Ein Überblick über die wichtigsten Anwendungsfälle, Grenzen und Lehren aus anderen Branchen. Milliardeninvestitionen dort, Suchbewegung hier Die großen Investitionen in künstliche Intelligenz finden derzeit vor allem in den USA statt. Amerikanische Tech-Konzerne stecken dreistellige Milliardenbeträge in Rechenzentren, Chips und Modelle, und das in einer Größenordnung, die an frühere Infrastrukturprogramme erinnert. Auf der anderen Seite des Atlantiks stellt sich für viele Industrieunternehmen eine deutlich bodenständigere Frage: Wo genau entstehen aus dieser Technologie eigentlich Produktivitätsgewinne für das eigene Geschäft? Die Antwort ist inzwischen erstaunlich eindeutig. Über Branchen hinweg hat sich der Kundenservice als einer der am weitesten verbreiteten und wirtschaftlich greifbarsten Anwendungsfälle für generative KI etabliert. Das prominenteste Beispiel lieferte der schwedische Zahlungsdienstleister Klarna: Dessen KI-Assistent übernahm nach Unternehmensangaben das Arbeitsvolumen von rund 700 Vollzeitkräften im Kundenservice und bearbeitete bereits im ersten Monat Millionen von Anfragen. Das Unternehmen reduzierte seine Belegschaft in den Folgejahren drastisch. Und dass sich hier ein ganzer Markt formiert, zeigt auch ein Blick nach Berlin: Das Startup Parloa, spezialisiert auf KI-Agenten für den telefonischen Kundenservice, sammelte Anfang 2026 in einer Finanzierungsrunde 350 Millionen Dollar ein und wird inzwischen mit rund drei Milliarden Dollar bewertet und zählt damit zu den wertvollsten deutschen Softwareunternehmen überhaupt. Für Maschinen- und Anlagenbauer ist das mehr als eine Randnotiz aus der Tech-Welt. Denn kaum ein Unternehmensbereich ist bei ihnen so prädestiniert für den KI-Einsatz wie der eigene Kundendienst. Der Kundendienst als unterschätzter Wettbewerbsfaktor Wenn eine Produktionsanlage stillsteht, zählt jede Minute. Für Betreiber:innen bedeutet ein ungeplanter Ausfall nicht nur entgangene Produktion, sondern häufig auch Vertragsstrafen gegenüber den eigenen Kund:innen. Für Maschinenbauer und ihre Händler wiederum ist der technische Kundendienst seit Jahren einer der margenstärksten, gleichzeitig aber auch einer der am wenigsten digitalisierten Unternehmensbereiche. Viele Serviceorganisationen arbeiten noch immer mit Papierprotokollen, Excel-Tabellen und Telefonketten, um Anfragen aufzunehmen und Techniker:innen zu Einsätzen zu koordinieren. Das wiegt umso schwerer, als der Maschinen- und Anlagenbau das Rückgrat der deutschen Industrie ist: über eine Million Beschäftigte, überwiegend mittelständisch geprägt, in vielen Nischen Weltmarktführer. Gleichzeitig steigt der Druck von allen Seiten: Fachkräfte im technischen Service sind knapp, Betreiber erwarten kürzere Reaktionszeiten, und internationale Wettbewerber, allen voran aus China, drängen mit wettbewerbsfähigen Maschinen und aggressiven Servicemodellen in den Markt. Wo sich Produkte technisch immer weniger unterscheiden, entscheidet zunehmend der Service über die Kundenbeziehung. Wer den Kundendienst weiter als reine Kostenstelle behandelt, verschenkt nicht nur Marge, sondern genau diesen Vorsprung. Drei konkrete Einsatzfelder für KI im Service Anders als in der Konsumwelt geht es im Maschinenbau selten darum, den Kundenkontakt vollständig zu automatisieren. Die Anfragen sind zu komplex, die Maschinen zu individuell, die Konsequenzen von Fehlern zu teuer. Sinnvoll ist KI dort, wo sie Routinearbeit übernimmt und Menschen entlastet. Drei Einsatzfelder haben sich dabei als besonders praxistauglich erwiesen. 1. KI am Support-Telefon: zur Aufnahme, nicht zur Beantwortung Der klassische Störungsanruf erreicht viele Serviceorganisationen ungefiltert: mal beim Innendienst, mal direkt bei Techniker:innen, mal auf dem Anrufbeantworter am Wochenende. KI-gestützte Sprachsysteme können hier als erste Anlaufstelle dienen, allerdings mit klar begrenztem Auftrag. Sie nehmen Anfragen strukturiert auf: Welche Maschine ist betroffen? Welche Seriennummer? Welche Fehlermeldung? Wie dringend ist der Fall? Aus einem unstrukturierten Anruf wird so ein vollständiges Serviceticket, das direkt der richtigen Person zugewiesen werden kann. Die eigentliche Beantwortung komplexer technischer Fragen bleibt dabei bewusst beim Menschen. Wer schon einmal versucht hat, eine intermittierende Störung an einer Sondermaschine telefonisch zu diagnostizieren, weiß: Dafür braucht es Erfahrung, Rückfragen und oft ein Gespür zwischen den Zeilen. Der Gewinn liegt woanders: in der lückenlosen Erreichbarkeit rund um die Uhr, der strukturierten Datenerfassung und der Entlastung des Innendienstes von reiner Aufnahmearbeit. 2. KI im Kundenportal und auf der Website Ein erheblicher Teil der Serviceanfragen im Maschinenbau sind gar keine Störungen, sondern schlichte Informationsfragen: Wie lautet das Wartungsintervall für diese Baugruppe? Welches Ersatzteil passt zu dieser Maschine? Wo finde ich die Betriebsanleitung in polnischer Sprache? Solche Fragen binden heute wertvolle Zeit von Servicemitarbeiter:innen, obwohl die Antworten längst in Handbüchern, Ersatzteilkatalogen und Dokumentationen vorliegen. Genau hier spielen Sprachmodelle ihre Stärke aus. In ein Kundenportal oder auf die Website integriert, können sie Fragen rund um Maschinen, Dokumentation und Ersatzteile direkt beantworten, und zwar auf Basis der eigenen, geprüften Unterlagen des Herstellers. Für Betreiber:innen bedeutet das: Antworten in Sekunden statt Wartezeit auf einen Rückruf. Für Hersteller und Händler: weniger Unterbrechungen im Tagesgeschäft und ein Serviceerlebnis, das dem Standard entspricht, den Kund:innen aus anderen Lebensbereichen längst gewohnt sind. Voraussetzung ist allerdings, dass die Dokumentation digital, aktuell und der jeweiligen Maschine eindeutig zugeordnet vorliegt. Das ist eine Hausaufgabe, an der viele Unternehmen zuerst arbeiten müssen. 3. KI-Entwürfe im E-Mail-Support mit menschlicher Freigabe Das dritte Einsatzfeld ist unspektakulär, aber im Alltag vielleicht das wirksamste: die Vorqualifizierung des E-Mail-Supports. KI-Systeme können eingehende Anfragen lesen, den Kontext aus Servicehistorie und Maschinendaten zusammentragen und eine vollständige Antwort vorformulieren. Der Mensch prüft, korrigiert wo nötig und schickt erst dann ab. Dieses Prinzip der menschlichen Freigabe ist kein Übergang Kompromiss, sondern der eigentliche Kern eines funktionierenden Modells. Die Serviceorganisation behält die Kontrolle über jede Aussage, die das Haus verlässt, gewinnt aber massiv an Geschwindigkeit: Statt jede Antwort von Grund auf zu formulieren, wird redigiert. In der Praxis lassen sich so deutlich mehr Anfragen pro Tag bearbeiten, ohne dass die Qualität leidet. Im Gegenteil: Die KI greift konsequent auf die vollständige Historie zu, während Menschen unter Zeitdruck gerne einmal ein Detail übersehen. Was der Fall Klarna den Maschinenbau lehrt Wie wichtig diese Grenzziehung ist, zeigt ausgerechnet das eingangs erwähnte Vorzeigebeispiel. Klarna musste öffentlich einräumen, mit der Automatisierung zu weit gegangen zu sein: Die Servicequalität litt, und das Unternehmen stellte wieder Menschen für den Kundenkontakt ein. Wenn schon bei vergleichsweise standardisierten Anfragen rund um Zahlungen und Retouren die Vollautomatisierung an Grenzen stößt, um wie viel mehr gilt das dann für erklärungsbedürftige Investitionsgüter, bei denen ein einzelner Servicefall schnell fünf- oder sechsstellige Summen bewegt? Die Lehre daraus ist nicht, auf KI zu verzichten. Sie lautet: KI übernimmt Aufnahme, Recherche und Vorbereitung. Diagnose, Entscheidung und Kundenbeziehung bleiben beim Menschen. Die erfolgreichsten Digitalisierungsprojekte im Service sind jene, die Technologie als Unterstützung erfahrener Servicetechniker:innen verstehen und nicht als deren Ersatz. Herausforderungen bei der Umsetzung So greifbar die Anwendungsfälle sind, der Weg dorthin ist für viele mittelständische Maschinenbauer und Händler kein Selbstläufer. Häufig fehlt eine einheitliche Dateninfrastruktur: Maschinendaten, Servicehistorien, Dokumentationen und Ersatzteilbestände liegen in unterschiedlichen, historisch gewachsenen Systemen, die nicht miteinander sprechen. Eine KI, die Fragen zu einer konkreten Maschine beantworten soll, braucht aber genau diesen Zusammenhang: ein digitales Abbild jeder einzelnen Anlage mit allem, was dazugehört. Bevor künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt werden kann, müssen diese Datensilos aufgebrochen werden. Hinzu kommt die Frage der Datensouveränität. Gerade im Maschinenbau, wo Anlagendaten häufig Rückschlüsse auf Produktionsprozesse der Betreiber:innen zulassen, ist Vertrauen ein entscheidender Faktor. Transparente Regeln darüber, wer welche Daten einsehen und für welche Zwecke nutzen darf, sind daher eine Voraussetzung für die Akzeptanz solcher Lösungen, und zwar auf beiden Seiten der Kundenbeziehung. Ausblick: Wer jetzt anfängt, gewinnt doppelt Der technische Kundendienst im Maschinenbau steht am Beginn eines tiefgreifenden Wandels. Anders als bei vielen Technologiewellen zuvor müssen Unternehmen diesmal jedoch nicht auf ausgereifte Standards warten. Die drei beschriebenen Einsatzfelder lassen sich heute mit überschaubarem Aufwand umsetzen und liefern schnell messbare Ergebnisse: kürzere Reaktionszeiten, entlastete Teams, zufriedenere Betreiber. Der eigentliche Vorsprung entsteht dabei fast nebenbei. Wer jetzt beginnt, Anfragen strukturiert zu erfassen und Servicewissen digital zu bündeln, baut Datenbestände auf, die sich nur schwer kopieren lassen, und legt zugleich das Fundament für alles, was in den kommenden Jahren an KI-Fähigkeiten noch hinzukommen wird. Für kleine und mittelständische Hersteller, Händler und Betreiber bedeutet das vor allem eines: Mit einem überschaubaren, klar abgegrenzten Projekt im Kundenservice anzufangen, ist heute der pragmatischste Weg, von künstlicher Intelligenz zu profitieren, statt ihr nur zuzusehen.

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