KI-Telefonassistentin bei Deep Impact: Erste Schritte zu KI First, inkl. Business Case

Deep Impact AG aus Winterthur macht einen weiteren Schritt in Richtung «KI First»: Seit drei Wochen setzen wir erfolgreich unsere eigene KI-basierte Telefonassistentin ein. Dieser Artikel dokumentiert unsere ersten Erfahrungen, den Business Case und die wichtigsten Learnings.

Der Business Case: Warum wir KI-Telefonie implementiert haben

Die Antwort war klar: Wir wollten 24/7 erreichbar sein, ohne dass jemand ständig am Telefon sitzt.

Der geplante ROI:

• Reduzierung unbeantworteter Anrufe um 70%
• Zeitersparnis für die Rezeption von ca. 10 Stunden pro Woche
• Bessere Kundenzufriedenheit durch schnelle Erstantwort
• Automatisierte Dokumentation (Anrufzusammenfassungen)

Implementierung: Vom Konzept zur Live-Schaltung

Phase 1: Auswahl und Konfiguration

1. Aufnahmen unserer Best-Practice-Gespräche zur Trainierung
2. KI-Agenten konfigurieren für häufige Fragen
3. Integration mit Slack für Live-Benachrichtigungen
4. Fallback-Szenarien definieren

Phase 2: Pilotphase und Verbesserungen

Was wir verbessert haben:

• Training mit lokalen Akzenten und Redeweisen
• Fehlerhafte Erkennungen als Trainings-Feedback eingebaut
• Eskalations-Trigger setzen
• Gesprächs-Qualitätsmetriken definieren

Die ersten Ergebnisse

Konkrete Zahlen aus den ersten 3 Wochen:

• 847 Anrufe bearbeitet
• 712 davon von der KI vollständig gelöst (84%)
• 135 eskaliert an menschliche Agenten (16%)
• Durchschnittliche Gesprächsdauer: 45 Sekunden

Anrufzusammenfassungen in Slack

Die KI erstellt automatisch eine Zusammenfassung jedes Anrufs und postet diese in einen dedizierten Slack-Channel.

Beispiel: > «Anruf von Monika Fischer: Frage zu Design-Sprint-Angeboten. Möchte Offerte für 4-Tage-Projekt. Interessiert sich für KI-Integration. Follow-up nötig.»

Die Herausforderungen

• Namenserkennung ist tückisch: Schweizer Namen werden oft falsch transkribiert
• Dialekte und Akzente: Schweizerdeutsch ist für KI schwierig
• Komplexe Anfragen: Bei sehr spezifischen technischen Fragen eskaliert die KI noch zu oft

Learnings für andere Unternehmen

1. Klein starten
2. Iterativ verbessern
3. Transparenz – Anrufer informieren
4. Eskalation einplanen
5. Messen, messen, messen

Fazit: KI-Telefonie lohnt sich

Nach drei Wochen können wir sagen: Die KI-Telefonassistentin war die richtige Entscheidung. Sie spart Zeit, verbessert die Erreichbarkeit und liefert wertvolle Daten.