Warum viele AI Agent Rollouts scheitern – und wie es richtig geht

Warum viele AI Agent Rollouts scheitern – und wie es richtig geht

Jahrzehntelang zählte im Contact Center vor allem Effizienz: weniger Anrufe, schnellere Lösungen, niedriger Personalaufwand. Automatisierung diente dazu, Anfragen umzuleiten, zu priorisieren und zu reduzieren. Erfolgreicher Kundenservice bedeutete: weniger und kürzere Gespräche.

AI Agents verändern das. 

Contact Center, die Agentic AI einsetzen, wollen nicht das Volumen reduzieren – im Gegenteil: Sie animieren Kund:innen, Kontakt aufzunehmen. Nicht nur mit Problemen, sondern auch mit Fragen, Wünschen oder Aufgaben, die ein AI Agent schnell, präzise und in großem Maßstab erledigen kann.

„AI Agents lösen immer mehr Anliegen eigenständig für uns – zum Beispiel die Adressänderung bei der Bank nach einem Umzug.

Dadurch steigt die Zahl der Anrufe. Dies können Menschen alleine nicht mehr bewältigen. Unternehmen, die keine AI Agents nutzen, werden schnell den Anschluss verlieren.“ Malte Kosub, CEO & Co-Founder von Parloa, gegenüber McKinsey.

Hier trennen sich die Wege: zwischen Unternehmen, die mit AI den Kundenservice skalieren und ausbauen – und solchen, die weiterhin versuchen, Kontakte zu vermeiden. Wer AI Agents einsetzt, erweitert den Support mühelos und schafft Vertrauen durch persönliche Interaktionen und sofortige Lösungen. Ohne AI halten Organisationen ihre Kund:innen weiterhin auf Abstand mit – IVRs, Portalen und langen Wartezeiten.

Welcher Weg führt zu besserer Customer Experience?

Die meisten Unternehmen kennen die Antwort.

Deshalb versuchen viele, möglichst schnell eine AI-Lösung einzuführen. Doch das birgt Risiken. Die Technologie ist bereit – die Rollouts sind es oft nicht. Alte Systeme, Silos und ein Fokus auf Call-Avoidance verhindern den Erfolg. Laut Gartner (zitiert von VentureBeat) scheitern fast 85% aller AI-Projekte.

Der Grund ist einfach: Die Einführung von Agentic AI funktioniert nur, wenn sie strategisch, operativ und bereichsübergreifend erfolgt.

Was ist Agentic AI?

Bevor wir darüber sprechen, warum AI-Rollouts scheitern, muss klar sein, was Agentic AI ist – und was nicht.

Agentic AI ist mehr als ein smarter Chatbot. Es ist ein autonomes System, das im Auftrag der Kund:innen handelt. Statt Informationen über Entscheidungsbäume bereitzustellen oder Anfragen weiterzuleiten, erkennt das System Absichten, führt authentische Dialoge und erledigt eigenständig Aufgaben. Zum Beispiel: Lieferungen neu terminieren, Rücksendungen abwickeln, Identitäten verifizieren oder Kontodaten aktualisieren – alles ohne menschliches Eingreifen.

Diese Entwicklung transformiert den Kundenservice: Ein AI Agent reagiert nicht nur, er löst Anliegen. Das macht Workflows komplexer und steigert die Erwartungen – bringt aber auch einen größeren Mehrwert, wenn es gelingt.

Die Veränderung kommt von den Kund:innen

Die Kundenerwartungen steigen – ob Unternehmen für AI bereit sind oder nicht. 

Nicht AI verändert den Markt, sondern der Mensch. Konsument:innen sind mit künstlicher Intelligenz vertraut; sie erwarten schnelle, personalisierte Erlebnisse. Organisationen sind darauf allerdings oft noch nicht eingestellt.

Laut dem Zendesk Report 2025 sehen 70% der Verbraucher:innen eine Kluft zwischen Unternehmen, die AI effektiv einsetzen, und denen, die noch nicht soweit sind. Gleichzeitig glauben mehr als zwei Drittel der CX-Führungskräfte, dass AI ihnen hilft, Nähe und Vertrautheit im Service zu vermitteln – selbst bei Millionen Kund:innen.

Die häufigsten Stolperfallen bei AI-Agent-Projekten

Obwohl der Einsatz von AI enormes Potenzial birgt, scheitern viele Rollouts. Das liegt selten an den Modellen, sondern an Strategie, Systemen, Verantwortlichkeiten und Umsetzung. 

Dabei zeigen sich immer wieder die gleichen Muster:

1. Veraltete Systeme und Tech Stacks

AI Agents können nur korrekt handeln, wenn sie Zugriff auf die richtigen Daten und Systeme haben. Häufig fehlen dafür die Grundlagen. Ohne Echtzeit-APIs, ereignisbasierte Infrastrukturen und einheitliche Datenquellen arbeitet die AI mit unvollständigen oder veralteten Informationen. Das führt zu Halluzinationen, ungelösten Fällen und Eskalationen zu menschlichen Agents.

Nach Ergebnissen der Informatica CDO Insights Umfrage von 2025 sind unzureichende Datenqualität und -verfügbarkeit (43%), fehlende technische Reife (43%) sowie der  Fachkräftemangel (35%) die größten Hürden für AI-Projekte.

2. Unklare Zuständigkeiten und keine gemeinsame Roadmap

Wer steuert die AI Strategie? CX, IT, Operations oder Procurement? In vielen Unternehmen lautet die Antwort: alle und niemand. Ohne klare Verantwortlichkeiten und eine gemeinsame AI-Roadmap kommt es schnell zu Konflikten: Teams sind sich uneinig über Projektumfang, Budget und Tech-Stack. Rollouts verzögern sich, Piloten skalieren nicht.

Diese Unklarheit hat Folgen: 2025 gaben laut S&P Global 42% Prozent der Unternehmen den Großteil ihrer AI-Projekte wieder auf – wegen interner Unstimmigkeiten, schwacher Führung oder mangelnder Absprache zwischen den Teams.

3. Die AI-Pilotfalle

Alle wollen den ROI belegen. Doch dieser Drang zur Analyse bremst das Projekt oft aus. Teams verharren in der AI-Pilotfalle – mit Proof-of-Concepts in kontrollierten Testumgebungen ohne Strategie für den Rollout. PoCs zeigen zwar das Potenzial von AI, bleiben aber Theorie, solange sie nicht in den Live-Betrieb übergehen.

S&P Global zufolge schafft es fast die Hälfte (46%) aller AI-Proof-of-Concepts nie in den produktiven Einsatz. Während Wettbewerber im Markt dazulernen und ihre Lösung weiterentwickeln, kommen diese Unternehmen nicht über die Pilotphase hinaus.

4. Unzureichendes Change Management und fehlende Talentstrategie

Viele Human Agents sehen AI als Bedrohung – nicht als Teamkollegen. Wenn Führungskräfte nicht klarmachen, dass AI ihre Arbeit unterstützt statt ersetzt, entsteht Widerstand. Transparente Kommunikation, Trainings und eine gute Vorbereitung in der gesamten Organisation sind für die Akzeptanz der Technologie entscheidend – werden aber oft zu wenig beachtet oder nicht budgetiert.

Gemäß Gartner stocken AI-Projekte vor allem aus vier Gründen: Kostenüberschreitungen, Fehlentscheidungen, Vertrauensverlust nach außen – und ein fehlendes Mindset intern. Das Team mitzunehmen, ist bei der Einführung von AI meist die größte Herausforderung. Gelingt das nicht, bringt selbst die beste Technologie nicht den gewünschten Nutzen.

5. Der menschliche Faktor fehlt

AI kann keine Schwachstellen in Prozessen, Wissensdatenbanken oder Customer Journeys beheben – im Gegenteil: Sie verstärkt sie. Auch der Versuch, menschliche Agents komplett zu ersetzen, ist gerade in komplexen oder emotionalen Situationen fast immer ein Fehler.

Erfolgreiche Unternehmen setzen deshalb AI als Partner ein, nicht als Allheilmittel. Entscheidend ist, dass die AI natürlich kommuniziert: Laut Zendesk CX Trend Report vertrauen 68% der Konsument:innen AI Agents eher, wenn sie menschliche Eigenschaften zeigen. Dieses Verhalten wirkt sich positiv auf CX-Kennzahlen wie Stimmung, Bindung und Loyalität aus.

Ohne ein tiefes Verständnis für die Pain Points der Nutzer:innen, Abläufe und Use Cases schafft die AI-Lösung keinen Mehrwert und fügt sich nicht nahtlos in bestehende Prozesse ein. 

6. Das „Shiny Object Syndrom”

Eine beeindruckende Demo ersetzt keine Strategie. Doch der Hype um Agentic AI hat zu übereilten Investitionen geführt – mit einzelnen Chatbots, Voice Tools und Agents, die nicht ins Backend eingebunden sind. Das Ergebnis ist ein Flickenteppich aus Einzellösungen, die Kund:innen verwirren und Teams demotivieren.Der RAND 2024 Report bringt es auf den Punkt: Viele AI-Projekte scheitern, weil Unternehmen mehr Wert auf den Einsatz neuester Technologie als auf den Kundennutzen legen. Dadurch leidet die Customer Experience.

Deflection vs. Delegation: Ein Mindset-Shift

AI Rollouts scheitern selten an der Technologie, sondern am Mindset. Über Jahre zählte nur Call Deflection: Anrufe wurden auf Portale oder FAQs umgeleitet, um Volumen, Wartezeiten und Interaktionen zu verringern. Das Ziel war vor allem Kosteneffizienz – nicht bessere Geschäftsergebnisse.

AI Agents schlagen ein neues Kapitel auf. Oder, wie es Malte Kosub im McKinsey-Report formuliert: „Bisher versuchten Unternehmen, Gespräche abzuwehren. Mit AI Agents können sie jetzt tiefe persönliche Kundenbeziehungen aufbauen – skalierbar und mit messbarem Erfolg.

Das mag einfach klingen. Aber alte Muster sind schwer zu durchbrechen. Der Wandel ist tiefgreifend und erfordert eine neue Denkweise:

• Deflection bedeutet, Kund:innen von persönlichem Kontakt abzuhalten.

• Delegation heißt, AI Agents einzusetzen, die Anliegen eigenständig lösen.

Wer die Transformation erfolgreich meistert, erzielt bessere Erlebnisse – und damit stärkere Beziehungen, mehr Zufriedenheit und nachhaltige Loyalität. Wer dagegen an alten Mustern festhält, liefert weiterhin einen Service, der den Erwartungen nicht gerecht wird.

Skalierbare Roadmap als Basis für erfolgreiche AI-Projekte

Agentic AI entfaltet nur dann ihre Wirkung, wenn die AI richtig in Systeme, Unternehmenskultur und Customer Journeys eingebettet ist. Eine skalierbare Roadmap bildet dafür die Grundlage. Parloa hat umfassende Erfahrung bei der Implementierung von AI in Enterprise-Umgebungen.

Das sind die Erfolgsfaktoren, um AI Agents sicher und erfolgreich einzusetzen sowie zu skalieren:

5 Erfolgsfaktoren für einen effektiven AI Agent Rollout

Ziele und Verantwortlichkeiten festlegen

Ein AI Agent Rollout ist kein IT-Projekt – es ist eine Transformation der Customer Experience. Dafür müssen Abteilungen eng zusammenarbeiten. Das CX-Team gibt die Richtung vor und bindet frühzeitig IT, Produkt Marketing, Legal und Datenschutzbeauftragte ein. Entscheidend sind eine gemeinsame Roadmap, das richtige Tempo und der Fokus auf Ergebnisse: weniger Eskalationen, schnellere Lösungen, höhere Zufriedenheit. Parloa unterstützt Unternehmen dabei, von Anfang an Ziele und Verantwortlichkeiten zu definieren. Dies stellt sicher, dass Projekte im Rahmen bleiben und AI Agents zuverlässig sowie regelkonform arbeiten.

1. Integrationen priorisieren

Wenn AI nicht auf Systeme zugreifen kann, die schon im Einsatz sind, etwa CRM, Abrechnungstools oder Planungssoftware, bleibt ihr Potenzial ungenutzt. Die besten Agentic-AI-Plattformen wie Parloas AI Agent Management Plattform setzen auf ereignisbasierte Architekturen, tiefe API-Integrationen und Echtzeit-Datenströme. So wird AI nahtlos in den bestehenden Tech Stack eingebunden. Dadurch reagieren AI Agents nicht nur, sondern handeln aktiv – und schaffen sofort Vertrauen.

1. Teams trainieren – nicht nur Modelle

Agentic AI kann Mitarbeitende verunsichern; dabei erleichtert AI ihren Arbeitsalltag. Als Co-Pilots nehmen AI Agents Routineaufgaben ab und schaffen Freiraum für komplexe, wertschöpfende Anliegen. Dafür müssen Human Agents wissen, wie sie mit AI zusammenarbeiten. Zukunftsorientierte Unternehmen investieren deshalb in Upskilling und fördern Kompetenzen in Problemlösung, Eskalationsmanagement und Zusammenarbeit mit AI. Laut McKinsey verkürzt simulationsbasiertes Onboarding die Einarbeitungszeit um 20-30%. Parloa bietet Simulationen und Evaluationen, die Agents dabei helfen, Gespräche zu simulieren und Vertrauen in die Lösung aufzubauen – bevor sie live geht.

Sicherheit und Compliance von Beginn an integrieren

Governance gehört von Anfang an dazu. Agentic AI greift auf sensible Daten zu. Werden Compliance, Datenschutz und Risikoprotokolle nicht ab dem ersten Tag berücksichtigt, entsteht schnell ein Tool, das sich nicht rechtssicher einsetzen lässt. Parloa-Kunden testen und optimieren daher das Verhalten ihrer AI Agents, bevor die erste reale Konversation stattfindet. So haben sie die Gewissheit, dass jede Antwort compliant, markenkonform und bereit für den Praxiseinsatz ist.

1. AI Performance mit den richtigen Metriken messen

KPIs wie Uptime oder Intent Matching verlieren durch Agentic AI ihre Aussagekraft. Der echte Business-Impact zeigt sich in anderen Kennzahlen. Entscheidend sind daher daher:

1. Automation Rate

2. CSAT Delta (Kundenzufriedenheit AI vs. Mensch)

3. Escalation Rate 

4. Agent Productivity, z.B. verkürzte Nachbearbeitungszeit

5. Time-to-Resolution

6. Zufriedenheit beim AI-to-Human Handoff

Parloa unterstützt Kunden dabei, diese Metriken vom Pilot bis zum Rollout zu messen, zu optimieren und die AI Agents kontinuierlich leistungsfähiger zu machen.

Agentic AI: Was kommt als Nächstes?

Die Zukunft des Kundenservice ist AI-basiert – getrieben durch smartere Agents, neue Anwendungsfelder und tiefere Integrationen. Hier sind Entwicklungen, die Unternehmen im Blick behalten sollten und bei denen Parloa heute schon Antworten liefert:

• AI-zu-AI-Kommunikation: AI Agents tauschen sich systemübergreifend und ohne menschliches Zutun aus.

• Smarte Voice Interfaces: Die Schnittstellen verarbeiten natürliche Sprache und greifen in Echtzeit auf Daten, Präferenzen und Kontext zu.

• Hyperpersonalisierung: AI Agents passen Tonfall, Sprechtempo und Inhalte dynamisch an Stimmung, Dringlichkeit des Anliegens oder Kundenhistorie an.

• Strengere Regulierung und Governance: Mit der schnellen Skalierung von AI wachsen die Compliance-Anforderungen.

• Human Agents als Berater:innen: Menschen bearbeiten wirklich komplexe Fälle, die besondere Empathie und Expertise erfordern.

Agentic AI definiert den Kundenservice neu – statt Volumen zu reduzieren, werden Beziehungen immer stärker. AI Agents lösen Anliegen, passen sich flexibel an und vertiefen mit jeder Interaktion die Kundenbindung. So machen sie die Zukunft der Customer Experience intelligenter, menschlicher und kundenorientierter. 

Wer jetzt Agentic AI einführt, setzt den Standard für die Zukunft. Parloa hilft dabei.

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