Jana Richter (Mitte) mit Nfon-CEO Andreas Wesselmann (re.) bei der Übergabe des TOP-100-Preises 2026 durch den früheren deutschen Bundespräsidenten Christian Wulff (li.) © Nfon/TOP 100

Wer heute neun von acht Arbeitsstunden damit beschäftigt ist, sein ­tägliches Arbeitspensum „runterzurattern“, hat keine Zeit für Innovation.

KI kann den nötigen Freiraum schaffen und Teams von monotoner Last befreien, sagt Jana Richter von Nfon im Interview.

Die rasanten Fortschritte bei künstlicher Intelligenz schüren bei vielen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die Sorge um den Arbeitsplatz. Jana Richter sieht in der Technologie hingegen vor allem eine Chance, Beschäftigte von monotonen Aufgaben zu entlasten und bei gleichen Ressourcen bessere Prozesse und Produkte zu ermöglichen.

Im Interview erklärt die Executive Vice President AI & Innovation der Nfon AG, wie Transparenz und praktische Experimente Berührungsängste abbauen. Am Beispiel von Contact-Centern zeigt Richter, warum KI den Menschen stärkt, statt ihn zu ersetzen – vorausgesetzt, Technologie und kritisches Denken greifen ineinander. Dafür wiederum braucht es auch eine entsprechende Ausbildung und den Willen zum kontinuierlichen Lernen.

Frau Richter, wenn es um künstliche Intelligenz geht, schwingt oft die Angst um den eigenen Arbeitsplatz mit. Ist diese Sorge berechtigt?
KI bedeutet Veränderung, und dabei schwingt eine gewisse Unsicherheit mit. Meistens ist Veränderung an sich aber nicht negativ. Sie wird nur als unangenehm empfunden, wenn man gar nicht weiß, was sie konkret bedeutet, wo man selbst bleibt und worauf man sich einstellen muss. Da herrscht viel Verunsicherung durch mangelnde Informa­tion. Je greifbarer man das Thema macht, desto besser wird es. Wenn Mitarbeitende mit auf die Reise genommen werden und selbst ausprobieren, was so eine KI kann und wo sie im Arbeitsalltag unterstützt, wird klar: Die Technologie bietet enorm viel. So lässt sich Angst abbauen, Transparenz schaffen und der positive Effekt in den Vordergrund stellen. 

In den allermeisten Unternehmen ist die Arbeitsrealität doch so, dass der Stapel an Aufgaben immer höher wird. Das Volumen steigt ständig. Genau darin liegt die riesige Chance: KI lässt sich für das Automatisieren von Standard­aufgaben nutzen, die hundertmal am Tag gleichförmig passieren und bisher nur Last bedeuten. Zudem hilft KI, zügiger an Informationen zu gelangen – etwa, um bessere Entscheidungen zu treffen oder Kunden fundierter zu beraten. Da steckt ein enormes Potenzial drin.

Das Contact-Center ist ein beliebtes Beispiel für den KI-Einsatz zur Produktivitätssteigerung. Wenn KI-Bots ­Telefongespräche künftig fehlerfrei führen können. warum braucht man morgen überhaupt noch menschliche Callcenter-Agents?
KI verändert die Rolle der Mitarbeitenden. Ganz klar ist: Die Tools lassen sich nutzen, um Dinge anders zu machen und sich stärker auf komplexere Aufgabenstellungen zu fokussieren, wenn ein Teil des Grundrauschens entfällt. Aber das muss man aktiv gestalten: Wie sieht die zukünftige Rolle aus? Wie entwickeln wir Mitarbeitende genau in diese Richtung, und wie nutzen wir die Tools zielgerichtet?

Ich persönlich glaube nicht an vollautonome Unternehmen. Für mich ganz persönlich ist die Vorstellung, dass ein Unternehmen ganz ohne Menschen autonom läuft, eine absolute Dystopie. Um zu spüren, was Kunden wirklich brauchen, wie man Services verbessert und Dinge weiterentwickelt, braucht es Menschen. Und diese Menschen benötigen die Zeit dazu, anstatt in der Arbeitslast zu ersticken. KI ist für mich eine Riesenchance, genau diesen Wandel zu gestalten.

Welche Möglichkeiten gibt es aus Ihrer Praxis, um Teams im Unternehmen die Angst vor diesem technologischen Wandel zu nehmen?
Das Wichtigste ist, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wirklich mitzunehmen. Bei vielen Transformations- und Digitalisierungsprojekten liegt der Fehler darin, dass man sie zu einem reinen IT-Projekt erklärt, das der arme IT-Leiter alleine stemmen muss. Das ist bei KI-Projekten noch stärker der Fall.

Man muss ein multifunktionales Team bilden – mit Vertretern aus Fachabteilungen wie dem Service oder Vertrieb, aber auch mit dem Datenschutz und dem Betriebsrat. Wichtig ist eine frühzeitige und offene Kommunikation darüber, was genau erreicht werden soll. Innovationsprozesse sind iterative Lernprozesse. Man muss die Mitarbeitenden nicht nur mit auf die Reise nehmen, sondern auch ihr Feedback nutzen, um Lösungen zielgerichtet anzupassen. Im Elfenbeinturm gelingt das selten. 

Nach dem Motto „Drink your own Champagne“ oder „Eat your own dog food“ sollte man zuerst intern experimentieren. Wir haben das bei uns genau so gehandhabt und haben unseren Nfon Intelligent Assistant NIA zuerst intern ausgerollt – an alle Mitarbeitenden und speziell für die Support-Teams. Dieser Chatbot greift auf unsere gesamte interne Wissensbasis zu. Erst nachdem wir die Technologie intern erprobt und verfeinert haben, haben wir sie auf unsere Website sowie in unsere Produkte für Kunden und Partner gebracht. Alles, was man intern erprobt hat, führt am Ende zu einem weit besseren Ergebnis, als wenn der Kunde das Versuchskaninchen ist. 

Wir veranstalten außerdem beispielsweise Hackathons – auch mit Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die keine Entwickler sind – mit dem Ziel, einen Tag lang konkret Lösungen zu testen. Wie sieht KI in der Telefonie bei der Anruftranskription aus? Wie lassen sich Inbound-Voice-Bots konfigurieren? Wie hilft ein Co-Pilot im Contact-Center bei Interak­tionshistorien?

Wenn man das praktisch ausprobiert, wird erstens klar, was die Technologie leistet und wie sie unterstützt. Zweitens erkennt man für die spätere Implementierung genau, welche Daten noch eingebunden werden müssen, damit das System wirklich gut funktioniert. So lassen sich KI-Projekte Schritt für Schritt erfolgreicher gestalten, und die Akzeptanz steigt typischerweise deutlich.

Sie haben erwähnt, dass KI Routineaufgaben übernehmen und das Personal entlasten kann. Verändert das auch die Jobprofile im Contact-Center? Welche Fähigkeiten müssen Mitarbeitende heute lernen, um in zwei Jahren noch effektiv arbeiten zu können?
Eine Fähigkeit, die seit Jahrzehnten betont wird, aber nun noch relevanter wird, ist das lebens­lange Lernen und die kontinuierliche Weiter­bildung: Was ist möglich – und was nicht? Man sieht häufig beides: auf der einen Seite steht die komplette Ablehnung von KI aus Angst, auf der anderen die Annahme, eine KI mache schon alles von alleine richtig. Beides sind falsche Einstellungen. Deswegen muss man kontinuierlich lernen, wie man diese Werkzeuge am besten einsetzt – und dabei das kritische Denken sowie das eigene Urteilsvermögen beibehalten. Standardisierte Routineaufgaben können automatisiert werden. Dadurch entsteht Zeit für komplexere, auch strategische Fragestellungen. Aber genau dafür muss man sein Urteilsvermögen einsetzen.

Kommunikation und Kollaboration sind dafür enorm wichtig. Solche Projekte sind zum Scheitern verurteilt, wenn man nicht zusammen­arbeitet und die gewonnene Zeit nutzt, um zum Beispiel Erkenntnisse aus den Kundeninterak­tio­nen im Contact-Center direkt in das Produktportfolio und die eigenen Prozesse einfließen zu lassen und so besser zu werden. Dafür braucht es auch Kreativität, damit etwas Neues entsteht, das einen vom Markt differenziert.

Bei großen Callcentern herrscht oft das Klischee vor, es handle sich um Studentenjobs mit viel Fluktuation. Könnte KI dazu führen, dass es zwar insgesamt weniger Arbeitsplätze gibt, die verbleibenden Mitarbeitenden jedoch höher qualifiziert, besser bezahlt und als echte Fachkräfte eingesetzt werden?
Ja. Wenn man in einem Contact-Center anruft und jemanden erreicht, der den Firmennamen kaum vernünftig ausspricht und bei keiner Frage weiterhelfen kann außer mit der Notiz „Es meldet sich jemand“ – woraufhin nichts ­passiert –, dann ist das für Kunden die frustrierendste Erfahrung überhaupt.

Genau da muss man ansetzen: Standardanfragen, bei denen es sich im Grunde um Frequently Asked Questions handelt, lassen sich automatisieren. Das macht Kunden glücklich, weil sie sofort die richtige Antwort erhalten. Für die verbleibenden, komplexeren Anfragen muss man den Mitarbeitenden die richtigen Werkzeuge und Daten an die Hand geben. So können sie tiefere Probleme zügig lösen, individuell auf den Kunden reagieren und transparent über den Fortschritt informieren.

Wie bei früheren Digitalisierungs- oder Industrialisierungswellen liegt der Schlüssel im optimalen Zusammenspiel von Mensch und Maschine. Das hebt das gesamte Service-Level auf ein neues Niveau. Es geht nicht darum, dasselbe wie vorher nur 30 Prozent günstiger zu machen, sondern darum, mit den vorhandenen Kapazitäten einen deutlich besseren Service und bessere Produkte zu liefern, die zuvor nicht möglich waren, weil man durch die Ressourcen begrenzt war.

Kann KI ein Hebel sein, um diese Arbeitsplätze attraktiver zu machen?
Für mich ist das genau die Riesenchance. Meistens hat man in diesem Bereich eine Kombination aus Burn-out und Bore-out: Es herrscht enormer Druck, während die Tätigkeiten als wenig wertstiftend empfunden werden. Wenn Routineaufgaben, die 30 bis 40 Prozent des „Grundrauschens“ ausmachen, aber einen Großteil des Stresses verursachen, mit entsprechenden Contact-Center-Lösungen automatisiert werden, fällt diese Belastung weg.

Menschen entscheiden sich meist für den Kundenservice, weil sie mit Menschen arbeiten, beraten und helfen wollen – nicht um jeden Tag hunderte Standard-Tickets „runterzurattern“. Wenn dieser Teil automatisiert abläuft und Mitarbeitende die passenden Informationen direkt zur Verfügung gestellt bekommen, können sie komplexere Fälle sofort lösen. Zudem bleibt endlich Zeit, um Muster zu erkennen – etwa wenn mehrere Kunden dasselbe Problem melden – und sich mit der Produktentwicklung auszutauschen. So wird der Kundenservice wieder zu einem wertstiftenden Job.

Darin steckt viel Potenzial. Wegen der Überlastung versanden wertvolle Kunden-Inputs heute oft irgendwo im Unternehmen.
Genau, und meistens nicht, weil kein Wille dazu da ist, sondern weil die Zeit fehlt. Wer von acht Arbeitsstunden am Tag neun damit beschäftigt ist, einfach nur den Stapel auf dem Level des Morgens zu halten, hat schlicht keine Kapazitäten dafür frei, irgendwelche zusätzlichen Informationen intern weiterzugeben.

Sie sind auch im Hochschulrat der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) aktiv. Dadurch haben Sie auch einen Einblick in den Bildungs­bereich. Wie muss und kann sich die Ausbildung auf diese rasanten KI-Entwicklungszyklen einstellen?
Das ist eine Frage, die sich derzeit jedes Unternehmen und die gesamte Bildungslandschaft stellt: Wie qualifizieren wir Menschen für KI und stellen das Enablement sicher, wo müssen wir aber auch Vorsicht walten lassen?

Eine spannende Frage ist, wie man administrative Prozesse an den Hochschulen digital und KI-gestützt gestaltet, um Effizienz für den eigentlichen Lehrauftrag freizusetzen. Die Betreuung der Studierenden ist heute vielschichtiger geworden – etwa durch eine sehr internationale Basis sowie gestiegene Anforderungen an Diversity und Accessibility. Bei begrenztem Personal ist der Einsatz von KI in der Verwaltung ein enorm wichtiger Hebel.

Auf der anderen Seite steht die inhaltliche ­Ebene für die Studierenden selbst: Wie vermittelt man die Nutzung von KI-Tools und Data-Science, während man gleichzeitig sicherstellt, dass sie tatsächlich noch lernen zu lernen und nicht bloß ChatGPT die Prüfungsfragen beantworten lassen? Das ist ein extrem spannendes Spannungsfeld. Gerade im dualen Studium ist der Druck hoch, an den Hochschulen stets die neuesten Tools, aber auch ein kritisches Bewusstsein für Phänomene wie KI-Halluzi­nationen zu vermitteln. Es gilt, bei den Arbeit­nehmern von morgen die Affinität zur produktiven KI-Nutzung mit kritischem Denken zu vereinen.

Wagen wir zum Abschluss den Blick in die Kristallkugel: Wie wird KI die Arbeitswelt im Kundendienst in fünf Jahren verändert haben?
Was aus meiner Sicht hundertprozentig klar ist: Sie wird die Arbeitswelt massiv beeinflussen. Das Potenzial zu nutzen – also zu schauen, wo sich Abläufe automatisieren lassen und wie man Daten an den Kontaktpunkten gewinnbringend einsetzt –, wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Es wird eine starke Spreizung geben zwischen Unternehmen, die hervorragenden Service liefern und glückliche Kunden haben, und solchen, die in existenzielle Nöte geraten, weil sie genau dieses Versprechen nicht liefern können.

Wir werden weiterhin durch Hype-Cycles und kontinuierliche Weiterentwicklungen gehen. Die Frage wird sein: Was lässt sich autonom erledigen, wo liegen die Limits, und wie gestaltet man den Übergang zum „Human in the Loop“? Das Spannende an Innovationen ist, dass nichts in Stein gemeißelt ist. Fest steht nur die enorme Dynamik. Unternehmen müssen sowohl Automatisierungspotenziale als auch neue Geschäftspotenziale heben. Was kann man automatisieren, was kann man neu, besser, anders machen? Wer sich nicht jetzt schon damit beschäftigt, wird in fünf Jahren womöglich gar nicht mehr am Horizont auftauchen. (RNF)


INFO-BOX
Zur Person
Jana Richter ist seit Oktober 2024 Executive Vice President Engineering, AI & Innovation der Nfon AG. Zuvor war die Diplom-Wirtschaftsinformatikerin (DHBW Mannheim) 23 Jahre lang bei SAP beschäftigt und dort unter anderem verantwortlich für die Führung internationaler Teams für KI-Anwendungen und Cloud-Lösungen – zuletzt als Vice President SAP Business AI Experiences. Hier lag ihr Fokus auf der Entwicklung von KI-Anwendungen, die eine hervorragende Nutzererfahrung ermöglichen. Richter absolvierte zudem einen Executive MBA der Mannheim Business School und engagiert sich im Hochschulrat der DHBW Mannheim.

Über Nfon
Die Nfon AG ist ein europäischer Anbieter für integrierte Businesskommunikation mit Fokus auf KI-gestützte Anwendungen. Das integrierte Portfolio vereint Lösungen im Bereich Businesstelefonie, Intelligent Assistant und Kundenengagement. Gegründet im Jahr 2007 und mit Hauptsitz in München hat Nfon eigenen Tochtergesellschaften in mehreren europäischen Märkten – darunter Deutschland, Österreich, das Vereinigte Königreich, Italien, Spanien, Frankreich, Polen, Portugal und Kosovo.

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