Kundensupport gilt seit jeher als eines der Schlüsselelemente, um die Zufriedenheit und Loyalität von Kunden zu sichern. Doch in einer Welt, die sich zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) stützt, steht der klassische Kundensupport vor einer beispiellosen Herausforderung. Die Hoffnung auf effiziente, schnelle und passgenaue Unterstützung wird durch den Einsatz von KI manchmal in eine Enttäuschung verwandelt, die Kunden misstrauisch und verunsichert zurücklässt. Einen prägnanten Einblick in diese Problematik bietet die dokumentierte Erfahrung eines TrueNAS-Nutzers mit dem Support seiner Hardware und Software, der exemplarisch für eine Vielzahl ähnlicher Fälle steht. TrueNAS, ein Hersteller von Dateiservern und Network Attached Storage (NAS), führte mit ihrer jüngsten Generation TrueNAS SCALE, einer Linux-basierten Plattform, eine bedeutende Neuerung ein.
Während diese technische Neuerung für viele Nutzer eine Verheißung von mehr Flexibilität und modernen Funktionen war, offenbarten sich im Kundensupport zunehmende Defizite, die in der Folge für Verwirrung und Frustration sorgten. Der Nutzer Kyle wandte sich mit einer einfachen Frage an den Support: ob seine BSD-basierte TrueNAS-Variante bald das Ende ihres Lebenszyklus erreichen würde und welche Besonderheiten bei der Migration zur neuen SCALE-Version zu beachten seien. Die Antwort, die er erhielt, wirkte auf den ersten Blick höflich und informativ, entpuppte sich bei genauerem Blick jedoch als ein Wirrwarr aus Halbwahrheiten, unklaren Aussagen und offensichtlichen Fehlern. So wurde anfangs behauptet, die neue Plattform sei Linux-basiert, um unmittelbar darauf festzustellen, dass sie auf FreeBSD jails basiere – ein Widerspruch, der nur schwer zu erklären ist, da TrueNAS SCALE tatsächlich Docker-Container verwendet. Diese scheinbare Unwissenheit des Supports wirft die Frage auf, ob in Wahrheit nicht ein KI-basiertes System die Antworten generierte.
Die plausibel wirkenden, aber faktisch falschen Auskünfte sprechen dafür. Immer wieder reproduzierten die Antworten nicht nur die gestellten Fragen, sondern enthielten auch falsche technische Erläuterungen, etwa die Vermischung von Begriffen wie RAID und Hochverfügbarkeit (HA), die für NAS-Systeme essenziell, aber deutlich verschieden sind. Warum passiert das? Durch die Integration großer Sprachmodelle versprechen viele Unternehmen, den Kundensupport zu beschleunigen und skalierbar zu machen. KI kann eine Vielzahl von Anfragen schnell erfassen und vorformulierte Antworten oder Auskünfte generieren, die dem Kunden einen ersten Eindruck vermitteln. Das Problem aber ist, dass diese Modelle nach Mustern arbeiten, die sie aus umfangreichen Trainingsdaten gewinnen, ohne über echtes Verständnis oder aktuelle, präzise Produktkenntnisse zu verfügen.
Sie können leicht plausibel klingende, aber falsche Informationen erstellen. Die menschliche Überprüfung dieser Antworten ist daher unverzichtbar, doch der steigende Druck auf Support-Teams, immer mehr Anfragen in kürzerer Zeit abzuarbeiten, verringert die Zeit für die Qualitätssicherung drastisch. Diese Entwicklung wirkt sich negativ auf das Vertrauen der Kunden aus. Wer technische Unterstützung sucht, erwartet kompetente, sichere und klare Antworten. Wenn stattdessen vage Ratschläge, widersprüchliche Informationen oder gar Fehler geliefert werden, entsteht eine Vertrauenskrise.
Der Kunde fühlt sich nicht ernst genommen und verweigert sich der weiteren Nutzung oder gar dem Weiterempfehlen eines Produkts oder Dienstes. In vielen Fällen ist der Kundensupport auch der erste persönliche Kontaktpunkt, der eine Marke menschlich macht. Wird dieser Kontakt automatisiert und fehlerhaft, leidet die gesamte Kundenbeziehung darunter. Umkehr ist möglich und dringend nötig. Unternehmen müssen den Kundensupport als strategische Investition sehen, nicht als Kostenfaktor.
Die Qualität der Dienstleistung und die langfristige Kundenbindung überwiegen dabei kurzfristige Kostenersparnisse. Dazu gehören umfassende Trainings für Supportmitarbeiter, sinnvoll integrierte KI-Werkzeuge, die menschliche Agenten unterstützen anstatt ersetzen, und vor allem transparente Kommunikation nach außen. Anstatt Versprechen zu machen, auf denen keine Substanz beruht, sollte der Kundensupport ehrlich mit den technischen Gegebenheiten und seinen eigenen Grenzen umgehen. Wenn zum Beispiel eine Migration auf eine neue Betriebssystemplattform mit Risiken verbunden ist, gehört eine detailreiche, nachvollziehbare Dokumentation zum Standard. Für Fragen, die der KI nicht zuverlässig beantworten kann, müssen gut erreichbare menschliche Ansprechpartner sicherstellen, dass Kunden keine widersprüchlichen oder falschen Informationen erhalten.
Die digitale Transformation eröffnet zudem Chancen, den Kundenservice grundlegend zu verbessern. Intelligente Self-Service-Portale, in denen Kunden einfache Probleme selbst lösen können, ergänzen effektiv den direkten Support. Hierfür sind verständliche, qualitativ hochwertige Dokumentationen und häufige Fragen (FAQs) unabdingbar. KI kann dabei assistierend wirken, indem sie passende Antworten auf Suchanfragen findet und Inhaltslücken aufzeigt, nicht jedoch eigenmächtig und unkontrolliert generierte Antworten liefern. Ebenso wichtig ist eine fortlaufende Auswertung der Supportprozesse und Kundenfeedbacks.
Nur wer systematisch erkennt, wo die größten Probleme liegen – sei es in der Produktentwicklung, in der Dokumentation oder der Kommunikation – kann gezielt gegensteuern und die Kundenzufriedenheit nachhaltig erhöhen. Die Geschichte von TrueNAS zeigt eindrücklich, wie gefährlich oberflächliche, automatisierte Supportversuche sein können. Technische Fachbegriffe falsch zu verwenden oder Informationen unvollständig oder inkohärent weiterzugeben, führt nicht nur zu Frust beim Kunden, sondern kann im schlimmsten Fall auch die Nutzungssicherheit und die Datenintegrität gefährden. Gerade bei komplexen technischen Produkten wie NAS-Systemen, bei denen Datenverluste immense Folgen haben können, ist professionelle und kompetente Unterstützung unabdingbar. Auf der anderen Seite erkennen Firmen zunehmend, dass der Einsatz von KI nicht per se negativ sein muss.
Vielmehr ist entscheidend, wie gut sie in bestehende Supportstrukturen eingebettet wird. Eine Kombination aus menschlichem Sachverstand, intelligenten Werkzeugen und einer verantwortungsbewussten Unternehmenspolitik kann den Kundendienst revolutionieren – vorausgesetzt, die Priorität liegt nicht ausschließlich auf Effizienz und Kostensenkung, sondern auf echter Kundenorientierung. Letztendlich wird sich der Kundensupport der Zukunft daran messen lassen müssen, wie er den Spagat zwischen technologischem Fortschritt und menschlicher Qualität meistert. Automatische Systeme bergen ein großes Potenzial, bergen aber auch Risiken, wenn sie ohne geeignete Kontrolle eingesetzt werden. Transparenz, Kompetenz und echte Fürsorge bleiben die Pfeiler einer erfolgreichen Kundenbetreuung – sie sind weder durch KI ersetzbar noch verzichtbar.
In einer zunehmend digitalisierten Welt sollte Ziel sein, dass Unternehmen ihren Kunden eine stabile Brücke aus Informationsqualität, sicherer Beratung und persönlicher Betreuung bieten. Nur so lässt sich verhindern, dass die Zukunft des Kundensupports tatsächlich zu einem Spielplatz von Halbwahrheiten, Missverständnissen und Vertrauensverlust wird – einer Zukunft voller „Lügen“, wie sie in mancher Kritik schon prophezeit wird. Die Verantwortung liegt bei den Unternehmen, technologische Innovationen mit ethischem und kundenorientiertem Handeln zu verbinden und damit eine nachhaltige und positive Support-Erfahrung zu gewährleisten.
