AI in CS Serie, Interview Nr. 003. Mit Adrian Swinscoe, CX-Autor, Berater und Gastgeber des Punk CX Podcast. Autor von How to Wow, Punk CX und Punk XL. Beiträger bei CX Today und CMS Wire, früher bei Forbes. 17 Jahre Forschung und Beratung zu Customer Experience, dazu über 25 Jahre in kundennahen Rollen.
Adrian Swinscoe argumentiert seit einem Jahr öffentlich, dass Unternehmen nicht "AI-first" sein sollten, keine eigene KI-Strategie brauchen und dass die meisten CX-Teams KI auf kaputte Prozesse schrauben. Er nutzt eine Fabel von Äsop, um den Fall zu machen: Im Rennen zwischen Schildkröte und Hase gewinnt die Schildkröte, weil der Hase sich verausgabt. Adrian meint, in der Customer Experience passiert gerade dasselbe. Im Folgenden: der Fall gegen das Etikett AI-first, die Geschichte eines Unternehmens, das die Telefone wieder anschaltete statt Stellen zu streichen, als KI Kapazität frei machte, und das Modell, mit dem er CX-Verantwortliche über das Daten-und-Technik-Dreieck hinaus zu einem führt, das beim Erlebnis beginnt.
HOT TAKES
Sechs ungefilterte Meinungen von Adrian Swinscoe.
Sei eine Schildkröte, kein Hase. Im KI-Rennen gewinnen die, die langsamer werden.
Wenn KI nicht das ist, was du verkaufst, interessiert es den Kunden nicht, dass du AI-first bist.
KI hat Kapazität frei gemacht. Sie haben damit die Telefone wieder angeschaltet, statt Menschen zu entlassen.
KI sollte deiner Strategie dienen, nicht selbst eine Strategie sein.
Daten informieren. Geschichten bewegen. Erlebnisse zwingen. In dieser Reihenfolge.
Starte bei dem Erlebnis, das du liefern willst. Wähl dann die Technik, die es ermöglicht.
F1. Das Punkigste in der CX gerade jetzt
F: Du hast ein Buch namens Punk CX geschrieben. Was ist gerade das Punkigste in der Customer Experience?
A: Ich habe vor Kurzem etwas geschrieben, inspiriert von der alten Äsop-Fabel über das Rennen zwischen Schildkröte und Hase. Man würde denken, der Hase gewinnt. In der Geschichte prescht der Hase in Führung, lässt sich ablenken, ruht sich aus und schläft am Wegrand ein. Die Schildkröte zockelt einfach weiter und weiter, überholt den Hasen und gewinnt das Rennen.
Gerade stecken wir mitten in dieser gewaltigen technologischen Phase der Evolution oder Revolution, besonders durch KI. Ich sehe viele Menschen, die versuchen, Hasen zu sein. Sie rennen einfach herum und versuchen, Dinge zu tun. Das Punkigere, das Widerständigere, ist es, eine Schildkröte zu sein. Die Menschen, die Erfolg haben, sind die, die langsamer werden. Das kann ironisch wirken, weil Punk mit Tempo und Lärm verbunden wird. Aber der Kern von Punk, nicht nur in der Musik, sondern in Haltung und Denken, ist es, keine Angst davor zu haben, Dinge anders zu machen. Gegen die Menge zu gehen. Wenn die Menge dorthin geht, gehen wir hierhin, weil es mehr Sinn ergibt.
F2. Das Unternehmen, das die Telefone wieder anschaltete
F: Du hast ein Beispiel, das den Schildkröten-Ansatz greifbar macht. Das Unternehmen, das mit KI Kapazität frei machte und dann eine nicht offensichtliche Entscheidung traf.
A: KI tut vieles, unter anderem setzt sie Support-Teams unter Druck, Kosten und Personal zu senken. Viele stürzen sich genau so hinein. Ich habe eine Geschichte gehört, die ich brillant fand. Ein E-Commerce-Unternehmen, ich glaube sogar SaaS-basiert, setzte KI ein, um Kundenanfragen schneller zu lösen. Sie automatisierten viele der ganz einfachen Dinge. Die Kundenergebnisse bei einfachen Anfragen wurden besser. Es wurde enorm viel Kapazität frei.
Statt die Zahl der Menschen im Support zu senken, dachten sie: Was machen wir eigentlich mit dieser Kapazität? Sie entschieden, die Telefone anzuschalten. Vorher waren sie so von Anfragen überschwemmt, dass das Telefon eine Randerscheinung war. Sobald KI das Einfache übernahm, konnten sie die Telefone anschalten, mehr proaktiv rausgehen, mehr Zeit mit ihren Kunden verbringen und bessere Beziehungen aufbauen. Das ist eine wirklich interessante Art, die Wahlmöglichkeiten jedes Support-Teams zu beschreiben. KI richtig einzusetzen, im Einklang mit deiner Marke, verschafft dir Wahlmöglichkeiten. Du kannst dich entscheiden, mit der frei gewordenen Kapazität andere Dinge zu tun.
F3. Warum "AI-first" ein Fehler ist
F: Du hast gesagt, sich selbst als "AI-first" zu bezeichnen, sei ein Fehler. Erklär das.
A: Vor zehn Jahren war das große Thema Big Data und Analytics. Menschen wollten datengetrieben, datenbasiert, data-first sein. Ich sehe jetzt dieselbe Art von Sprache: AI-first, AI-native. Das ist alles schön, aber wir müssen auch anerkennen, dass KI in ihrer heutigen Form nur ein Werkzeug ist.
Aus Kundensicht betrachtet: Solange das Produkt oder der Service, den du verkaufst, nicht von KI abhängt, interessiert es Kunden? Oder signalisierst du nur dem Markt? Sagen wir, du bist börsennotiert und sagst "wir sind AI-first". Das ist ein Signal an den Markt: Schaut her, wir sind innovativ, wir sind vorn dabei, wir tun positive Dinge. Aber aus Kundensicht: Wenn dein Service nicht von KI abhängt, sondern nur von ihr unterstützt wird, interessiert es den Kunden? Den Kunden interessiert, was er bekommt und wie er es bekommt.
Ich vermute, es wird einen Punkt geben, an dem jedes Unternehmen AI-native ist oder KI überall eingebettet hat. Sich also mit "wir sind AI-first" oder "AI-led" nach vorn zu lehnen, ist eine sehr vorübergehende Signalgeste. Du konzentrierst dich mehr auf die Technologie als auf den Kunden und darauf, was du eigentlich tun willst.
F4. Wo KI im Unternehmen leben sollte
F: Wenn man keine eigene KI-Strategie braucht, wo sitzt KI dann in einer Organisation?
A: Eingebettet. Wir müssen unserer Geschäftsstrategie und unserer Markenstrategie treu bleiben. Jede KI-Initiative sollte dem dienen. Statt KI separat aufzuhängen, muss man sicherstellen, dass man fragt: Was wollen wir erreichen? Wofür können wir KI einsetzen? Darin mag es eine Teilstrategie geben. Aber KI als eigenständige Sache zu betreiben wird wieder zur AI-first- oder AI-led-Idee. Sie muss etwas dienen.
Zur Zuständigkeit: CIO, Risk-Ops, CFO, alle sollten beteiligt sein, weil es überall Folgen hat. Verantwortlich sollte die Person sein, die die Geschäftsstrategie verantwortet, und das führt ins Büro des CEO. Dann zählt der CFO, weil die Ökonomie von KI noch nicht klar ist, besonders für Unternehmen, die auf Dienste der großen Modellanbieter setzen. Token-Kosten, Nutzungskosten, Lizenzkosten, Energieverbrauch: Wir müssen das alles verstehen und wissen, wie es die Geschäftsstrategie ermöglicht. Das ist das, was am Ende alle Rechnungen bezahlt.
F5. Was KI im Support bereits gut kann
F: Weg von der Strategiedebatte. Wo schafft KI in Kundenservice und Customer Experience gerade tatsächlich Wert?
A: An drei Stellen.
Erstens: Automatisierung einfacher Kundenanfragen. Wenn du es mit dem richtigen Wissen und den richtigen Integrationen hinbekommst, wollen Kunden für einfache Fragen weder mailen noch anrufen. Self-Service gut zu ermöglichen ist echter Wert.
Zweitens: KI intern für Support-Agenten. Bei komplexeren Anfragen oder Live-Interaktionen KI nutzen, um Antworten vorzuschlagen, Historie aus früheren Gesprächen sichtbar zu machen und aus dem eigenen Interaktionsbestand mögliche Lösungen vorzuschlagen. Echte Anwendungsfälle. Echte Produktivität.
Drittens: Daten in Breite analysieren, um echte Probleme zu erkennen. Das ist einer der spannendsten und am wenigsten entwickelten Bereiche. Erkenntnisse aus Service und Support sichtbar machen und dann in Produkt, Betrieb und andere Bereiche leiten, damit Korrekturen schneller passieren. Service und Support hatten immer die größte und am schnellsten wachsende Echtzeit-Interaktionsdatenbank jeder Funktion in jedem Unternehmen weltweit. Wenn du wissen willst, was mit deinen Kunden los ist, sprich mit den Menschen im Support. Sie erzählen dir alles. Durch KI-gestützte Analyse und Automatisierung sehen wir, wie Funktionen im vernetzten Unternehmen zusammenwachsen.
F6. Drei Ebenen der Führung in der CX
F: Du hast vorhin gesagt, "Erlebnisse zwingen uns". Erklär, was du mit den drei Führungsebenen meinst.
A: Ebene null ist herumzulaufen und Dinge zu tun, ohne zu wissen, was vorgeht. Ebene eins nutzt Daten zur Information. Berichte, Dashboards, strukturierte Daten. In Ordnung.
Ebene zwei baut darauf auf. Geschichten bewegen uns. Wenn du unstrukturierte und qualitative Daten ergänzt, kommen Farbe, Kontext, Nuance und Stimme hinzu. Du schaust nicht mehr nur auf Datenpunkte und Trends. Du beginnst, Stimmen zu hören.
Die dritte Ebene: Erlebnisse zwingen uns. Wenn du hingehst, wenn du dir die Zeit nimmst, einem Kunden zuzuhören, der ein Problem lösen will, oder einem Support-Agenten in Echtzeit, dann erlebst du etwas. Du kannst nicht ungeschehen machen, wie du dich fühlst, wenn du das hörst. Wenn du irgendeinen Stolz auf das hast, was du tust, kannst du es nicht ignorieren. Daten lassen sich leicht ignorieren. Geschichten lassen sich leicht abtun. Ein Erlebnis zwingt dich, etwas anders zu machen.
F7. Die zwei Dreiecke für KI-Entscheidungen
F: Wenn eine SaaS-Führungskraft sich jetzt hinsetzt, um ihre KI-Roadmap zu planen, welches Modell würdest du ihr geben?
A: Zwei Dreiecke. Das erste habe ich vom Copenhagen Institute for Futures Studies gelernt. An einer Ecke stehen Kräfte, die dich in die Zukunft ziehen: das Versprechen der Technologie, Marktveränderungen, deine eigene Strategie. An einer zweiten Ecke stehen Kräfte, die dich in die Zukunft schieben: wieder deine Strategie, Marktausweitung, regulatorische Änderungen. Auf diese Kräfte richten die meisten den Blick. Die dritte Ecke ist die, die die meisten übersehen: deine gegenwärtigen Anker. Deine Kultur, deine technische Infrastruktur, deine KI-Kompetenz. Du musst realistisch sein, wo du stehst, denn das bestimmt, wie du dich in die Zukunft bewegen kannst.
Das zweite Dreieck hat Erlebnis an einer Ecke, Technologie an einer zweiten, Daten an einer dritten. Die meisten konzentrieren sich am Ende auf Technik und Daten. Sie vergessen, dass das Eingaben für das Erlebnis sind, das sie liefern wollen. Ich sage immer: Stell dir zuerst das Erlebnis vor. Denk darüber nach, wie es über die Reise hinweg funktioniert, wie es sich für verschiedene Abschnitte der Reise ändert, wie es sich für verschiedene Kunden ändert. An jedem Punkt: Welches Verhältnis von Mensch und Technik willst du erreichen? Frag dann: Welche Daten und welche Technologie brauche ich, um dieses Erlebnis zu ermöglichen? Wenn du das hast, hast du eine viel klarere Vorstellung von den Technologie- und Datenentscheidungen, die dem Kunden wirklich dienen.
F8. Drei Namen
F: Drei Stimmen, denen unser Publikum gerade folgen sollte.
A: Cory Doctorow. Journalist, Science-Fiction-Autor, Aktivist. Er ist seit Jahren dabei. Ein fantastischer Denker zu den Folgen von KI im Allgemeinen, nicht speziell in der Customer Experience. Echtes Futter zum Nachdenken.
Renate Munson. Eine jüngere Stimme im Erlebnisfeld. Sie vertritt einen geradezu menschenzentrierten Ansatz und bringt Empathie hervorragend zurück in die Arbeit.
Und Clare Muscutt sowie die Community Women in CX. Sie leisten großartige Arbeit im Erlebnisfeld und verstärken Stimmen, die seltener gehört werden, als sie sollten. Weltweite Reichweite. Vertreterinnen in Deutschland, in ganz Europa, Großbritannien, Irland und Nordamerika. Für alternative Perspektiven auf jeden Fall einen Blick wert.
Henriks Schlusswort
Der Äsop-Rahmen ist der Teil, der bei mir hängen geblieben ist. Die meisten CX-Teams lesen "AI-first" als Anweisung und hetzen los. Adrian macht ein anderes Argument: Die Anweisung lautet "Kunde zuerst", und KI ist ein Werkzeug, das dem dient. Langsamer werden, das gewünschte Erlebnis definieren und dann den Daten- und Technikstack bauen, der dich dorthin bringt. Das Beispiel des Unternehmens, das die durch KI frei gewordene Kapazität nutzte, um die Telefone wieder anzuschalten statt Menschen zu entlassen, ist das Punkigste, was ich dieses Jahr in der CX gehört habe. Wenn du 2026 eine CX-Funktion leitest, will unsere Umfrage State of Self-Service in SaaS 2026 deine Sicht dazu hören.
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