Die neue CSM-Lösung basiert auf Large Language Models (LLMs) und ist in der Lage, Anfragen über verschiedenste Plattformen zu verarbeiten – darunter Telefon, E-Mail, WhatsApp, Facebook, Instagram sowie künftig auch eine integrierte Feedbackfunktion in der „Mein-dm“-App. Laut Stephan Seitz, der bei dmTech den Bereich Customer Technology verantwortet, wurden allein im vergangenen Jahr rund 570.000 Kundenanfragen bearbeitet – doppelt so viele wie noch vor fünf Jahren.
Die KI übernimmt in der neuen Systemarchitektur einen Großteil der Standardanfragen – etwa zu Lieferverzögerungen, Produktempfehlungen oder allgemeinen Servicefragen. Komplexere Anliegen werden weiterhin von den Mitarbeitenden im Service-Center bearbeitet. Laut Roman Melcher, stellvertretender Vorsitzender der dm-Geschäftsführung und Leiter von dmTech, können die rund 80 Beschäftigten so mehr Zeit für individuelle Fälle aufwenden. Gleichzeitig betont er: „Wir denken jetzt vom Kunden aus, nicht mehr vom IT-System.“
Ein Personalabbau im Kundenservice sei nicht geplant, vielmehr soll durch die KI-Unterstützung eine qualitative Aufwertung der Beratung erreicht werden. Die Beantwortung von Anfragen erfolgt durch die KI nicht blind – das System analysiert zunächst die Intention der Nachricht, klassifiziert das Anliegen und erstellt auf dieser Grundlage einen passenden Antwortvorschlag. Dazu greift die Software auf eine Vielzahl interner Datenquellen zu, darunter Produktinformationen, Logistiksysteme, Payback-Daten und Inhalte aus der Mein-dm-App.
Die Entscheidung, eine eigene Softwarelösung zu entwickeln, sei laut dm eine bewusste Reaktion auf die Grenzen bestehender Standardlösungen. Diese hätten sich insbesondere beim flexiblen Handling neuer Anfragen, beim Aufbau einer einheitlichen Oberfläche für alle Servicequellen sowie bei der Einbindung dynamischer Unternehmensdaten als unzureichend erwiesen.
Ein weiterer Vorteil der Eigenentwicklung liegt in der besseren Anwendbarkeit neuester KI-Technologien, so Seitz. Während Standardsoftware häufig Verzögerungen bei der Integration moderner KI-Funktionalitäten mit sich bringt, erlaubt die hauseigene Lösung eine schnelle und spezifische Anpassung an unternehmensrelevante Anforderungen.
Im Hintergrund nutzt dm GPT-4o über den Azure OpenAI Service, wobei sämtliche Daten in von dm kontrollierten Umgebungen verarbeitet werden – ein wichtiger Aspekt in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit. Die Daten werden laut Unternehmen nicht an externe Dienstleister wie OpenAI zurückgespielt.
Neben der Integration in das operative System war künstliche Intelligenz auch ein zentrales Hilfsmittel bei der Entwicklung der neuen Software selbst. So sei ein Großteil einfacher Programmieraufgaben inzwischen durch KI lösbar, was laut Melcher die Frage nach „Make or Buy“ in der IT neu definiert. Durch den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung könne dm signifikant Kosten sparen und die Time-to-Market verkürzen.
Neben GPT-4o setzt dm in verschiedenen Unternehmensbereichen auch auf weitere LLMs, wie beispielsweise Google Gemini, Anthropic Claude, Microsoft Copilot, Intellij AI Assistant oder Github Copilot. Die Lösungen werden jeweils zielgerichtet für bestimmte Use Cases getestet und evaluiert.
Mit dem Wechsel zu einer maßgeschneiderten KI-basierten Serviceplattform geht dm einen entscheidenden Schritt in Richtung digitalisierte Kundenkommunikation. Die neue Lösung verbindet technologische Innovationskraft mit hoher Anpassungsfähigkeit an interne Prozesse und Kundenerwartungen. Während Standardlösungen zunehmend an ihre Grenzen stoßen, zeigt das Beispiel dm, wie der gezielte Einsatz künstlicher Intelligenz im Kundenservice nicht nur Effizienz, sondern auch Qualität steigern kann – ohne dabei auf menschliche Kompetenz zu verzichten.