Wo KI in der GuV eines Herstellers hingehört

Das meiste, was über KI in der Fertigung geschrieben wird, handelt von der Werkshalle: Bildverarbeitung, vorausschauende Wartung, Fertigungsplanung. Die weniger glanzvolle Chance liegt in der Zeit nach der Auslieferung, in den Stunden, die ein Hersteller damit verbringt, anderen bei Montage und Reparatur seines Produkts zu helfen. Dort liegt die Marge.

Service ist der profitablere Teil des Geschäfts

Zwei der großen Beratungshäuser haben veröffentlicht, wie groß der Abstand ist zwischen dem, was Hersteller an Neuanlagen verdienen, und dem, was sie nach dem Verkauf am Service verdienen. Sie messen unterschiedliche Margen an unterschiedlichen Stichproben. Die beiden Diagramme unten lassen sich daher nicht miteinander vergleichen. Jedes vergleicht Service und Neuanlagen innerhalb einer Studie.

McKinseys Einschätzung von 2023 ist deutlicher: Die Margen bei Aftermarket-Services sind fast immer mindestens doppelt so hoch wie die Margen bei Neugeräten. Bain stellte fest, dass der Service in seiner Stichprobe bereits 22 % des Umsatzes ausmachte und von 2010 bis 2013 um 9 % pro Jahr gewachsen war, gegenüber 5 % bei Anlagen.

Für einen Hersteller, der über Händler und Installateure verkauft, ist ein großer Teil des „Service“ gar kein Vertrag. Es ist die technische Hotline, der Servicetechniker, der klärt, was der Installateur nicht lösen konnte, und der Gewährleistungsfall, wenn ein Produkt falsch eingerichtet wurde. Diese Kosten gehen direkt von dieser Marge ab.

Wo der technische Support in der GuV steht

Sieben Posten in drei Teilen der Rechnung. Auf zwei davon bewirkt ein Guide selbst etwas. Bei den anderen fünf hängt die Wirkung davon ab, was die Installateure anschließend tun.

Wofür KI hier tatsächlich taugt

Die beste Evidenz zu KI in der Supportarbeit stammt aus einer Studie mit 5.179 Kundensupport-Mitarbeitern eines einzelnen Unternehmens, veröffentlicht vom US-amerikanischen National Bureau of Economic Research. Laut dem Arbeitspapier erhöhte ein generativer KI-Assistent die Zahl der pro Stunde gelösten Fälle im Durchschnitt um 14 %. Der Effekt konzentrierte sich auf Berufsanfänger und gering qualifizierte Mitarbeiter, die sich um 34 % verbesserten, während er bei den erfahrensten minimal ausfiel. Das war ein generativer Assistent, der Mitarbeiter eines Softwareunternehmens unterstützte, kein Guide, der Installateuren antwortet.

Dieselbe Aufgabe erfüllt ein Guide für ein Installateurnetz: Der Installateur, der dieses Modell noch nie montiert hat, bekommt die Antwort, die Ihr bester Techniker geben würde.

McKinseys Schätzung von 2023, generative KI könne die Produktivität im Kundenservice um einen Betrag steigern, der 30 bis 45 % der Kosten dieser Funktion entspricht, ist eine Modellrechnung, keine Messung. Sie ist eine Obergrenze, an der man sich orientieren kann, keine Zahl für ein Budget.

Wofür es weiterhin Menschen braucht

KI repariert kein Produkt, das im Feld ausfällt, schreibt nicht die Dokumentation, die Ihnen fehlt, und ersetzt nicht den Ingenieur, der die Störung diagnostiziert, die noch niemand gesehen hat. Bei sicherheitskritischen und regulierten Produkten ist eine KI, die eine Antwort improvisiert, ein Haftungsrisiko und keine Ersparnis. Warum, erläutert der ergänzende Artikel über deterministische und generative KI.

Die nützliche Frage für einen Geschäftsführer ist enger als „Wie sieht unsere KI-Strategie aus“. Sie lautet: Wie viele Stunden im Jahr verbringen unsere Mitarbeiter damit, zu wiederholen, was bereits in unseren Handbüchern steht, und was würden sie stattdessen mit dieser Zeit tun? Die Kostenaufstellung zeigt, wie sich diese Stunden beziffern lassen.