SUNNYVALE / LONDON (IT BOLTWISE) – eGain veröffentlicht zwei Whitepaper, die sowohl steigende KI-Kosten als auch Stocken bei KI-Chatbots auf ein gemeinsames Problem zurückführen: ungeordnete Unternehmensinformationen. In „Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI“ beschreibt das Unternehmen, dass Modelle bei einfachen Fragen jedes Mal unnötig große Dokumentmengen neu durchsuchen. Das zweite Whitepaper „The Trust Gap in AI Self-Service“ argumentiert, dass Demo-Ergebnisse scheitern, sobald Kunden direkt mit der KI interagieren und niemand Fehler abfängt. Zusätzlich kritisiert eGain Ansätze, bei denen die KI selbständig entscheidet, auf welche Systeme sie zugreifen soll.
In vielen Unternehmen läuft die KI-Einführung wie ein zweistufiger Prozess: Erst kommt die Begeisterung aus dem Prototyp, danach die Ernüchterung im Betrieb. Genau an diesem Punkt setzen die zwei Whitepaper von eGain an, die der Anbieter für KI-gestütztes Wissensmanagement und Automatisierung der Kundenerfahrung veröffentlicht hat. Laut den Studien scheinen sich zwei Probleme zunächst unabhängig voneinander zu entwickeln: „runaway“ Token-Kosten, also stark steigende Ausgaben für KI-Nutzung, und Chatbots, die in Demos beeindrucken, im Kundenservice aber ins Stocken geraten. eGain behauptet jedoch, dass beide Effekte auf dieselbe grundlegende Lücke zurückgehen – Unternehmenswissen wird nicht so strukturiert, dass ein KI-System zuverlässig und zielgerichtet darauf zugreifen kann.
Beim Kostenproblem dreht sich eGain besonders um die Art, wie KI-Systeme Informationen in den Prompt ziehen. Wenn Dokumente und Inhalte nicht geordnet und in ihren Zusammenhängen erfasst sind, führt das in der Praxis zu unnötiger Such- und Rechenarbeit: Das System greift bei wiederkehrenden, scheinbar einfachen Fragen jedes Mal erneut auf einen großen Wust an Unternehmensdokumenten zurück. eGain veranschaulicht das mit einer Analogie aus dem Arbeitsalltag: Wie ein unbeschriftetes Lager, in das man jedes Mal hineingeschickt wird, um erst eine einzelne Kiste zu finden und dann den Weg für die nächste Aufgabe wieder von vorn zu gehen. Für CFOs und Leiter der KI-Teams ist dieser Mechanismus deshalb so kritisch, weil KI-Abrechnungen typischerweise an die Menge der geleisteten Verarbeitung gekoppelt sind – und damit eben nicht nur an die tatsächliche fachliche „Nützlichkeit“ der Antwort.
Daneben kritisiert eGain eine zweite Fehlerquelle, die eher wie eine Prozessfalle wirkt: KI wird für Tätigkeiten genutzt, die im Kern regelbasiert oder zumindest stark formalisiert sind. Die Studie nennt als Beispiel die Prüfung, ob Anspruch auf eine Rückerstattung besteht, oder die Berechnung einer Verzugsgebühr. Solche Aufgaben brauchen kein Urteilsvermögen, sondern eine klare Logik. Wenn ein KI-Modell jedes Mal diese Logik neu „herleiten“ soll, statt die relevanten Routinen aus einer etablierten Systematik auszuführen, steigt nicht nur der Aufwand, sondern oft auch die Variabilität der Ergebnisse. eGain leitet daraus als Lösung ab, das Wissen in einer zentralen, vertrauenswürdigen und vernetzten Quelle zu bündeln, sodass die KI genau die Informationen zieht, die sie benötigt. Das Unternehmen betont außerdem einen wirtschaftlichen Ansatz: Viele Verträge seien auf Ergebnisbasis statt rein nutzungsabhängiger Abrechnung ausgelegt, damit das Kostenrisiko nicht einseitig beim Kunden verbleibt.
Das zweite Whitepaper verschiebt die Perspektive vom Kostenhebel auf die Qualitätswahrnehmung im Self-Service. Nach Darstellung von eGain wirken KI-Kundenservice-Lösungen in frühen Demos häufig sehr gut, weil noch ein Mensch im Hintergrund Fehler abfangen kann. Sobald aber der Kunde direkt mit der KI spricht, fällt diese Korrekturschicht weg. Genau hier sieht eGain eine Messgröße, die sich in der Praxis als irreführend erweist: Eine „Genauigkeit“ von 95 % beschreibt nicht, wie zuverlässig das System in den entscheidenden Grenzfällen ist, sondern nur, wie das Verhältnis im Durchschnitt ausfällt. Entscheidend sind aus Sicht der Studie die verbleibenden 5 % und deren Charakter – ob die KI etwa unsicher ist und einen Mitarbeiter nachschaltet, oder ob sie selbstbewusst falsche Informationen liefert und diese auch noch im Namen eines Unternehmenskontexts präsentiert.
Technisch formuliert eGain in diesem Zusammenhang auch Kritik an einer verbreiteten Patentidee: Systeme, in denen die KI selbständig entscheiden darf, auf welche Unternehmenssysteme sie zugreift und was sie dort tut. Der Anbieter argumentiert, dass dieses „autonome“ Zugriffsmuster für den direkten Kundenkontakt nicht verlässlich genug sei, weil kein Experte sofort erkennbar eingreift, wenn beispielsweise das falsche Kundenkonto belastet wurde. Damit verknüpft sich auch der „Trust Gap“ aus dem Titel: Ein Modell kann statistisch plausibel wirken, scheitert aber organisationspraktisch, wenn niemand kontrolliert, ob die verwendeten Daten korrekt sind und ob die Handlung wirklich zum Kontext passt. In dem veröffentlichten Material äußert der eGain-CEO Ashu Roy sinngemäß, dass ausufernde KI-Rechnungen meist nicht bedeuten, das Modell sei zu klein – sondern dass ihm niemand gesagt habe, wo es suchen soll; bei direkter Kundenkommunikation sei zudem niemand mehr da, der Fehler abfängt, bevor sie Folgen haben.
Für Unternehmen ergibt sich aus beiden Whitepapern ein konsistentes Bild: KI ist nicht nur ein Modellproblem, sondern ein Wissens- und Prozessproblem. Ohne strukturierte Informationsgrundlage wird jedes Retrieval- und Antwortmuster teurer, und ohne klare Kontrollmechanismen wandert Unsicherheit direkt in den Kundendialog. Für IT- und Service-Organisationen heißt das, dass sich die Kosten- und Qualitätsziele weniger über „mehr Token“ oder „ein größeres Modell“ erreichen lassen, sondern stärker über Datenstruktur, Zugriffsgarantien und die saubere Abgrenzung zwischen KI-gestützter Assistenz und regelbasierter Ausführung. Der Zeitpunkt passt zudem in die aktuelle Marktphase: Während sich viele Teams mit der breiteren Operationalisierung von KI beschäftigen, werden die Themen Budgetierbarkeit, Messbarkeit und sichere Interaktion mit Unternehmenssystemen zunehmend zum Engpass.
eGain beschreibt abschließend, dass beide Whitepaper unter eGain.com/resources verfügbar sind und richtet sich damit explizit an Fachpublikum, das seine KI-Implementierung nicht nur starten, sondern stabil betreiben will. Für Entscheider ist die zentrale Lehre dabei weniger das konkrete Produktdetail, sondern die Frage, wie gut das eigene Unternehmenswissen für KI-Systeme vorbereitet wurde und wie klar geregelt ist, welche Entscheidungen die KI treffen darf. Wo diese Grundlage fehlt, entstehen laut der Studie sowohl „Token-Verbräuche“ als auch Vertrauensthemen – und beides lässt sich in vielen Fällen nicht durch isolierte Modell-Optimierungen, sondern nur durch ein zusammenspielendes Setup aus Wissensstruktur, geeigneter Automatisierung und definierter Kontrolllogik reduzieren.
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