KI-Lösungen: Der deutsche Handel zögert

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Automobilindustrie allgegenwärtig: im Auto selbst und auf den Webseiten führender Hersteller. Auf den Seiten großer deutscher Autohäuser ist davon bislang jedoch kaum etwas zu sehen. Laut einer Analyse der Beratungsfirma 9senses von 129 Unternehmen der Automobilbranche im deutschsprachigen Raum setzten von 20 untersuchten führenden Händlergruppen in Deutschland im zweiten Quartal 2026 nur eine einen KI-gestützten Chatbot ein (fünf Prozent). In der Schweiz waren es hingegen drei von zehn (30 Prozent). Das ist bemerkenswert, weil der Handel unter Margendruck steht und gleichzeitig Gebrauchtwagenhandel, Aftersales und Service an Bedeutung gewinnen. Und oft wollen die Kunden ihr Problem außerhalb der Öffnungszeiten gelöst haben. Digitale Kanäle können dazu beitragen, aber nur, wenn sie mehr tun als schön auszusehen: Sie sollten Anfragen beantworten, Leads generieren und qualifizieren sowie Mitarbeiter von Standardaufgaben entlasten und bei der Arbeit unterstützen. Die Bots in unserem Test sind mehrheitlich weit davon entfernt. Ein Aspekt zieht sich durch die gesamte Stichprobe: Die 16 untersuchten KI-Chatbots erreichten im Mittel nur gerade 3,17 von fünf Punkten, mit einer breiten Streuung - der beste Bot erreichte einen Wert von 4,03, der schlechteste von 1,49 Punkten. User Interface und Geschwindigkeit waren meist gut, Antwort- und Dialogqualität deutlich schwächer. Beim Business Value - also der Frage, ob der Bot die Nutzerziele im Sinne des Unternehmens erreicht - lag der Mittelwert bei nur 2,25. Zehn der 16 Bots wurden sogar mit 2,0 oder schlechter bewertet, nur einer erreichte die Note 4,0. Das Problem ist meist dasselbe: Der Chatbot beantwortet die Frage, verweist am Ende aber auf einen Konfigurator, ein allgemeines Kontaktformular oder die Hotline - Dinge, die der Kunde selbst gefunden hätte. Das rechtfertigt weder den Aufwand des Kunden für das Schreiben ganzer Sätze noch denjenigen des Anbieters für Aufbau und Integration eines Bots. Fünf Situationen, enorme Spanne Im Audit wurden alle 16 Bots mit denselben vier Situationen konfrontiert: Neuwagen-Empfehlung, Service-Anfrage, Login-Support (sofern ein Kundenbereich vorhanden war), und Kundenbeschwerde, ergänzt um einen Halluzinations-Stresstest in Form einer Probefahrtanfrage für ein erfundenes Fahrzeugmodell. Die Spannweite dabei ist enorm und reicht vom Totalausfall bis zur perfekten Lösung des Problems. In jedem getesteten Use Case erreichte mindestens ein Bot die Maximalnote bei der Antwortqualität. Es war aber nie derselbe. Die Aufgaben sind also technisch lösbar, es fehlt nur an Qualität und Konsistenz in der Umsetzung. Ausgerechnet die Neuwagen-Empfehlung, also der direkteste Use Case im Vertrieb, gehörte im Durchschnitt zu den schwächeren Szenarien. Besonders kritisch waren auch die Halluzinationen: Nur sechs von 16 Bots blieben im Audit frei davon. Mehrere bestätigten sogar das erfundene Modell und ergänzten weitere Details oder Probefahrtinformationen. Wo KI Mehrwert generiert Alle von uns geprüften Geschäftsfälle haben viel Potenzial. KI wäre hervorragend in der Lage, dem Kunden ein geeignetes Fahrzeug vorzuschlagen - vielleicht gar ein weniger bekanntes Modell, das er nicht auf dem Schirm hatte und das sofort verfügbar ist. Allerdings nur, sofern die KI auf den aktuellen Fahrzeugbestand zugreifen kann. Sie könnte auch problemlos die Kontaktdaten und die Probefahrtanfrage aufnehmen sowie das Follow-up koordinieren, damit keine Anfragen verloren gehen. Ebenso hilfreich wäre eine klare Auskunft zu Serviceumfang und Kosten, idealerweise einschließlich einer Terminbuchung. Das spart dem Kunden Aufwand und dem Händler wiederkehrende Standardkontakte. Denkbar wäre sogar eine Benachrichtigung, sobald ein früherer Termin frei wird. Bei Beschwerden und der Login-Unterstützung liegt der Mehrwert nicht in maximaler Automatisierung. Hier sollte der Bot das Anliegen erkennen, Informationen strukturiert aufnehmen und das Anliegen lösen oder es sauber an einen Menschen übergeben. Der gemeinsame Nenner ist ein konkreter nächster Schritt. Genau dort wird aus einem Chat ein digitaler Prozess. Die stärkeren Systeme unterscheiden sich weniger durch spektakuläre Funktionen als durch drei Prinzipien: Sie verstehen auch unklare Anfragen und fragen sinnvoll nach; sie machen ihre Grenzen transparent; und sie sind mit realen Geschäftsdaten und -prozessen verbunden. Für den Händler ist vor allem der dritte Punkt entscheidend: Ohne Anbindung an Fahrzeugbestand, CRM, DMS oder Terminplanung bleibt der Bot eine zusätzliche Oberfläche. Erst mit Zugriff auf reale Geschäftsdaten wird aus dem Chat ein echter Helfer. KI-Chatbots im AutomarktGroßes Versprechen, ernüchternde Realität: Von 129 geprüften Anbietern haben nur 16 einen echten KI-Chatbot. Leadgenerierung und Nachverfolgung Der wirtschaftliche Nutzen muss nicht nur in eingesparten Personalkosten liegen. Interessanter ist, wie viele analoge und digitale Anfragen heute versanden. Im Händlertest 2023 von "Auto Motor und Sport" und Concertare wurden bei 1.080 Einzeltests nur 19 Prozent der Kontakte nachverfolgt. Bei 1.000 Kaufinteressenten pro Monat wurden so gerade einmal 190 Kontakte weiterbearbeitet. Bei 50 Prozent wären es 500. Oft scheitert es an Arbeitsüberlastung und fehlenden einfach handhabbaren Prozessen für die Vertriebsmitarbeiter. Bei einer hypothetischen Abschlussquote von zehn Prozent und 1.500 Euro Deckungsbeitrag je Fahrzeug ergäbe sich mit 310 zusätzlich nachverfolgten Kontakten ein zusätzlicher Ergebnisbeitrag von rund 46.500 Euro pro Monat. Das ist nur eine Modellrechnung, sie zeigt aber: Der Business Case sollte nicht nur darin liegen, Arbeitszeit einzusparen, sondern vorhandene Interaktionen optimal zu nutzen. Wo verlieren Sie Kunden?Beantworten Sie jede Frage mit Ja oder Nein:1. Bleiben analoge und digitale Kauf- oder Serviceanfragen regelmäßig unbeantwortet?2. Wissen Sie nicht zuverlässig, wie viele Website-Leads bis zu einem Rückruf, Termin oder Angebot weitergeführt werden?3. Müssen Kunden für einfache Anliegen - etwa Fahrzeugfragen, Probefahrten oder Terminwünsche - noch zum Telefon greifen?4. Müssen Mitarbeiter Daten aus Fahrzeugbestand, CRM, DMS oder Terminplanung manuell zusammenführen, um eine Anfrage weiterzubearbeiten?5. Bearbeiten Mitarbeiter immer wieder dieselben Standardanfragen, obwohl diese weitgehend strukturiert und wiederkehrend sind?6. Fehlt Ihnen eine klare Messung, was aus digitalen Anfragen wird - Lead, Rückruf, Probefahrt, Werkstatttermin oder Abschluss?Auswertung:0-1 x Ja: Geringer unmittelbarer Handlungsdruck - oder bereits gut aufgestellte digitale Prozesse.2-3 x Ja: Es gibt konkrete Ansatzpunkte. Zuerst sollte klar sein, welcher Prozess verbessert werden soll.4-6 x Ja: Relevante Reibungsverluste sind wahrscheinlich. Eine automatisierte oder KI-gestützte Lösung ist prüfenswert, wenn sie an reale Vertriebs- und Serviceprozesse angebunden wird. Kein Bot ist besser als ein schlechter Dass 19 von 20 untersuchten großen deutschen Händlern noch keinen KI-Chatbot einsetzen, muss kein Nachteil sein. Schlechte Lösungen können Vertrauen beschädigen und zusätzlichen Aufwand erzeugen. Für diejenigen, die noch nicht investiert haben, liegt darin eine Chance: Sie müssen keine schwache Lösung sanieren. Sie können zuerst identifizieren, wo im digitalen Kundenkontakt Leads, Termine und Serviceanfragen verloren gehen - und dann entscheiden, ob und wie KI diesen Prozess besser machen kann. Der AutorDr. Johannes Kunz ist Gründer und CEO von 9senses und verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in Führungspositionen und der Unternehmensberatung. Seit über 25 Jahren beschäftigt er sich mit KI. Sein Ziel ist es, Unternehmen bei der strategischen Einordnung und erfolgreichen Nutzung der neuen Technologien zu unterstützen. Kontakt: www.9senses.ai

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