{"id":6732,"date":"2026-10-30T09:23:34","date_gmt":"2026-10-30T08:23:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ki-fortschrittszentrum.de\/?post_type=projekt&#038;p=6732"},"modified":"2026-10-30T12:29:09","modified_gmt":"2026-10-30T11:29:09","slug":"einsatz-von-ki-im-reklamationsmanagement","status":"publish","type":"projekt","link":"https:\/\/www.ki-fortschrittszentrum.de\/en\/projekt\/einsatz-von-ki-im-reklamationsmanagement\/","title":{"rendered":"Einsatz von KI im Reklamationsmanagement"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-stackable-columns stk-block-columns stk-block stk-86663cd stk-block-background stk--has-background-overlay\" data-block-id=\"86663cd\"><style>.stk-86663cd {background-image:url(https:\/\/www.ki-fortschrittszentrum.de\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/titelbild_hago_feinwerktechnik-1.png) !important;min-height:520px !important;align-items:flex-end !important;padding-bottom:0px !important;margin-bottom:0px !important;display:flex !important;}<\/style><div 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class=\"stk-block-heading__text\">Einsatz von KI im Reklamationsmanagement<\/h1><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-icon-label stk-block-icon-label stk-block stk-9c593c0\" id=\"quick-check\" data-block-id=\"9c593c0\"><style>.stk-9c593c0 .stk-inner-blocks{gap:8px !important;}<\/style><div class=\"stk-row stk-inner-blocks stk-block-content\">\n<div class=\"wp-block-stackable-icon stk-block-icon has-text-align-left stk-block stk-624347f\" data-block-id=\"624347f\"><style>.stk-624347f .stk--svg-wrapper .stk--inner-svg svg:last-child{height:16px !important;width:16px !important;}.stk-624347f .stk--svg-wrapper .stk--inner-svg svg:last-child, .stk-624347f .stk--svg-wrapper .stk--inner-svg svg:last-child :is(g, path, rect, polygon, ellipse){fill:var(--theme-palette-color-10, #25bae2) !important;}<\/style><span class=\"stk--svg-wrapper\"><div class=\"stk--inner-svg\"><svg style=\"height:0;width:0\"><defs><lineargradient id=\"linear-gradient-624347f\" x1=\"0\" x2=\"100%\" y1=\"0\" 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id=\"span-data-stk-dynamic-current-page-post-taxonomy-term-projektformat-contenteditable-false-class-stk-dynamic-content-post-taxonomy-placeholder-span\" data-block-id=\"cdc2d3f\"><p class=\"stk-block-heading__text\">Quick Check<\/p><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-heading stk-block-heading stk-block-heading--v2 stk-block stk-c21bed1\" id=\"ausgangssituation\" data-block-id=\"c21bed1\"><h2 class=\"stk-block-heading__text\">Initial situation<\/h2><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-text stk-block-text stk-block stk-65e3563\" data-block-id=\"65e3563\"><style>.stk-65e3563 {column-count:1 !important;}<\/style><p class=\"stk-block-text__text\">Das Reklamationsmanagement bei Hago ist durch einen hohen Anteil manueller T\u00e4tigkeiten gepr\u00e4gt. Reklamationen werden aus E-Mails, Dokumenten und verschiedenen IT-Systemen erfasst und bearbeitet, wodurch ein erheblicher administrativer Aufwand entsteht. Gleichzeitig m\u00fcssen Fristen im 8D-Prozess zuverl\u00e4ssig eingehalten werden, was eine schnelle und strukturierte Informationsverarbeitung erfordert. Relevante Informationen liegen h\u00e4ufig verteilt in unterschiedlichen Quellen vor und m\u00fcssen zeitaufwendig recherchiert und zusammengef\u00fchrt werden. Zudem ist die Analyse von Fehlerursachen und wiederkehrenden Reklamationen stark von der Erfahrung einzelner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter abh\u00e4ngig. Vor dem Hintergrund steigender Anforderungen an Qualit\u00e4t, Transparenz und Kosteneffizienz suchte Hago nach M\u00f6glichkeiten, den Reklamationsprozess durch K\u00fcnstliche Intelligenz zu automatisieren und effizienter zu gestalten.<\/p><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-heading stk-block-heading stk-block-heading--v2 stk-block stk-8c26049\" id=\"losungsidee\" data-block-id=\"8c26049\"><h2 class=\"stk-block-heading__text\">Solution idea<\/h2><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-text stk-block-text stk-block stk-ab6a506\" data-block-id=\"ab6a506\"><style>.stk-ab6a506 {column-count:1 !important;}<\/style><p class=\"stk-block-text__text\">Durch den Einsatz von KI sollen Reklamationen automatisiert erfasst, relevante Informationen aus E-Mails und bestehenden Systemen zusammengef\u00fchrt und Bearbeitungsschritte unterst\u00fctzt werde. Hierzu wurde ein Workshop zur Identifikation, Bewertung und Priorisierung von KI-Use-Cases entlang des Reklamationsprozesses durchgef\u00fchrt. Die daraus abgeleitete, erarbeitete Roadmap f\u00fcr einen KI-Agenten soll helfen, Fehler systematisch zu klassifizieren, Wiederholfehler zu erkennen und Ursachenanalysen zu beschleunigen. Dies reduziert manuelle Aufw\u00e4nde, verk\u00fcrzt Bearbeitungszeiten und verbessert die Qualit\u00e4t sowie die Transparenz im Reklamationsmanagement.<\/p><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-heading stk-block-heading stk-block-heading--v2 stk-block stk-76475ee\" id=\"nutzen\" data-block-id=\"76475ee\"><h2 class=\"stk-block-heading__text\">Benefit<\/h2><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-text stk-block-text stk-block stk-3e86ca0\" data-block-id=\"3e86ca0\"><p class=\"stk-block-text__text\">Das Projekt schafft die Grundlage f\u00fcr ein effizienteres Reklamationsmanagement bei Hago. Durch den gezielten Einsatz von KI k\u00f6nnen manuelle T\u00e4tigkeiten reduziert, Informationen schneller bereitgestellt und Reklamationen strukturierter bearbeitet werden. KI unterst\u00fctzt die Fehlerklassifizierung, die Erkennung von Wiederholfehlern sowie die Ursachenanalyse und verbessert dadurch die Bearbeitungsqualit\u00e4t und Konsistenz. Gleichzeitig werden Mitarbeitende von administrativen Aufgaben entlastet und Fristen im 8D-Prozess zuverl\u00e4ssiger eingehalten. Insgesamt ergeben sich Potenziale zur Senkung von Aufwand und Kosten sowie zur Steigerung von Transparenz, Qualit\u00e4t und Kundenzufriedenheit. Die Roadmap gibt einen zugeschnittenen Handlungsleitfaden f\u00fcr die n\u00e4chsten Umsetzungsschritte.<\/p><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-heading stk-block-heading stk-block-heading--v2 stk-block stk-1e747a7\" id=\"umsetzung-der-ki-applikation\" data-block-id=\"1e747a7\"><h2 class=\"stk-block-heading__text\">Implementation of the AI application<\/h2><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-stackable-text stk-block-text stk-block stk-d745445\" data-block-id=\"d745445\"><p class=\"stk-block-text__text\">Durch einen Werksrundgang und die Analyse von Abl\u00e4ufen f\u00fcr Kunden-, Lieferanten- und interne Reklamationen wurden Optimierungspotenziale identifiziert und priorisiert. Dazu geh\u00f6rte auch die Sichtung relevanter Prozessdokumente und IT-Systeme mit Fokus auf der Identifikation manueller T\u00e4tigkeiten, Medienbr\u00fcchen und zeitaufwendigen Arbeitsschritten innerhalb des 8D-Reklamationsprozesses. Darauf aufbauend wurden 13 KI-Anwendungsf\u00e4lle entwickelt und hinsichtlich Nutzen, Aufwand und Umsetzbarkeit bewertet. Die Ergebnisse wurden priorisiert und in eine Roadmap \u00fcberf\u00fchrt, um die schrittweise Einf\u00fchrung von KI im Reklamationsmanagement vorzubereiten.<\/p><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Quick Check wurden Potenziale f\u00fcr den Einsatz von KI im Reklamationsmanagement von HAGO identifiziert und bewertet. 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