^SUNNYVALE, Kalifornien, Sept. 29, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Während sich Tausende
KI-Entwickler und Führungskräfte aus der Wirtschaft auf der ?The AI Conference"
in San Francisco versammeln, hat die eGain Corporation (NASDAQ: EGAN) zwei
Whitepaper zu den beiden Problemen veröffentlicht, die ein KI-Projekt in
Unternehmen am ehesten zum Scheitern bringen. Die Studien kommen zu dem Schluss,
dass beide Probleme auf dieselbe übersehene Ursache zurückzuführen sind, nämlich
dass Unternehmen die Informationen, auf denen ihre KI basiert, nie strukturiert
haben.
Das erste Whitepaper, Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI, setzt sich
mit einer Beschwerde auseinander, die nicht mehr nur von Software-Teams kommt,
sondern mittlerweile auch vom Kundenservice und Backoffice: KI-Rechnungen, die
schneller wachsen als erwartet und sich kaum prognostizieren lassen. Unternehmen
bezahlen für KI nach der Menge an Arbeit, die sie erledigt. Dabei argumentiert
eGain, dass ein Großteil dieser Arbeit vergeudet ist. Auf eine einfache Frage
hin durchforstet das System jedes Mal von Grund auf einen Wust an
Unternehmensdokumenten, weil dieses Material nie geordnet und in seinen
Zusammenhängen erfasst wurde. eGain vergleicht das damit, einen neuen
Mitarbeiter in ein unbeschriftetes Lager zu schicken, um eine Kiste zu holen,
und ihn dann erneut hineinzuschicken, um die nächste Kiste zu holen, und die
nächste. Eine zweite Quelle der Verschwendung besteht darin, KI für Aufgaben zu
nutzen, die im Grunde nur einer Regel folgen. Die Berechnung einer Verzugsgebühr
oder die Prüfung, ob jemand Anspruch auf eine Rückerstattung hat, erfordert kein
Urteilsvermögen. Eine KI jedes Mal aufs Neue dies logisch herleiten zu lassen,
ist eine teure Art, zu rechnen. Die Lösung von eGain sieht vor, das Wissen eines
Unternehmens in einer zentralen, vertrauenswürdigen und vernetzten Quelle zu
bündeln, damit die KI direkt auf das zugreifen kann, was sie braucht, und
Routineentscheidungen an herkömmliche Software zu übertragen. Das Unternehmen
ist von den möglichen Einsparungen so überzeugt, dass es viele Verträge
ergebnisbasiert statt nutzungsabhängig abrechnet und damit das Kostenrisiko
selbst trägt.
Das zweite Whitepaper, The Trust Gap in AI Self-Service, beleuchtet, warum so
viele kundenorientierte KI-Projekte in der Demo beeindruckend wirken, jedoch ins
Stocken geraten, noch bevor sie in die Praxis umgesetzt werden. Wenn ein
menschlicher Servicemitarbeiter KI nutzt, kann er Fehler erkennen und
korrigieren. Spricht der Kunde hingegen direkt mit der KI, tut das niemand.
Damit wird die beliebteste Messgröße der Branche irreführend. Ein System mit
95 % Genauigkeit wird nicht durch die 95 % definiert. Es definiert sich darüber,
wie die restlichen 5 % aussehen. Eine KI, die sagt: ?Ich bin mir nicht sicher,
ich hole einen Mitarbeiter für Sie dazu", ist zwar gescheitert, aber auf sichere
Weise. Eine KI hingegen, die selbstsicher falsche Angaben zur Hypothek eines
Kunden macht, und das auch noch im Namen der Bank, ist es nicht. Das Whitepaper
kritisiert überdies eine beliebte technische Patentlösung: die KI jeweils selbst
entscheiden zu lassen, auf welches Unternehmenssystem sie zugreift und was sie
dort tut. eGain argumentiert, dass dieser Ansatz für den Einsatz im direkten
Kundenkontakt nicht zuverlässig genug ist, weil kein Experte bereitsteht, der
bemerkt, wenn beispielsweise das falsche Kundenkonto belastet wurde.
?Eine ausufernde KI-Rechnung bedeutet fast nie, dass das Modell zu klein ist. Es
bedeutet, dass ihm niemand gesagt hat, wo es suchen soll", so Ashu Roy, CEO von
eGain. ?Und sobald ein Kunde direkt mit der KI spricht, ist niemand mehr da, der
Fehler abfängt, bevor sie Folgen haben. Die zugrunde liegenden Informationen
richtig aufzusetzen, ist kein Feature. Es ist die eigentliche Aufgabe."
Verfügbarkeit: Beide Whitepaper stehen unter eGain.com/resources zur Verfügung.
Journalisten und Analysten auf der ?The AI Conference" können unter
press@egain.com (mailto:press@egain.com) Vorabexemplare und Executive Briefings
anfordern.
Über eGain
eGain ist ein führender Anbieter von KI-gestützten Lösungen für
Wissensmanagement und die Automatisierung der Kundenerfahrung. Das Unternehmen
wurde von Gartner im ersten Magic Quadrant für Customer Service Knowledge
Management Systems als Leader eingestuft. Mit über 25 Jahren Erfahrung im
Wissensmanagement unterstützt eGain Unternehmen dabei, isolierte Inhalte zu
bündeln, bewährte Wissensworkflows zu automatisieren und durch erprobte
Frameworks und Methoden einen messbaren KI-ROI zu erzielen. Global-2000-
Unternehmen aus verschiedensten Branchen vertrauen auf eGain, um ihren
Kundenservice zu transformieren, die Mitarbeiterproduktivität zu steigern,
Kosten zu senken und die Einführung von KI zu beschleunigen. Besuchen Sie
www.eGain.com (https://www.egain.com/) für weitere Informationen.
Gartner-Haftungsausschluss
Gartner, Magic Quadrant for Customer Service Knowledge Management Systems, Pri
Rathnayake, Jennifer MacIntosh, Patrick Quinlan, Drew Kraus, 16. Juli 2026.
Medienkontakt
eGain Media Relations
press@egain.com (mailto:press@egain.com)
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