Warum die Kosten für KI immer weiter explodieren und KI-Chatbots ins Stocken geraten: eGain sieht dahinter dasselbe Problem

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 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 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.

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