Wer heute über Künstliche Intelligenz spricht, meint meist ChatGPT, Gemini oder Claude. Dabei automatisieren KI-Verfahren bereits seit Jahrzehnten erfolgreich Prozesse, Dokumente und Kundenanfragen in Unternehmen – lange bevor generative Sprachmodelle den Massenmarkt erreichten. Gerade Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance suchen heute nach Wegen, ihre Prozesse zu automatisieren, ohne sich vollständig von generativen Sprachmodellen abhängig zu machen. Die gute Nachricht: Für viele Anwendungsfälle wird gar kein Large Language Model (LLM) benötigt, sie lassen sich mit klassischer KI umsetzen. Wo liegen die Unterschiede und welche KI-Modelle bringen im Kundenservice den größten Mehrwert?
Die öffentliche Wahrnehmung von Künstlicher Intelligenz hat sich seit dem Erfolg generativer Sprachmodelle stark verändert. Dabei werden in der Praxis häufig zwei grundverschiedene Technologien miteinander vermischt: klassische KI und LLMs. Beide gehören zur Künstlichen Intelligenz, lösen aber unterschiedliche Aufgaben.
Klassische KI ist darauf spezialisiert, Informationen zu erkennen, zu klassifizieren und Prozesse auszulösen. LLMs hingegen sind darauf trainiert, Sprache zu verstehen und Texte zu erzeugen. Wer diesen Unterschied kennt, trifft bessere Entscheidungen darüber, welche Technologie für welchen Anwendungsfall im Kundenservice tatsächlich geeignet ist.
ThinkOwl entwickelt und nutzt KI bereits seit 1996. Damit fließen mehr als 30 Jahre Erfahrung in die Automatisierung von Kundenservice- und Geschäftsprozessen in die Plattform ein. Sie unterstützt Unternehmen dabei, eingehende Anfragen automatisch zu erkennen, Dokumente zu verarbeiten, Daten zu extrahieren und Geschäftsprozesse anzustoßen – und das lange bevor die ersten generativen Sprachmodelle verfügbar waren. Diese langjährige Erfahrung zeigt: Nicht jeder Prozess benötigt ein LLM. Viele Aufgaben lassen sich mit spezialisierten, klassischen KI-Modellen besonders zuverlässig, nachvollziehbar und wirtschaftlich automatisieren.
Viele Unternehmen sind überrascht, wie viele Aufgaben bereits ohne LLM automatisiert werden können. Dazu zählen unter anderem:
E-Mails erkennen und kategorisieren
Für diese Aufgaben kommen vor allem spezialisierte KI-Modelle zum Einsatz, die auf Genauigkeit und Prozesssicherheit optimiert sind. Damit erreicht ThinkOwl hohe Automatisierungsgrade in Kundenservice- und Backoffice-Prozessen, ohne dass an dieser Stelle ein generatives Sprachmodell im Spiel ist
In Gesprächen mit Unternehmen tauchen bei diesem Thema immer wieder dieselben Fragen auf: Wo werden meine Daten verarbeitet? Wer hat Zugriff auf die Informationen? Sind regulatorische Anforderungen erfüllt? Und: Kann die KI falsche Informationen erzeugen? Insbesondere in regulierten Branchen wie Energieversorgung, Versicherungen, Banken oder öffentlichen Einrichtungen spielen Datenschutz, Sicherheit, Compliance und das Risiko von Halluzinationen eine zentrale Rolle bei der Technologieauswahl. ThinkOwl adressiert diese Anforderungen unter anderem mit Sicherheits- und Governance-Konzepten, die sich an der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) orientieren.
So klar die Vorteile klassischer KI bei Erkennung und Prozesssteuerung sind, so eindeutig liegen die Stärken von LLMs dort, wo Sprache im Mittelpunkt steht. Das zeigt sich etwa beim Erstellen von Antwortentwürfen, beim automatischen Erzeugen von Gesprächszusammenfassungen, beim Durchsuchen von Wissensdatenbanken sowie beim Verstehen und Erklären komplexer Inhalte. Als Agent Assist für Servicemitarbeitende und in der Recherche- und Wissensarbeit liefern LLMs oft erhebliche Produktivitätsgewinne.
In modernen KI-Plattformen wie ThinkOwl arbeiten klassische KI und LLMs zusammen. Klassifizierung, Datenextraktion, Routing und Prozesssteuerung übernimmt am zuverlässigsten die klassische KI. Antwortvorschläge, Zusammenfassungen, Wissensrecherche und Agent Assist profitieren dagegen am meisten vom Einsatz eines LLM. Vereinfacht lässt sich das Zusammenspiel so beschreiben: Klassische KI erkennt, entscheidet und automatisiert – das LLM versteht, erklärt und formuliert.
Gemeinsam entsteht daraus die Kombination aus Automatisierung und Kommunikation, die modernen Kundenservice auszeichnet.
Die wichtigste Frage lautet nicht „Welches LLM möchten wir einsetzen?", sondern „Welche Aufgaben möchten wir automatisieren?". Viele Prozesse lassen sich bereits heute mit klassischer KI sicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich automatisieren. LLMs ergänzen diese Fähigkeiten genau dort, wo Kommunikation, Wissen und Sprache im Mittelpunkt stehen. Die erfolgreichsten KI-Projekte kombinieren deshalb beide Technologien: Klassische KI sorgt für Struktur, Kontrolle und Automatisierung, LLMs machen Informationen verständlich und nutzbar. Zusammen entsteht der größte Mehrwert für Kundenservice und Backoffice.