KI-Assistent übernimmt zwei Drittel der Kundenservice-Chats

Klarna bedient als globaler Buy-now-pay-later-Anbieter über 150 Millionen aktive Nutzer in rund 45 Ländern. Mit diesem Volumen wächst die Last im Kundenservice enorm: Millionen wiederkehrender Standardanfragen zu Rückerstattungen, Zahlungsstatus, Rechnungen und Stornierungen.

CEO Sebastian Siemiatkowski hatte Klarna nach dem Bewertungseinbruch 2022 auf einen scharfen Effizienz- und KI-Kurs gebracht. 2023 ging das Unternehmen eine enge Partnerschaft mit OpenAI ein und positionierte sich öffentlich als bevorzugtes „Testlabor" für KI im Unternehmenseinsatz — mit Blick auf einen späteren Börsengang war die Kostenbasis ein zentrales Thema.

Im Februar 2024 stellte Klarna einen KI-Assistenten vor, der direkt in App und Web integriert ist und die erste Service-Ebene weitgehend ersetzt. Er beantwortet Standardanfragen vollautomatisch in 35 Sprachen, wickelt einfache Vorgänge end-to-end ab (Rückerstattungen, Zahlungsfragen, Stornierungen) und reicht komplexe Fälle weiter.

Klarna baute den Service nicht als Add-on, sondern reorganisierte den First-Level-Support darum herum — ein bewusster „AI-first"-Schnitt statt schrittweiser Teilautomatisierung. Parallel setzte Klarna KI auch intern und im Marketing ein und ersetzte mehrere SaaS-Tools, um Kosten zu senken.

Grundlage sind Modelle von OpenAI, eingebettet in Klarnas eigene Service-Infrastruktur. Entscheidend war weniger ein einzelnes Feature als die organisatorische Konsequenz: Der Assistent übernimmt standardmäßig die Erstbearbeitung, definierte Eskalationspfade führen zu spezialisierten Teams. Damit verschiebt sich die Rolle menschlicher Agents von Masse-Bearbeitung zu Ausnahme- und Qualitätsfällen.

In den ersten vier Wochen wickelte der Assistent nach Klarna-Angaben rund 2,3 Millionen Gespräche ab — etwa zwei Drittel aller eingehenden Service-Chats und das Arbeitsvolumen von ca. 700 Vollzeit-Agents.

Die durchschnittliche Lösungszeit sank von rund 11 auf unter 2 Minuten. Wiederkehrende Rückfragen gingen laut Klarna um etwa 25 % zurück, bei vergleichbaren Zufriedenheitswerten wie im rein menschlichen Service. Den erwarteten Gewinneffekt für 2024 bezifferte Klarna auf rund 40 Millionen US-Dollar. Der Fall wurde damit zu einem der meistzitierten Belege dafür, dass generative KI Service-Operationen in großem Maßstab verändern kann.

2025 relativierte Klarna das Bild deutlich. CEO Siemiatkowski räumte öffentlich ein, dass der starke Kostenfokus und die weitgehende Vollautomatisierung in Teilen zu schlechterer Servicequalität geführt hätten. Klarna kündigte an, wieder gezielt menschliche Mitarbeitende einzubinden — Kund:innen sollen stets die Option auf einen Menschen haben — und prüfte flexible, gig-artige Modelle für Remote-Service-Kräfte.

Gleichzeitig war Klarnas Gesamtbelegschaft in den Vorjahren von rund 5.000 auf etwa 3.000 geschrumpft, teils über Einstellungsstopp und Fluktuation, teils KI-getrieben. Das befeuerte eine breite Debatte über KI und Arbeitsplätze — und darüber, wie viel reine Automatisierung ein Marken-Service verträgt.

Klarna ist das Lehrstück für generative KI im Kundenservice — in beide Richtungen. Übertragbar ist: (1) KI eignet sich exzellent für hohe Volumina gleichartiger Anfragen und drückt Lösungszeiten drastisch. (2) Ein „AI-first"-Schnitt bringt schneller Skaleneffekte als zaghafte Teilautomatisierung. (3) Ohne saubere Eskalation und eine menschliche Rückfallebene kippt der Spareffekt in Kundenfrust und Reputationsschaden.

Wer Service automatisiert, sollte Klarnas 2024-Zahlen und die 2025-Korrektur zusammen lesen: Die Effizienzgewinne sind real — aber Qualität, Vertrauen und der bewusste Umgang mit den Folgen für Mitarbeitende entscheiden, ob der Fall ein Erfolg bleibt.