Klarna und der KI-Kundenservice: Chronik eines Strategiewechsels

Die Kurzfassung für Entscheider

Klarna hat zwischen 2022 und 2025 den radikalsten KI-Einsatz im Customer Service eines europäischen Fintechs durchgezogen - und ist spektakulär zurückgerudert. Der Case liefert dir keine Blaupause zum Kopieren, sondern ein Lehrstück darüber, wo die Grenze zwischen Effizienzgewinn und Markenschaden verläuft.

Der Zeitverlauf: Vom KI-Triumph zur Kehrtwende

Mai 2022 – Kostendruck, noch ohne KI-Narrativ
Klarna entlässt rund 700 Mitarbeitende (10 % der Belegschaft). Offiziell: Marktbedingungen, Profitabilität. Betroffen sind vor allem Customer Service, Operations und Marketing. KI wird zu diesem Zeitpunkt noch nicht als Ursache kommuniziert.

2023 – Infrastruktur-Aufbau und Hiring-Freeze
Klarna geht eine Partnerschaft mit OpenAI ein und entwickelt generative KI-Use-Cases für Support, Übersetzungen, Content und Reporting. Parallel gilt ein Einstellungsstopp außerhalb Engineering. Die Strategie: natürliche Fluktuation nutzen, Stellen nicht nachbesetzen, stattdessen automatisieren.

Frühling 2024 – Das PR-Narrativ: „KI ersetzt 700 Vollzeitkräfte"
Klarna kommuniziert offensiv: Der KI-Assistent übernimmt zwei Drittel aller Kundenchats, rund 2,3 Millionen Konversationen in wenigen Monaten. Bearbeitungszeit pro Fall sinkt von 11 auf unter 2 Minuten. Wiederanfragen gehen um 25 % zurück. CEO Sebastian Siemiatkowski sagt, KI könne „im Prinzip alle Jobs" übernehmen - inklusive seines eigenen.

August 2024 – Headcount-Reduktion wird Programm
Die Workforce schrumpft von etwa 5.000 auf 3.800. Der Plan: langfristig auf rund 2.000 reduzieren. Begründung: KI-getriebene Effizienzgewinne, insbesondere im Support.

Mai 2025 – Die Kehrtwende
Siemiatkowski gibt öffentlich zu, dass Kosten „zu dominantes Bewertungskriterium" waren und die Qualität darunter gelitten hat. Klarna kündigt an, wieder menschliche Support-Mitarbeitende einzusetzen – allerdings nicht als Festangestellte, sondern im Gig-Worker-Modell (Remote, Home-Office, „Uber-Prinzip"). Zielgruppe: Studierende, ländliche Regionen.

Herbst 2025 – Neues Zielbild
Klarna beschäftigt noch etwa 3.000 Mitarbeitende, Ziel ist 2.500 bis Jahresende. KI bleibt Kern des Setups, aber die Story wechselt von „KI ersetzt Menschen" zu „KI plus Menschen für besseren Service".

Was genau ist schiefgelaufen?

Die Probleme waren keine Überraschung für jeden, der Customer-Service-Dynamiken kennt:

• Robotische Antworten bei Sonderfällen: Die KI konnte Standardanfragen schnell abarbeiten, aber bei Reklamationen, Streitfällen oder emotionalen Kund:innen fehlte Empathie und Eskalationsfähigkeit.

• Längere Lösungswege bei Ausnahmen: Was bei 80 % der Fälle schneller ging, dauerte bei den restlichen 20 % länger – und genau diese 20 % prägen die Markenwahrnehmung.

• Messbarer Qualitätsverlust: Branchenanalysen sprechen von sinkender Kundenzufriedenheit, steigendem Frust bei komplexen Problemen und negativer Markenwahrnehmung.

• Reputationsrisiko: Der aggressive KI-Kurs wurde zunehmend als reiner Kostencase wahrgenommen – in einer Phase, in der Klarnas Unternehmenswert ohnehin von 45,6 auf 6,7 Milliarden Dollar gefallen war.

Gary Marcus, NYU-Professor und KI-Kritiker, prägte dafür 2025 den Begriff „The Klarna Effect": Unternehmen nutzen KI als Vorwand für Stellenabbau, merken dann, dass die Qualität einbricht, und stellen stillschweigend wieder Menschen ein.

Das „So What" für E-Commerce-Entscheider

Wenn du vor der Frage stehst, was du mit deinem Customer Service machen sollst, liefert Klarna drei belastbare Erkenntnisse:

1. Vollautomatisierung klingt sexy, Augmentation liefert

Die Daten zeigen: KI funktioniert hervorragend für Standardfälle, Self-Service und 24/7-Anfragen. Sie scheitert (noch) an Nuancen, Empathie und strittigen Situationen. Das Hybridmodell – KI für Volumen, Menschen für Wert – ist nicht der Kompromiss, sondern das Zieldesign.

2. Kosten ohne Qualitätsmetriken sind ein Blindflug

Klarna hat auf Transaktionsgeschwindigkeit (Speed) optimiert, aber relationales Vertrauen (Trust) vernachlässigt. Die First-Contact-Resolution stieg, das Customer Sentiment bei komplexen Problemen fiel. Das Ergebnis: Einsparungen, die von Reputationsschäden aufgefressen wurden.

3. Die Kommunikation macht den Unterschied

„KI ersetzt 700 Jobs" ist ein anderes Narrativ als „KI entlastet unser Team für die wichtigen Fälle". Das erste erzeugt Schlagzeilen und Investoren-Applaus, das zweite baut Kundenvertrauen. Klarna hat das erste gewählt und musste korrigieren.

Konkret: Was du tun kannst

• Segmentiere deine Anfragen: Welche sind standardisierbar (Lieferstatus, FAQ, einfache Retouren)? Welche brauchen menschliche Urteilskraft (Beschwerden, Kulanz, komplexe Produkte)?

• Definiere Qualitätsmetriken neben Kostenmetriken: Nicht nur Bearbeitungszeit und Ticket-Volumen, sondern Customer Sentiment, NPS nach Problemtyp, Eskalationsrate.

• Baue Eskalationslogik von Anfang an ein: Wenn KI nicht weiterkommt, muss der Übergang zum Menschen reibungslos sein – nicht als Ausnahme, sondern als Teil des Designs.

• Teste klein, skaliere langsam: Klarna hat den KI-Einsatz als strategische Wette kommuniziert, bevor die Qualität validiert war. Das ist riskant.

Der eine Satz zum Mitnehmen

Klarna zeigt, dass „AI-first, Humans-second" im Customer Service mittelfristig Reputationsschäden erzeugt, die Einsparungen übersteigen können – und dass „AI-Assist-Human" nicht der Rückschritt, sondern der nachhaltigere Ansatz ist.