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EPISODE · Jun 22, 2025 · 21 MIN

Lemonflow.ai bringt KI-Support an die Ladesäule

from Elektroauto-News Podcast: Einordnung zur Elektromobilität · host Elektroauto-News.net

Im aktuellen Podcast habe ich mit Konstantin Huneke gesprochen, Mitgründer und CEO von Lemonflow.ai. Sein Unternehmen setzt genau dort an, wo Fahrer von E-Autos und Betreiber von Ladeinfrastruktur oft frustriert sind: beim Kundensupport an der Ladesäule. Lemonflow.ai bringt künstliche Intelligenz direkt in diesen sensiblen Bereich – mit dem Ziel, Probleme schneller, einfacher und günstiger zu lösen. Konstantin hat über fünf Jahre Erfahrung in der E-Auto-Charging-Branche gesammelt, vor allem auf der Beratungsseite. Anfang 2024 gründete er Lemonflow.ai, um die Servicequalität im Ladenetz zu verbessern – mit einem speziell trainierten KI-Agenten, der als First-Level-Support agiert. Der Clou: Die KI ist nicht nur ein smarter Chatbot, sondern kann aktiv mit der Ladesäule interagieren. „Wir können Remote-Resets durchführen, Sessions starten oder stoppen und das Kabel entriegeln – direkt aus der Ferne“, erklärt er. Die Technologie deckt alle gängigen Kanäle ab: Sprach-Hotline, Chat und E-Mail. In mehr als 30 Sprachen, rund um die Uhr. Und sie wird von den Nutzern überraschend gut angenommen. „Rund 70 bis 80 Prozent probieren es mit der KI – davon können wir wiederum bis zu 80 Prozent direkt lösen“, berichtet Konstantin. Für alles andere gibt es eine nahtlose Übergabe an menschliche Support-Teams. Warum es oft überhaupt zu Problemen kommt, weiß er auch: Nicht selten liegt es an der Bedienung durch Nutzer:in. „Viele Fehler entstehen, weil jemand das Kabel zu früh einsteckt oder sich zu spät authentifiziert“, so Konstantin. Sein Unternehmen setzt genau da an, gibt verständliche Anleitungen – und sorgt damit für ein entspannteres Ladeerlebnis. Für Ladeinfrastrukturbetreiber bringt das gleich mehrere Vorteile: geringere Kosten, einfache Skalierbarkeit bei Expansionen und eine konstant hohe Qualität im Support. Die Integration in bestehende Systeme wie Salesforce oder Zendesk funktioniert über Standardschnittstellen. Auch bei den Telefonanlagen ist eine Weiterleitung zum Menschen jederzeit möglich. Lemonflow.ai lernt mit jeder Interaktion dazu – und zwar nicht nur im Einzelfall, sondern für alle Kunden. „Wenn wir z. B. einen neuen QR-Code-Betrug erkennen, speisen wir die Lösung direkt in die KI ein – und alle anderen profitieren mit“. Natürlich anonymisiert und DSGVO-konform. Technologisch setzt das Unternehmen auf modulare Orchestrierung. Statt ein eigenes Sprachmodell zu bauen, nutzen sie jeweils das Beste vom Markt – aktuell etwa Gemini 2.5 von Google. „Wir wollen schnell auf Innovationen reagieren können. Unsere Stärke liegt in der Orchestrierung und im Branchenwissen“, so der Co-Founder es Unternehmens im Podcast. Zukunftspläne gibt es viele: Perspektivisch will Lemonflow.ai nicht nur Probleme lösen, sondern durch Datenanalyse verhindern. Wenn zum Beispiel an einer bestimmten Station wiederholt ein bestimmtes Auto Probleme macht, soll diese Erkenntnis direkt in Wartung und Optimierung einfließen. Das Ziel: „Vom Support zur Prävention – und langfristig zu einem deutlich besseren Ladeerlebnis für alle.“ Ein System, das lernt, sich verbessert und aktiv hilft – genau das, was in der Ladeinfrastruktur bislang oft gefehlt hat. Nun aber genug der Vorrede – hör rein in mein Gespräch mit Konstantin Huneke.

Im aktuellen Podcast habe ich mit Konstantin Huneke gesprochen, Mitgründer und CEO von Lemonflow.ai. Sein Unternehmen setzt genau dort an, wo Fahrer von E-Autos und Betreiber von Ladeinfrastruktur oft frustriert sind: beim Kundensupport an der Ladesäule. Lemonflow.ai bringt künstliche Intelligenz direkt in diesen sensiblen Bereich – mit dem Ziel, Probleme schneller, einfacher und günstiger zu lösen. Konstantin hat über fünf Jahre Erfahrung in der E-Auto-Charging-Branche gesammelt, vor allem auf der Beratungsseite. Anfang 2024 gründete er Lemonflow.ai, um die Servicequalität im Ladenetz zu verbessern – mit einem speziell trainierten KI-Agenten, der als First-Level-Support agiert. Der Clou: Die KI ist nicht nur ein smarter Chatbot, sondern kann aktiv mit der Ladesäule interagieren. „Wir können Remote-Resets durchführen, Sessions starten oder stoppen und das Kabel entriegeln – direkt aus der Ferne“, erklärt er. Die Technologie deckt alle gängigen Kanäle ab: Sprach-Hotline, Chat und E-Mail. In mehr als 30 Sprachen, rund um die Uhr. Und sie wird von den Nutzern überraschend gut angenommen. „Rund 70 bis 80 Prozent probieren es mit der KI – davon können wir wiederum bis zu 80 Prozent direkt lösen“, berichtet Konstantin. Für alles andere gibt es eine nahtlose Übergabe an menschliche Support-Teams. Warum es oft überhaupt zu Problemen kommt, weiß er auch: Nicht selten liegt es an der Bedienung durch Nutzer:in. „Viele Fehler entstehen, weil jemand das Kabel zu früh einsteckt oder sich zu spät authentifiziert“, so Konstantin. Sein Unternehmen setzt genau da an, gibt verständliche Anleitungen – und sorgt damit für ein entspannteres Ladeerlebnis. Für Ladeinfrastrukturbetreiber bringt das gleich mehrere Vorteile: geringere Kosten, einfache Skalierbarkeit bei Expansionen und eine konstant hohe Qualität im Support. Die Integration in bestehende Systeme wie Salesforce oder Zendesk funktioniert über Standardschnittstellen. Auch bei den Telefonanlagen ist eine Weiterleitung zum Menschen jederzeit möglich. Lemonflow.ai lernt mit jeder Interaktion dazu – und zwar nicht nur im Einzelfall, sondern für alle Kunden. „Wenn wir z. B. einen neuen QR-Code-Betrug erkennen, speisen wir die Lösung direkt in die KI ein – und alle anderen profitieren mit“. Natürlich anonymisiert und DSGVO-konform. Technologisch setzt das Unternehmen auf modulare Orchestrierung. Statt ein eigenes Sprachmodell zu bauen, nutzen sie jeweils das Beste vom Markt – aktuell etwa Gemini 2.5 von Google. „Wir wollen schnell auf Innovationen reagieren können. Unsere Stärke liegt in der Orchestrierung und im Branchenwissen“, so der Co-Founder es Unternehmens im Podcast. Zukunftspläne gibt es viele: Perspektivisch will Lemonflow.ai nicht nur Probleme lösen, sondern durch Datenanalyse verhindern. Wenn zum Beispiel an einer bestimmten Station wiederholt ein bestimmtes Auto Probleme macht, soll diese Erkenntnis direkt in Wartung und Optimierung einfließen. Das Ziel: „Vom Support zur Prävention – und langfristig zu einem deutlich besseren Ladeerlebnis für alle.“ Ein System, das lernt, sich verbessert und aktiv hilft – genau das, was in der Ladeinfrastruktur bislang oft gefehlt hat. Nun aber genug der Vorrede – hör rein in mein Gespräch mit Konstantin Huneke.

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This episode is 21 minutes long.

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This episode was published on June 22, 2025.

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