KI sorgt für den Technologie-Vorsprung im Kundenservice

Sie ist das aktuellste IT-Thema schlechthin: Künstliche Intelligenz (KI). Die Berichterstattungen schwanken zwischen positiven Blicken in die Zukunft und Befürchtungen, dass die Menschheit bald untergehen wird. Wir verstehen, dass diese Veränderung Angst macht. Sehen dabei auch die Chancen, die das Thema in sich birgt. Deshalb haben wir uns gefragt, was diese Technologie im Bereich des Kundenservices bewirken kann? Eignet sich KI als Technologie-Vorsprung, um die eigene Kundenservice Software auf eine neue Ebene zu heben? Zusammen mit unserem Spezialisten für Machine Learning (ML) Nicolas Kolbenschlag haben wir uns das Thema genauer angesehen und festgestellt, wie KI für den Technologie-Vorsprung im Kundenservice sorgt.

Nur mit Automatisierungen kann man mit der Zeit gehen

Die Veränderungen bei ML-getriebenen Abläufen geschehen so schnell, dass es herausfordernd ist, auf dem Laufenden zu bleiben. Will man im Kundenservice effektiv unterwegs sein, gibt es kaum eine andere Möglichkeit, als auf komplexe Automatisierungen zu setzen. Schnelles, organisiertes Reagieren ist einer der Dreh- und Angelpunkte in diesem Bereich. Im digitalen Umfeld gibt dafür viele Ansätze. Werden diese Automatisierungen geschickt eingesetzt, gestalten sie die Anwendungen wesentlich schneller, effektiver und präziser. Der zusätzliche Aufschwung von KI-gesteuerten Prozessen trägt dazu bei, die Automatisierungen auf eine völlig neue Ebene zu heben, da die Kundenserviceabteilungen mit deren Einsatz nicht mehr reagieren, sondern proaktiv handeln werden.

KI treibt den Technologievorsprung weiter an

Bisher beobachten wir hauptsächlich zwei komplett unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema Kundenservice. Die eine Variante ist höchst automatisiert und liefert auf verschiedenen Internetseiten entsprechende Informationsmaterialien. Sobald der Kunde einen Kontakt wünscht, wird er während seiner Suche immer wieder auf bestimmte Informationsseiten geleitet, was man bei einem großen Onlinehandel erfahren kann. Dort leidet häufig die Qualität der Kommunikation, da es keine direkten Ansprechpersonen mehr gibt.

Die andere Seite ist ein völlig manueller Kundenserviceprozess, bei dem die Kunden anrufen und die Agents auf allen verfügbaren Kanälen kontaktieren können. Dahinter sitzen reale Ansprechpersonen, die ein hohes Servicebewusstsein haben. In diesem Fall ist die Qualität der Kommunikation sehr hochwertig, dafür gibt es keinerlei Automatisierung. Das betrifft oft kleinere Unternehmen mit ein bis zwei Agents im Kundenservice.

Qualität trifft im Kundenservice auf KI

„Wir wollen mit KI beide Aspekte vereinen“, erklärt Nicolas Kolbenschlag im Gespräch. „Die Qualität soll im Sinne von natürlicher Kommunikation hoch und individuell gehalten werden. Gleichzeitig wollen wir die Kommunikation so weit automatisieren, dass die wesentlichen Informationen, die wir vom Kunden bekommen, aufbereitet in unser System laufen. So leidet der Kunde nicht an der Automatisierung. Und der Agent erhält die notwendigen Informationen mit relativ wenig Aufwand.“

Large Language Models, kurz LLM, stellen in Aussicht, dass ein System natürliche Kommunikation und strukturierte Aufbereitung der Daten zur Verfügung stellen kann. Hier müssen keine Abstriche in Qualität und Struktur gemacht werden. KI führt dabei sozusagen zu einer Win-win-Situation für alle Beteiligten.

Kein System läuft fehlerfrei

Die derzeitige Achilles Verse liegt bei Programmen wie ChatGPT und ähnlichen LLMs oft bei der Validität der gelieferten Informationen. Manche Daten werden von den KIs hinzugedichtet, andere gar vergessen. Das schmälert die Vertrauenswürdigkeit enorm.

Daneben kann man im Vorfeld kaum bestimmen, in welcher Form der Output erfolgt – ist es ein sachlicher Text, ein Gedicht oder ein Liedtext?

Confidence-Messung und Explainable-AI unterstützen die Verlässlichkeit

Um dem vorzubeugen, müssen die Daten, die so ein Blackbox-Modell generiert, zunächst nachvollziehbar und valide werden, bevor aus ihnen eine Automatisierung hervorgehen kann. Aus dieser Motivation heraus entstanden unter anderem die zwei Forschungsrichtungen „Confidence-Messung“ und „Explainable AI“.
Im Bereich der „Explainable AI“ könnte zum Beispiel die KI angeben, wo sie die Informationen im zu verarbeitenden Text gefunden hat. So erklärt die KI von selbst, ob die Aussage valide ist oder nicht.

Bei der „Confidence-Messung“ entlocken wir dem Modell eine Angabe der Wahrscheinlichkeit über die Zuversicht, beziehungsweise Unsicherheit, hinsichtlich der eigenen Ausgabe (Prediction). So bringt man das Modell dazu einem mitzuteilen, ob es sich der Ausgabe zu 90% oder zu 60% sicher ist. Anhand dieser Wahrscheinlichkeit lassen sich Regeln für die Automatisierung ableiten.
Zudem kann man diese Ausgabe benutzen, um dem Modell zu mehr Sicherheit zu verhelfen, indem man durch menschliches Feedback („Human in the loop“) das Modell weiter trainiert.

Und was ist mit dem Weltuntergang?

„Die bestehenden künstlichen Intelligenzen haben kein Bewusstsein. Das baut sich erst durch das Zusammenführen von verschiedenen Modalitäten zusammen“, geht Kolbenschlag auf die befürchteten Szenarien ein, die einen Weltuntergang durch Übernahme autonomer KI-Agents beschreiben. Die vorherrschenden Modelle sind primär auf vorhandene Texte, Bilder und Audios trainiert. Um ein echtes Verständnis von sich selbst, und der Welt, zu bekommen, muss man jedoch zusätzlich zum Lesen, Hören und Sehen auch schmecken, fühlen und riechen können. Damit eigene Erfahrungen mit der Welt gemacht können, wird es noch eine geraume Weile dauern.

Grundsätzlich gilt, dass immer verantwortungsvoll mit Technologien umgegangen werden muss. Ist das nicht der Fall, besteht immer die Gefahr des Missbrauchs: „Dieser liegt jedoch eher darin, das generative KI in die falschen Hände kommt, was zu Fake News und Fake Fotos führt.“

Es ist hingegen klar, dass die Automatisierung voranschreitet. „Es werden einfachere automatisierbarere Arbeiten wegfallen, aber das ist Teil unserer Industrie-Geschichte – bisher sind immer bestimmte Arbeitsfelder weggefallen, die jedoch von neuen Industriezweigen und Jobs ersetzt wurden.“ Angst, dass KIs alle Arbeiten an sich reißen werden, besteht demnach nicht.

Mit targenio sorgt KI für den Technologie-Vorsprung im Kundenservice

Für targenio ist es das Ziel, Künstliche Intelligenz sinnvoll und sicher zu integrieren. Die LLM soll keine eigenen fachlichen Entscheidungen treffen, sondern ist in ein Schichtmodell eingebunden. Das macht sie zum intuitiven Kommunikationsmittel, um eine lebensnahe Unterhaltung mit den Kunden herzustellen.
Ihr zugrunde liegt eine Flow-Engine, die klar bestimmt, wie die Kommunikation zu führen ist. Dabei entscheidet die Flow-Engine, wie der Bot als nächstes agiert. Inhaltliche Basis dafür ist bei targenio AIR die Fachlichkeit in Form eines realen Agents, der bearbeitet, konfiguriert und Anpassungen vornimmt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Der Clou kommt in der dritten Schicht mit dem Case-Management von targenio. targenio AIR gibt die Vorgangsbearbeitung durch konfigurierbare Workflows und Auswertung von Daten aus Drittsystemen über Schnittstellen vor. Falls nötig, kann auch ein menschlicher Agent eingreifen. Bei einem Kundenanliegen entscheidet folglich nicht die künstliche Intelligenz aus sich selbst heraus. Das Case-Management der Software gibt vor, wie weiter verfahren wird und welche Informationen zwingend notwendig sind, um weitere Handlungen vorzunehmen. Somit herrscht eine Konnektivität zwischen drei wesentlichen Elementen, die es nur bei targenio gibt.

„Unser Ansatz verbindet die natürliche Kommunikation mit der Fachlichkeit, die unsere Software mitbringt. Wir heben uns von anderen Anbietern ab, indem die KI auf targenio AIR basiert. targenio Air bringt die ganze Fachlichkeit schon von sich aus mit und ist entsprechend mächtig. In Kombination mit einer LLM sind wir im Umfeld der Kundenservice Software komplett am Puls der Zeit“, betont Nicolas Kolbenschlag abschließend.

Wir denken die Lösungen der Vorbehalte bezüglich künstlicher Intelligenz in unseren Ideen gleich mit. Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, nimm unverbindlich zu uns Kontakt auf.