Iryna Sorokovska, AI Consultant | Telekom MMS
Künstliche Intelligenz (KI) begegnet uns im Kundenservice am häufigsten in Form von Chatbots. Bei einer Unternehmensbefragung von Statista aus dem Jahr 2020 gaben 39 Prozent der Unternehmen an, KI in diesem Bereich zu nutzen. Laut einer aktuellen Studie des ECC CLUB sind es dabei mit 62 Prozent insbesondere B2B-Unternehmen. Auch branchenübergreifend zeigen verschiedene Use Cases für die Ausgabe von Produktinformationen, Verfolgung von Bestellungen, Steuerung von Wartungsanfragen oder Störungsmeldungen, Verbrauchsanalysen und Terminkoordination eindeutige Mehrwerte für Retail, in der Produktion, bei Energieversorgern sowie im Immobilienmanagement oder auch im Gesundheitswesen. Trotz vieler Vorteile, wie beispielsweise eine verbesserte Kundenerfahrung, stellt die Implementierung von KI eine Herausforderung für Unternehmen dar.
First things first! – Zur Einordnung: Was ist Conversational AI?
Conversational AI ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, menschenähnliche Gespräche zwischen PC und Mensch zu führen. Dabei kommen Technologien wie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen zum Einsatz. Conversational AI simuliert Interaktionen und antwortet auf menschliche Sprache – beispielsweise wird sie in Chatbots, Voicebots oder für virtuelle Berater genutzt. Mit ihrer Hilfe soll die Kommunikation zwischen Mensch und Computer verbessert werden. Auf speziellen Conversational AI Platforms können mithilfe einfacher Benutzeroberflächen und hochqualitativem NLU-Modul komplexe Dialogsysteme entwickelt werden. Diese können dann dank Spracherkennung und -verarbeitung auch in den Voice-Kanälen eingesetzt werden und die Arbeit beispielsweise von Mitarbeitenden im Kundenservice unterstützen.
Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren
Worin unterscheidet sich Conversational AI von Generative AI?
Conversational AI und Generative AI stellen zwei unterschiedliche Ansätze im Bereich der KI dar, die sich in ihren Eigenschaften und ihren Nutzungsmöglichkeiten unterscheiden.
Conversational AI
Conversational AI ist dazu ausgelegt, menschenähnliche Dialoge und Konversationen zu führen. Dafür versteht die Technologie die natürliche Sprache und kann darauf antworten. Dahinter steckt eine Business-Logik, die durch Textanalyse und ggf. Sprachsynthese und Spracherkennung zu einem menschenähnlichen Dialog umgesetzt wird. Unternehmen nutzen diese Systeme, um die Kontrolle über das zu behalten, was mit wem wie kommuniziert wird – sie haben also die Möglichkeit, die Dialoge zu steuern. Abweichungen dieser müssen erst definiert werden. Conversational AI kann als Chatbot in Messengern wie WhatsApp oder Telegram oder auch als Voicebot eingebunden und so als Kundenservice-Anwendung oder virtueller Assistent genutzt werden.
Nachteile:
- Wird als zu starr empfunden
- Dialoge sind vordefiniert
- Erstellung mit hohem Aufwand verbunden
Generative AI
Generative AI kann dagegen für das Generieren neuer, kreativer Inhalte genutzt werden. Hier haben die Anwender*innen die Möglichkeit, alles zu fragen und es werden allgemein zugängliche Informationen in den Antworten aufbereitet. Die Sprachmodelle generativer KI werden bspw. zur Texterstellung mit ChatGPT oder zur Bildgenerierung mit DALL-E aber auch zur Musikkomposition eingesetzt.
Generative KI erklärt
Wie Entwicklungen der Tech-Giganten die Welt verändern
Nachteile:
- Die ursprünglichen Quellen der Informationen sind nicht nachvollziehbar und können falsch sein – denn das System basiert auf großen Large Language Models (LLM).
- Antworten erscheinen generisch.
- Zudem ist bisher keine Systemintegration möglich, wodurch keine externen Kanäle angebunden werden können.
Challenge accepted! Herausforderungen überwinden auf dem Weg zu KI-gestützten Prozessen
- Datenschutz: Bei der Nutzung von KI muss natürlich auch der Datenschutz zur Sprache kommen, der eine Herausforderung sein kann. Denn im Bereich Datenschutz gibt es noch viel zu tun, da viele Cloud-Lösungen auf Sprachdienste amerikanischer Unternehmen (z. B. Microsoft, Amazon oder Google) zurückgreifen. Dabei muss überlegt werden, wie die Datenschutzregelungen in Bezug auf den europäischen Raum angepasst werden müssen. Jedoch ist festzuhalten, dass nur personenbezogene Daten kritisch sind – anwendungsbezogene Sprachsysteme stellen jedoch smarte Lösungen dar, die keine personenbezogenen Daten nutzen. Stattdessen werden alle Informationen, wie z. B. die Lieferadresse, automatisch aus dem Kundenkonto übernommen. Um den Service zu nutzen, muss also nur die Kundennummer und das Geburtsdatum angegeben werden. Außerdem müssen die Anwendungen aktiv bestätigt werden – das bedeutet, dass der Datenschutz immer auch abhängig von der Bereitschaft der Nutzenden ist.
- Menschen vs. Automatisierung: Kommt KI – gerade im stationären Handel – zum Einsatz, stellt sich oft die Frage, ob perspektivisch Fachpersonal durch Technologie ersetzt wird. Stattdessen sollte eher von einem Zusammenspiel von Mensch und Conversational AI ausgegangen werden, denn eine KI-Integration bietet vielfältige Vorteile, besonders für die Customer Experience. In manchen Fällen kann es beispielsweise angenehmer sein, erstmal mit einem Bot in Kontakt zu treten, da Kund*innen durch die unvoreingenommene und immer freundliche Art weniger gehemmt sind. Wird sich für die Verwendung von Conversational AI entschieden, sollte die Barrierefreiheit und die Nutzung durch verschiedene Zielgruppen bedacht werden. Dazu zählt der selbstverständliche Umgang mit Technologien durch jüngere Personen genauso wie die steigende Technologieaffinität älterer Personen. Eine Kombination aus gutem Service, mit der Integration von KI-Technologie, sowie einer weitergedachten Customer Experience im digitalen Bereich ist also entscheidend für den Unternehmenserfolg und die Kundenzufriedenheit.
Future-proof: Wie sieht die KI-Zukunft im Kundenservice aus?
Diese Beispiele zeigen, wie Conversational Interfaces in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können, um den Kundenservice zu optimieren und die Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen zu erleichtern. Dabei gibt es verschiedene Lösungen, um die zuvor genannten Herausforderungen zu meistern, die sich durch die Anwendung von KI ergeben.
Dabei kann nicht nur Generative und Conversational AI einzeln genutzt werden, auch eine Synergie beider Modelle ist für Unternehmen je nach Business Case vorstellbar. Denn damit lässt sich ein flexibles System schaffen, das anwendungsspezifisch arbeitet, dabei spontan ist, sich menschenähnlich äußert und zielführend für eine bestimmte Aufgabe arbeitet. Zudem besteht nur ein geringer Aufwand in der Einbindung und Integration, es kann ebenso Omnichannel genutzt werden. Eine Kombination von generativer KI mit Conversational AI macht somit einen flexiblen Chat- und Voice-Service in verschiedenen Branchen möglich.
Mit dem passenden Digital Experience Service Provider an der Seite können Unternehmen den wachsenden Ansprüchen und Bedürfnissen von Kund*innen gerecht werden und durch die Verbesserung der digitalen Erlebnisse für einen effizienteren Kundenservice mit personalisierten Angeboten, höherer Kundenzufriedenheit und letztendlich Umsatzsteigerungen sorgen.
Das Conversational AI Team der Telekom MMS bietet Expertise in den Bereichen Bot-Entwicklung, Linguistik, Anforderungsmanagement, Systemintegration, Beratung, Projektmanagement sowie Support und unterstützt Technologien von Parloa, GENESYS, Microsoft, Salesforce und COGNIGY.
Iryna Sorokovska, AI Consultant
Iryna Sorokovska ist AI Consultant bei Telekom MMS und betreut dort seit 2017 unter anderem das Thema Chat- und Voicebots im Kundenservice. Ihr Interesse an einer maschinellen Sprach- und Textverarbeitung entwickelte sie während ihres Studiums der germanistischen und experimentellen Linguistik.
Trendthema künstliche Intelligenz
Ob Digitalisierungsexpert*in, Werkstudent*in oder Schülerpraktikant*in – Hier berichten unsere Gastautoren aus ihrem Alltag.
