Customer Experience Management und KI
Generative KI im Dienste von CX
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird
Die generativen KI-Technologien, die in letzter Zeit in den Nachrichten dominieren – wie ChatGPT und Google Bard – werden mit umfangreichen öffentlichen Datenquellen aus dem Internet trainiert. Doch die Kommunikation mit den aktuellen generativen KI-Tools führt häufig zu sogenannten KI-Halluzinationen. Dabei handelt es sich um Situationen, in denen das Modell aufgrund unvollständiger Trainingsdaten oder eines Missverständnisses der Benutzeraufforderung verzerrte, falsche oder irreführende Antworten liefert.
In einer aktuellen Studie des Qualtrics XM-Institutes gaben 42 Prozent der befragten CX-Profis an, dass ihre Unternehmen im Jahr 2023 deutlich mehr in KI- und Machine Learning-Lösungen investieren werden. Doch ein Unternehmen, das eine generative KI-Lösung einsetzen möchte, um wichtige Geschäftsabläufe wie den Kundenservice oder die Überwachung des Markenstatus zu verwalten, muss sicherstellen, dass die Ergebnisse genau, vorhersehbar und wiederholbar sind.
Um den größtmöglichen Nutzen aus LLMs zu ziehen, müssen Unternehmen diese Modelle mit branchenspezifischen Daten und geschäftlichem Kontext füttern, um Lösungen zu entwickeln, die die für ihre Bedürfnisse erforderliche Präzision und Genauigkeit liefern. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Investitionen jetzt forcieren müssen, um Datensätze für die Analyse durch LLMs vorzubereiten, die spezialisierte, genaue und wirkungsvolle generative KI-Lösungen liefern können. So gab fast die Hälfte der befragten CX-Profis an, dass Investitionen in Customer Journey- und Textanalysen zu den höchsten Prioritäten ihrer Unternehmen gehören, und diese Zahl wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich noch steigen.
Durch das Sammeln und Vereinheitlichen von Erfahrungs- und operationalen Daten können Unternehmen den größten Nutzen aus LLMs ziehen, indem Modelle mit branchenspezifischen Daten und geschäftlichem Kontext gefüttert werden, um Lösungen zu entwickeln, die für ihre Bedürfnisse erforderliche Präzision und Genauigkeit bieten.
Generative KI-Lösungen für Unternehmen
Der Unterschied zwischen einer speziell entwickelten KI-Lösung, die auf Datenquellen basiert, die für das Experience Management optimiert sind, und einem einfachen LLM, das mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert wurde, ist vergleichbar mit dem Unterschied zwischen dem Fachwissen eines erfahrenen Herzchirurgen und dem eines Absolventen einer medizinischen Hochschule.
Ähnlich verhält es sich im Kundenservice. Mit den richtigen Trainingsdaten helfen KI-gestützte Lösungen den Agent:innen nicht nur, allgemeine Kundenfragen mit vorprogrammierten Antworten zu beantworten. Sie unterstützen Kundendienstteams auch dabei, jede Konversation auf mehreren menschlichen Dimensionen zu verstehen und schnell personalisierte Inhalte zu erstellen, mit denen Mitarbeiter:innen, über alle Servicekanäle hinweg effektiver reagieren können.
Vermarkter:innen erforschen, wie sie natürlichsprachliche Aufforderungen und KI-gesteuerte Empfehlungen nutzen können, um ansprechende Inhalte für verschiedene Zielgruppensegmente zu erstellen. Angenommen, eine KI-Lösung verfügt über den richtigen Kontext und historische Datenpunkte: In diesem Fall kann sie nicht nur einen generischen E-Mail-Entwurf erstellen, sondern stattdessen personalisierte Nachrichten und Angebote generieren, die zur richtigen Zeit an die richtigen Personen weitergeleitet werden, und das mit höchster Präzision.
Die generative KI-Revolution steckt noch in den Kinderschuhen, und Unternehmen haben momentan noch Zeit, sich entsprechend vorzubereiten. Doch die Weiterentwicklung wird sich angesichts der Vorteile für Unternehmen nicht aufhalten lassen. Mit den richtigen Daten und Anpassungen können generative KI-Tools geschärft und verfeinert werden, um selbst komplexe oder sehr spezifische Herausforderungen für Unternehmen in nahezu jeder Branche zu lösen. Daher sollten Unternehmen jetzt damit beginnen, ihre Prozesse entsprechend anzupassen.
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