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Ein ausführlicher Leitfaden für den vertrauenswürdigen Einsatz von KI in der Kundenservice-Automatisierung
Erfahren Sie alles, was Sie über die Etablierung vertrauenswürdiger KI anhand des AIC4-Kriterienkatalogs wissen müssen.
Wie hat sich der noch junge Bereich Conversational AI bereits weiterentwickelt und wie treibt er die Automatisierung des Kundenservices voran?
Derek Roberti, VP of Technology bei Cognigy, teilt seine Ansichten zum Thema in einem Podcast von Modern CTO, und kommt dabei auf das ultimative Ziel von Automatisierung, die Zukunft von Natural Language Understanding (NLU) und das nächste Kapitel in der Kundenservice-Automatisierung zu sprechen. Lesen Sie hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Aussagen oder hören Sie den kompletten Beitrag.
Moderne Technologien in den Bereichen automatische Spracherkennung und Text-to-Speech liefern bemerkenswerte Ergebnisse. Natural Language Understanding ist zwar noch nicht perfekt, aber bereits gut genug für zahlreiche Anwendungen. Warum erleben wir also keine durchweg beeindruckenden automatisierten Gesprächsinteraktionen?
Bei der Entwicklung von Konversationen stehen wir noch ganz am Anfang: Wir haben zwar die technologischen Hürden ausreichend gemeistert, aber wir haben noch keine Referenzerlebnisse geschaffen, die wir für vielfältige Anwendungsfälle modellieren können. Wir stehen gerade vor diesem nächsten Schritt, der Ausarbeitung von Best Practices und der Schulung der Anwender, wie gute dialogorientierte Interaktionen aussehen. Die meisten Entwickler, Produktmanager und Unternehmensanalysten mussten sich bisher noch nie mit der Gestaltung von Konversationen auseinandersetzen – daher eignet sich vieles von dem, was wir im Internet sehen und am Telefon hören, nicht gerade als Paradebeispiele für ein gelungenes Nutzererlebnis.
Worauf wir uns freuen können, ist ein ganz neues Kapitel in der Branche, bei dem wir anfangen, das Nutzererlebnis in den Vordergrund zu stellen und uns zu fragen, wie wir Konversationen gestalten können, die Probleme für Menschen lösen – die Menschen nicht frustrieren, bei denen Menschen gut genug verstanden werden, damit sie ihre Ziele erreichen können, und die die Menschen schließlich mit einem zufriedenen Gefühl beenden. Dafür müssen die einzigartigen Fähigkeiten identifiziert werden, die für das Conversational Design erforderlich sind – anstatt einfach nur einen Entwickler einzustellen oder zu hoffen, dass der Customer Experience Manager dies schon irgendwie alleine bewältigen kann.
Sobald wir den Punkt erreicht haben, an dem diese Diskrepanz hinsichtlich der Nutzererfahrung aufgelöst wurde, wird sich die allgemeine Mentalität in Bezug auf die Konversationsautomatisierung und den Wert, den sie bietet, ändern.
Wir (bei Cognigy) haben festgestellt, dass die Technologie hinter den Kulissen, sei es nun KI oder etwas anderes, weniger wichtig ist als die Ziele, die wir anstreben. Wir haben viel in einzigartige Tools, NLU, Analyse und vieles mehr investiert, aber wir stellen nicht die Technologie in den Vordergrund.
Wir versuchen zu verdeutlichen, dass KI und maschinelles Lernen zwar wichtig sind, aber nichts davon an sich ein konkretes Ziel verfolgt. Das Ziel ist es, Geschäftsprozesse zu automatisieren, und das Ergebnis ist der doppelte Nutzen für Kunden und für Unternehmen. Den Nutzern ermöglichen wir es, einfacher und schneller auf die Informationen und Systeme zuzugreifen, die sie benötigen – egal zu welcher Tages- oder Nachtzeit. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Effizienz und verringerten Kosten.
Wir raten unseren Kunden immer, ihre personellen Ressourcen auf Szenarien zu konzentrieren, in denen menschliches Einfühlungsvermögen und menschliche Entscheidungsfindung wichtig sind, und alles zu automatisieren, bei dem Menschen im Wesentlichen Aufträge entgegennehmen, Daten eingeben oder simple Informationen abfragen.
Wir sind Cognigy.AI, das ist der Name unserer Plattform, aber die Automatisierung von Konversationen ist unsere eigentliche Mission.
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