Zum ersten Mal erreichten die Zahl der Nutzer von mobilen Messaging-Apps im Jahr 2018 die 2-Milliarden-Grenze, Anzahl steigend. Mit dem Aufstieg von Messaging als bevorzugte Kommunikationsart werden Chatbots, die interaktive menschliche Konversation simulieren, auch für Unternehmen immer wichtiger. Laut einer Studie wird erwartet, dass 85% der Interaktionen des Kunden mit einem Unternehmen bis 2020 keinen menschlichen Ansprechpartner beinhalten wird. Die Integration Künstlicher Intelligenz ist für Unternehmen notwendig, um die steigende Anzahl eingehender Anfragen zu bewältigen.
Die Vorteile der Künstlichen Intelligenz (KI) für Unternehmen liegen auf der Hand. KI kann Prozesse vergrößern, Komplexitäten reduzieren und die Produktivität steigern, um nur einige zu nennen. Auch wenn wir KI erst seit Kurzem in Unternehmen einsetzen, zeigten sich in den vergangenen Jahren bereits mehrere erfolgreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen und Abteilungen. Während die Anwendung von KI nach der Integration flexibel und skalierbar ist, müssen zuerst qualitative und strukturierte Daten eingegeben werden, da diese „wie Öl für Autos“, ein notwendiger Bestandteil jedes KI-Modells ist. Im Vergleich zu herkömmlichem Code hängen KI-Algorithmen von den für das Training verwendeten Daten ab.
Ein KI-Modell trainieren
Das Training eines KI-Algorithmus ähnelt einem kleinen Kind das Sprechen beizubringen. Normalerweise sind die ersten Wörter eines Kleinkindes diejenigen, die es am häufigsten hört, wie „Mama“ oder „Papa“. Mit der Zeit erklären die Eltern dem Kind immer mehr Wörter aus der Umgebung des Kindes. In ähnlicher Weise arbeitet die KI, indem sie Daten in ein Modell einspeist, sodass das Modell in einer bestimmten Situation weiß, was zu tun ist, indem es ähnliche Muster in der Vergangenheit betrachtet. Wie ein Kind lernt auch ein KI-Modell schneller, je strukturierter die Daten in das Modell eingegeben werden.
Oft bestehen Daten zum Trainieren einer KI aus häufig gestellten Fragen (FAQ), die zuvor im Kundenservice aufgetreten sind. In den meisten Unternehmen besteht der Großteil dieser FAQs aus einer Reihe von Fragen, die dasselbe bedeuten, jedoch unterschiedlich formuliert sind. Deswegen sollte ein Algorithmus eines KI-Modells in der Lage sein, Absichten und Entitäten zu erkennen, um Variationen von Wortmustern im Kundenservice zu verstehen. Was aber, wenn ein KI-Modell auf eine Frage stößt, die zuvor noch nicht gestellt wurde und bei der das System nicht über genügend Daten verfügt, um eine gute Antwort zu geben?
Agent + AI Hybridmodell
Eine KI ist nicht menschlich, daher ist eine komplizierte Frage möglicherweise unverständlich und führt zu einer falschen Antwort. Hierbei hilft ein hybrides Agent + AI-Modell und garantiert, dass keine falschen Antworten gesendet werden, da die Support-Agenten die KI während des Betriebsprozesses trainieren.
Wenn die KI zum ersten Mal auf eine unbekannte Frage stößt, wird der Agent in den Chat einbezogen und das System liefert die besten Antwortvorschläge entsprechend den vorhandenen Daten. Dieses Modell stellt sicher, dass keine falschen Antworten an die Kunden gesendet werden, was für jedes Unternehmen unerlässlich ist. Darüber hinaus müssen die Support-Mitarbeiter nicht übermäßig viel Zeit darauf verwenden, Antworten zu formulieren. Mit den Vorschlägen des Systems können die Agenten einfach die richtigen Antworten aus den Vorschlägen auswählen oder bearbeiten.
Der Bot wird in einem dynamischen Prozess ohne zusätzlichen Zeit- und Personalaufwand trainiert. Mit jeder eingehenden Anfrage und Antwort, die gesendet wird, erhöht die KI ihr Wissen und damit die Anzahl der Antworten, die automatisch gesendet werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein hybrides KI-Modell automatisierte Antworten, smarte Vorschläge, keine falschen Antworten und eine ständig verbesserte Datenbank ermöglicht.
Die Zukunft des Geschäfts wird KI beinhalten. Warum nicht schon heute mit einer intelligenten Agent + KI-Hybridlösung arbeiten?
