«Es geht sogar noch einfacher»

Pascal Rosenberger, der KI-Boom wirbelt auch im Segment «Customer Communications and Services» gehörig Staub auf. Was sind die aktuellen Trends?

Tatsächlich. Customer Service und etwas weniger intensiv die Kundenkommunikation waren schon seit dem letzten grossen KI- und Chatbotboom 2016/2017 an den Themen KI, Chatbots und Auto-matisierung dran.

Bisher wurde uns allen aber schon beim regelmässigen Surfen im Internet klar, dass Chatbots ihr Versprechen von damals nicht eingelöst hatten. So selten waren sie in der Praxis anzutreffen. Und wenn einer aufpoppte auf einer Internetseite, stifteten sie selten einen Mehrwert gegenüber den klassischen Kanälen.

Bisher kaum Mehrwert durch Chatbots

Dann kam ChatGPT und nun scheint es, dass es so einfach und effizient ist wie noch nie, das Versprechen nach dem immer verfügbaren und allwissenden digitalen Assistenten wahr werden zu lassen. Etwas, das sich bisher – wenn überhaupt – nur für Grosskonzerne rechnete.

Heute ist das keine grosse Sache mehr. Ganz ohne Aufwand geht's natürlich nicht, aber die Lösungen sind auch für KMU erschwinglich und greifbar nah. Der Schritt vom allseits beherrschenden Thema in den Medien und Fachschaften in die Praxis ist aber noch ein weiter.

Nur die wenigsten Unternehmen waren in der Lage, kurz nachdem die Schnittstellen zu OpenAI verfügbar waren, diese für eigene Lösungen zu nutzen. Die meisten stecken noch in einer Findungsphase oder beginnen erst, sich mit dem Thema auseinander zu setzen.

Kann man sich als KMU heute wirklich so einfach am Sprachmodell von Open AI bedienen, es mit den eigenen Produktdatenblättern und MarKom-Content trainieren und hat dann die perfekte First&Second Level Serviceabteilung geschaffen? Oder braucht es dann doch etwas mehr dazu?

Es geht sogar noch einfacher mit spezialisierten Tools, in denen man die Ressourcen wie ein PDF oder einen Weblink hinterlegt und schon steht der eigene Chatbot für die Kundinnen und Kunden bereit. Für einfache Ansprüche kann das bereits sehr wirksam sein – vor allem im Vergleich zum Status Quo, der vielleicht nur aus einer schwer durchforstbaren Website besteht.

Eine solche einfache Lösung wird allerdings nicht perfekt sein und ihre Tücken haben. Diese lassen sich aber angehen. Für anspruchsvollere Projekte öffnet sich dann der Fächer, wie sie sich technisch umsetzen lassen. Im Vergleich zur Ära vor den grossen Sprachmodellen wie GPT ist die Umsetzung deutlich einfacher, effizienter und effektiver geworden.

Oft gibt es eigentlich genügend Informationen, damit Kunden sich selber helfen können, doch der Zugang zu diesem Wissen ist kompliziert oder für Nutzerinnen eines Services nicht nachvollziehbar. Wie können uns KI-Werkzeuge dabei unterstützen, vorhandenes Wissen zugänglich zu machen?

Das stimmt, meist ist alles in irgendeiner Form an irgendeinem Ort verfügbar. Nur nicht dann, wenn es benötigt wird. Im Kern geht es darum, Kundinnen und Kunden aber auch Mitarbeitende zu befähigen.

Zum einen, wenn sie das Wissen benötigen und aktiv danach fragen. Ein klassisches Szenario ist der Supportfall. Zum andern, wenn Kunden ein Produkt neu beziehen und dessen Nutzungsweise und Merhwert erst entdecken müssen. Das kann – im Sinn von Customer Education – auch ein geführtes Erlebnis sein, bei dem ein Chatbot den Dialog beginnt und durch ein vordefiniertes Thema führt.

Kritische Phase Onboarding

Aus Unternehmenssicht ist das Onboarding eine kritische Phase in der Customer Journey, die darüber entscheidet, ob Kundinnen und Kunden überhaupt mit einem Angebot zurecht kommen und den Mehrwert erleben. Wenn wir an die interne Kommunikation denken, sieht es ähnlich aus, wobei die aktive Wissensvermittlung in Form von Schulungen und Trainings noch wichtiger werden, da Unternehmen einiges zu Produkten, Prozessen, Regularien, IT-Sicherheit etc. weitergeben müssen.

Das persönliche Gespräch im Supportfall schafft durch den Dialog eine Vertrauenszone für die Anliegen der Kundschaft. Kommen KI-Support Services ebenfalls auf dieses Vertrauenslevel?

Chatbots ermöglichen ja einen simulierten Dialog mit gewissen Freiheitsgraden mit einer Maschine. In der Fachsprache nennt man das dann ein «Conversational Interface». Die Gestaltung dieser Dialoge («Conversation Design») leiht sich entsprechend gewisse Elemente aus Psychologie, Sprache und Stil aus, um authentisch zu wirken und Vertrauen zu fördern. Wichtig ist dabei, dass Userinnen und User stets wissen, dass sie sich in einem automatisierten Dialog befinden.

Das Ziel muss ein ausreichendes Vertrauenslevel sein

Das zu vernebeln ist unlauter und bringt letztlich weder dem Unternehmen noch den Kundinnen und Kunden einen Mehrwert, da es rasch durchschaut wird. Entsprechend kann es auch nicht das Ziel sein, auf das gleiche Vertrauenslevel zu kommen wie es menschliche Agentinnen und Agenten ergmöglichen sondern auf ein ausreichendes. Sprich: die Informationen müssen stimmen und nützlich sein. Die Stärke der Automatisierung liegt dann aus Kundensicht vielmehr darin, dass sie rund um die Uhr und ohne Wartezeit eine Antwort bekommen.

Wie stellen Unternehmen fest, dass sie eine Servicelücke in ihrer Unternehmenskommunikation haben? Gibt es dazu Indikatoren, die von einer KI überwacht werden könnten oder ist das noch Zukunftsmusik?
 
Potenziell liesse sich schon mit KI eine solche Überwachung aufziehen. Die Voraussetzung ist allerdings, dass es einen klaren und messbaren Sollzustand gibt, den die KI dann mit dem Ist abgleichen kann. Es arbeitet bestimmt schon jemand an einer technischen Lösung dafür, die Frage ist vielmehr, ob Unternehmen definieren können, welchen Service sie an welchem Touchpoint bieten möchten. Umso zentraler ist es, Kundinnen und Kunden in den Mittelpunkt zu rücken, mit ihnen im Gespräch zu bleiben, um ihre Bedürfnisse bestmöglich zu verstehen und bedienen zu können. 

Vielen Dank, Pascal Rosenberger, für diesen Einblick in eine schöne neue Servicewelt.

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