Wo der Einsatz von KI im Unternehmen besonders sinnvoll ist
Von Künstlicher Intelligenz werden vor allem jene Unternehmen profitieren, die noch persönlicher auf ihre Kunden eingehen und menschliche Arbeitskräfte unterstützen wollen. Doch in welchen Bereichen kann KI schnell Wirkung erzielen? Und welche Rolle spielt dabei eine gute Datenbasis?
Wer kennt das nicht: Man möchte im Onlineshop des Baumarktes Ersatz für die kaputte Glühbirne bestellen. Doch mit unzähligen Modellen, Anschlüssen und Ausführungen geht die Orientierung verloren. Wie einfach wäre es, wenn – analog zum Fachgeschäft – ein Assistent zur Verfügung stünde, mit dem man sprechen könnte und der genau weiß, wo das gesuchte Teil zu finden ist. Sozusagen ein guter Geist, der einen an die richtige Stelle führt oder spezifische Fragen zu einem bestimmten Produkt beantwortet – schnell und präzise.
Virtuelle Assistenten verfolgen Gesprächsverläufe, rufen kontextbezogene Informationen ab und beziehen dabei Nutzerdaten aus anderen Systemen ein.
Obwohl E-Commerce seit Jahren beständig an Bedeutung gewinnt, gibt es bei der Online-Interaktion mit Kunden für Unternehmen noch viel zu verbessern – sie muss schneller, bequemer, menschenbezogener und persönlicher werden. Gerade für die Customer Experience birgt die Künstliche Intelligenz großes Potenzial. Sie ermöglicht Echtzeit-Einblicke in das Kundenverhalten, eine Segmentierung der Zielgruppen sowie die Gestaltung responsiver Webseiten und Kontaktzentren, und sie simuliert als Bot an der Schnittstelle zum Kunden menschliche Konversation. Je mehr KI-Elemente hier zum Einsatz kommen – von der natürlichen Spracherkennung über maschinelles Lernen bis hin zu Deep Learning – umso besser gelingt eine individuelle, für den Kunden zufriedenstellende Kommunikation.
Chatbots werden immer schlauer und einfühlsamer
Einfache Chatbots etwa können Schlüsselphrasen erkennen und vordefinierte bzw. geskriptete Antworten geben. Sie kommen zum Einsatz, wenn ein hohes Volumen an sich wiederholenden, vorhersehbaren Kundenanfragen beantwortet werden soll. Virtuelle Assistenten hingegen können Gesprächsverläufe verfolgen, kontextbezogene Informationen abrufen und auch Nutzerdaten und Erkenntnisse aus anderen Systemen einbeziehen. Die „intelligenteste“ Bot-Stufe stellen sogenannte Advanced Virtual Agents dar. Sie sind zusätzlich mit Back-End-Systemen verbunden und haben die Möglichkeit, dort Änderungen vorzunehmen und Informationen mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA), Natural Language Processing (NLP) oder Machine Learning (ML) anzufragen.
Dies bedeutet konkret: Sie können komplexe Dialoge mit Kunden führen und spielen eine wichtige Rolle, wenn Kunden im Laufe des Kaufprozesses im Contact Center anrufen, um Fragen direkt im Gespräch zu klären. Mit Hilfe von KI-basierter Analytik und Routing klassifizieren die virtuellen Agenten Anrufe und leiten diese an den erfahrensten Agenten für diese Art von Problem weiter. Dieser wiederum durchsucht die KI-gesteuerte Wissensdatenbank des Unternehmens nach der besten Antwort – auf der Grundlage des Kundenprofils, dessen Historie und des Kontextes.
KI ermöglicht aber nicht nur gute, persönliche Kundenerlebnisse und eine Minimierung der Reibungsverluste. Sie hilft auch, präventiv problematische Trends aufzudecken, die Kundenbindung und -loyalität beeinträchtigen können. Man denke nur an die Einordnung von Kundenkommentaren in positive und negative Rückmeldungen.
Bei aller KI-Unterstützung sollte allerdings bedacht werden, dass im Kundenkontakt der menschliche Aspekt nicht vollständig durch KI ersetzbar ist. In bestimmten Situationen sollte der Mensch weiterhin im Vordergrund stehen. Hier übernimmt die KI eine unterstützende Rolle und verbessert die Kundenbetreuung, indem sie beispielsweise die Sprache des Kunden analysiert und dem Mitarbeiter in Echtzeit Vorschläge zur Verbesserung der Gesprächsqualität macht.
KI als Transformator der Geschäftsprozesse
Auch bei der Gestaltung von Geschäftsprozessen wird KI zum Game Changer werden. Bei der Transformation sollten sich Unternehmen zunächst auf die wichtigsten Geschäftsvorgänge konzentrieren. Ein Beispiel ist der Bestellvorgang, der sich auf mehrere Geschäftsbereiche sowie auf Lieferkettenpartner auswirkt. Mit Hilfe von KI lässt sich der Prozess von der Angebotsanfrage bis zur Rechnungsstellung automatisieren – angefangen bei der Initiierung der Angebotserstellung durch den Kunden über ein Kundenportal oder über Managed Services.
KI hilft, problematische Trends rechtzeitig aufzudecken, die der Kundenbindung und -loyalität abträglich sein könnten.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können unvollständige und fehlerhafte Angebote sofort erkannt und proaktiv geklärt werden. Sobald die Daten vollständig sind, kann eine Robotic Process Automation (RPA) die Daten in die bestehende Buchhaltungssoftware einlesen, um eine Bestellung zu generieren, die Zahlung auszuführen und dem Kunden eine Bestätigungsmail zu schicken. Weitere Bereiche, die mit KI und Analytics transformiert werden können, sind beispielsweise Workplace- oder interne Kommunikationsabläufe. Hier können Wissenssilos oder Ineffizienzen identifiziert werden, um sinnvolle Umstrukturierungen zu planen.
KI – der Förderer von digitaler Resilienz
Auch die digitalen Infrastrukturen eines Unternehmens profitieren vom Einsatz der KI. So können mit Hilfe von AIOps, das heißt KI für den IT-Betrieb, große Mengen von Protokoll- und Leistungsdaten analysiert werden, um das Identifizieren und Lösen von IT-Problemen zu automatisieren. Mit Hilfe von Chatbots und KI lassen sich beispielsweise repetitive Supportanfragen an den Level 1-Helpdesk – wie etwa den Speicherplatz zu erhöhen oder ein Passwort zurückzusetzen – erledigen.
Das Geheimnis de Erfolgs st eine Unternehmenskultur, die Daten als Unternehmenswert ansieht.
KI ermöglicht es zudem, Abhängigkeiten innerhalb und zwischen IT-Systemen besser zu überwachen und bereitet den Weg für den Aufbau selbstheilender und selbstoptimierender Netzwerke, sogenannte KI-unterstützte Software-defined Wide Area Networks (SD-WAN). Sie erweitern die Nutzererfahrung im WAN durch Insights, Automatisierung und Aktionen. Eine weitere Schlüsselrolle nehmen KI-gestützte Sicherheitssysteme ein. Sie helfen, eine ansonsten überwältigende Zahl von Bedrohungen zu erkennen sowie Angriffe zu verhindern, und ergänzen die Arbeit hochqualifizierter Cyber-Analysten.
KI kann nur mit einer soliden Datenbasis gut arbeiten
Ob es nun um Entscheidungen zu Prozessen, Produkten, Dienstleistungen, Mitarbeitern oder Strategien geht, ohne den entsprechenden Daten-Input kann auch ein noch so ausgefeiltes KI-Framework keinen verlässlichen Output generieren. Dies erfordert eine effektive Datenverarbeitung, die Einführung eines unternehmensweiten Data-Governance-Systems sowie die Einrichtung eines Merkmalspeichers, der die Daten aus einem Speicher wie einem Data Lake nutzt.
Nur so stehen für Analysen und die Modellierung der KI-Systeme gute Trainingsdaten zur Verfügung. Das A & O hierfür ist eine Unternehmenskultur, die Daten als Unternehmenswert ansieht. Mit einem reibungslosen Zusammenspiel von Daten und KI und deren Anwendung in den relevantesten Bereichen können Unternehmen Kunden binden, Prozesse effizienter gestalten und Mitarbeiter entlasten.
