Nach dem Start im Jahr 2004 dauerte es zehn Monate, bis Facebook eine Million Nutzer erreichte. ChatGPT benötigte fünf Tage. Bis zum zweimonatigen Zeitpunkt schwoll die Benutzerbasis von ChatGPT auf hundert Millionen an. Selbst vor diesem rekordverdächtigen Wachstum war KI bereits fester Bestandteil des neuen Contact Center-Modells. Beispielsweise das von Salesforce Einstein betriebene Omnichannel Routing und Next Best Action.
Nun entwickelt sich dieses Modell mit atemberaubender Geschwindigkeit. Wir sehen, wie Contact Center Voicebots einsetzen, um Fälle effektiv und messbar abzuwehren. Andere ergänzen ihre Erfahrungen mit menschlichen Agenten durch KI-gestützte Empfehlungen für wahrscheinliche Lösungen, nächste Schritte oder sogar die Generierung von Skripten.
Dies wirft die Frage auf: Was ist die richtige Balance zwischen generativer KI und menschlichen Agenten im Contact Center?
Ignorieren Sie die Technologie von Contact Centern mit KI auf eigene Gefahr
So banal es auch sein mag, die Antwort lautet: Es kommt darauf an. Dies trifft besonders auf Führungskräfte von Contact Centern zu, die tendenziell nicht vorschnell neue Technologien einführen. Der Grund hierfür liegt auf der Hand: Contact Center stellen erhebliche Investitionen dar, und wenn sie nicht effektiv umgesetzt werden, kann dies gravierende Folgen für die betriebliche Leistungsfähigkeit und die Kundenbindung haben.
Was wir mit Sicherheit wissen, ist, dass der globale Markt für KI-Chatbots robust ist und in den nächsten sieben Jahren um 23,5 % wachsen wird. Eine Studie der New York Times (Abonnement erforderlich) über die Zukunft der KI befasst sich mit der Entwicklung von Anwendungsfällen, die für das Contact Center vielversprechend sind:
- Sofortige KI-generierte Videos
- Multimodale Chatbots
- Verbesserte Argumentation
- KI-Agenten
- Intelligentere Roboter
Zusätzlich sagt die MIT Technology Review die Entwicklung von “anpassbaren” generativen KI-Chatbots voraus. Diese können nicht nur für sehr spezifische Anwendungsfälle trainiert werden, sondern beherrschen auch Multitasking mit einer bisher in der Welt der Contact Center unbekannten Kompetenz. All diese Entwicklungen könnten für den Einsatz in Contact Centern äußerst relevant sein.
Diese neuen Entwicklungen deuten laut den Analysten von Goldman Sachs auf eine Verlagerung vom KI-Hype zum KI-Einsatz hin. Der Bericht “State of Generative AI in the Enterprise” von Deloitte kommt zu dem Schluss, dass “79 % der Befragten erwarten, dass generative KI ihre Unternehmen innerhalb von drei Jahren verändern wird. In der Praxis konzentrieren sie sich jedoch vor allem darauf, heute praktische Vorteile zu erzielen.”
Evaluierung generativer KI für Ihr Contact Center
Um besser zu verstehen, wie eine Implementierung für Ihr Contact Center aussieht, ist es wichtig, ein paar Unterscheidungen zu treffen.
Unserer Erfahrung nach eignen sich KI-Chatbots besonders gut für die Bearbeitung einfacher, sich wiederholender Aufgaben. Virtuelle Assistenten und konversationelle IVRs können beispielsweise schnelle Lösungen anbieten, häufig gestellte Fragen beantworten und ein hohes Volumen an einfachen Transaktionen bearbeiten – rund um die Uhr.
Menschliche Agenten hingegen zeichnen sich bei komplexen Problemen und emotionalen Situationen aus. Sie sind in der Lage, Empathie zu zeigen, personalisierte Lösungen anzubieten und heikle Angelegenheiten zu bearbeiten, die kritisches Denken erfordern. In einer idealen Welt übernimmt die KI die einfachen Fälle, während sie die komplexeren Fälle in geringerem Umfang an ihre menschlichen Kollegen weitergibt.
Viele Contact Center bringen die beiden Einheiten in irgendeiner Form zusammen. Cisco Agent Answers und Salesforce Next Best Action beispielsweise nutzen KI, um den menschlichen Agenten optimale Lösungen für ein bestimmtes Problem vorzuschlagen. Generative KI-Chatbots können die Erfahrung der Agenten durch die Übergabe von Fällen von Bot zu Agent oder die KI-gestützte Nachbearbeitung von Fällen weiter verbessern.
Analytics, Sprache, Übersetzung, Klassifizierung und Routing (neben anderen Funktionen) fallen alle in den Bereich der generativen KI-Chatbot-Nutzungsfälle für das Contact Center:
Angesichts des breiten Spektrums an Anwendungsfällen ist der Begriff “KI-Chatbot” möglicherweise zu eng gefasst für das, was manche Contact Center tatsächlich benötigen. Viele führende Unternehmen integrieren Cloud-basiertes natürliches Sprachverständnis und Sprachdienste in das Agenten- und Kundenerlebnis, wodurch das Erlebnis deutlich verbessert und gleichzeitig die betriebliche Effizienz gesteigert wird.
Wie man die richtige generative KI-Implementierung entwirft
Ausrichtung und Roadmapping sind entscheidende Aspekte bei der Beantwortung der Frage “Generative KI vs. menschliche Agenten”. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen Prozess, den wir einem Contact Center in der Phase der Erwägung einer neuen KI-Technologie empfehlen könnten:
Real-World KI Lösungen für das Contact Center
Typischerweise führt ein Designprozess mit dieser Tiefe zu einem weitaus nuancierteren Ansatz in der Frage generative KI vs. Menschen. Viele Contact Center-Leiter sind beispielsweise der Meinung, dass die Text-to-Speech-Automatisierung (TTS) für ihre Bedürfnisse ausreichend ist, zumindest im unmittelbaren Sinne. Das heißt, eine KI, die Text in natürlich klingende Sprache für Willkommensnachrichten für IVR, automatisierte Nachrichten außerhalb der Geschäftszeiten und das Lesen von dynamischen Nachrichten nach Bedarf umwandelt.
Andere entwickeln und implementieren Voicebots, die ein natürliches Self-Service-Erlebnis über das Telefon bieten können. Voicebots haben sich als mehr als geeignet erwiesen, um Kunden rund um die Uhr Zugang zum Contact Center zu verschaffen und gleichzeitig die Mitarbeiter von einfachen und sich wiederholenden Aufgaben zu entlasten.
Voicebots können auch automatisch Gespräche mit Voicebots transkribieren und zusätzlichen Kontext und Unterstützung für Fälle anzeigen, die menschliche Interaktion erfordern, neben anderen Funktionen:
- Abruf von Informationen in Echtzeit
- Terminplanung
- Unterstützung in Notfällen
- Automatisierte Zahlungen und Transaktionen
- Auftragsstatus und -verfolgung
- Interaktive Fehlersuche
Virtuelle Chatbots sind in der Regel in Omnichannel-Self-Service-Anwendungsfällen sinnvoll. Sie lassen sich in verschiedene Geschäftsanwendungen integrieren und holen den Kunden dort ab, wo er sich gerade befindet und was er braucht. Zu den Funktionen gehören:
- 24/7-Selbstbedienung und Bearbeitung von Routineanfragen und FAQ
- Unterstützung von Agenten bei Live-Anrufen (kontextbezogene Vorschläge und Anleitungen in Echtzeit)
Schließlich bietet die KI-gestützte Live-Transkription in der Regel erhebliche Vorteile und ist weniger komplex als die vorgenannten Lösungen. Ein Bot, der Agenten mit Gesprächsprotokollen und generierten Zusammenfassungen versorgen kann, minimiert die Nachbearbeitungszeit, was zu einer erheblichen Verbesserung der Effizienz der Agenten führt.
Das Gleichgewicht statt den Ersatz finden
Die Liste der möglichen KI-Einsätze im Contact Center wird scheinbar jeden Tag länger. Und es steht außer Frage, dass immer mehr der berührungsarmen, sich wiederholenden Aspekte der Agentenerfahrung mit generativer KI automatisiert werden können.
Dennoch kommt für die meisten Leiter von Contact Centern ein kompletter Ersatz von menschlichen Mitarbeitern nicht in Frage. Schließlich gibt es zumindest einen Teil (oft einen großen Teil) ihrer Kunden, die auf die Expertise angewiesen sind, die nur ein Mensch bieten kann. Durch einen umfassenden Erkundungs- und Entwicklungsprozess stellen viele fest, dass die richtige Lösung für ihren Anwendungsfall viel differenzierter ist als eine einfache Lösung für das eine oder andere.
Zumindest erfordert jeder KI-Einsatz immer noch menschliche Aufsicht. Fragen der Ethik, des Datenschutzes und der Sicherheit bleiben für die Leiter von Contact Centern und die Kunden, die sie betreuen, von größter Bedeutung. Selbst in Fällen, in denen generative KI menschliche Agenten vollständig ersetzen könnte, muss man sich fragen: Ist das wirklich das, was unsere Kunden wollen?
Die Antwort auf diese letzte Frage könnte der entscheidende Faktor für viele künftige KI-Einsätze sein.
