So wird Ihr KI-Projekt ein Erfolg

Solange Sie die Technologie richtig einsetzen, kann Künstliche Intelligenz für scheinbar unendlich viele Anwendungsszenarien genutzt werden. Doch damit Sie eine Lösung finden, die zu Ihrem Unternehmen und Ihrem Bedarf passt, müssen Sie eine Reihe wichtiger Entscheidungen treffen. [...]

Ein programmierter Chatbot oder eine kognitive AI-Intelligenz? (c) pixabay.com

Was konkret möchten Sie erreichen? Was sind Ihre Geschäftsziele? Welche Tools wären am besten geeignet? Wer sind die Nutzer? Wie schnell möchten Sie welchen ROI erzielen?

Obwohl jedes KI-Projekt einzigartig ist, lohnt es sich immer, wenn Sie zunächst die folgenden fünf Fragen beantworten. So schaffen Sie die Basis, auf der Ihr Unternehmen von einem erfolgreichen Investment in Künstliche Intelligenz profitieren kann.

1. Möchten Sie einen Chatbot oder einen kognitiven KI-Assistenten?

Wenn gewünscht, verwenden digitale Kollegen oder kognitive KI-Assistenten das sogenannte Natural Language Understanding (NLU), das heißt natürliches Sprachverständnis, um Fremdwörter und komplexe Sätze zu verstehen und mit ihren menschlichen Kollegen oder Benutzern zu kommunizieren.

Im Gegensatz zu statischen Chatbots nutzen kognitive KI-Assistenten mehr als nur einzelne (Stich-)Wörter, um die Intention des Benutzers zu verstehen: Intelligente virtuelle Assistenten können unterschiedliche Kontexte in einer Konversation erkennen und mühelos zwischen diesen hin- und herwechseln, ohne den roten Faden zu verlieren. So sind sie beispielsweise in der Lage, die Äußerungen eines Nutzers kontextbezogen zu verstehen.

Darüber hinaus lernen digitale Mitarbeiter durch Beobachtung von ihren menschlichen Kollegen: Kann ein virtueller Assistent einen Prozess nicht alleine durchführen, übergibt er an einen menschlichen Mitarbeiter. Dieser führt den Prozess im gleichen Interface fort, wodurch der KI-Assistent die neuen, korrekten Schritte lernen und für zukünftige Interaktionen anwenden kann. Voraussetzung hierfür ist, dass die neu erlernten Schritte vom Prozesseigentümer genehmigt werden – Stichwort „Supervised Learning“.

Einfache Chatbots hingegen verfügen nicht über diese Möglichkeiten. Sie verwenden vorprogrammierte Skripte, mit denen sie einfachere Aufgaben ausführen und standardisierte Antworten auf einfache Fragen geben können. Wenn Nutzer sich außerhalb dieses Skripts bewegen oder in einer fremden Sprache kommunizieren, wird der Chat sofort an einen menschlichen Kollegen übergeben oder die Kommunikation ganz abgebrochen. So dauert es nicht nur länger, das Anliegen des Nutzers zu bearbeiten, es kommt auch häufig zu einem frustrierenden Benutzererlebnis.

2. Welche Eigenschaften soll Ihre KI haben?

Kunden finden es schnell frustrierend, mit einem Chatbot zu interagieren, der nur „roboterartig“ kommunizieren kann und nicht in der Lage ist, individuelle Gegebenheiten zu berücksichtigen oder sich auf frühere Gespräche zu beziehen. Die Alterative dazu ist ein kognitiver Assistenten, der aus vergangenen Erfahrungen lernen und in zukünftigen Gesprächen auf sie Bezug nehmen kann.

Emotionale Intelligenz und die Fähigkeit, emotionale Muster zu erkennen, sind in dieser Art von Szenario besonders wichtig. Wenn Kunden beispielsweise eine Beschwerde vorbringen, oder wegen des Verlusts ihrer Kreditkarte besorgt sind, möchten Sie, dass Ihr virtueller Mitarbeiter eine andere Tonalität verwendet, als wenn er einem Kunden dabei hilft, seine Treuepunkte einzulösen oder eine Urlaubsreise zu buchen.

3. Mit wem wird die KI kommunizieren?

Welche Tonalität und welchen Sprachduktus Ihr KI-System verwendet, sollte davon abhängen, wer die Nutzer sind. Jugendliche Online-Gamer beispielsweise nutzen eine andere Sprache – etwa mit speziellen Abkürzungen, Humor- und Ironie-Elementen – als interne Mitarbeiter einer Bank oder Versicherung, die zielgerichtete Hilfe bei einem IT-Problem benötigen oder schnell auf bestimmte Produkt- oder Kundeninformationen zugreifen wollen.

Bestimmen Sie also zuerst, wer Ihre Zielgruppe für ein bestimmtes Anwendungsszenario ist. Dann können Sie darauf basierend entscheiden, wie Sie die User Experience gestalten möchten und welche Konversationselemente ihr digitaler Mitarbeiter beherrschen muss. Das kann bedeuten, dass Ihre KI Small Talk beherrscht und dafür trainiert ist, Humor zu erkennen und entsprechend darauf reagieren.

4. Wie schnell erwarten Sie welchen ROI?

Bevor Sie eine KI-Lösung implementieren, sollten Sie klären, welche Einsparungen Sie durch Automatisierung erzielen möchten:

  • Geht es darum, das gleiche – oder gar ein höheres – Arbeitsaufkommen innerhalb kürzerer Zeit zu erledigen?
  • Können Sie das Outsourcing Ihres Kundenservices zurückfahren oder ganz darauf verzichten?
  • Versetzen Sie Ihre Mitarbeiter in die Lage, produktiver zu sein oder können Sie Ihnen mehr Zeit verschaffen, innovative Lösungen für komplexe Herausforderungen zu finden, da sie weniger zeitraubende Routineaufgaben erledigen müssen?

Die Höhe Ihrer ersten KI-Investition sollte die von Ihnen erwarteten Kosteneinsparungen widerspiegeln. Auf diese Weise können Sie schnell erkennen, ab wann Sie eine positive Rendite erzielen. Unterschiedliche Investitionen führen zu unterschiedlichen Ergebnissen – in einem jeweils anderen Tempo. Welche Schwerpunkte Sie setzen, sollte auch von den Erkenntnissen abhängen, die Sie im Rahmen der zuvor erwähnten Zielgruppenanalyse gewonnen haben.

Vielleicht stehen zunächst auch gar nicht konkrete Einsparungen im Fokus, sondern Sie möchten das Image Ihrer Marke stärken, oder die Kundenzufriedenheit und den Net Promotor Score steigern? Auch solche Maßnahmen werden sich langfristig in konkreten wirtschaftlichen Vorteilen auszahlen, selbst wenn dies zunächst nicht das primäre Ziel ist.

5. Wie viel Testaufwand können Sie tolerieren?

In der Regel empfehle ich, jeden neuen KI-Anwendungsfall in kurzen Test-Zyklen zu testen. Machen Sie einen Schritt nach dem anderen und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Funktionsweise des Systems vollkommen zufrieden sind, bevor Sie den KI-Einsatz an einer anderen Stelle in Ihrer Organisation reproduzieren. Um festzustellen, wie nutzbringend jeder einzelne Use Case ist, sollten Sie in 60- bis 90-tägigen Implementierungszyklen arbeiten, die in mehrere Sprints untergliedert sind.

Wenn Sie mit Ihrer AI-Lösung komplett neu starten und zunächst selbst den optimalen Umgang damit erlernen müssen – in einigen Fällen müssen Sie auch eigene Programmierarbeit leisten – sollte die anfängliche Investition überschaubar bleiben. Wenn Ihre Tests jedoch erfolgreich sind und vielleicht sogar Ihre Erwartungen übertreffen, können Sie mit einem neuen Use Case fortfahren. Oder Sie nutzen die Zeit, um die Nutzererfahrung weiter zu verbessern, indem Sie zum Beispiel den Avatar Ihres virtuellen Mitarbeiters optimieren oder an dessen Konversationsfähigkeiten feilen.

Mit der Implementierung alleine ist die Arbeit nicht getan

Jede Implementierung eines KI-Systems ist anders und abhängig von den jeweiligen Zielen, Anwendungsfällen und individuellen Rahmenbedingungen. Aber wie die hier angesprochenen Fragen zeigen, gibt es eine Reihe von Überlegungen, für jedes Unternehmen anstellen sollte, bevor es sich auf seine „KI-Reise“ begibt.

Gehen Sie davon aus, dass Sie Änderungen und Modifikationen an Ihrer KI-Lösung vornehmen werden, um diese optimal an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anzupassen. Doch wenn Sie die zuvor aufgeführten Fragen früh genug stellen – und beantworten – haben Sie schon einen sehr wichtigen Schritt getan um sicherzustellen, ob Ihr Investment in Künstliche Intelligenz sich auszahlt und Ihr KI-Projekt erfolgreich sein kann.

*Johann Toll ist Executive Director Transformations bei IPSoft.


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