Mit KI im Kunden-Support neues Wissen erzeugen – automatisiert und optimiert

Jeden Tag rinnt Unternehmen wichtiges Expertenwissen ihrer Mitarbeiter durch die Finger. Allerdings ist Wissen gerade in einer Zeit des massiven Fachkräftemangels und der Baby-Boomer-Rente ein kostbares Gut. Obwohl häufige Fragen und hilfreiche Antworten bereits heute in Chatsystemen abliegen, werden diese noch zu selten aufbereitet, um sinnvoll im Kundenkontakt genutzt werden zu können.
 
Inzwischen richten Unternehmen ihre Software zunehmend so um, dass das Wissen aus der Kundenbetreuung nicht mehr verloren geht. Lösungswissen in Chats wird automatisch durch Sprachmodelle strukturiert und durch Künstliche Intelligenz in Wissensdatenbanken indexiert, um später problemlos gefunden zu werden. Bestehendes Wissen kann so in die Systeme eingespeist und in Form von Lösungsansätzen für unterschiedliche Kundenanliegen nach und nach gesichert werden. Generative KI, insbesondere in Form von Sprachmodellen, bietet mittelständischen Unternehmen eine reale Chance, aus unstrukturierten Chats automatisch gut lesbares und effizient nutzbares Wissen zu gewinnen. Dabei können spezialisierte Modelle das Branding und die Stilrichtlinien der Firmen zu berücksichtigen, um konsistentes und markengerechtes Material für die Kundenbetreuung und Lösungsfindung zu generieren.
 
Damit dieses Wissen später von allen Mitarbeitern im Support angewendet werden kann, können weitere Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden. Zum Beispiel können NLP-Algorithmen das Wissen mit den richtigen Metadaten versehen, um sicherzustellen, dass die Informationen sinnvoll abgelegt und weiterverwendet werden können.
 
Mithilfe von KI-gestützten Suchalgorithmen können Informationen kontextabhängig bereitgestellt werden, um den Zugriff auf relevantes Wissen zu optimieren. Durch eine automatische maschinelle Übersetzung wird das Wissen über Sprachbarrieren hinweg für alle Anwender direkt nutzbar.
 
ChatGPT stößt bei der Qualitätssicherung generierten Wissens an Grenzen
 
Der Einsatz Generativer KI kann jedoch auch mit Herausforderungen verbunden sein. Dazu gehören die Qualitätssicherung des generierten Wissens, die Berücksichtigung von Datenschutzbestimmungen und ethische Überlegungen im Umgang mit generierten Inhalten. Unternehmen sollten daher eine verantwortungsvolle und sorgfältige Herangehensweise an die Implementierung und den Einsatz generativer KI-Lösungen wählen. Large Language Models (LLM) bieten zwar große Chancen, lösen aber allein nicht alle Probleme. Was ihnen fehlt, ist gesichertes und aktuelles Domänenwissen, die Fähigkeit, logische Schlüsse zu ziehen sowie die Möglichkeit, Dinge zu vergessen. Die Empolis AI Platform [1] kombiniert zum Beispiel LLMs mit Methoden der wissensbasierten KI (Knowledge Graphen, semantische Suchen oder Entscheidungsbäume). Erst mithilfe dieser Kombination kann der Kundensupport auf gesicherte und korrekte Informationen zurückgreifen.
 
Insgesamt bietet Generative KI vielversprechende Möglichkeiten, den Wissensgenerierungsprozess in Unternehmen zu großen Teilen zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Nutzung von Sprachmodellen und weiteren KI-Methoden können Unternehmen ihr internes Wissen effektiver erfassen, strukturieren und für alle Mitarbeiter zugänglich machen. Dadurch wird die Produktivität gesteigert, die Effizienz verbessert und das Unternehmen besser auf die Herausforderungen dieser Zeit vorbereitet. Gleichzeitig braucht es die Kombination mit anderen KI-Systemen, wie beispielsweise Knowledge Graphen, um zu gewährleisten, dass Wissen korrekt angewandt wird.
[1] www.empolis.com/empolis-ai-platform/

Über Empolis
Empolis ist führender Anbieter von cloudbasierter Software im Bereich Intelligent Decision Support Solutions auf Basis Künstlicher Intelligenz. Als Teil der proALPHA Unternehmensgruppe beschleunigt Empolis die digitale Transformation seiner Kunden mithilfe der intelligenten Verknüpfung von Knowledge- und Content Management in standardisierten SaaS-Produkten gemäß dem Motto „DECIDE. RIGHT. NOW.“
 
Viele nationale und internationale Unternehmen sowie öffentliche Institutionen, wie z. B. ABB, BMW, Bosch, Bundesverwaltungsamt, Carl Zeiss Microscopy, Homag, Koenig & Bauer, KUKA, MAN Energy Solutions und Vodafone, vertrauen auf Empolis-Lösungen und das umfassende Branchen- und Prozess-Know-how. Weltweit gibt es derzeit ca. 500 Empolis-Installationen und täglich nutzen rund 700.000 professionelle User Empolis-Lösungen, um damit etwa 40 Millionen Endkunden zu bedienen.
 
Empolis ist die erste Ausgründung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und einer dessen Industriegesellschafter.
 
Das Know-how wird durch zahlreiche renommierte nationale und internationale Auszeichnungen untermauert, unter anderem: Big Data 75: Companies Driving Innovation in 2023, DBTA Trend-Setting Product 2023, German Stevie® Award 2023 in der Kategorie „Beste Nutzung von AI und Maschinellem Lernen im Bereich Apps“, 2022 Cloud Computing Product of the Year, DBTA100 The Companies That Matter Most in Data.

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