Autor: Firma Freshworks

Getäuscht vom Chatbot – Wenn KI-Assistenten Fehler machen

Getäuscht vom Chatbot – Wenn KI-Assistenten Fehler machen

Knapp ein Jahr nach dem ChatGPT und anderen generativen KI-Tools größere Bekanntheit erlangt haben, benutzen laut einem Venture Beat-Bericht bereits 75 % der befragten Unternehmen KI für ihr Geschäft. Aber mit der wachsenden Zahl von KI-gestützten Chatbots steigen auch die Risiken, dass diese nicht wie gewünscht funktionieren. Unsinnige oder ungenaue Ausgaben oder Antworten, die nicht aus den Large Language Modells (LLMs) herausgefiltert werden können, verbleiben in dem Daten-Pool der Chatbots.

Man nennt diese auch Halluzinationen. Sie stellen keine großen Probleme dar, wenn Menschen zu Hause mit KI-Prompts herumspielen, aber in Unternehmen, die neue Chatbots für eine große Anzahl von Kunden und MitarbeiterInnen einsetzen, kann nur eine einzige KI-Erfindung Unternehmen vor Gericht bringen.

Im vergangenen Frühjahr sanktionierte ein Richter eine Anwaltskanzlei, weil sie in einem Schriftsatz, den ein Chatbot verfasst hatte, Rechtsgutachten mit gefälschten Zitaten zitiert hatte. Die Firma gab zu, dass sie "nicht glaubte, dass ein Stück Technologie Fälle aus einem ganzen Stoff erfinden könnte".

Halluzinationen treten auf, wenn die Daten, die zum Trainieren von LLMs verwendet werden, von schlechter Qualität oder unvollständig sind. Die Häufigkeit liegt bei den meisten KI-Plattformen zwischen 3 % und 8 %.  Bei Customer-Service-Chatbots kann die Bereitstellung falscher Ratschläge oder Informationen wichtige Ziele wie die Kundenzufriedenheit negativ beeinflussen. Sie können auch in hochkomplexen (und regulierten) Sektoren wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen zu Verwirrung und potenziellem Schaden führen.

In IT-Organisationen richten KI-Pannen auch auf andere Weise verheerende Schäden an. Chatbots können Service-Tickets falsch zuweisen, ein Problem ungenau beschreiben oder Arbeitsabläufe stören und zu erheblichen systemischen Problemen führen.

Für IngenieurInnen kann ein KI-generierter Code, der in der Softwareentwicklung verwendet wird, Sicherheitslücken oder geistiges Eigentum enthalten, das während des Trainings aufgenommen wurde. KI-Systeme können auch komplexe Fehler oder Sicherheitsprobleme übersehen, die nur ein Entwickler erkennen und beheben würde.

So können Unternehmen Risiken minimieren:

  • Inhaltsfilter: Eine Vielzahl von technischen oder richtlinienbasierten Leitplanken kann vor unangemessenen oder schädlichen Inhalten schützen. Beispielsweise können Inhaltsfilter die Beantwortung von Fragen zu sensiblen Problemen oder Themen ablehnen. Beim Customer-Service sollte ein Chatbot eine Anfrage schnell an einen menschlichen Mitarbeiter übergeben, wenn er verwirrt ist oder nicht in der Lage ist, die genaue Antwort zu finden.
  • Besser Datenqualität: Bei der Schulung von LLMs sollten IT-Teams die Daten validieren, um sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertig, relevant und umfassend sind. Trainingsdaten sollten regelmäßig überprüft werden, um sich vor "Modelldrift" oder Leistungseinbußen zu schützen, die aufgrund von Änderungen des zugrunde liegenden Datenmodells im Laufe der Zeit auftreten.
  • Leitplanken: Durch die Einschränkung der Fähigkeit der Chatbots, sich mit Apps und Diensten von Drittanbietern zu verbinden, wird die Möglichkeit vermieden, irreführende, ungenaue oder potenziell schädliche Daten zu generieren. Nebeneffekte des Sandboxings des Chatbots auf diese Weise sind eine bessere Leistung (weniger Abhängigkeiten) und eine verbesserte Compliance für die Branchen, in denen dies unerlässlich ist.

Halluzinationen mögen heute ein Problem sein, aber die Forschung ist im Gange, das Problem zu lösen. In dem Bemühen, sowohl die Genauigkeit als auch die Zuverlässigkeit zu verbessern, wird alles untersucht, von der Erstellung größerer Modelle bis hin zur Selbstdurchführung der Faktenprüfung durch LLMs.

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Freshworks Inc. (NASDAQ: FRSH) entwickelt KI-gestützte Unternehmenssoftware, die jeder nutzen kann. Unsere KI-gestützten Produkte wurden speziell für IT-, Kundensupport-, Vertriebs- und Marketing-Teams entwickelt, damit jeder effizienter arbeiten und mehr Wert für unmittelbare geschäftliche Auswirkungen liefern kann. Freshworks hat seinen Hauptsitz in San Mateo, Kalifornien, und ist weltweit für mehr als 65.000 Kunden tätig, darunter American Express, Blue Nile, Bridgestone, Databricks, Fila, Klarna und OfficeMax. Die aktuellsten Unternehmensnachrichten finden Sie unter http://www.freshworks.com/und folgen Sie uns auf Facebook, LinkedIn und Twitter.

© 2023 Freshworks Inc. Alle Rechte vorbehalten. Freshworks und die zugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken von Freshworks Inc. Alle anderen Firmen-, Marken- und Produktnamen können Marken oder eingetragene Marken der jeweiligen Unternehmen sein.

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Der ROI von UX

Der ROI von UX

Geschäftlicher Erfolg und eine ansprechende User Experience stehen in direktem Zusammenhang. Laut einer Studie von McKinsey ist das Umsatzwachstum von Unternehmen, die als führend im Bereich Customer Experience gelten, doppelt so hoch wie das von weniger erfahrenen Mitbewerbern. Viele andere Studien zeigen, wie sowohl die Customer- als auch die User-Experience die Unternehmensleistung verbessern.

Um ein großartiges Erlebnis zu bieten, hängt es natürlich von einem großartigen Design ab. Dabei ist es ein Bereich, das Unternehmen während des wirtschaftlichen Abschwungs deutlich zurückgefahren haben: So ist das Volumen der UX-Stellenausschreibungen seit Anfang 2022 um 70 % gesunken. IDEO, das berühmte Produkt- und UX-Design-Unternehmen, hat seit 2020 Kürzungen vorgenommen und 2023 ein Drittel seiner Mitarbeiter entlassen.

Auf dem Weg ins Jahr 2024 könnten CIOs und andere Unternehmensleiter in Erwägung ziehen, ihre Investitionen in UX und Design neu auszubalancieren. Trotz der anhaltenden wirtschaftlichen Turbulenzen müssen Führungskräfte "aus der funktionalen und finanziellen Denkweise herauskommen", sagt Nathan Shedroff, ein langjähriger Design- und UX-Berater und Autor. "Man muss sich auf Qualität konzentrieren und die Vorteile einer guten UX nutzen, um Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen von der Konkurrenz zu unterscheiden."

Hier sind drei Gründe, diese Verschiebung in Betracht zu ziehen – und zu zeigen, wie Expertise im Experience Design überdurchschnittliche Renditen erzielen kann.

Unternehmen mit herausragender UX sind führend bei Umsatzwachstum und Aktionärsrendite

Unternehmen, die vier Kernmerkmale starker Designfähigkeiten gemeinsam haben, wie sie in einer anderen McKinsey-Studie definiert  wurden – analytische Führung, funktionsübergreifende Talente, kontinuierliche Iteration und User-Experience – übertreffen weniger fortschrittliche Wettbewerber deutlich. Über einen Zeitraum von fünf Jahren betrachtet, erzielten Corporate-Design-Führungskräfte ein um 32 Prozentpunkte höheres Umsatzwachstum und eine um 56 Prozentpunkte höhere Aktionärsrendite als ihre Branchenkollegen. 

Der Wert von UX Leadership gilt branchenübergreifend gleichermaßen

Das Potenzial für Unternehmen, von den Vorteilen des designgetriebenen Wachstums zu profitieren, ist sowohl im produkt- als auch im dienstleistungsbasierten Sektor enorm. In der McKinsey-Studie übertrafen Designprofis im obersten Quartil von drei sehr unterschiedlichen Sektoren – Konsumgüter, Medizintechnik und Privatkundengeschäft – die Leistung ihrer weniger fortschrittlichen Pendants bei weitem.

Unternehmen können sich die Kosten für schlechtes Design nicht leisten

Selbst wenn Menschen ein bestimmtes Unternehmen oder Produkt lieben,  verlassen laut einer globalen PwC-Studie 32 % dieser Kunden diese Marke nach einer einzigen schlechten Erfahrung. Das sind brutale Opportunitätskosten, aber wenn Führungskräfte diese Design- und UX-Probleme lösen können, können sie nicht nur Umsatzeinbußen, sondern auch erhebliche Gewinne erzielen. Dieselbe PwC-Studie zeigte, dass Kunden, denen ein großartiges Erlebnis geboten wurde, bereit waren, eine Prämie zu zahlen – bis zu 13 % zusätzlich.

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AI wird persönlich – Künstliche Intelligenz personalisiert das KundInnenerlebnis wie nie zuvor

AI wird persönlich – Künstliche Intelligenz personalisiert das KundInnenerlebnis wie nie zuvor

In der Welt der KundInnenpersonalisierung hat die künstliche Intelligenz (KI) einen revolutionären Wandel eingeleitet, weg von der traditionellen Volkszählungsmethode hin zu einem tieferen Verständnis individueller Präferenzen und Verhaltensweisen. Unternehmen setzen vermehrt auf KI-Techniken wie maschinelles Lernen, um KundInnenverhalten, Stimmungen, demografische Daten und Kaufhistorien zu analysieren und dadurch personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Diese Entwicklung zeigt bereits jetzt messbare Ergebnisse, wobei laut NewVantage Partners 92 % der Unternehmen, die in KI investieren, messbare Erfolge verzeichnen – im Vergleich zu 48 % vor fünf Jahren.

Personalisierung der Inhalte

Traditionelle Marketing-Personalisierung basiert auf einer Persona-basierten Segmentierung, die NutzerInnen anhand allgemeiner demografischer Merkmale wie Alter, Einkommen und Beruf in Gruppen einteilt. Diese Daten sind jedoch oberflächlich und berücksichtigen nicht die individuellen Leidenschaften und Lebensstile.

KI-Algorithmen analysieren detaillierte und umfangreiche Daten, darunter demografische Informationen, Seitenaufrufe und Downloads. Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, Muster zu erkennen und Inhaltsstrategien präziser auf einzelne KundInnen zuzuschneiden. Ein herausragendes Beispiel ist Spotify, das maschinelles Lernen nutzt, um personalisierte Musikinhalte basierend auf der individuellen Streaming-Historie zu liefern. Besonders in Branchen wie Medien und Unterhaltung, in denen Inhalte das Hauptprodukt sind, spielt die personalisierte Content-Strategie eine entscheidende Rolle.

Empfehlungen für Produkte

Unternehmen nutzen die Online-Suchhistorie, um Produktkategorien für KundInnen mit ähnlichem Suchverhalten zu verstehen, stoßen jedoch oft an Grenzen bei der Empfehlung neuer Produkte.

KI verwendet nicht nur KundInnendaten, sondern erfordert auch genauere Produktmodelle. Durch detaillierte Produktinformationen, einschließlich Bedienungsanleitungen und einzigartiger Merkmale, kann KI personalisierte Produktvorschläge erstellen, die die individuellen Bedürfnisse der KundInnen besser ansprechen. E-Commerce-Unternehmen setzen KI ein, um Produkte mithilfe neuronaler Netze basierend auf Bildern und Texten zu analysieren, was zu genaueren und persönlicheren Produktempfehlungen führt.

Dynamische Preisgestaltung

Traditionelle Regel-basierte Preisgestaltungssysteme stützen sich auf langsame Informationen und historische Daten, was zu reaktiven Preisentscheidungen führt.

KI-gestützte Systeme passen Preise in Echtzeit an, indem sie eine Vielzahl von Datenquellen berücksichtigen, von Wetterbedingungen bis hin zur persönlichen Historie des Kunden oder der Kundin. Besonders in volatilen Branchen wie dem Transportwesen spielt die KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung eine entscheidende Rolle.

Verhaltensbasierte Personalisierung

Die Kaufhistorie allein bietet begrenzte Einblicke in das KundInnenverhalten.KI ermöglicht Echtzeitdatenerfassung über digitale Telemetrie, Website-Navigation und Stimmungsanalyse, was eine prädiktive Analyse des KundInnenverhaltens ermöglicht.

Branchen, die mit Online-NutzerInnen interagieren, profitieren von der verhaltensbasierten Personalisierung, sei es im Kundensupport von MobilfunkanbieterInnen oder in der Finanzdienstleistungsbranche, die individuelle Bedürfnisse besser verstehen möchte.

Insgesamt hat die Einführung von KI-basierten Personalisierungstechnologien das Potenzial, das KundInnenenerlebnis zu revolutionieren und Unternehmen näher an ihre KundInnen zu bringen als je zuvor. Es ist zu erwarten, dass diese Entwicklung weiterhin bahnbrechende Fortschritte in der Art und Weise mit sich bringt, wie Unternehmen mit ihren KundInnen interagieren und wie KundInnen ihre Produkte und Dienstleistungen erleben.

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Die neue Superkraft der Software-EntwicklerInnen: KI-gestützte Programmierassistenz revolutioniert die Entwicklungslandschaft

Die neue Superkraft der Software-EntwicklerInnen: KI-gestützte Programmierassistenz revolutioniert die Entwicklungslandschaft

Software-EntwicklerInnen stehen täglich vor Herausforderungen, die ihre Fähigkeiten übersteigen. Selbst erfahrene EntwicklerInnen haben ihre Schwächen. In solchen Momenten können die neuen Superkräfte der Softwareentwicklung helfen. KI-Plattformen wie beispielsweise GitHub Copilot und ChatGPT sind auf Milliarden von Codezeilen in verschiedenen Programmiersprachen trainiert. Sie können weit mehr als nur E-Mails zu schreiben oder Bilder zu generieren, sondern sie können auch genaue Codezeilen vorhersagen und EntwicklerInnen bei ihrer Arbeit helfen.

Laut einer aktuellen Studie könnte dank dieser Entwicklung die Leistung von SoftwareingenieurInnen bis 2030 um mehr als das Zehnfache steigen. 

Neben der Effizienz hat die KI-gestützte Programmierassistenz einen weiteren Vorteil: Sie steigert die Zufriedenheit und Produktivität der EntwicklerInnen. 60-75 % der Copilot-BenutzerInnen geben an, dass ihre Arbeit erfüllender geworden ist, und 74 % können sich auf befriedigendere Aufgaben konzentrieren.

Obwohl viele Unternehmen noch zögern, KI-Programmierassistenz in ihre Entwicklungsumgebungen (IDEs) zu integrieren, zeichnet sich ein Wandel ab. Mit zunehmendem Einsatz von KI könnten Unternehmen bis 2030 einen erheblichen Produktivitätsschub erleben und innovative Lösungen im Produkt- und Softwaredesign entwickeln.

Die KI-Codeassistenz ist besonders effizient bei repetitiven Aufgaben, wie das Generieren von Standardcode, Fehlererklärungen oder das Erstellen von Dokumentationen. Generative Coding-Tools erleichtern auch die Übersetzung von Programmen zwischen verschiedenen Sprachen.

Allerdings mahnen ExpertInnen zur Vorsicht. Die KI-Codeassistenz kann "halluzinieren" und unsinnigen Code vorschlagen. Eine KI-Assistenz ist keine Ersatzlösung für erfahrene EntwicklerInnen. Es erfordert Fachkenntnisse, um die Ergebnisse zu überprüfen und sicherzustellen, dass der vorgeschlagene Code den Erwartungen entspricht.

Trotz ihrer Grenzen könnte die KI-Codeassistenz die Lernkurve für weniger erfahrene EntwicklerInnen fördern und fortgeschrittenen EntwicklerInnen mehr Zeit für kreative Aufgaben geben. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass die von KI generierten Codes auf rechtliche, sicherheitstechnische und leistungsbezogene Aspekte überprüft werden, um potenzielle Risiken zu mindern.

Insgesamt bietet eine KI-gestützte Programmierassistenz eine vielversprechende Zukunft für die Softwareentwicklung. Sie könnte nicht nur die Programmierarbeit optimieren, sondern auch EntwicklerInnen bei komplexeren Aufgaben wie der Auswahl der richtigen Programmierarchitektur und dem Projektmanagement unterstützen. Die Software-EntwicklerInnen von morgen könnten ihre Superkräfte durch KI-Fähigkeiten deutlich potenzieren.

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Die KI-Trends für das Jahr 2024

Die KI-Trends für das Jahr 2024

 

Prognose Eins

2024 wird generative KI weit über das hinausgehen, was wir bisher kennen, und völlig neue Funktionen bieten. Menschen suchen nur nach Dingen, die ihnen bereits bekannt sind. Generative AI-Engines, wie Freddy-KI, sind nicht so voreingenommen.

Google hat zum Beispiel schon im Jahr 2019 mit Hilfe von KI entdeckt, dass ein Test für diabetische Retinopathie – also Veränderungen an der Netzhaut infolge einer Zuckerkrankheit – zufällig auch Herzprobleme aufzeigen kann. Dieses Beispiel verdeutlicht ist nur einen Bruchteil des Potenzials, das KI-Technologie in sich birgt.

Prognose Zwei

Im nächsten Jahr wird generative KI für Menschen verfügbar sein, die bisher von den Vorteilen der Technologie ausgeschlossen waren. Wie schon bei der Fintech-Revolution in Indien, wird es neue disruptive Geschäftsfelder geben, zum Beispiel in der Landwirtschaft.

Landwirte werden durch KI beispielsweise faire Erntepreise aushandeln können. Außerdem werden sie Zugang zu Echtzeit-Marktinformationen erhalten. Astrologen, die von Haus zu Haus ziehen, können jetzt mit QR-Codes bezahlt werden, die auf ihren Fahrzeugen angezeigt werden.

Dies sind nur Beispiele dafür, wie künftig viel mehr Menschen durch KI einen Zugang zu lebensverändernden Möglichkeiten haben werden.

Prognose drei

Im nächsten Jahr werden manche immer noch denken, dass das Abarbeiten von Prompt-Writing in Engines für Generative KI eine besonders anspruchsvolle Fähigkeit ist. Möglicherweise werden einige Unternehmen dies sogar als Dienstleistung anbieten.

Aber mit dem viralen Erfolg dieser Engines gehe ich davon aus, dass auch immer mehr Menschen lernen, wie sie davon profitieren können.

Prompt Engineers, also die Personen, die der KI genügend Informationen und Kontext liefern, um ein optimales Ergebnis zu erreichen, werden nächstes Jahr die KI-Sprachmodelle so gut trainieren können, dass sie schon bald nach der nächsten großen Karrierechance umsehen werden!

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IT-Selfservice in der Gesundheitsbranche – Verbesserte Patientenversorgung durch smarte Technologie

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Die Gesundheitsbranche steht vor einer beispiellosen Herausforderung – einer hohen PatientInnenanzahl, die einen ständigen Bedarf an effizienter, hochwertiger Versorgung schafft. Inmitten dieses Anspruchs an das System, treten täglich Hunderte von IT-Tickets auf, die das technische Personal mit Problemen wie verlorenen Passwörtern und unzugänglichen Daten der PatientInnen konfrontieren. Diese nervigen Prozesse haben nicht nur negative Auswirkungen auf die Zeit, sondern auch auf die Patientenversorgung selbst.

Doch es gibt Lösungen, die nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Zufriedenheit der PatientInnen steigert: intelligenter IT-Service Management. Die Implementierung von Selfservice-Tools ermöglicht es dem behandelnden Personal, IT-Probleme eigenständig zu lösen und auf wichtige Daten von PatientInnen zuzugreifen, ohne auf die Hilfe der IT-Abteilung warten zu müssen. Dies führt zu einer Steigerung der Effizienz im gesamten Gesundheitssystem.

Der Selfservice-Ansatz bietet einen doppelten Nutzen. Zum einen führt er zu einer verbesserten PatientInnenversorgung, indem das medizinische Personal mehr Zeit für die Betreuung der PatientInnen aufbringen kann, anstatt sich mit technischen Problemen zu beschäftigen. Beispielsweise leitet das System die BenutzerInnen direkt zu einer Website weiter, die ein automatisches Zurücksetzen unterstützt, was bedeutet, dass das Personal sich selbst bedienen kann, was die Wartezeit drastisch reduziert und unnötige Frustrationen durch allgemeine IT-Probleme verhindert. Zum anderen sorgt er für eine Entlastung des IT-Teams, welches sich mit komplexeren Aufgaben befassen kann, die sich direkt auf die Versorgung der PatientInnen auswirken, wie die Implementierung neuer medizinischer Technologien und die Schulung des Personals.

Eine zentrale Komponente dieses Ansatzes ist eine Plattform, die umfassende Analysedaten liefert. Diese Daten sind entscheidend für die kontinuierliche Verbesserung des Self-Service-Ansatzes. Ein Team von ExpertInnen nutzt diese Daten, um Prozesse zu optimieren und sicherzustellen, dass die Technologie den Bedürfnissen der Nutzenden entspricht.

Auch das Princess Alexandra Hospital NHS Trust, das am Stadtrand von London liegt und als Krankenhaus für den Flughafen Stansted fungiert, erkannte, wie wichtig es für die gesamte Organisation ist, diese mit einer digitalen Infrastruktur auszustatten, die robust genug ist, um eine integrierte Versorgung der nächsten Generation zu gewährleisten. Sie haben diesen Schritt gewagt und die ITSM-Lösung erfolgreich implementiert.

Insgesamt zeigt sich, dass die Integration von Selfservice-Lösungen nicht nur dazu beiträgt, die Herausforderungen in der Gesundheitsbranche zu bewältigen, sondern auch die PatientInnenversorgung auf ein höheres Niveau hebt. Dies führt zu einer Steigerung der Effizienz, einer besseren Zufriedenheit der PatientInnen und einem besseren Ruf, der mehr KundInnen anzieht. Es ist an der Zeit, smarte Technologie zu nutzen, um die Gesundheitsbranche zu revolutionieren und die Versorgung zu optimieren.

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Wie Unternehmen den Black Friday meistern können

Wie Unternehmen den Black Friday meistern können

Jedes Jahr ist der Black Friday sowohl für Unternehmen als auch KundInnen ein großes Thema – eine große Auswahl an Produkten zu unschlagbaren Angeboten. Doch durch den großen Ansturm auf die Online-Shops der Unternehmen ist es wichtig, dass MitarbeiterInnen die richtigen Tools und Kontaktpunkte zu ihren KundInnen haben, um jederzeit ein zufriedenstellendes Support-Erlebnis bieten zu können.

Hohe Verkaufszahlen können eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere im Bereich des Kundensupports. Der verstärkte Zustrom von Anfragen auf den Support-Kanälen stellt eine erhebliche Belastung dar und erfordert eine effektive Organisation der Tickets nach Prioritäten. Der Mangel an automatisierter Weiterleitung oder Zuweisung der Anfragen an die entsprechenden AgentInnen verschärft diese Situation zusätzlich.

Die steigende Unzufriedenheit der KundInnen resultiert insbesondere aus den langen Wartezeiten auf ihre Anfragen. Ohne eine effiziente Bearbeitung und zügige Reaktion auf die Support-Anliegen besteht das Risiko, dass die KundInnen ihre Zufriedenheit mit dem Service verlieren.

Ein weiteres Problem, das sich aus dem Anstieg der Verkaufszahlen ergibt, ist das Fehlen von Echtzeit-Insights und Messungen im Hinblick auf die Anfragen, Bearbeitungszeiten und die generelle KundInnenzufriedenheit. Dieser Mangel an Daten erschwert die Möglichkeit, den Supportprozess kontinuierlich zu optimieren und auf die Bedürfnisse der KundInnen einzugehen. Eine gezielte Analyse dieser Informationen ist entscheidend, um eine effektive und kundenorientierte Supportstrategie zu entwickeln.

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Neben effizienten CRM-Tools und vollen lagern sollten Unternehmen vor allen Dingen auf einen angenehmen Customer-Support achten. Denn mehr Kundschaft bedeutet auch mehr Probleme, die gelöst werden wollen.

Auch das Unternehmen Klarna verfolgt eine erfolgsversprechende Vision: „Bei Klarna lernen und verbessern wir ständig alles, was wir tun. Diese Schnelligkeit, gepaart mit Qualität, war unser Ziel bei der Suche nach dem richtigen Partner ” sagt TienProduktmanager bei Klarna: „Wir brauchten einen Partner, der schnell mit uns iteriert, auf das Feedback hört, die Funktionen liefert, die wir brauchen, und uns ständig verbessert. Freshworks hat sich als solch ein Partner erwiesen.“

Zum Glück gibt es mittlerweile Möglichkeiten für Unternehmen einen Customer-Support anbieten zu können wie beispielsweise Freshchat von Freshworks, der die KundInnen zufrieden stellt:

Unterstützung und Kontaktmöglichkeiten durch Apps

Durch die Integration von In-App-Kommunikation können Unternehmen ihre KundInnen auch proaktiv und personalisiert ansprechen. Hierbei können Unternehmen beispielsweise Rabatte, Empfehlungen oder Erinnerungen versenden. Jedoch können dadurch auch die KundInnen mit dem Unternehmen Kontakt aufnehmen. Hierbei gibt es zwei Möglichkeiten: Durch eine Live-Chat-Funktion können Support-MitarbeiterInnen in Echtzeit die Anfragen der Kundschaft bearbeiten. Mit Native FAQs kann sichergestellt werden, dass NutzerInnen jederzeit Antworten finden können, selbst bei unzuverlässigen Netzwerken.

Integration von Künstlicher Intelligenz in den KundInnen-Support

Künstliche Intelligenz ist aktuell ganz oben auf der öffentlichen Agenda– und kann auch im Bereich des Customer-Supports sowie der Customer-Satisfaction ressourcenschonend eingesetzt werden. Mit Hilfe von Conversational AI können Unternehmen bessere Erfahrungen beim Customer-Support erreichen:

  • Verkürzte Wartezeiten: Conversational AI kann automatisierte Antworten auf häufig gestellte Fragen geben, wodurch KundInnen nicht mehr lange auf eine einfache Antwort warten müssen.
  • Rund um die Uhr Unterstützung: Künstliche Intelligenz ist jederzeit verfügbar, was bedeutet, dass KundInnen unabhängig von der Tageszeit oder dem Standort Unterstützung erhalten können.
  • Überwindung von Sprachbarrieren: Conversational AI kann in mehreren Sprachen kommunizieren und somit internationale KundInnen besser bedienen.
  • Personalisierte Empfehlungen: Durch die Analyse von KundInnendaten kann Conversational AI personalisierte Empfehlungen für Produkte oder Dienstleistungen geben, die den individuellen Präferenzen und Bedürfnissen entsprechen (Upselling und Cross-Selling).
  • Effiziente Mitarbeiterentlastung: Einfache Anfragen können von der künstlichen Intelligenz bearbeitet werden, was menschliche Mitarbeiter von repetitiven Aufgaben entlastet. MitarbeiterInnen können sich somit auf komplexere Anfragen konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen und Fachkenntnisse erfordern.
  • Skalierbarkeit: Conversational AI kann mit einer Vielzahl von KundInnen gleichzeitig interagieren, ohne dass zusätzliche Ressourcen benötigt werden.
  • Datenanalyse und Optimierung: KI kann KundInneninteraktionen analysieren und Unternehmen wertvolle Einblicke in Trends und Präferenzen liefern. Diese Informationen können genutzt werden, um den Service kontinuierlich zu optimieren.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Conversational AI kann auf Grundlage von KundInnenfeedback und Interaktionen ständig lernen und verbessert werden. Dies führt zu einer immer genaueren und effizienteren Unterstützung.

Auch für Klarna bedeutet Kundenservice mehr als nur schnelle Lösungen. Wie Tien, Produktmanager im Bereich Kundenservice, es ausdrückt: „Jede Serviceinteraktion ist eine Repräsentation unserer Marke. Jede Interaktion ist eine Gelegenheit, unser Engagement gegenüber den Kunden zu demonstrieren und den WOW-Faktor zu erzeugen.“ 

So kann Black Friday zwar eine Herausforderung sein für Unternehmen, mit den richtigen Tools ist jedoch auch diese Aufgabe einfach zu handeln!

Über die Freshworks GmbH

Freshworks Inc. (NASDAQ: FRSH) entwickelt KI-gestützte Unternehmenssoftware, die jeder nutzen kann. Unsere KI-gestützten Produkte wurden speziell für IT-, Kundensupport-, Vertriebs- und Marketing-Teams entwickelt, damit jeder effizienter arbeiten und mehr Wert für unmittelbare geschäftliche Auswirkungen liefern kann. Freshworks hat seinen Hauptsitz in San Mateo, Kalifornien, und ist weltweit für mehr als 65.000 Kunden tätig, darunter American Express, Blue Nile, Bridgestone, Databricks, Fila, Klarna und OfficeMax. Die aktuellsten Unternehmensnachrichten finden Sie unter http://www.freshworks.com/und folgen Sie uns auf Facebook, LinkedIn und Twitter.

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Mit KI zum sichtbaren Fortschritt

Mit KI zum sichtbaren Fortschritt

Datenflut stemmen

Die immense Flut an Daten zu speichern, zu verwalten, zu sichern, zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse und Ergebnisse zu generieren – diese Datenflut zu stemmen ist eine der komplexesten Herausforderungen, mit denen Unternehmen heutzutage konfrontiert sind. Es ist auch eine verpasste Chance von schwindelerregendem Ausmaß: Gartner schätzt, dass 97 % der Unternehmensdaten ungenutzt bleiben, was sich negativ auf verschiedene Aspekte, von der Marketingeffektivität bis hin zum Cashflow, auswirkt. Herkömmliche Analysetools sind oft nicht benutzerfreundlich und können daher nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.

Neue Formen der Datenvisualisierung

Die Lösung liegt in innovativen Ansätzen zur Datenvisualisierung. Die Umwandlung großer Datenmengen in aussagekräftige Diagramme, Grafiken und Dashboards ist bereits bewährte Praxis. Diese Tools demokratisieren den Datenzugriff und helfen den Mitarbeitenden, Daten effektiver in die Praxis umzusetzen.

Durch den Einsatz von KI, insbesondere generativer KI, wird die Erstellung von Grafiken erleichtert. Dies ermöglicht Unternehmen, komplexe Datenaufbereitungsprozesse zu automatisieren und Ergebnisse in verschiedenen Bereichen zu verbessern, von Cybersicherheit bis hin zum Betrieb von Hotels.

97 % der Unternehmensdaten werden nicht genutzt. Bei der Unternehmensdaten-Visualisierung geht es um weit mehr als nur darum, Präsentationen mit mehr Schlagkraft zu verpacken: Laut einer aktuellen MIT-Studie schneiden Unternehmen, die hocheffektive Daten-Dashboarding-Programme entwickelt haben, deutlich besser ab als Unternehmen, die dies nicht getan haben.

So zahlen sich Investitionen in Datenvisualisierung aus, denn diese Unternehmen erzielen höhere Umsätze und Gewinne, bringen erfolgreich neue Produkte auf den Markt und steigern die Kundenzufriedenheit. Dies hat auch positive Auswirkungen auf die Mitarbeiterzufriedenheit, da Datenvisualisierung die Kommunikation und den Datenzugriff innerhalb des Unternehmens demokratisiert.

KI für Data-Visualization

Wie in den meisten Bereichen entwickelt sich auch die Datenvisualisierung dank KI rasant weiter. Tableau, ein führendes Unternehmen für Data-Visualization-Software, hat seine Tools um eine Reihe von No-Code-KI-Verbesserungen erweitert. Diese Verbesserungen helfen nicht nur dabei, Trends in Daten zu erkennen, sondern bieten auch Vorhersagefunktionen. Honeywell nutzt das Tool beispielsweise, um seine gesamte globale Lieferkette zu visualisieren, seine Ausgaben über alle Versandkanäle hinweg zu optimieren und Bereiche vorherzusagen, in denen die Kosten steigen könnten.

Kontext durch KI

Google fügt seinen Data-Visualization-Tools auch KI hinzu, benannte sein Data Studio im vergangenen Jahr in Looker Studio um und  bettete es in Datenmodelle und maschinelle Lernsysteme ein. Diese sind integriert, um den Datenzugriff zu demokratisieren und durch Dashboards und Visualisierungen umsetzbarere Business Intelligence zu schaffen.

Insgesamt sind die Fortschritte eher evolutionär als revolutionär, wobei KI eingesetzt wird, um bestehende Anwendungen zu verbessern, indem Vorhersagen aufschlussreicher, relevanter und für den Rest des Unternehmens zugänglich gemacht werden. Das sind gute Nachrichten für Leute, die vielleicht keine Experten für Data-Visualization sind.

Das Schwierigste, was man bei der Datenvisualisierung beachten muss, ist der Kontext. In einer datenabhängigen Welt ist die Fähigkeit, Informationen verständlich zu vermitteln, von entscheidender Bedeutung. Software kann Datenzellen gut und sehr schnell visualisieren, aber sie hat keine Ahnung, was Ihre primären und sekundären Variablen sind.

Zum Beispiel weiß die Software nicht, welche Daten Sie in einer Geschäftspräsentation hervorheben müssen, um Ihren Standpunkt zu verdeutlichen. Sie weiß nicht, welcher Detaillierungsgrad für Ihre spezifische Einstellung angemessen ist. KI wird wahrscheinlich bald den Kontext intuitiv erfassen und entsprechend reagieren.

Doch auch wenn KI die Datenvisualisierungstools weiterentwickelt, bleibt der eigentliche Wert von Visualisierungen derselbe: Verbesserung der Kommunikation und Demokratisierung von Analysen. Da Unternehmen immer datenabhängiger werden, müssen sie besser kommunizieren, was vor sich geht. Zunehmend automatisch generierter Excel-Mist ist einfach eine schlechte Erfahrung für das Publikum, und oft sind die Leute mehr verwirrt, als dass ihnen geholfen wird, weil viele Ihrer internen Stakeholder diese Sprache einfach nicht sprechen.

Data-Visualization hingegen lässt uns alle die gleiche Sprache sprechen. Sie schafft nicht nur Verständnis, sondern fördert auch Engagement, Fragen und konstruktiven Dialog.

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Digitale Empathie – Software, die emotionale Verbindung schafft

Digitale Empathie – Software, die emotionale Verbindung schafft

In der Ära der künstlichen Intelligenz (KI) und digitalen Transformation ist die Stimmungsanalyse seit langem ein wichtiges Instrument für Unternehmen, die ihre Kundenzufriedenheit verbessern wollen. Statt sich auf bloße Worte und Kundenwünsche zu beschränken, hat sie nun auch die Fähigkeit, auf Einstellungen, Stimmungen und Gefühle einzugehen.

Die traditionellen Instrumente der Stimmungsanalyse stoßen an ihre Grenzen, während KI-gestützte Tools, insbesondere Chatbots, die Tür zu präziseren und unverfälschteren Erkenntnissen öffnen.

Traditionelle Methoden zur Stimmungsanalyse stützten sich hauptsächlich auf Daten aus Bewertungen, Feedback-Formularen und sozialen Medien. Diese Quellen sind jedoch häufig voreingenommen, da Kunden sich selbst auswählen, bevor sie ihre Gefühle bewusst über diese Kanäle mitteilen. Zudem sind herkömmliche Tools in der Regel in ihrer Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, begrenzt.

Hier kommen KI-gestützte Chatbots ins Spiel. Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglichen es, den Kunden-Tonfall umfassend zu verstehen und somit präzise und unverfälschte Stimmungsdaten zu liefern. Diese Erkenntnisse befähigen Chatbots, in Echtzeit auf die Stimmung und den Tonfall der Kunden zu reagieren und somit einen besseren Service zu bieten.

Stimmungsanalyse macht Chatbots leistungsfähiger

Die Kombination von KI und Stimmungsanalyse macht Chatbots zu leistungsstarken Werkzeugen, um den Kundenanforderungen nach einem jederzeit verfügbaren Service gerecht zu werden. Obwohl sie den menschlichen Kundendienst nicht vollständig ersetzen, ergänzen sie ihn auf wertvolle Weise. Die wahre Intelligenz liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe dialektische Aufgaben zu bewältigen, darunter die Erkennung von Emotionen hinter den Kundenäußerungen. 

Mit zunehmender Reife können KI-gestützte Chatbots Unternehmen dabei unterstützen, bisher ungenutzte Umsatzquellen zu erschließen, indem sie Service-Interaktionen in Verkaufsmöglichkeiten umwandeln. Sie sind in der Lage, zu erkennen, wann Kunden offen für Upselling oder Cross-Selling sind, und somit den Unterschied auszumachen.

Darüber hinaus können Chatbots nicht nur die aktuelle Kundenerfahrung verbessern, sondern auch zukünftige CX-Strategien informieren. Dank KI können sie Verbesserungsbereiche identifizieren und genauere Daten zur Stimmungsanalyse sammeln als andere Feedback-Kanäle wie soziale Medien oder Umfragen. Dies ermöglicht Unternehmen, nicht nur die Kundeninteraktion zu optimieren, sondern auch die Chatbots selbst kontinuierlich zu verbessern.

In einer Welt, in der die Kundenerwartungen steigen und die Technologie unaufhaltsam voranschreitet, sind KI-gestützte Chatbots nicht nur momentane Werkzeuge, sondern auch Wegbereiter für die Zukunft der Kundeninteraktion und -analyse. Sie haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, nachhaltig zu verändern.

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Freshworks-KundInnen, die Microsoft Teams nutzen, steigern die Erfahrung und Produktivität ihrer Mitarbeitenden

Freshworks-KundInnen, die Microsoft Teams nutzen, steigern die Erfahrung und Produktivität ihrer Mitarbeitenden

Freshworks Inc. (NASDAQ: FRSH) gab einen signifikanten Anstieg der Nutzung von Microsoft Teams durch Freshservice®-KundInnen bekannt, um das Mitarbeiterndenerlebnis durch einen effizienteren KI-gestützten virtuellen AgentInnensupport zu verbessern. Die Akzeptanz von Microsoft Teams bei Freshservice-KundInnen ist in den letzten drei Jahren um durchschnittlich 42% gestiegen. Infolgedessen sind Unternehmen, die Freshservice nutzen, nun in der Lage, die Produktivität von über 250.000 Nutzenden zu steigern.

Der generative, KI-gestützte virtuelle Agent in Freshservice, einer IT-Service-Management-Lösung (ITSM), bietet zusammen mit dem ServiceBot von Microsoft Teams Mitarbeitenden rund um die Uhr Unterstützung und kann eine schnelle Lösung ihrer Bedürfnisse innerhalb von Microsoft Teams ermöglichen. Die integrierte Lösung ermöglicht es der IT-Abteilung und anderen Geschäftsteams zudem, Tickets umzuleiten, was Klicks spart und die Arbeit rationalisiert. In einer von Freshworks in Auftrag gegebenen Studie vom Juli 2023 schätzte Forrester, dass ein mittelgroßes Unternehmen innerhalb von drei Jahren 2,1 Millionen US-Dollar einsparen könnte, wenn es die BenutzerInnenproduktivität mit dem Freshservice Virtual Agent verbessert.

„Microsoft Teams hat sich schnell als Drehkreuz für die Zusammenarbeit entwickelt", sagt Srini Raghavan, VP of Microsoft Teams Ecosystem. „Durch unsere Zusammenarbeit mit Unternehmen wie Freshworks, die unsere Vision für KI teilen, wollen wir Teams über verschiedene Kanäle hinweg in die Lage bringen, Probleme der Mitarbeitenden schnell zu lösen, um letztendlich Kosten zu sparen und die Effizienz mit KI der nächsten Generation für KundInnen aller Größenordnungen zu steigern."

Mit Freshservice, das ursprünglich auf der Freshworks Neo-Plattform aufbaut, und Microsoft Teams können Unternehmen jeder Größe die Produktivität ihrer Mitarbeitenden steigern. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten virtuellen AgentInnen können sie die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsteams im Falle von kritischen Vorfällen optimieren und die Erfahrung der Mitarbeitenden durch eine schnellere Lösung verbessern, um Folgendes zu ermöglichen:

  • Automatisierter dialogorientierter Support, der die Erfahrung der Mitarbeitenden durch schnellere Lösungen verbessert. Die Automatisierung beseitigt die Beschränkungen der Arbeitszeiten und ermöglicht den Mitarbeitenden den Zugriff auf konversationellen Support durch virtuelle AgentInnen innerhalb von Microsoft Teams, um die Problemlösung zu beschleunigen, wann immer sie ihn benötigen.
  • Steigern der Produktivität der AgentInnen durch KI-gestützte virtuelle AgentInnen. Die KI-gesteuerten virtuellen Freshservice-AgentInnen von Freddy ermöglichen es den Geschäftsabteilungen, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren, indem sie ihnen erlauben, gewöhnliche und alltägliche Probleme zu bearbeiten, die Menschen oft überfordern. Die AgentInnen können Ticketaktualisierungen und -freigaben schneller bearbeiten.
  • Verbesserung der Zusammenarbeit bei kritischen Vorfällen. Freshservice benachrichtigt die AgentInnen im Bereitschaftsdienst direkt in Microsoft Teams. IT-Operations-Teams können schnell kommunizieren, um größere Vorfälle zu beheben, die Serviceverfügbarkeit zu maximieren und Ausfallzeiten zu minimieren – und das alles, ohne eine einzige Anwendung zu verlassen.

KundInnen wie A&E Networks und Haynes International nutzen Microsoft Teams mit Freshservice, um das Service-Management ihrer Mitarbeitenden zu verbessern. Haynes International, ein in den USA ansässiger Hersteller von Werkstoffen, hat die Produktivität der Mitarbeitenden um 50% gesteigert, seitdem er Freshservice mit Microsoft Teams integriert hat.

Lyle Snyder, Senior Support Analyst bei Haynes International, sagt: „Traditionelle Support-Kanäle für Mitarbeitende haben typischerweise komplizierte Portale, die den Support verlangsamen und für die moderne Belegschaft nicht mehr akzeptabel sind. Die Integration von Freshworks und Microsoft Teams hilft uns, eine einfache und moderne Mitarbeitendenerfahrung auf einer einzigen Plattform zu bieten. Wir haben bereits beeindruckende Produktivitätssteigerungen festgestellt und erwarten, dass beide Apps mit unseren sich entwickelnden Geschäfts- und Mitarbeitendenanforderungen mitwachsen."

Das Office for Students, die unabhängige Aufsichtsbehörde für das Hochschulwesen in England, konnte mit dem in Microsoft Teams integrierten virtuellen AgentInnen von Freshservice seine durchschnittliche Bearbeitungszeit um 67% senken. „Unser Ziel war es, dass die Mitarbeitenden nicht mehr per E-Mail an den Service Desk schreiben, sondern Teams als Kanal nutzen", sagt Karen Spray, IT Service Support Manager bei Office for Students. „Die Einführung des Freshservice Virtual Agent war unkompliziert, und der technische Rollout dauerte etwa 10 Minuten. Der einfache Zugriff auf den Virtual Agent innerhalb von Microsoft Teams machte es noch komfortabler und half unseren Mitarbeitenden, viele Probleme dank der leistungsstarken Self-Service-Funktionen selbst zu lösen."

„Unsere Zusammenarbeit mit Microsoft ist ein hervorragendes Beispiel für unser Engagement, unseren KundInnen leistungsstarke und dennoch einfach zu bedienende Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um in der heutigen schnelllebigen Arbeitswelt erfolgreich zu sein. Seit der Einführung von Freddy AI im Jahr 2018 leisten wir Pionierarbeit im Bereich der KI für den KundenInnen- und Mitarbeitendensupport, und Microsoft Teams hilft dabei, dies direkt in den Collaboration-Kanal der Wahl der Mitarbeitenden zu übertragen. Gemeinsam helfen wir unseren KundInnen, außergewöhnliche Mitarbeitendenerfahrungen in allen Unternehmensteams zu bieten", sagt Prakash Ramamurthy, Chief Product Officer bei Freshworks.

Weitere Informationen zu Freshservice mit Microsoft Teams finden Sie auf der Freshworks-Website.

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