Vodafone Business Tech4Business, Zandvoort: Wie generative KI den Kundenkontakt verändert
Generative KI verändert den Kundenkontakt schneller als jeder andere technologische Wandel zuvor. Auf der Vodafone Business Tech4Business in Zandvoort im Jahr 2024 haben wir untersucht, wie diese Transformation unter der Oberfläche tatsächlich aussieht. Viele Unternehmen experimentieren zum ersten Mal mit großen Sprachmodellen, und obwohl das Potenzial enorm ist, kann die Landschaft überwältigend wirken.
Diese Sitzung vermittelte den Teilnehmern einen klaren Überblick darüber, was generative KI heute im Kundenservice leisten kann und wie Unternehmen verantwortungsbewusste Entscheidungen treffen können, während sich die Technologie weiterentwickelt. Die Diskussion umfasste die Grundlagen der generativen KI, den praktischen Wert von LLMs in der Kundeninteraktion und die Techniken, mit denen Unternehmen diese Modelle zuverlässig, sicher und im Einklang mit ihren Zielen halten können.
LLMs im Kundenkontakt verstehen
Um KI im Kundenservice effektiv einzusetzen, ist es hilfreich zu verstehen, wie große Sprachmodelle tatsächlich funktionieren. Auf konzeptioneller Ebene nehmen sie Text, Audio oder strukturierte Daten auf und generieren auf der Grundlage statistischer Beziehungen, die sie während des Trainings gelernt haben, eine sinnvolle Antwort. Dadurch sind sie in der Lage, Absichten zu erkennen, relevante Informationen zu extrahieren und hilfreiche Antworten in natürlicher Sprache zu geben.
Während der Sitzung erhielten die Teilnehmer Einblicke, wie diese Modelle den Kontext verarbeiten und wie dies sowohl eine bessere Weiterleitung als auch umfangreichere Self-Service-Abläufe ermöglicht. Wir haben auch die Risiken angesprochen. LLMs sind leistungsstark und flexibel, aber ohne die richtigen Sicherheitsvorkehrungen können sie abdriften, Halluzinationen hervorrufen oder sensible Informationen preisgeben. Deshalb sind eine strenge Validierung und Governance unerlässlich, wenn KI in Kundenkontaktszenarien eingesetzt wird.
Wo generative KI Wert schafft
Unternehmen sehen zwei große Chancenbereiche. Der erste ist die direkte Interaktion, wo KI Gespräche über verschiedene Kanäle hinweg unterstützen oder automatisieren kann. Kunden erhalten schnellere, einheitlichere Antworten, und Support-Teams können sich auf die Anfragen konzentrieren, die wirklich menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
Der zweite Bereich sind Datenanalysen. Modelle können unstrukturierte Texte verarbeiten und Muster erkennen, die Unternehmen dabei helfen, Prozesse, Schulungen oder Produktdesigns zu verbessern. Dazu gehören die Ermittlung wiederkehrender Kontaktfaktoren, die Identifizierung von Reibungspunkten in der Customer Journey und das Aufzeigen von Möglichkeiten zur Reduzierung unnötiger Kontakte.
Während der gesamten Sitzung haben wir diese Möglichkeiten anhand praktischer Beispiele aus der Praxis veranschaulicht. Diese Beispiele halfen den Teilnehmern zu verstehen, wie Automatisierung die Kundenzufriedenheit unterstützt, anstatt den menschlichen Faktor zu ersetzen.
Techniken, die KI unter Kontrolle halten
Da LLMs sich unvorhersehbar verhalten können, gewinnen bestimmte Techniken für Unternehmen, die sichere und zuverlässige Ergebnisse erzielen möchten, zunehmend an Bedeutung.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellt sicher, dass das Modell nur auf der Grundlage genehmigter Informationen antwortet. Es kombiniert das Sprachverständnis des Modells mit den eigenen Wissensquellen einer Organisation, sodass die KI präzise und fundiert bleibt.
Durch Feinabstimmung kann ein Modell an domänenspezifische Sprach- und Formulierungsmuster angepasst werden. Dies ist nützlich für Branchen mit Fachterminologie oder in denen der Tonfall eine wichtige Rolle spielt.
Validierungsrahmen helfen Teams dabei, Fehler zu erkennen, die Eskalation kleiner Ungenauigkeiten zu verhindern und die Qualität langfristig aufrechtzuerhalten. Sie spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau von Vertrauen, sowohl intern als auch extern.
Erkenntnisse aus neuen Forschungsergebnissen
Eine der auffälligsten Diskussionen in Zandvoort konzentrierte sich auf neue Forschungen zu den „Denkprozessen” von LLMs. Diese Studien untersuchen, wie Modelle Persönlichkeitsmerkmale intern darstellen und wie diese Merkmale beeinflusst werden können. Obwohl diese Forschung noch in den Anfängen steckt, deutet sie darauf hin, dass die kontrollierte Steuerung der Persönlichkeit zu einem sinnvollen Designinstrument für Organisationen werden könnte, die bestimmte Gesprächsstile oder Grade an Durchsetzungsfähigkeit wünschen.
Die Teilnehmer empfanden dies als besonders wertvoll, da es zukünftige Innovationen mit praktischen Designentscheidungen verbindet, mit denen Unternehmen bereits heute konfrontiert sind. Es unterstreicht auch, warum ein tieferes Verständnis des Modellverhaltens immer wichtiger wird, da KI eine immer größere Rolle im Kundenkontakt spielt.
Ein Sektor im raschen Wandel
Die Kernaussage der Sitzung war eindeutig. Generative KI ist keine ferne Vision. Sie verändert bereits jetzt die Art und Weise, wie Unternehmen Gespräche führen, Arbeitsabläufe strukturieren und Kundenbedürfnisse analysieren. Gleichzeitig entwickelt sich die Technologie so schnell weiter, dass Unternehmen sowohl Neugier als auch Vorsicht walten lassen müssen. Ein durchdachter, strukturierter Ansatz macht den Unterschied.
Veranstaltungen wie Tech4Business tragen dazu bei, diese Klarheit zu schaffen. Durch den Austausch konkreter Beispiele, bewährter Techniken und ehrlicher Einschränkungen können Unternehmen bessere Entscheidungen darüber treffen, wie sie generative KI mit Zuversicht in ihre Kundenkontaktlandschaft integrieren können.
