3 Anwendungsfälle, wie ChatGPT die Kommunikation in Unternehmen revolutionieren wird
Es ist kein Geheimnis, dass die neuesten Sprachmodelle wie ChatGPT unsere kühnsten Erwartungen weit übertroffen haben. Es ist beeindruckend und erscheint einigen fast unheimlich, dass ein Sprachmodell sowohl ein breites Wissen besitzt als auch die Fähigkeit hat, (fast) jede Frage glaubhaft zu beantworten. Wenige Stunden nach Veröffentlichung dieses Modells begannen bereits die Spekulationen darüber, welche Tätigkeitsfelder durch diese Modelle bereichert, oder womöglich sogar ersetzt werden können, welche Anwendungsfälle sich umsetzen lassen und welche der vielen neuen durch ChatGPT entstandenen Start-Up Ideen sich durchsetzen wird.
Es steht außer Frage, dass die kontinuierliche Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz an Dynamik gewinnt. Während ChatGPT auf einer dritten Modellgeneration basiert, steht ein “GPT-4” bereits in den Startlöchern und Konkurrenzprodukte warten ebenfalls auf ihren großen Moment.
Als Entscheidungsträger in einem Unternehmen ist es jetzt wichtig zu verstehen, wie diese Fortschritte tatsächlich wertsteigernd eingesetzt werden können. In diesem Blogbeitrag widmen wir uns daher den Hintergründen statt dem Hype, geben Beispiele für konkrete Anwendungsfälle in der Unternehmenskommunikation, und legen insbesondere dar, wie eine Implementierung dieser KI-Systeme erfolgreich erfolgen kann.
Was ist ChatGPT?
Stellt man ChatGPT diese Frage, so erhält man die folgende Antwort:
“Chat GPT ist ein großer Sprachmodell, der von OpenAI trainiert wurde, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es nutzt die Technologie des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, um menschenähnliche Konversationen mit Benutzern zu führen.”
ChatGPT ist der neueste Vertreter aus einer Klasse an KI-Systemen, die menschliche Sprache (also Texte) verarbeiten. Hierbei spricht man von „Natural Language Processing“, kurz NLP. Es ist das Produkt einer ganzen Kette von Innovationen, die im Jahr 2017 mit einer neuen KI-Architektur begann. In den darauffolgenden Jahren wurden auf dieser Basis die ersten KI-Modelle entwickelt, die in Punkto Sprachverständnis das menschliche Niveau erreichten. In den letzten zwei Jahren lernten die Modelle dann zu schreiben und mit Hilfe von ChatGPT sogar mit dem Benutzer ganze Konversationen zu führen. Im Vergleich zu anderen Modellen zeichnet sich ChatGPT dadurch aus, glaubhafte und passende Antworten auf Nutzeranfragen zu generieren.
Neben ChatGPT gibt es inzwischen viele weitere Sprachmodelle in unterschiedlichen Formen: open-source, proprietär, mit Dialogoption oder auch mit anderen Fähigkeiten. Dabei stellte sich schnell heraus, dass diese Fähigkeiten mit größeren Modellen und mehr (insbesondere qualitativ hochwertigen) Daten kontinuierlich gewachsen sind. Anders als vielleicht ursprünglich zu erwarten war, scheint es dabei kein oberes Limit zu geben. Im Gegenteil: je größer die Modelle, desto mehr Fähigkeiten gewinnen sie!
Diese sprachlichen Fähigkeiten und die Vielseitigkeit von ChatGPT sind erstaunlich, doch der Einsatz derartig großer Modelle ist nicht gerade ressourcenschonen. Große Modelle wie ChatGPT werden von externen Anbietern betrieben, die für jede Anfrage an das Modell in Rechnung stellen. Außerdem erzeugt jede Anfrage an größere Modelle nicht nur mehr Kosten, sondern verbraucht auch mehr Strom und belastet damit die Umwelt.
Dabei erfordern zum Beispiel die meisten Chatanfragen von Kunden kein umfassendes Wissen über die gesamte Weltgeschichte oder die Fähigkeit, auf jede Frage amüsante Antworten zu geben. Stattdessen können bestehende Chatbot-Dienste, die auf Unternehmensdaten zugeschnitten sind, durchaus prägnante und akkurate Antworten zu einem Bruchteil der Kosten liefern.
Moderne Sprachmodelle im Unternehmenseinsatz
Warum wollen dennoch viele Entscheidungsträger in den Einsatz von großen Sprachmodelle wie ChatGPT investieren?
Die Antwort liegt in der Integration in organisatorische Prozesse. Große generative Modelle wie ChatGPT ermöglichen uns erstmals den Einsatz von KI in jeder Phase der geschäftlichen Interaktion. Zunächst in der eingehenden Kundenkommunikation, der Kommunikationsplanung und -organisation, dann in der ausgehenden Kundenkommunikation und der Interaktionsdurchführung, und letztendlich im Bereich der Prozessanalyse und -verbesserung.
Im Folgenden gehen wir genauer darauf ein, wie KI diese Kommunikationsprozesse optimieren und rationalisieren kann. Dabei wird schnell deutlich werden, dass es hier nicht nur darum geht, ein einziges fortschrittliches KI-Modell anzuwenden. Stattdessen zeigt sich, dass nur eine Kombination von mehreren Modellen die Problemstellungen sinnvoll angehen kann und in allen Phasen der Interaktion den gewünschten wirtschaftlichen Nutzen bringt.
KI-Systeme gewinnen beispielsweise in der Kommunikation mit Lieferanten oder mit anderen Stakeholdern zunehmend an Relevanz. Um den revolutionären Einfluss von neuen KI-Modellen möglichst konkret darzustellen, betrachten wir jedoch die Art von Interaktion, die für jedes Unternehmen lebensnotwendig ist: Die Kommunikation mit dem Kunden.
Use Case 1: Eingehende Kundenkommunikation mit KI
Herausforderung
Kundenanfragen gelangen über verschiedene Kanäle (E-Mails, Kontaktformulare über die Website, Apps etc.) in das CRM-System und initiieren interne Prozesse und Arbeitsschritte. Leider ist der Prozess oft ineffizient und führt zu Verzögerungen und erhöhten Kosten, da Anfragen falsch zugewiesen oder in einem einzigen zentralen Postfach landen. Bestehende CRM-Systeme sind meist nicht vollständig in die organisatorischen Arbeitsabläufe integriert und erfordern weitere interne Prozesse, die auf organisch gewachsenen Routinen oder organisatorischem Wissen einer kleinen Anzahl von Mitarbeitenden basieren. Dies mindert die Effizienz und führt zu mangelnder Kundenzufriedenheit und hohen Kosten.
Lösung
Kundenkommunikation kann für Unternehmen eine Herausforderung darstellen, aber KI-Systeme können dabei helfen, diese zu automatisieren und zu verbessern. Mithilfe von KI kann die Planung, Initiierung und Weiterleitung von Kundeninteraktionen effektiver gestaltet werden. Das System kann automatisch Inhalte und Informationen analysieren und auf der Grundlage geeigneter Eskalationsniveaus entscheiden, wie die Interaktion am besten abgewickelt werden kann. Moderne CRM-Systeme sind bereits in der Lage, Standardanfragen mithilfe von kostengünstigen Chatbots oder Antwortvorlagen zu bearbeiten. Aber wenn die KI erkennt, dass eine anspruchsvollere Anfrage vorliegt, kann sie einen KI-Agenten wie ChatGPT oder einen Kundendienstmitarbeiter aktivieren, um die Kommunikation zu übernehmen.
Mit den heutigen Errungenschaften im NLP-Bereich kann ein KI-System aber weitaus mehr. Relevante Informationen können aus Kundenanfragen extrahiert und an die zuständigen Personen im Unternehmen weitergeleitet werden. So kann beispielsweise ein Key-Account-Manager Empfänger der Kundennachricht sein, während gleichzeitig ein technisches Team mit den notwendigen Details informiert wird. Auf diese Weise können komplexere Szenarien, die Organisation des Supports, die Verteilung der Arbeitslast und die Benachrichtigung von Teams über Koordinierungsbedarf bewältigt werden. Dabei werden diese Abläufe nicht manuell definiert werden, sondern vom KI-System gelernt.
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Die Implementierung eines integrierten Systems kann die Effizienz von Unternehmen steigern, Verzögerungen und Fehler reduzieren und letztlich zu höherem Umsatz und Gewinn führen.
Use Case 2: Ausgehende Kundenkommunikation mit KI
Herausforderung
Kunden setzen voraus, dass ihre Anfragen umgehend, transparent und präzise beantwortet werden. Eine verzögerte oder inkorrekte Reaktion, ein mangelndes Informationsniveau oder eine unkoordinierte Kommunikation zwischen verschiedenen Abteilungen stellen Vertrauensbrüche dar, die sich langfristig negativ auf die Kundenbeziehung auswirken können.
Bedauerlicherweise sind negative Erfahrungen bei vielen Unternehmen an der Tagesordnung. Dies liegt häufig daran, dass die in bestehenden Lösungen implementierten Chatbots Standardantworten und Templates verwenden und nur selten in der Lage sind, Kundenanfragen umfassend und abschließend zu beantworten. Im Gegensatz dazu verfügen fortgeschrittene KI-Agenten wie ChatGPT über eine höhere kommunikative Fähigkeit, die eine reibungslose Kundenkommunikation ermöglicht.
Wenn die Anfrage dann doch zu den richtigen Mitarbeitenden aus dem Kundendienst gelangt, kommt es zu neuen Herausforderungen. Fehlende Informationen führen regelmäßig zu sequenziellen Anfragen zwischen Abteilungen, und daher zu Verzögerungen. Sobald Prozesse – gewollt oder ungewollt – parallel laufen, besteht die Gefahr von inkohärenter Kommunikation mit dem Kunden. Schlussendlich mangelt es sowohl intern als auch extern an Transparenz.
Lösung
KI-Systeme können Unternehmen in allen Bereichen unterstützen.
Fortgeschrittene Modelle wie ChatGPT verfügen über die notwendigen sprachlichen Fähigkeiten, um viele Kundenanfragen vollständig zu bearbeiten. Sie sind in der Lage, mit Kunden zu kommunizieren und gleichzeitig interne Anfragen zu stellen. Dadurch fühlen sich Kunden nicht länger von einem Chatbot abgewimmelt. Die technischen Innovationen des letzten Jahres ermöglichen es KI-Agenten, Anfragen nicht nur schneller, sondern teilweise auch präziser zu beantworten. Dies trägt zur Entlastung des Kundendienstes und interner Prozessbeteiligter bei und führt letztlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit.
KI-Modelle können zudem menschliche Mitarbeiter bei der Kommunikation unterstützen. Wie eingangs erwähnt, mangelt es häufig schlichtweg daran, akkurate und präzise Informationen in kürzester Zeit verfügbar zu machen. Unternehmen sind bestrebt, Informationssilos aufzubrechen, um den Zugang zu relevanten Informationen zu erleichtern. Dies kann jedoch zu längeren Bearbeitungszeiten im Kundendienst führen, da die notwendigen Informationen erst zusammengetragen werden müssen. Ein wesentliches Problem besteht darin, dass Informationen in unterschiedlichsten Formen vorliegen können, beispielsweise als Text, tabellarische Daten, in Datenbanken oder sogar in Form von Strukturen wie vorheriger Dialogketten.
Moderne KI-Systeme können mit unstrukturierten und multimodalen Informationsquellen umgehen. Sogenannte Retrieval-Systeme stellen die Verbindung zwischen Kundenanfragen und diversen Informationsquellen her. Der zusätzliche Einsatz von generativen Modellen wie GPT-3 erlaubt dann, die gefundenen Informationen effizient in verständlichen Text zu synthetisieren. So lassen sich zu jeder Kundenanfrage individuelle „Wikipedia Artikel“ generieren. Alternativ kann der Kundendienstmitarbeiter seinerseits seine Fragen an einen Chatbot richten, der die nötigen Informationen unmittelbar und verständlich zur Verfügung stellt.
Es ist offensichtlich, dass ein integriertes KI-System nicht nur den Kundendienst, sondern auch weitere technische Abteilungen entlastet. Diese Art von System hat das Potenzial, die Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern.
Use Case 3: Analyse der Kommunikation mit KI
Herausforderung
Robuste und effiziente Prozesse entstehen nicht von selbst, sondern durch kontinuierliches Feedback und ständige Verbesserungen. Der Einsatz von KI-Systemen ändert nichts an diesem Prinzip. Eine Organisation benötigt einen Prozess der kontinuierlichen Verbesserung, um effiziente interne Kommunikation sicherzustellen, Verzögerungen im Kundenservice effektiv zu verwalten und ergebnisorientierte Verkaufsgespräche zu führen.
Im Dialog nach Außen steht das Unternehmen aber vor einem Problem: Sprache ist eine Black Box. Worte haben eine unübertroffene Informationsdichte, gerade weil ihre Nutzung in Kontext und Kultur tief verwurzelt ist. Damit entziehen sich Unternehmen aber einer klassischen statistisch-kausalen Analyse, denn Feinheiten der Kommunikation lassen sich nur schwer quantifizieren.
Bestehende Lösungen verwenden deshalb Proxyvariablen, um den Erfolg zu messen und Experimente durchzuführen. Zwar lassen sich übergeordnete KPIs wie Zufriedenheitsrankings extrahieren, diese müssen aber beim Kunden abgefragt werden und haben häufig wenig Aussagekraft. Gleichzeitig bleibt oft offen, was an der Kundenkommunikation konkret geändert werden kann, um diese KPIs zu verändern. Es scheitert schon daran, Interaktionen im Detail zu analysieren, herauszufinden was die Dimensionen und Stellschrauben sind, und was schlussendlich optimiert werden kann. Der überwiegende Teil dessen, was Kunden unmittelbar über sich preisgeben möchten, existiert in Text und Sprache und entzieht sich der Analyse. Diese Problematik ergibt sich sowohl beim Einsatz von KI-Assistenzsystemen als auch beim Einsatz von Kundendienstmitarbeitenden.
Lösung
Während moderne Sprachmodelle aufgrund ihrer generativen Fähigkeiten viel Aufmerksamkeit erhalten haben, haben auch ihre analytischen Fähigkeiten enorme Fortschritte gemacht. Die Fähigkeit von KI-Modellen, auf Kundenanfragen zu antworten, zeigt ein fortgeschrittenes Verständnis von Sprache, was für die Verbesserung integrierter KI-Systeme unerlässlich ist. Eine weitere Anwendung besteht in der Analyse von Konversationen, einschließlich der Analyse von Kunden und eigenen Mitarbeitenden oder KI-Assistenten.
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Kunden präziser segmentiert werden, indem ihre Kommunikation detailliert analysiert wird. Hierbei werden bedeutende Themen erfasst und die Kundenmeinungen ausgewertet. Mittels semantischer Netzwerke kann das Unternehmen erkennen, welche Assoziationen verschiedene Kundengruppen mit Produkten verknüpfen. Zudem werden generative Modelle eingesetzt, um Wünsche, Ideen oder Meinungen aus einer Fülle von Kundenstimmen zu identifizieren. Stellen Sie sich vor, Sie könnten persönlich die gesamte Kundenkommunikation im Detail durchgehen, anstatt auf synthetische KPIs vertrauen zu müssen - genau das ermöglichen KI-Modelle.
Natürlich bieten KI-Systeme auch die Möglichkeit, eigene Prozesse zu analysieren und zu optimieren. Hierbei ist die KI-gestützte Dialoganalyse ein vielversprechendes Anwendungsgebiet, das derzeit intensiv in der Forschung behandelt wird. Diese Technologie ermöglicht beispielsweise die Untersuchung von Verkaufsgesprächen hinsichtlich erfolgreicher Abschlüsse. Hierbei werden Bruchpunkte der Konversation, Stimmungs- und Themenwechsel analysiert, um den optimalen Verlauf einer Konversation zu identifizieren. Diese Art von Feedback ist nicht nur für KI-Assistenten, sondern auch für Mitarbeitende äußerst wertvoll, da es sogar während einer laufenden Konversation eingespielt werden kann.
Zusammengefasst kann gesagt werden, dass sich mit dem Einsatz von KI-Systemen die Breite, die Tiefe, und die Geschwindigkeit der Feedbackprozesse verbessert. Dies ermöglicht der Organisation agil auf Trends, Wünsche und Kundenmeinungen zu reagieren und interne Prozesse noch weitreichender zu optimieren.
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Stolpersteine, die es zu beachten gilt
Die Anwendung von KI-Systemen hat also das Potential, die Kommunikation mit Kunden grundlegend zu revolutionieren. Ein ähnliches Potential lässt sich auch bei anderen Bereichen zeigen, zum Beispiel im Einkauf. Im Begleitmaterial finden Sie weitere Use-Cases, die zum Beispiel in den Bereichen Knowledge-Management und Procurement anwendbar sind.
Allerdings zeigt sich, dass selbst fortgeschrittenste KI-Modelle noch nicht in Isolation einsatzfähig sind. Um von Spielerei zum effektiven Einsatz zu kommen, braucht es Erfahrung, Augenmaß und ein abgestimmtes System aus KI-Modellen.
Die Integration von Sprachmodellen ist noch wichtiger als die Modelle selbst. Da Sprachmodelle als Schnittstelle zwischen Computern und Menschen agieren, müssen sie besonderen Anforderungen genügen. Insbesondere müssen Systeme, die in Arbeitsprozesse eingreifen, von den gewachsenen Strukturen des Unternehmens lernen. Als Schnittstellentechnologie müssen Aspekte wie Fairness, Vorurteilsfreiheit und Faktenkontrolle in das System integriert werden. Darüber hinaus benötigt das gesamte System eine direkte Eingriffsmöglichkeit für Mitarbeiter, um Fehler aufzuzeigen und bei Bedarf die KI-Modelle neu auszurichten. Dieses "Active-Learning" ist noch kein Standard, aber es kann den Unterschied zwischen theoretischer und praktischer Effizienz ausmachen.
Der Einsatz von mehreren Modellen die sowohl vor Ort, als auch direkt bei Fremdanbietern laufen, stellt neue Ansprüche an die Infrastruktur. Ebenfalls gilt zu beachten, dass der essenzielle Informationstransfer nicht ohne gründliche Behandlung von personenbezogenen Daten möglich ist. Dies gilt insbesondere, wenn kritische Firmeninformationen eingebunden werden müssen. Wie eingangs beschrieben, gibt es inzwischen viele Sprachmodelle mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Daher muss die Architektur der Lösung und die Modelle entsprechend der Anforderungen ausgewählt und kombiniert werden. Schließlich stellt sich die Frage, ob man auf Anbieter von Lösungen zurückgreift, oder eigene (Teil-)Modelle entwickelt. Derzeit gibt es (entgegen von einigen Marketingaussagen) keine Standardlösung, die allen Anforderungen gerecht wird. Je nach Anwendungsfall gibt es Anbieter von kosteneffizienten Teillösungen. Eine Entscheidung erfordert Kenntnis dieser Anbieter, ihrer Lösung und deren Limitationen.
Fazit
Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der Einsatz von KI-Systemen in der Kundenkommunikation eine Verbesserung und Automatisierung der Prozesse bewirken kann. Eine zentrale Zielsetzung für Unternehmen sollte die Optimierung und Rationalisierung ihrer Kommunikationsprozesse sein. KI-Systeme können dabei unterstützen, indem sie die Planung, Initiation und Weiterleitung von Kundeninteraktionen effektiver gestalten und bei komplexeren Anfragen entweder einen KI-Agenten wie ChatGPT oder einen Kundendienstmitarbeiter aktivieren. Durch die gezielte Kombination von verschiedenen Modellen kann eine sinnvolle Problemlösung in allen Phasen der Interaktion erzielt werden, die den angestrebten wirtschaftlichen Nutzen generiert.
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