ChatGPT im Kundenservice: Was Sie jetzt wissen sollten

ChatGPT, Bard & Co: eine neue Generation KI-basierter Sprachmodelle zeigt völlig neue Möglichkeiten für Mensch-Maschine-Dialoge auf. Seit einigen Monaten sehen viele Service-Organisationen in ihnen den „Heiligen Gral“ für die Automatisierung. Aber Hand aufs Herz: Einen echten Wettbewerbsvorteil sollten Sie sich von den Sprachmodellen (auch Large Language Models oder LLMs genannt) nicht versprechen. Entscheidend sind andere KI-Lösungen, die individuell auf Branchen und deren Anforderungen zugeschnitten sind.

KI boomt: Dynamischer Wandel bringt Vorteile, aber auch Risiken

Die KI-Landschaft entwickelt sich schneller als je zuvor. Der jüngste IDC-Bericht prognostiziert eine bemerkenswerte Entwicklung. So werden die weltweiten Investitionen in KI bis 2026 auf 301 Milliarden US-Dollar ansteigen – eine Verdoppelung der derzeitigen Ausgaben. Dieser dynamische Wandel verspricht besonders für die Kundenservice-Industrie erhebliche Vorteile: von der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität bis zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Inmitten dieser Begeisterung stürzen Verantwortliche für Kundenservice und Back Office sich enthusiastisch in die KI-Welt. Sie wollen häufig Pioniere sein und sich auf dieser transformativen Welle einen Wettbewerbsvorteil sichern. Doch dieser Enthusiasmus setzt viele Unternehmen ungewollten Risiken aus.

Eine Frage der Kontrolle

Obwohl man gemeinhin davon ausgeht, dass der Wert von Daten proportional zu ihrem Volumen wächst, trifft dieses Axiom nicht immer für Kundenservice und Contact Center zu. Im Umgang mit Kundendaten wird es immer schwieriger, die Kontrolle über deren Herkunft und Genauigkeit zu behalten. Das Schreckgespenst des Datenschutzes und unbeabsichtigter Urheberrechtsverletzungen ist allgegenwärtig. Beispiel ChatGPT: Auf der Website von OpenAI wird freimütig eingeräumt, dass die KI "möglicherweise ungenaue Informationen liefert", ein Phänomen, das reichlich dokumentiert ist. Diese Sorge geht über gelegentliche Anfragen zu Backrezepten oder Öffnungszeiten hinaus.

Überträgt man dieses Dilemma auf KI im Contact Center, so übernehmen KI-Tools schon heute komplizierte Aufgaben: Sie erkennen Kundenabsichten, routen Sie zum optimalen Zeitpunkt an die richtigen Mitarbeitenden und machen konkrete Vorschläge für eine „1-Klick-Erledigung“: welche Daten zum Kunden sind relevant? Welche Antworten haben die Kollegen in der Vergangenheit verwendet? Welche (Folge-)Aktivitäten sind auszulösen? 

EU AI Act und die Integrität von KI-Tools

Diese oben genannten KI-Tools wurden zumeist auf Basis eines robusten Data-Governance-Frameworks und einer klar definierten KI-Strategie eingeführt. Die IT hat den Überblick. Noch. Wie lässt sich künftig die Integrität von KI-Tools sicherstellen? Und wie lässt sich die unbefugte und ungeprüfte Einführung von KI-Tools durch Mitarbeitende verhindern?

„Das große Medienecho entbindet das Management nicht von kaufmännischer Sorgfalt und strategischer Weitsicht.”

Andreas Klug, AI Evangelist

Zusätzlich erleben wir einen Rechtsprechungsschub, der in wenigen Jahren zu einer Auditierung und Regulierung führen kann: Die KI-Gesetzgebung der EU (EU AI Act), die AI Bill of Rights der USA, der KI-Rechtsrahmen des Vereinigten Königreichs und die Durchsetzung von Algorithmus-Vorschriften in China. In der Vergangenheit bereits schützte Unwissenheit nicht vor Strafe. Wenn zukünftig geschützte Daten aus Ihrem Unternehmen erst einmal für das Training einer „externen KI“ zum Einsatz kommen, ist es zu spät für Ausreden.

Chancen und Risiken von KI-Investitionen bewerten 

Vorsicht ist geboten. Die Liste der KI-Lösungen für den Kundenservice ist lang. Eine Reihe von „Wegelagerern“ nutzt die große Nachfrage, um ihre Produkte in den Markt zu drängen. Das große Medienecho rund um GPT & Co. zeigt eine Dringlichkeit für den Einsatz von KI-Tools auf. Es entbindet das Management aber nicht von kaufmännischer Sorgfalt und strategischer Weitsicht. Es muss sicherstellen, dass Investitionen in Produkte und Systeme zielgerichtet erfolgen. Und dass Risiken auf dem Weg in die Transformation bewertet und vermittelt werden.

Daher möchte ich anhand folgender Fragestellungen einige wichtige Chancen und Fallstricke aufzeigen und Sie dabei unterstützen, ein schlüssiges Konzept bei der Operationalisierung von KI im Kundenservice zu entwickeln.

Was genau wird durch ChatGPT aus Sicht des Kundenservice möglich?

GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“ und beschreibt die Fähigkeit einer Maschine, eigenständig Texte und Aussagen aus zuvor antrainierten Textmengen zu generieren. Dazu wird mit dem Transformer ein neuronales Netz verwendet – in der Funktion ähnlich, wie wir Menschen einen Wissensinhalt in einen eigenen Text transportieren können. 

Böse Zungen halten GPT für eine Art „Kakadu“: Wie der bunte Vogel, spricht das Sprachmodell häufig gehörte und gelesene Inhalte nach. Diese Eigenschaften bescheren dem Kundenservice zahlreiche sinnvolle Anwendungsfelder:

1. Komfortabler Zugriff auf Wissen: Kunden wie Mitarbeitende können mit natürlichsprachlichen Fragestellungen auf zuvor trainierte Inhalte zugreifen.
2. Vorgangserfassung: Bots können im Dialog relevante Daten von Kunden abfragen. Dazu – allerdings – leisten GPT & Co. nicht wirklich neue technologische Errungenschaften. Denn ein regelbasierter Bot kann Kundenprozesse ebenso initiieren.
3. Antworten vorschlagen: GPT kann selbst Antworten kreieren. Unternehmen müssen also nicht für jede Kundensituation Textobjekte festlegen. Die Frage ist allerdings, wie Unternehmen dann Korrekturen vornehmen oder Falschaussagen verhindern werden.
4. Ähnliche Vorgänge suchen: Bots können für Mitarbeitende ähnliche Inhalte aus vergangenen Vorgängen ausfiltern. Das können die Machine Learning Anwendungen (ML) bei der automatisierten E-Mail-Bearbeitung allerdings auch seit rund 10 Jahren im Contact Center leisten. 

Diese und weitere Anwendungsfälle sind unbestritten. Die wichtigen Fragen, die mir aber immer wieder gestellt werden, sind: 

• Wo genau kann ich mit meiner Organisation daraus Nutzen ziehen? 
• Wie gehe ich vor, um an den richtigen Stellen zu starten? 
• Welche Hemmnisse müssen wir dafür aus dem Weg räumen?

Wie genau kann ChatGPT im Kundenservice eingesetzt werden? Wo genau liegen die Risiken?   

Die neuen Modelle sind in der Lage, selbstständig Antworten zu kreieren. Das unterscheidet sie von traditionellen Bots, bei denen Antworten ausschließlich als „Bausteine“ kuratiert und verwendet werden. Aber: hilft diese Fähigkeit im Contact Center tatsächlich beim Kundendialog? Oder liegen die Vorteile nicht eher in anderen Anwendungsfällen? Zum Beispiel beim Wissensmanagement, bei den FAQ für Mitarbeitende? 

Die wahren Effizienzgewinne der KI-Unterstützung im Kundenservice liegen je nach Branche und Service-Prozess in ganz unterschiedlichen Maßnahmen. Der Weg in die „Operationalisierung“ von GPT-Bots im Kundendialog ist weit und steinig. Hier nur drei exemplarische Hürden, mit denen Sie rechnen müssen: 

1. Integration & Datenschutz: Wenn Ihre Kunden mit Ihren GPT-Bots mehr als nur „plaudern“ sollen, benötigen Sie die Integration in Ihre datenführenden Systeme. Ein schwieriges Unterfangen, weil sowohl die technische Expertise (IT), als auch das rechtliche Framework (Legal) fehlt. Die Risiken sind einfach zu groß, um schnelle Ergebnisse zu generieren.
2. Adaption & Komfort: Wenn Sie einen konkreten Business Case erzielen möchten, muss „der Köder allen Fischen schmecken“. Entscheidend sind also kundenzentrierte Abläufe und Strukturen, die Ihren Kunden den Service wirklich komfortabel machen. Sonst erreichen Sie mit Ihrer Automatisierung nur einen kleinen Teil Ihrer Kunden.
3. Wartung & Betrieb: Auch die neuen Modelle benötigen laufende Erneuerung und Optimierung durch Experten. Außerdem gilt es, weitere Systeme in den Zugriff zu holen. Chatbots wollen gepflegt sein. Unterschätzen Sie keinesfalls den (laufenden) Aufwand.

FAZIT: Was Service-Organisationen und Contact Center jetzt tun sollten

Meine ehrliche Antwort: Denken Sie nicht an ChatGPT als alleinige Lösung für die Transformation und Automatisierung Ihres Kundenservice. Denken Sie lieber an Ihre konkreten Use Cases und praxistaugliche, schnell umsetzbare, im Kundenservice erprobte Lösungen mit KI.

Die Zukunft der KI aus Sicht von Kundenservice und Back Office liegt nicht in der Operationalisierung von ChatGPT. Mit ChatGPT ist lediglich das Trainieren von Chatbots vereinfacht worden. Die Risiken sind geblieben: Lange Integrationszeiten, herausfordernde Data Security, kritischer Datenschutz und eine fehlende Adaption durch Kunden und Mitarbeitende (Motto: Toller Chatbot, aber nur 20 % der Kunden verwenden den Service).

Vielmehr werden Unternehmen Fähigkeiten benötigen, die auf ihre Branche, ihre Kunden und ihre Aufgaben zugeschnitten sind. Eine ganze Reihe dieser „Use Cases“, die durch eine hohe Adaption nachweisbar die Effizienz im Kundenservice erhöhen, finden Sie hier: 

Energieversorger: E-Mail-Dialoge automatisieren 

Handel: 24/7 erreichbar durch Chatbot

Wie Sie Reklamationen einfach automatisieren und perfekte Service-Erlebnisse schaffen

Intelligentes Case Management: Kundenanfragen automatisch beantworten & Routinearbeit reduzieren

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