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Management, Cloud, Genesys, Omnichannel, KI, Customer Experience, Digital Ethics

Transparenz ist ein Schlüssel für ethisch korrekte KI-Anwendungen

Meike Tarabori - 21. Oktober 2019

Ein Interview mit Heinrich Welter, Vice President Sales und General Manager der DACH-Region bei Genesys, über nachhaltiges Business Development, Innovationen im Kundenservice, das Zusammenspiel von Bot und Mitarbeiter sowie strategische Entwicklung bei Genesys als eines der grössten privat geführten Unternehmen in Zeiten der Digitalisierung.

Können Sie uns sagen, was Ihrer Meinung nach die relevanten Innovationen, die den Kundenservice in den kommenden zwei bis fünf Jahren nachhaltig verändern werden, sind?

Ich sehe drei wesentliche Trends, die den Markt nachweislich umkrempeln werden:

Das erste Thema ist Omnichannel. Hier stellt sich natürlich zuerst die Frage nach dem Unterschied zwischen Multi- und Omnichannel. Bei einer Multichannel-Strategie werden beispielsweise drei unterschiedliche Kanäle als Silos bedient. Das heisst im konkreten Fall, dass ein Unternehmen nicht über eine ganzheitliche Kundenhistorie über alle Kanäle hinweg verfügt. Der Kunde heutzutage hingegen möchte, dass Sie als Unternehmen wissen, dass er schon zu einem früheren Zeitpunkt mit Ihnen in Kontakt stand. Zugleich nimmt die Anzahl an Kanälen zu, die einem Kunden zur Verfügung stehen, sowie auch die Nutzung dieser. Sprich, mehrere Kanäle gleichzeitig zu betreuen, ist heute eigentlich schon ein Standard in der Kundeninteraktion.

Mehr als 70% der Kunden waren online schon im Kontakt mit einem Unternehmen, beispielsweise auf der Webseite, bevor sie überhaupt in die direkte Kommunikation mit diesem treten. Zumal digitale Kanäle eine ganz andere Nutzung erlauben wie analoge. Nehmen wir ein Beispiel, Sie kommen aus dem Urlaub zurück und sehen auf Ihrer Mobiltelefon-Rechnung eine Position von CHF 1.99 für das Versenden einer MMS. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde wegen dieser Summe zum Telefonhörer greift und anruft, ist eher gering. Im Gegensatz ist es aber durchaus vorstellbar, dass er eine WhatsApp Message schicken wird, um sein Anliegen mitzuteilen.

Der Kanal Telefon entfällt damit aber nicht im Geringsten. Gerade bei dringenden und wichtigen Anliegen oder Herausforderungen rufen Kunden auch heute noch meist direkt an. Dies stellt Unternehmen vor die Herausforderung, auf allen Kanälen konsistent anwesend zu sein und dabei zugleich auf eine entsprechende Kundenhistorie zugreifen zu können.

Als zweiten grossen Trend sehe ich Automation und KI. Die zunehmende Anzahl an Kundeninteraktionen schliesst nicht zwingend auf eine Steigerung der Investitionen im Kundenservice. Mit derselben Anzahl Mitarbeiter muss mehr Leistung gebracht werden bei gleichbleibender Qualität. Aus diesem Grund wird Automation steigen. Einfache Anfragen können automatisiert werden. Der Kunde muss nicht mehr zwingend mit einem Agenten telefonieren, um ein PDF einer Rechnung zu bestellen oder den Kontostand abzufragen. Diese sich stets wiederholenden einfachen Aufgaben bergen viel Potenzial für Automation.
Hier gilt es klar zu unterscheiden, welche Aufgaben automatisiert werden können und welche KI erfordern. Denn eine Kopie der Rechnung an den Kunden zu schicken, erfordert noch keine KI. Das Verstehen der menschlichen Sprache, des Anliegens hingegen schon.

Das dritte grosse Thema ist Cloud. Automation und in einem zweiten Schritt KI mit Machine Learning ist meist nur aus der Cloud heraus konsumierbar. Da temporär immense Rechenleistung benötigt wird, um die entsprechenden Daten zur Verfügung zu stellen und das System aus diesen lernen zu lassen, muss auf die Cloud zurückgegriffen werden. Diese Leistung kann anders nicht gewährleistet werden.
Auch Algorithmen ändern sich rasant, sodass die nötigen Updates nicht mehr schnell genug aufgespielt werden können. Bei einer On-premise Software war es im Schnitt noch circa ein Update, bei KI-Anwendungen schon drei bis vier monatlich. Das ist im Unternehmen kaum noch handelbar und es stellt sich die Frage nach der Effizienz der Nutzung von KI. Zugleich wird sich immer häufiger die Frage stellen, On-premise Lösungen auch in die Cloud zu verlegen.

Diese drei Trends sind in meinen Augen nicht voneinander getrennt zu betrachten und stellen Unternehmen vor die Herausforderung, einen Ansatz zu finden, wie diese Triangel aus Technologien am effizientesten zu steuern und zu handeln ist.

Welchen Ansatz verfolgt in diesem Fall Genesys?

Wir bei Genesys verfolgen den Weg der Offenheit. Ich denke, dass es in Zukunft mehrheitlich spezialisierte Bots geben wird wie beispielsweise einen Bot ausschliesslich für Hotelbuchungen. Dieser Bot ist dann sehr spezialisiert bis in Details, aber eben nicht breit anwendbar. Daher müssen Unternehmen künftig offen sein und Frameworks bieten, um all diese unterschiedlichen Technologien einbinden und dem Kunden anbieten zu können. Die Qualität darf darunter allerdings nicht leiden. Daher ist mein Ratschlag, mit einfachen Lösungen anzufangen, die sich sehr gut kontrollieren und steuern lassen. Dies erlaubt es dem Unternehmen, mit KI eine durchweg positive Customer Experience zu gestalten. Doch wird dies nicht ohne den Menschen und ohne ausgebildete Mitarbeitende möglich sein.

Sie sagen also, dass KI den Menschen nicht ersetzen wird?

KI wird nicht ohne den Menschen funktionieren. Denn hinter jeder Kundeninteraktion, welche auf KI basiert ist, muss ein Unternehmen dem Kunden die Möglichkeit anbieten, an einen Menschen weitergeleitet und von diesem persönlich beraten zu werden. Nehmen wir folgendes Szenario, ein Kunde chattet mit einem Bot auf der Website, dieser liefert aber nicht die gewünschten Antworten oder Lösungen. Dann muss ein Mitarbeiter übernehmen und die gesamte Historie angezeigt bekommen. Folglich ist es essenziell für den Erfolg einer KI-Anwendung und -Nutzung, dass der Kontext nicht verloren geht. Im Allgemeinen kann nämlich festgestellt werden, dass sich Menschen nicht gegen die Nutzung von KI wehren – ebenso wenig die Agents eines Unternehmens –, jedoch muss diese Anwendung zielführend und jederzeit an einen Menschen gekoppelt sein.

Wie können wir uns folglich dieses Zusammenspiel von Bot und Mensch konkret vorstellen?

Einfache Standard-Prozesse werden mehrheitlich automatisiert. Stupide, sich häufig wiederholende Aufgaben werden für den Mitarbeitenden wegfallen. Der Agent wird mehr Zeit für die individuelle Kundenberatung und -betreuung bei komplexeren und sensiblen Anliegen haben. Oder möchten Sie mit einem Gerät Ihre Altersversorgung besprechen?
Die Qualifikationen für den Mitarbeiter werden folglich steigen und der Mitarbeitende muss dabei unterstützt werden. KI darf nicht nur mit dem Ziel eingeführt werden, den Kunden bei seinem Anliegen zu unterstützen, sondern in gleichem Masse auch den Agent bei der Lösungsfindung für ebendiese Anfragen. Das kann konkret zum Beispiel heissen, Datenbanken mit KI schnell und effizient abzufragen und dem Agent Lösungsvorschläge anzubieten, die für den Kunden relevant sein können. Der Agent wird aber nach wie vor das Gespräch leiten und entscheiden, welche Informationen wirklich zielführend sind und welche nicht. Zugleich kann KI trainiert werden und lernen.

Die Methodik wird sich mit der Zeit der steigenden Anzahl an Automations- und KI-Anwendungen sowie den Kontaktpunkten anpassen müssen. In meinen Augen ist es sinnvoll, ganz vorne am ersten Kontaktpunkt mit dem Kunden mit einer solchen Lösung anzufangen bis schliesslich hin zur personellen Einsatzplanung der Agents. Denn je mehr Bots und je mehr Kanäle im Einsatz sind, desto schwieriger und weniger voraussagbar werden Auslastung und Hochzeiten sein. Bisher gibt es Algorithmen, die auf Voice-Anwendungen ausgerichtet sind. Aber diese eignen sich nicht für asynchrone Kanäle wie WhatsApp. Dies stellt die Unternehmen folglich vor eine weitere Herausforderung, um dem Kunden auf der einen Seite und dem Mitarbeiter auf der anderen gerecht zu werden und gewisse Vorurteile oder Befürchtungen zu nehmen.

Impliziert dies, dass einerseits eine Entmystifizierung und andererseits eine Definition von ethischen Grundlagen für KI wichtig ist, um erfolgreich und zielführend planen zu können?

Das ist in meinen Augen durchaus richtig. Pilotsysteme mit KI werden noch Jahrzehnte brauchen, bevor diese komplexere Anliegen erfüllen können. Doch müssen wir schon jetzt eine klare Strategie rund um «KI Ethics» definieren. Transparenz ist dabei ganz wichtig für Mitarbeitende wie auch für den Kunden. Es muss klar kommuniziert werden, wo und wie KI in welchem Masse eingesetzt wird. Aber es liegt beim Unternehmen, sich Gedanken zu machen, wie die Technik letztlich ethisch korrekt um- und eingesetzt wird.

Dies gilt auch in Bezug auf die gesammelten Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass diese keine Nachteile zulassen oder gar unterschiedliche Behandlung zur Folge haben können. Das ist für Genesys ein sehr wichtiges Thema. Aus diesem Grund haben wir eigene Guidelines definiert, führen zur Aufklärung einen eigenen Blog und leiten Gesprächsrunden, um uns für Transparenz und ethisch richtiges Handeln einzusetzen.
Da KI nicht hinterfragt, da diese Technologie eben nicht so schlau ist wie es allgemein geglaubt wird, muss ein Unternehmen regelmässig kontrollieren, ob die gesetzten Guidelines auch wirklich eingehalten werden. Ich spiele hier auf algorithmische Nachteile an, die aufgrund von falsch interpretierten Daten entstehen können. Dies gilt es absolut zu vermeiden und vorzubeugen.

Wie kann in diesem Fall sichergestellt werden, dass die Daten «richtig» sind?

Wir haben bei Genesys ein Ethik-Komitee ins Leben gerufen bestehend aus Management, Personalvertretung, Agents, Entwicklern und Kunden. Dieses Komitee beurteilt die Richtlinien für korrekte Daten. Schliesslich sollten in eine Statistik oder ein System keine Informationen einfliessen, die im Grunde keinen effektiven Einfluss haben auf eine Entscheidung zu einem bestimmten Thema. Dies würde im Gegenteil sogar zu falschen Statistiken führen. Denn ist ein Mitarbeiter, der Metal hört schlechter in der Kundenbetreuung wie einer, der Mozart hört? Ich denke nicht. Daher sollten bestimmte Informationen gar nicht erst in eine Statistik einfliessen. Unternehmen müssen demnach gut überlegen und festhalten, welche Daten überhaupt relevant sind für eine Entscheidung, um Rassismus oder Ausgrenzungen vorzubeugen.

Das Thema der Verantwortung liegt sowohl bei den Unternehmen wie auch bei den Nutzern. Denn die Technologie an sich ist Segen und Fluch zugleich. Genesys betätigt sich aus diesem Grund auch beratend und gibt ethische Empfehlungen. Das sehen wir als eine unserer Aufgaben auf dem Weg in die digitale Zukunft mit KI und der Cloud.

 

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