Aktiver Agentensupport durch KI-Knowledge
Deine Knowledge-Basis ist darauf ausgelegt, Agenten zu unterstützen. Mit KI kannst Du diesen Support auf ein völlig neues Niveau heben, indem Du maßgeschneiderten Agenten-Support anbietest. Generative KI ist besonders gut darin, große Textmengen zu verarbeiten und zusammenzufassen. Diese Fähigkeit kannst Du nutzen, um Agenten während der Kundeninteraktion optimalen Support zu bieten.
So könnte das aussehen:
- Zunächst trainierst Du ein Large Language Model (LLM) auf Deine Geschäftsdokumentation, damit es alle relevanten Informationen enthält, um häufige Kundenfragen zu beantworten. Anschließend testest Du die Leitplanken sorgfältig, um sicherzustellen, dass die KI nur korrekte und relevante Informationen liefert und das Risiko von „Halluzinationen“ – also falschen Aussagen der KI – minimiert wird.
- Sobald Deine KI trainiert und abgesichert ist, machst Du sie für Deine Agenten leicht zugänglich. Eine einheitliche Schnittstelle ist hierbei entscheidend. Wenn Agenten eine Interaktion unterbrechen müssen, um auf die KI zuzugreifen, verlieren sie mehr Zeit, als sie sparen. KI-Vorschläge sollten als Bildschirmeinblendungen während der Interaktion bereitgestellt werden, damit Agenten nahtlos auf die benötigten Informationen zugreifen können.
- Generative KI kann mehr als nur Artikel zusammenfassen. Mit Transkriptionstools ausgestattet, kann sie den Inhalt einer Interaktion in Echtzeit analysieren und automatisch den relevantesten Wissensartikel anzeigen, ohne dass der Agent danach suchen muss. Dies reduziert die durchschnittliche Bearbeitungszeit und verbessert den Kundenservice.
Generative KI wird die Art und Weise, wie Deine Agenten auf Deine Wissensdatenbank zugreifen, revolutionieren. Die KI-Knowledge-Basis wird enorme Effizienzsteigerungen bringen und das Kundenerlebnis verbessern. Gehe noch einen Schritt weiter und füge intelligente Entscheidungsbäume hinzu, um den Support-Prozess noch weiter zu optimieren.
Strukturierte Basis durch intelligente Entscheidungsbäume
Customer Journeys sind komplex und selten identisch. Deshalb brauchen wir menschliche Agenten, denn nur sie bieten die perfekte Mischung aus Einfühlungsvermögen, Instinkt und Wissen für schnelle und zufriedenstellende Kundeninteraktionen. Doch die Entwicklung dieser Fähigkeiten braucht Zeit, und hier kann KI unterstützend eingreifen.
Intelligente Entscheidungsbäume: Der Schlüssel zur Effizienz
- Entscheidungsbäume sind das Grundgerüst Deiner Knowledge-Basis. Sie bieten Agenten die nächsten Schritte an und beantworten wichtige Fragen wie: Wohin soll der Agent gehen, wenn er am Ende eines Artikels angekommen ist? Welche Fragen könnte der Kunde als nächstes stellen? Welche verwandten Themen sind relevant? Gibt es Upselling-Möglichkeiten? Diese Informationen sind essenziell für den Mitarbeiter.
- Das manuelle Verknüpfen von Artikeln ist mühsam und zeitaufwändig. Dein Wissensmanagement-Team könnte subtile Verbindungen übersehen, diese zu aktualisieren, wenn neue Informationen hinzukommen. Außerdem sind die Bedürfnisse jedes Kunden einzigartig; nicht jede Customer Journey ist gleich.
- Hier kommt ein Large Language Model (LLM) ins Spiel: Es kann thematische und inhaltliche Ähnlichkeiten in Ihrer Knowledge-Basis identifizieren und automatisch Entscheidungsbäume erstellen. Dies spart nicht nur stundenlange manuelle Arbeit, sondern kann auch während einer Interaktion geschehen. Je nach Kundenabsicht und -sprache aktualisiert das LLM in Echtzeit die Vorschläge, um sicherzustellen, dass immer der relevanteste nächste Schritt angezeigt wird.
Nahtlose Integration für maximale Effizienz
Das Ergebnis ist ein nahtloses Erlebnis für den Agenten. Er muss keine Zeit damit verbringen, durch ungenaue oder irrelevante Entscheidungsbäume zu navigieren. Stattdessen ermöglicht die KI-Wissensdatenbank eine erhebliche Verkürzung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit und verbessert das Kundenerlebnis signifikant.
Die Zukunft der KI-Knowledge-Basis
Generative KI ist ein wertvolles Werkzeug für technische Unternehmensbereiche. Niemand verfasst gerne lange User-Guides zu spezifischen Themen, da dies viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Versuche, den Prozess zu beschleunigen, führen oft zu unklaren Texten und verwirrten Mitarbeitern. Hier kann eine KI-Knowledge Basis helfen.
Wenn Du ein Large Language Model (LLM) auf relevante Unternehmensdaten trainierst, wird die Erstellung von Erklärungen einfacher. Doch das ist nur der erste Schritt.
LLMs reagieren auf die Eingaben, die ihnen gegeben wird. Um gute Wissensartikel zu erstellen, ist geschicktes Prompting erforderlich. Sie müssen ein Gleichgewicht zwischen allgemeinen und spezifischen Informationen finden, ein bestimmtes Format einhalten und sich auf relevante Themen konzentrieren. Hier sind einige Tipps für den Einstieg:
- „Handeln wie ein Fachexperte…“ – Bitte das LLM, wie ein Fachexperte zu antworten, um präzisere und technischere Antworten zu erhalten.
- „Erstelle einen Wissensartikel mit einer Drei-Punkte-Struktur…“ – Gebe genaue Formatierungsvorgaben, um die Nachbearbeitungszeit zu minimieren.
- „Erkläre den Fachjargon in einfachen, verständlichen Begriffen…“ – Denke an Deine Zielgruppe. Neue Mitarbeiter werden Schwierigkeiten haben, komplexen Fachjargon zu verstehen. Halte Wissensartikel einfach und verständlich, um effektivere Unterstützung zu bieten.
Selbst mit perfektem Prompting sind LLMs begrenzt. Sie können nur auf Wahrscheinlichkeiten basierend raten und neigen zu Verallgemeinerungen. Agenten benötigen oft klare, überprüfbare Fakten, die konsistent präsentiert werden.
LLMs neigen auch dazu, zu schwafeln oder sogar falsche Informationen zu liefern. Wenn Du generative KI einsetzen möchtest, brauchst Du einen guten Lektor. Ungeprüfte KI-Antworten können Fehlinformationen verbreiten, was problematisch für Dein Unternehmen ist.
Eine KI-Knowledge-Basis ist leistungsstark, aber Du solltest die gesamte Wissensbasis nicht vollständig an die KI auslagern. Die Technologie hat noch einen langen Weg vor sich. Konzentriere Dich darauf, Agenten sinnvoll zu unterstützen, echten Mehrwert für Kunden zu schaffen und KI für kleine Schritte zu nutzen, die zu großen Einsparungen führen.
