6 Praxis-Tipps für erfolgreiche KI-Projekte im Kundenservice

Aller Anfang ist schwer, so lautet ein Sprichwort, aber muss das immer so sein? KI-Expertin Verena Fink hat bereits viele KI-Projekte im Kundenservice begleitet und findet: Es geht auch einfach! Bevor Kundenservice-Verantwortliche auf Automatisierung und Künstliche Intelligenz in ihrem Contact Center verzichten aus Angst vor Überforderung, empfiehlt sie folgendes Vorgehen:

1. Den richtigen Anwendungsfall finden

Erst das Anliegen, dann die Technik. Der KI-Anwendungsfall sollte relevant sein, einen ganz klaren Nutzen haben und nur echte Kundenprobleme lösen:

Finden Sie Lösungen und Trends für Ihren Kunden. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihrem Endkunden genau passend personalisierte Angebote und Services anbieten können.

3. Nicht aus Perfektionismus in Schönheit sterben

Typisch für „Macher“: Sie wollen alles selbst machen. Man muss jedoch das Rad nicht neu und nicht selbst erfinden, um erste KI-Projekte ins Rollen zu bringen. Schauen Sie, was wirklich an KI-Komplexität für den ersten Piloten notwendig ist. Welche Technologien werden für Ihren Anwendungsfall gebraucht und sind diese skalierbar, falls im Erfolgsfall die KI-Lösung unternehmensweit ausgerollt wird? Nutzen Sie Plug and Play Entwickler-Plattformen, die bereits im Unternehmen vorhanden sind, um erste Prototypen zu bauen. Bestehende Lösungen bieten den Vorteil, dass Mitarbeiter, die später mit der KI arbeiten, früh an das Thema herangeführt werden und von den Erfahrungen der Experten profitieren können.

4. Radikal aussortieren & KI Lösungen wie Bots modular in kleinen Teilen aufbauen

Wie kann die Technologie vereinfacht und die Komplexität von Algorithmen reduziert werden? Wie können Sie jeden Teil-Bot ausrollen, ohne alles wegzuwerfen, wenn einer floppt? Eine radikale Reduzierung von Komplexität und die iterative Entwicklung von Prototypen sind dabei wichtig. In einem Bot-Projekt sollte jeder einzelne Bot eine maximale Projektlaufzeit von drei bis sechs Monaten haben und so modular aufgebaut sein, dass nicht der gesamte Bausatz weggeworfen werden muss, wenn einer davon gefloppt ist.

5. Struktur kostet Disziplin und lohnt sich

In der Struktur von KI-Projekte darauf zu achten, diszipliniert vorzugehen, zahlt sich aus. Legen Sie fest, wer im Team die Gültigkeit von Modellen, Bibliotheken und Systeme administriert. Wer legt die einzelnen Arbeitsschritte und Steuerungssysteme fest und wie können redundante Arbeitsschritte transparent gemacht werden, wenn beispielsweise ein identischer Datensatz an mehreren Stellen erfasst wird? Nutzen Sie KI-Lösungen, um Ihren Datensalat zu sortieren und die Mengen an Informationen in Echtzeit zu verarbeiten. Mit Daten, die Sie auswerten, können Sie Kundenbedürfnisse erkennen und daraus relevante Produkte und Services entwickeln.

6. Transparenz & Willkommenskultur schaffen

Ein KI-Projekt kann nur dann erfolgreich sein, wenn die KI-Blackbox transparent durchleuchtet werden kann und die Herleitung der Algorithmen für Mitarbeiter nachvollziehbar ist. Transparenz sorgt dafür, dass Vorbehalte und Ängste bei Mitarbeitern abgebaut werden. Mitarbeiter sollten frühzeitig miteinbezogen werden, um den eigenen Nutzen zu erkennen und selbst zu Unterstützern zu werden. Eine Willkommenskultur gelingt, indem immer wieder kleine Schritte und Erfolge gefeiert werden. Die Investition in die Weiterbildung der Mitarbeiter sollte ebenfalls Kern einer jeden KI-Strategie sein, um mit den Entwicklungen Schritt zu halten.