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Large Language Models Wie Daten und große Sprachmodelle die Kundenkommunikation revolutionieren

Ein Gastbeitrag von Daniel Karadza* 4 min Lesedauer

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Die raschen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen es Unternehmen aller Branchen, Effizienz und Innovation zu fördern. Wenn diese dabei große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in ihre Prozesse integrieren, können sie die Erlebnisse ihrer Kunden und Mitarbeiter signifikant verbessern.

Sprache ist mächtig – ganz egal ob analog in Büchern, oder in der Welt der Large Language Models.(Bild: frei lizenziert / Unsplash)
Sprache ist mächtig – ganz egal ob analog in Büchern, oder in der Welt der Large Language Models.
(Bild: frei lizenziert / Unsplash)

Wir leben in einer Welt gestiegener Kundenerwartungen, in der alles, was nicht nahtlos funktioniert, Unternehmen verwundbar macht. Laut einer von Genesys durchgeführten CX-Studie sind die Mehrheit der Verbraucher (83 Prozent) davon überzeugt, dass ein Unternehmen nur so gut ist, wie sein Service. Diese Einstellung hat massive Auswirkungen auf die Kundenloyalität: Vier von fünf Verbrauchern in Europa wechseln nach nur weniger schlechten Interaktionen mit dem Unternehmen zu einem anderen Anbieter.

Gerade im B2B Bereich, mit komplexen Produktwelten, spielen diese neuen Technologien in der Kundenkommunikation dementsprechend eine zentrale Rolle. Nur 17 Prozent der europäischen Verbraucher sind jedoch mit ihren automatisierten Interaktionen sehr zufrieden. Als besonders frustrierend empfinden die Kunden, wenn über einen Chat oder Voice Bot kein echter Mitarbeiter erreicht werden kann.

Endlosschleifen vermeiden

Im Fall einer Weiterleitung müssen sie dann ihre Situation mehrmals erklären. Damit Unternehmen das Potenzial von Bots ausschöpfen können, stehen sie in der Pflicht, einen nahtlosen Informationsfluss über alle Kanäle und Interaktionen hinweg zu schaffen – so können die Kunden ihre Ziele einfach und schnell erreichen.

Diese Empfehlung trifft auch auf die generelle Kundenkommunikation zu. Da potenzielle Kunden über verschiedene Kanäle wie Web, Mobile, Social Media, Voice und andere mit Marken in Kontakt treten, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die verschiedenen Customer Journeys nahtlos miteinander zu verbinden.

Gelingt dies nicht, entstehen fragmentierte Interaktionen und Kundenbedürfnisse können nicht authentisch und verständlich beantwortet werden. Diese Art von ganzheitlichem, „kanalfreiem“ Erlebnis für jeden Kunden zu schaffen, ist der Ansatz, den Unternehmen bei der Kundenbetreuung verfolgen sollten.

In der heutigen durch die Konsumenten geprägte Experience Economy stehen Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung, Empathie und Personalisierung über verschiedene Servicekanäle hinweg zu skalieren. Glücklicherweise ist dies ein Bereich, in dem KI und große Sprachmodelle (LLMs) unterstützen können.

Mit ihrer umfassenden Conversational AI sind LLMs der Schlüssel zu besseren Erfahrungen, die sich menschlicher und weniger transaktional anfühlen. LLMs bringen nicht nur ein menschlicheres Element in die Self Service Funktionen, sondern ermöglichen es den Unternehmen auch, Einblicke zu gewinnen und Muster innerhalb jeder Konversation zu analysieren.

Frustrierende Bot-Interaktionen durchbrechen

Bots sind häufig der Ausgangspunkt vieler Interaktionen im Kundenservice. Da die Unternehmen in der Regel Bots verwenden, die von Abläufen gesteuert sind, finden sich Kunden oft inmitten einer Chatbot-Interaktion wieder, in der Informationen mehrfach wiederholt werden und die benötigten Antworten sich nur mühsam finden lassen. Das liegt daran, dass der Bot nicht mehr weiß, was er tun soll, wenn der Kunde den Flow verlässt und dem Gespräch deshalb nicht mehr folgen kann.

Workflows, die mit generativer KI betrieben werden, sind hingegen viel konversationeller – sie können den Kontext besser erkennen und das Kundengespräch schnell analysieren. Das Ergebnis für den Kunden ist ein stärkeres Engagement auf menschlicher Ebene, da diese LLM-gesteuerten Bots es ermöglichen, komplexere Aktionen zu automatisieren.

Das bringt uns wiederum näher an virtuelle „Mitarbeiter“ und setzt Kapazitäten der menschlichen Mitarbeiter frei, um die im B2B Bereich oftmals komplexen Kundenanfragen und -bedürfnisse zu unterstützen. Mit LLMs können wir somit das Kontextverständnis verbessern und den Kreislauf schlechter Service-Erfahrungen durchbrechen.

LLMs unterstützen Mitarbeiter

LLMs verstehen die menschliche Sprache auf einer intuitiveren Ebene besser als jede andere KI-Technologie. Ihre überlegenen Konversationsfähigkeiten werden deshalb nicht nur die Self-Service-Funktionen erweitern, sondern auch menschliche Mitarbeiter unterstützen, ihre Aufgaben effizienter zu gestalten und sie mit Informationen und Kontext versorgen, damit sie nahtlose, vernetzte Customer Experiences bieten können.

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LLMs sind in der Lage, Unternehmen dabei zu helfen, Gespräche zwischen Kunden und den kompetentesten Mitarbeitern eines Unternehmens zu analysieren, um sicherzustellen, dass Verfahren und Anweisungen eingehalten werden und hochqualitative Nutzererfahrungen vermittelt werden.

Sie können ebenfalls von Unternehmen genutzt werden, um sicherzustellen, dass die Geschäfts- und Compliance-Anforderungen effizienter erfüllt werden, beispielsweise durch Standardisierung und Automatisierung von Call-Zusammenfassungen. Um den Mitarbeitern wertvolle Minuten bei der Nachbearbeitung von Anrufen zu ersparen, können LLMs auch viele Backoffice-Aktualisierungen während des Gesprächs automatisieren.

Wenn Softwareanbieter Unternehmen und IT-Entscheidungsträgern die Werkzeuge an die Hand geben, mit denen sie KI und LLMs mit wichtigen Daten versorgen können, indem sie LLMs auf die Bedürfnisse und das Wissen des Unternehmens zuschneiden, wird dieser Wandel Unternehmen und ihren Kunden während des gesamten Kundenerlebnisses viel Zeit und Ressourcen sparen.

Mit den Fortschritten der Technologie sind jedoch auch die Bedenken hinsichtlich ihrer potenziellen Risiken gewachsen. Es herrscht eine Vertrauenskrise, da Arbeitnehmer fürchten, dass ihre Arbeitsplätze bedroht sind und Unternehmen befürchten, dass die komplexen Fähigkeiten der generativen KI missbraucht werden könnten.

So profitieren Unternehmen von der KI-Revolution

Da es noch so viel ungenutztes Potenzial gibt, wird die Einführung und Innovation von KI in Unternehmen weiter zunehmen. Es ist jedoch entscheidend, dass Unternehmen lernen, wie sie generative KI – und andere Formen dieser leistungsstarken Technologie – sicher und ethisch korrekt einsetzen, um ihre Arbeitsumgebung zu revolutionieren und Rollen zu verändern. Wenn KI effektiv eingesetzt wird, können Unternehmen ihre Mitarbeiter zu Höchstleistungen befähigen, was zu hyper-personalisierten Kundeninteraktionen, höherer Produktivität und verbessertem Mitarbeiterengagement führt.

*Daniel Karadza ist Country Manager und Senior Director Sales Germany bei Genesys.

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