KI-gestützter Kundenservice

In der heutigen digitalen Arbeitswelt ist die Effizienz von Geschäftsprozessen ein entscheidender Erfolgsfaktor. Unternehmen stehen unter ständigem Druck, ihre Prozesse zu optimieren, um den immer schneller werdenden Innovationszyklen und Marktanforderungen gerecht zu werden. Gerade im Kundenservice bietet die Automatisierung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eine vielversprechende Möglichkeit, dem steigenden Kostendruck und dem Arbeitskräftemangel entgegenzuwirken.

Ein Modell zur Potenzial- und Reifegradanalyse für KI im Kundenservice

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen erfordert einen systematischen Ansatz, um deren Potenzial und Reifegrad für den Einsatz von KI zu bewerten. Klassifikatoren und generative KI-Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle. Während Klassifikatoren eine schnelle und korrekte Zuordnung von E-Mails ermöglichen, erweitern generative KI-Systeme diese Fähigkeiten durch die Generierung von Inhalten und die Verarbeitung komplexer Anfragen. Gemeinsam fördern sie die Automatisierung und steigern die Effizienz der Prozessabläufe.

Grenzen bestehender Frameworks

Gängige Data Science- und KI-Methoden-Frameworks wie CRISP-DM, TDSP und DASC-PM bieten ein grundlegendes Verständnis von Geschäftsprozessen, sind aber oft zu abstrakt für eine direkte Anwendung. Das vorgestellte Vorgehensmodell schließt diese Lücke, indem es eine konkrete Anleitung zur Analyse und Optimierung von Prozessen bietet.

Das Vorgehensmodell  in 4+1 Phasen

Das entwickelte Modell verbindet technologische Perspektiven mit einem tiefen Verständnis von Geschäftsprozessen und Kundenbedürfnissen. Ziel ist es, die spezifischen Eigenschaften der zu untersuchenden Prozesse zu skizzieren, um deren Potenzial und Reife für eine KI-Implementierung präzise zu bewerten.

• Phase 0: Festlegung des Analysefokus (Scoping): In dieser Phase wird der Grundstein für eine zielgerichtete Datenanalyse gelegt. Herausforderungen wie hohe Komplexität oder große Datenmengen werden adressiert, um einen effizienten Ressourceneinsatz in den nachfolgenden Phasen zu ermöglichen.
• Phase 1: Ermittlung der Ist-Prozesse: Mit Hilfe der SIPOC-Analyse (Supplier, Input, Process, Output, Customer) werden die Ist-Prozesse dokumentiert und strukturiert. Diese Phase ist grundlegend für das Verständnis der Ist-Prozesse und bildet die Basis für die weitere Analyse und Optimierung.
• Phase 2: Identifikation relevanter Kernprozesse: Der Fokus liegt hier auf der Identifikation von Kernprozessen und Teilprozessen mit Potenzial für den Einsatz eines Klassifikators. Dabei spielt die Erfahrung der Business Analysten eine entscheidende Rolle, da es keine explizit definierten Prozesse gibt.
• Phase 3: Nutzen- und Potenzialbewertung: In dieser Phase steht die detaillierte Bewertung des Einsatzpotenzials der KI-Lösung im Vordergrund. Der Produktivitätsgewinn wird anhand des Automatisierungsgrades und der möglichen Zeitersparnis pro Prozess berechnet.
• Phase 4: Detailanalyse der Kernprozesse: Die in Phase 3 identifizierten Prozesse mit dem höchsten Potenzial werden einer detaillierten Analyse unterzogen. Dabei wird sichergestellt, dass alle Untervarianten und nicht ausreichend beschriebene Prozesse berücksichtigt werden.

Von der Prozessanalyse zum produktiven KI-System

Ein praktischer Anwendungsfall zeigt, wie die Datenanalyse in ein Expertensystem integriert wird, das nahtlos von der Analyse bis zum Training von KI-basierten Assistenten reicht. Diese Trainingsdaten dienen als Grundlage für die Implementierung produktiver KI-Lösungen.

Fazit

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Kundenservice erfordert ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse und Kundenbedürfnisse. Das beschriebene Vorgehensmodell bietet einen umfassenden und zugleich generischen Ansatz zur systematischen Analyse, Bewertung und Optimierung von Prozessen. Damit können Unternehmen ihre Effizienz und Servicequalität nachhaltig verbessern und sich entscheidende Vorteile in einem zunehmend digitalen und wettbewerbsintensiven Umfeld sichern. Die Anwendung strukturierter Methoden wie der SIPOC-Analyse gewährleistet eine fundierte Basis für eine kundenzentrierte digitale Transformation.

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Whitepaper: Vorgehensmodell zur Potenzial- & Reifegradanalyse

*Quelle: Wissensmanagement Magazin