Was ist künstliche Intelligenz (KI)? Ein vollständiger Leitfaden

Die Zeitlinie für künstliche Intelligenz ist kurz, prägnant und rasant. In etwa 70 Jahren hat sich KI von etwas, das Alan Turing nur theoretisieren konnte, zur treibenden Kraft hinter ChatGPT und anderen revolutionären Technologien entwickelt. Heute ist KI so weit fortgeschritten, dass sie mit den richtigen Tools einfach einzurichten und kosteneffektiv ist – und Unternehmen, die diese Technologie noch nicht nutzen, sind bereits hinter der Konkurrenz zurück.

Laut dem Zendesk Customer Experience Trends Report sehen 65 Prozent der CX-Führungskräfte KI als strategische Notwendigkeit, nicht als vorübergehenden Trend. Das liegt daran, dass künstliche Intelligenz eine Fülle von Vorteilen für Verbraucher:innen, Teams und Unternehmen bringt – und vor allem macht sie den Kundenservice menschlicher. In diesem Leitfaden behandeln wir künstliche Intelligenz im Detail und erklären, wie Sie KI im Kundenservice nutzen können.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Wie funktioniert künstliche Intelligenz?
• Schwache KI vs. starke KI
• Der Aufstieg der generativen KI
• KI-Arten nach Branchen
• Vorteile von künstlicher Intelligenz
• CX-Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz
• Geschichte der künstlichen Intelligenz
• Häufig gestellte Fragen
• Entdecken Sie die vollständigste Kundenservice-Lösung für das KI-Zeitalter

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

KI funktioniert, indem sie Algorithmen und Rechenmodelle verwendet, um große Datensätze zu analysieren, Muster zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen basierend auf diesen Daten zu treffen. Durch maschinelles Lernen, einen Teilbereich der KI, verbessern diese Systeme ihre Leistung über die Zeit, indem sie kontinuierlich aus neuen Informationen lernen.

Zum Beispiel ist Zendesk-KI auf über 18 Milliarden echten Kundeninteraktionen trainiert, sodass sie automatisch Kundenbedürfnisse und die Nuancen der CX versteht. Dies ermöglicht es ihr, komplexe Kundenanfragen autonom zu lösen, Agenten bei der schnelleren Lösung von Kundenproblemen zu unterstützen und Workflows zu automatisieren.

Es gibt verschiedene Arten von KI, denen Sie je nach System, mit dem Sie interagieren, begegnen können:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist ein Zweig der KI, der der Technologie hilft, menschliche Sprache auf wertvolle Weise zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies kann bei Prozessen wie Sprachübersetzung und Kundenstimmungsanalyse helfen.
• Maschinelles Lernen (ML): ML hilft Computern, aus statistischen Methoden zu lernen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und die Leistung zu verbessern. Dieser Ansatz verwendet Algorithmen zum Lernen, kann aber menschliches Eingreifen zur Fehlerkorrektur benötigen. Ein Beispiel für ML sind maßgeschneiderte Produkt- oder Artikelempfehlungen basierend auf der Suchhistorie eines Kunden bzw. einer Kundin.
• Deep Learning (DL): Deep Learning und maschinelles Lernen sind ähnliche Konzepte, aber Sie können sich DL als eine verbesserte Version von ML vorstellen. Mit DL verwenden Computer neuronale Netzwerke zur Datenanalyse – und sie können dies ohne menschliches Eingreifen tun. Beispiele für Deep Learning-Prozesse sind selbstfahrende Autos oder fortgeschrittene Robotik.
• Computer Vision: Dieser Prozess ermöglicht es KI, visuelle Informationen wie Bilder und Videos zu verarbeiten. Von dort aus kann die Technologie bedeutungsvolle Informationen extrahieren – Gesichtserkennung und Objekterkennung fallen in diese Kategorie.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein System eine Kombination dieser haben kann, aber Sie werden wahrscheinlich nicht alle gleichzeitig im Einsatz sehen.

Schwache KI vs. starke KI

Über die grundlegenden Funktionen der künstlichen Intelligenz hinaus gibt es zwei Teilbereiche der künstlichen Intelligenz: Schwache KI und starke KI.

Schwache künstliche Intelligenz (ANI) ist KI, die für eine spezifische Aufgabe entwickelt und trainiert wurde. Diese oft als „enge KI“ bezeichneten Systeme arbeiten unter begrenzten Parametern und können keine Aufgaben jenseits ihrer grundlegenden Funktionen ausführen. Schwache KI ist in vielen technologischen Aspekten zu finden, denen wir heute begegnen, wie Chatbots, Spotify-Songempfehlungen und selbstfahrende Autos.

Starke KI ist künstliche Intelligenz, die Wissen verstehen, lernen und aufgabenübergreifend auf einem Niveau anwenden kann, das mit Menschen vergleichbar ist. Dies wird oft als „Superintelligenz“ bezeichnet und ist rein hypothetisch. Forscher:innen und Wissenschaftler:innen haben KI nicht auf diesem Niveau entwickelt, aber für viele ist es ein Maßstab für zukünftige Innovationen.

Der Aufstieg der generativen KI

Generative KI ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der aus bestehenden Informationen lernt, um neue Inhalte zu generieren. Dies kann Geschichten, Bilder, Videos, Musik, Software-Code und mehr umfassen.

Um dies weiter zu veranschaulichen, nehmen wir an, ein:e Entwickler:in wollte ihr generatives KI-System trainieren, um effektiver auf Kundenanfragen zu antworten. Sie würden der Technologie zunächst Beispiele erfolgreicher Kundeninteraktionen „füttern“.

Dies könnte in verschiedenen Situationen auftreten, wie wenn Support-Agenten Rückerstattungsanfragen effizient bearbeiteten oder erfolgreich einen verärgerten Kunden bzw. eine verärgerte Kundin beruhigten. Das generative KI-System würde diese Informationen nutzen, um Muster und Strukturen zu entschlüsseln – und von dort aus könnte es beginnen, autonom zu arbeiten.

In der Praxis ist das Training eines KI-Systems zur Bearbeitung von Kundenanfragen viel komplexer als das – zum Beispiel ist Zendesk-KI auf 18 Milliarden Kundenservice-Interaktionen trainiert – aber dies zeigt, wie generative KI unsere technologische Erfahrung verändert. Es ist das System hinter ChatGPT, DALL-E und einer Fülle anderer Plattformen, die Artikel schreiben, Designs erstellen, Workflows automatisieren und Innovationen beschleunigen. Es erschüttert ganze Branchen und zwingt Unternehmen dazu, ihre Modelle anzupassen, um generative KI einzubeziehen oder auf der Strecke zu bleiben.

KI-Arten nach Branchen

Unternehmen lernen, dass KI die Customer Experience verbessern kann. Mit dieser Technologie verändern Teams, wie sie mit Kund:innen interagieren und Abläufe verwalten – hier sind einige Beispiele, wie verschiedene Branchen das erreichen.

Einzelhandel

Im Einzelhandel kann künstliche Intelligenz die Customer Experience mit personalisierter Kommunikation und effizientem Support verbessern. Zum Beispiel können KI-Agenten – eine fortgeschrittene Form von Chatbots – Kundenfragen in Echtzeit beantworten, bei Produktsuchen helfen, Nutzer:innen zu hilfreichen Wissensdatenbank-Artikeln weiterleiten, Rücksendungen bearbeiten und mehr. Mit dieser Technologie können Unternehmen 24/7-Support anbieten und Kund:innen bei jeder Gelegenheit begeistern.

Fintech

Fintech-Organisationen können künstliche Intelligenz nutzen, um Abläufe zu verbessern und den Kundensupport zu optimieren. KI-Agenten können Unternehmen dabei helfen, rund um die Uhr Support zu liefern und Kundenprobleme schnell zu lösen. Sie können auch mit Backend-Systemen verbunden werden, um Kundeninformationen zu verifizieren und sicherzustellen, dass Kund:innen relevante und zeitnahe Informationen erhalten, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Zusätzlich automatisiert KI Routineaufgaben wie die Überprüfung des Status einer Überweisung oder die Aktivierung einer neuen Bankkarte, was die Effizienz steigert und menschlichen Agenten ermöglicht, sich auf komplexere Kundeninteraktionen zu konzentrieren.

Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz kann Gesundheitsdienstleistern helfen, die Patientenversorgung zu verbessern. KI-Agenten können direkt mit Einzelpersonen arbeiten, um Termine zu planen und Medikamentenauffüllungen zu erleichtern.

Patient:innen können auch von KI-Agenten gescreent werden, um vertraulich vorab Informationen zu sammeln. Sie können sie dann an die richtige Abteilung weiterleiten, wo ein:e menschliche:r Agent:in helfen kann, die Dringlichkeit ihrer Anfrage zu bestimmen und ob sie sofort einen Arzt bzw. eine Ärztin sehen müssen.

Verarbeitendes Gewerbe

KI kann verarbeitenden Gewerben dabei helfen, bei der Planung und Produktion effizienter zu sein. Predictive Analytics kann die Organisation über Ineffizienzen warnen, sodass sie den Produktionsprozess neu bewerten oder Ausrüstung ersetzen können. Zusätzlich können KI-Agenten Kund:innen und Geschäftspartner:innen mit Echtzeit-Bestellupdates, Versandschätzungen und mehr unterstützen.

Vorteile von künstlicher Intelligenz

Als Nächstes betrachten wir einige der wichtigsten Vorteile von KI. Hier sind einige Wege, wie diese Technologie Ihre Abläufe positiv beeinflussen kann.

Verbesserte Customer Experience

KI kann die Customer Experience (CX) schneller und personalisierter machen. Unternehmen können rund um die Uhr Support in mehreren Sprachen durch fortgeschrittene Bots wie KI-Agenten anbieten, die komplexe Kundenanliegen schnell ohne Agenten-Unterstützung lösen können. Diese intelligenten Bots können auch mit Ihren Backend-Systemen wie einem CRM oder einer E-Commerce-Plattform verbunden werden, um personalisierten Support zu bieten. Zendesk KI-Agenten sind auch auf echten Kundeninteraktionen und Ihren Support-Daten trainiert, um wie ein:e menschliche:r Agent:in zu antworten und als Erweiterung Ihrer Markenidentität zu fungieren.

Gesteigerte Teameffizienz und reduzierte menschliche Fehler

Künstliche Intelligenz kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben rationalisieren, menschliche Fehler reduzieren und die Effizienz in verschiedenen Anwendungsfällen und Organisationen steigern. Zum Beispiel können Workforce Manager:innen künstliche Intelligenz nutzen, um Personalbedarf genau vorherzusagen und Teams automatisch zu planen, um optimale Abdeckung sicherzustellen.

CX-Manager:innen können künstliche Intelligenz nutzen, um Tickets intelligent an den entsprechenden Agenten oder die entsprechende Abteilung weiterzuleiten und Workflows zu optimieren. Die Möglichkeiten sind endlos, aber der Kernvorteil ist Automatisierung, die den Bedarf an manuellen Aufgaben reduziert, Teams dazu befreit, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren, und sie letztendlich in neue Rollen als Manager:innen, Redakteur:innen und Supervisor:innen von KI entwickelt.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz kann riesige Datenmengen analysieren und Trends, Muster und Verbesserungsbereiche identifizieren, die menschliche Analysen übersehen könnten, besonders in der CX. Zum Beispiel können Kundenservice-Manager:innen KI-Analysen nutzen, um Kundenstimmungen zu überwachen und proaktiv potenzielle Abwanderungen anzugehen. Zusätzlich kann KI die häufigsten Kundenfragen zur Automatisierung vorschlagen und so die Effizienz und Servicequalität weiter steigern.

Größere Kosteneinsparungen und Skalierbarkeit

Durch die Automatisierung von Routine- und repetitiven Aufgaben hilft KI kleinen Teams, mehr zu erreichen, ohne die Kosten zu erhöhen. Sie kann Teams auf Verbesserungsbereiche oder Ineffizienzen aufmerksam machen – wie einen Engpass im Kundenservice, der zu Kundenabwanderung führt. Zum Beispiel nutzt HelloSugar – ein brasilianisches Wachs- und Zuckersalon – Zendesk, um 66 Prozent der Kundenanfragen zu automatisieren und spart dadurch 14.000 $ pro Monat an Support-Kosten.

Zusätzlich kann künstliche Intelligenz erhöhte Arbeitslasten ohne eine Zunahme der Ressourcen bewältigen. Zum Beispiel können KI-Agenten einen drastischen Anstieg der Kundennachfrage unterstützen, ohne dass mehr menschliche Support-Agenten benötigt werden. Dies kann Unternehmen helfen, das ganze Jahr zu sparen, anstatt zusätzliche Support-Agenten für Hochsaisonen einzustellen.

CX-Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz

Kundenservice automatisieren

Künstliche Intelligenz kann schnelle, genaue und personalisierte Unterstützung für Kund:innen rund um die Uhr bieten und die Kundenzufriedenheit (CSAT) steigern. Zum Beispiel sind Zendesk KI-Agenten speziell für CX entwickelt und können komplexe Kundenfragen und -anfragen lösen – alles alleine.

KI-Agenten arbeiten auch gut mit Menschen zusammen. Wenn nötig, können sie Anfragen an menschliche Agenten eskalieren, komplett mit dem gesammelten Kontext, was schnellere Lösungen und verbesserte Service-Effizienz ermöglicht. Zum Beispiel nutzt der Modehändler Motel Rocks Zendesk-KI, um schneller auf Kund:innen zu antworten, wodurch sie das Ticket-Volumen um 50 Prozent reduzieren und CSAT um 10 Prozent verbessern konnten.

Agenten unterstützen

KI-Agenten sind nur ein Beispiel dafür, wie KI Ihrem Support-Team helfen kann. Sie kann Tickets zusammenfassen, die Stimmung und Absicht eines Kunden bzw. einer Kundin identifizieren und Agenten ermöglichen, schneller und genauer zu antworten. Sie kann auch ähnliche Tickets hervorheben, zeigen, wie Teammitglieder ähnliche Probleme gelöst haben, und Antworten anpassen, um dem Ton Ihrer Marke zu entsprechen und sie freundlicher oder formeller zu gestalten, je nach Bedarf.

Agenten-Copilots sind ein weiteres Tool, das die Effizienz des Support-Teams steigert. Der Zendesk Agenten-Copilot führt Agenten durch Interaktionen und schlägt kontextuell relevante Antworten vor, die Agenten modifizieren oder direkt verwenden können. Er kann auch unabhängig Routineaufgaben wie Bestellstornierungen ohne Agenten-Eingriff abwickeln.

Diese Tools integrieren KI nahtlos mit menschlicher Expertise und schaffen eine überlegene Customer Experience.

Workflows automatisieren

KI kann Workflows rationalisieren und automatisieren, was zu erhöhter Effizienz führt. Zum Beispiel können Kundenservice-Teams intelligentes Routing nutzen, um Kundentickets basierend auf Absicht, Stimmung und Sprache an den richtigen Agenten zu senden.

Dies kann die erste Antwortzeit (FRT) reduzieren, indem Kund:innen schneller qualifizierte Hilfe erhalten. Der britische Premium-Kaufhauseinzelhändler Liberty zeigt die Vorteile davon. Das Unternehmen nutzt Zendesk KI-Funktionen, um Tickets weiterzuleiten und Kund:innen zu unterstützen – was zu einer 73-prozentigen Verringerung der FRT führt.

WFM verbessern

Workforce Management (WFM) umfasst Prozesse, die CX-Manager:innen nutzen, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Agenten in den richtigen Kanälen zur richtigen Zeit haben, während sie die tägliche Leistung verfolgen. KI kann WFM verbessern, indem sie Personalbedarf vorhersagt und automatisch Zeitpläne basierend auf vorhergesagter Nachfrage generiert, wodurch Personalineffizienzen und Überstundenkosten reduziert werden. Diese Automatisierung spart erhebliche Zeit und minimiert menschliche Fehler bei der Schicht- und Zeitplanung.

Zum Beispiel transformierte das Bike-Sharing-Unternehmen Tembici seine Kundensupport-Abläufe, indem es von manuellen umständlichen Prozessen zu einer optimierten Workforce Management-Lösung von Zendesk wechselte. Seit dem Wechsel haben sie die Agenten-Effizienz um 75% verbessert und die Lösungszeit um 80% reduziert.

QA rationalisieren

Kundenservice-Qualitätssicherung (QA) beinhaltet die systematische Bewertung von Kundeninteraktionen, die Identifizierung von Verbesserungsbereichen und die Bereitstellung effektiven Coachings zur Verbesserung der gesamten Customer Experience. KI kann QA rationalisieren, indem sie Interaktionen analysiert und Manager:innen und Administrator:innen wertvolle Zeit spart.

Zum Beispiel nutzt Zendesk QA KI, um alle Support-Interaktionen, sowohl menschliche als auch KI, zu überprüfen und automatisch Wissenslücken zu identifizieren, gefährdete Kund:innen zu kennzeichnen und Coaching- und Trainingsmöglichkeiten aufzudecken. Dieser Ansatz gewährleistet kontinuierliche Verbesserung und eine überlegene Customer Experience. Das Audiovisual (AV)-Vermietungsunternehmen Rentman zeigt die Macht von Zendesk QA in Aktion. Das Unternehmen nutzt es, um ein vollständiges Bild von Kundengesprächen und Agenten-Leistung zu erhalten – was zu CSAT-Raten von bis zu 96 Prozent führt.

Geschichte der künstlichen Intelligenz

Hier sind einige wichtige historische Daten in der laufenden Entwicklung der künstlichen Intelligenz:

• 1950: Alan Turing veröffentlicht „Computing Machinery and Intelligence“ und stellt die Hypothese auf, dass eine Maschine intelligentes Verhalten zeigen kann, das von einem Menschen nicht zu unterscheiden ist.
• 1956: John McCarthy führt den Begriff „künstliche Intelligenz“ auf der Dartmouth Conference ein und etabliert KI als Studienbereich.
• 1960-80: Die Stanford University entwickelt „The Stanford Cart“, ein autonomes Fahrzeug.
• 1997: IBMs Deep Blue besiegt Garry Kasparov und wird der erste Computer, der einen menschlichen Schachweltmeister schlägt.
• 2011: IBMs Watson gewinnt Jeopardy! gegen die ehemaligen Champions Brad Rutter und Ken Jennings.
• 2016: Googles DeepMind KI, AlphaGo, besiegt den Go-Weltmeister Lee Sedol.
• 2020: ChatGPT und andere große Sprachmodelle werden veröffentlicht und demonstrieren revolutionäre Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Während viele Forscher:innen und Ereignisse uns zu diesem Punkt in der KI führten, sind das einige der wichtigsten.

Häufig gestellte Fragen

Entdecken Sie die vollständigste Kundenservice-Lösung für das KI-Zeitalter

Künstliche Intelligenz revolutioniert nahezu jede Branche, und Kundenservice ist keine Ausnahme. Die effektive Nutzung von KI erfordert jedoch die Auswahl der richtigen Tools und Systeme, um hochwertige KI-gestützte Erfahrungen zu gewährleisten.

In einer Welt, in der schlechte Kundenerfahrungen zum Verlust von Geschäften führen können, ist es entscheidend, auf künstliche Intelligenz zu setzen, die speziell für Customer Experience konzipiert ist. Zendesk-KI ist speziell für CX und menschliche Verbindungen entwickelt und nutzt Milliarden echter Interaktionen, um die Nuancen des Kundenservice automatisch zu verstehen. Sie ist tief in jeden Aspekt unserer Lösung integriert und arbeitet nahtlos mit Ihren menschlichen Agenten zusammen. Zusätzlich ist sie einfach zu verwenden und zu skalieren, sodass Sie vom ersten Tag an starten können und unterstützt werden, während Ihre Bedürfnisse wachsen.

Testen Sie uns kostenlos noch heute und sehen Sie, wie Zendesk-KI Ihre Abläufe revolutionieren kann.