KI-Wissensdatenbank: Vorteile, Praxisbeispiele und Tools

Der Zendesk Customer Experience Trends Bericht liefert spannende Einblicke. 75 Prozent der CX-Führungskräfte sehen KI als Ergänzung zur menschlichen Intelligenz. Und sie sehen in der Technologie keine Alternative, sondern eine unterstützende Erweiterung.

Die Integration von KI in Ihre Wissensmanagementsysteme ermöglicht sofortige Antworten und KI-gestützten Support auf Knopfdruck. Die meisten Unternehmen haben das Ziel, wechselhafte Kundenerwartungen zu erfüllen oder zu übertreffen.

Eine gut aufgebaute KI-Wissensdatenbank stellt die passenden Tools bereit. Damit lassen sich Informationen schnell finden, Inhalte gezielt erstellen und die Fähigkeiten Ihrer Kundendienst-Mitarbeiter erweitern. Unser Leitfaden zu KI-Wissensdatenbanken beschreibt, wie diese Lösungen funktionieren und wie man sie aufbaut. Er gibt zudem einen Überblick über die besten Plattformen, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann.

Darum geht es außerdem in diesem Leitfaden:

• Was ist eine KI-Wissensdatenbank?
• Wie funktionieren KI-Wissensdatenbanken?
• Die Vorteile einer KI-gestützten Wissensdatenbank
• Arten von Inhalten in einer KI-gestützten Wissensdatenbank
• Top 7 KI-Wissensdatenbanken
• So erstellen Sie eine KI-Wissensdatenbank
• Häufig gestellte Fragen
• Verbessern Sie den Kundenservice mit einer KI-Wissensdatenbank

Eine KI-Wissensdatenbank ist ein zentraler Ort für Informationen. Sie nutzt KI und maschinelles Lernen, um Inhalte zu verstehen, zu verarbeiten und bei Bedarf bereitzustellen.

Ein solches System organisiert, speichert und verwaltet Daten und Informationen. KI-Wissensdatenbanken können außerdem auch den Kundensupport deutlich verbessern. Sie tragen dazu bei, die User Experience zu steigern und Entscheidungen schneller zu treffen.

KI-Wissensdatenbanken funktionieren im Grunde wie traditionelle Wissensdatenbanken, die um besondere Fähigkeiten erweitert wurden.

Eine herkömmliche Wissensdatenbank stützt sich darauf, dass Inhalte manuell erstellt, aktualisiert und organisiert werden. Außerdem sind vordefinierte Kategorien und die Suche nach Schlüsselbegriffen erforderlich, um Informationen abzurufen.

KI-Wissensdatenbanken setzen auf Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen. Damit lassen sich Inhalte sowie das gesamte Wissensmanagement automatisch verwalten und aktualisieren. Das funktioniert so:

Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen in KI-Wissensdatenbanken

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz. Er ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und selbst zu erzeugen. NLP Algorithmen analysieren und verstehen die Bedeutung sowie den Kontext hinter Text- oder Spracheingaben.

Maschinelles Lernen (ML) basiert auf Algorithmen, die aus Daten lernen. Diese Algorithmen passen sich mit der Zeit selbst an. Sie können Vorhersagen machen oder Entscheidungen treffen, ohne dass jeder Schritt vorab festgelegt wurde. Zusätzlich erkennen sie Muster, verfeinern Suchergebnisse und analysieren Daten für personalisierte Antworten basierend auf Benutzerinteraktionen.

Wie funktioniert das Zusammenspiel dieser Elemente?

ML-Algorithmen analysieren Dateneingaben wie Benutzerabfragen, Interaktionen und Feedback. Auf dieser Grundlage lernen sie ständig dazu und verbessern die Leistung der Wissensdatenbank fortlaufend. Sie verfeinern die Suchergebnisse und erfassen Benutzeranfragen immer genauer. Mit der Zeit schlagen sie auch relevantere und besser passende Inhalte vor.

Bei der Nutzung einer KI-Wissensdatenbank lernt das System aus jeder Interaktion. Es erkennt sprachliche Feinheiten besser und liefert im Laufe der Zeit präzisere und hilfreichere Antworten.

Eine KI-gestützte Wissensdatenbank ist mehr als nur ein automatisiertes System. Eine KI-Wissensdatenbank bringt viele Vorteile mit sich. Davon profitieren sowohl Kunden als auch Kundendienst-Mitarbeiter – und auch die internen Abläufe werden spürbar verbessert. Hier sind nur einige Beispiele:

Gibt Kunden die Möglichkeit, Self-Service-Optionen zu nutzen

Mithilfe von KI-gestützten Wissensdatenbanken können Kunden eigenständig Lösungen finden. Der Self-Service für Kunden wird durch intuitive Funktionen und KI-gesteuerte Empfehlungen ermöglicht. Benutzer können umgehend auf relevante Informationen, FAQs, Leitfäden zur Fehlerbehebung und Tutorials zugreifen. Self-Service verbessert die Kundenzufriedenheit durch einen Support, der sofort und rund um die Uhr verfügbar ist.

Optimiert sowohl bestehende Inhalte als auch die Inhaltserstellung

KI-Algorithmen unterstützen das Content-Management, indem sie Lücken und veraltete Inhalte erkennen. Sie schlagen auch neue Themen vor, zum Beispiel basierend auf Ticketanfragen und Kundenfeedback.

Ein Beispiel: Wenn im Live-Chat viele Nutzer Hilfe beim Zurücksetzen ihres Passworts anfragen, erkennt KI diesen Trend. Das System reagiert auf solche Spitzen bei wiederkehrenden Fragen. Es macht Content-Teams auf fehlende Inhalte aufmerksam. Gleichzeitig empfiehlt es, passende Artikel in der Wissensdatenbank zu erstellen.

Beschleunigt das Onboarding und die Schulung von Kundendienst-Mitarbeitern

KI-gestützte Wissensdatenbanken können die Einarbeitung neuer Kundendienst-Mitarbeiter deutlich verbessern. Sie stellen aktuelle und gut strukturierte Inhalte bereit. Über eine zentrale Anlaufstelle finden Mitarbeitende schnell Leitfäden, Dokumente und wichtige Kundeninformationen.

Das spart Zeit und beschleunigt die Problemlösung. Zusätzlich schlagen KI-Algorithmen passende Inhalte vor. Sie können also Artikel direkt in Tickets empfehlen oder beim Erstellen von Texten unterstützen.

Verringerung der Betriebskosten

KI-gestützte Wissensdatenbanken reduzieren die Betriebskosten erheblich. Beispielsweise können Self-Service-Funktionen die Anzahl der Supporttickets reduzieren und Supportteams möglichst klein halten. Da das System mehr Anfragen verarbeitet, sinken die Betriebskosten. Parallel dazu steigt die Effizienz von Kundendienst-Mitarbeitern insgesamt.

Gewährleistet eine konsistente Customer Experience

KI-gestützte Wissensdatenbanken sorgen für einen konsistenten Stil im Help Center. Sie stellen zugleich sicher, dass alle Inhalte klar und inhaltlich korrekt formuliert sind. Dadurch bleiben die Informationen, die Kunden über verschiedene Kontaktpunkte erhalten, konsistent und korrekt.

Konsistenz schafft Kundenvertrauen und stärkt den Ruf Ihrer Marke. Das führt zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Zufriedene Kunden bleiben Ihrer Marke länger treu und kommen häufiger zurück.

KI-gestützte Wissensdatenbanken sind eine umfassende Informationsquelle, die sich aus verschiedenen Arten von Inhalten zusammensetzt. Diese Informationen helfen Unternehmen dabei, unterschiedliche Datentypen gezielt zu verwalten und zu nutzen. So lassen sich Kundenservice, Entscheidungsprozesse und die gesamte betriebliche Effizienz verbessern.

Strukturierte Wissensinhalte

Strukturierte Wissensinhalte sind Informationen, die systematisch organisiert und formatiert werden. Diese Inhalte umfassen in der Regel Artikel, FAQs, Handbücher und Leitfäden. Sie werden häufig in einer strukturierten Hierarchie organisiert, bei der die relevantesten oder nützlichsten Informationen ganz oben stehen.

Klare Formaten, einheitliche Sprache und passende Schlüsselwörter verbessern die Übersicht in der Wissensdatenbank. Das erleichtert die Suche und führt schneller zu den richtigen Informationen.

Unstrukturierte Wissensinhalte

Unstrukturierte Wissensinhalte umfassen Informationen, die kein bestimmtes Format oder keine vordefinierte Struktur haben. Dazu gehören:

• Kundenprofile
• Chat Transkripte
• Interaktionen in den sozialen Medien
• Diskussionen in Foren
• Multimedia Dateien (wie Audioaufzeichnungen oder Bilder)

Unstrukturierte Inhalte sind aufgrund ihrer unterschiedlichen Formate und der fehlenden standardisierten Struktur schwieriger zu organisieren und zu analysieren. KI-gesteuerte Systeme nutzen NLP- und ML-Algorithmen, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Diese Informationen werden anschließend in der Wissensdatenbank bereitgestellt und sinnvoll nutzbar gemacht.

Automatisierte Wissensinhalte

Automatisierte Wissensinhalte sind Informationen, die automatisch von KI-Algorithmen generiert oder kuratiert werden. Diese Inhalte werden kontinuierlich aktualisiert, verfeinert oder basierend auf Benutzerinteraktionen, Feedback und Datenanalyse erstellt.

KI-Algorithmen können automatisch Antwortvorschläge auf häufige Kundenfragen erstellen oder lange Dokumente zusammenfassen. Außerdem geben sie Empfehlungen zur Optimierung bestehender Inhalte – basierend auf Daten zu Kundeninteraktionen.

Automatisierte Inhalte erleichtern die Erstellung und Pflege von Wissensartikeln. Sie sorgen dafür, dass die Informationen relevant, präzise und effizient nutzbar bleiben.

Hier sind einige Beispiele für die besten KI-Wissensdatenbanken:

1. Zendesk

Anwendungsfall: CX- und EX-Self-Service

Zendesk bietet eine KI-gestützte Wissendatenbank mit benutzerfreundlicher Oberfläche, leistungsstarken Self-Service-Funktionen und generativer KI. Das Tool lässt sich flexibel einsetzen und verbessert sowohl die Customer als auch die Employee Experience. Dank der schnellen Einrichtung kann man einen kurzfristigen ROI erzielen.

Zendesk stellt außerdem Content Cues bereit – eine KI-gestützte Funktion, die maschinelles Lernen verwendet, um Ihre Wissensdatenbank zu verbessern.

Das Tool analysiert eingehende Tickets, um Support-Themen zu erkennen. Dabei identifiziert es Muster in häufigen Fragen und bestimmten Schlüsselwörtern. Es zeigt, welche Artikel im Help Center besonders gut oder schlecht ankommen. So bleiben Ihre Inhalte aktuell und relevant.

Darüber hinaus nutzt Zendesk generative KI, um die Erstellung von Help Center Inhalten zu vereinfachen. Nur wenige manuelle Eingaben reichen aus, um ganze Absätze zu generieren. Auch der Schreibstil lässt sich mit einem Klick anpassen.

Zusätzlich bietet Zendesk auch pflegeleichte KI-Chatbots, die in Sekundenschnelle einsatzbereit sind und Interaktionen fördern. Die Bots greifen auf Inhalte aus der Wissensdatenbank zu und liefern präzise Antworten. Mithilfe dialogorientierter KI entsteht ein natürlicher, flüssiger Support. Sie können den Bots sogar eine Persona für Ihre Bots und eine einheitliche Stimme geben, die Ihre Marke widerspiegelt.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Tone Shift
• Erweiterung von Texten
• Optimierte Suche
• Bots

Preise:

• Suite Team: 55 € pro Kundendienst-Mitarbeiter/Monat
• Suite Growth: 89 € pro Kundendienst-Mitarbeiter/Monat
• Suite Professional: 115 € pro Kundendienst-Mitarbeiter/Monat
• Suite Enterprise Vertrieb kontaktieren
• Suite Enterprise Plus: Vertrieb kontaktieren
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Erfahren Sie mehr unter Zendesk Preispläne.

Kostenlose Testversion:

• 14 Tage

Nehmen Sie sich 30 Sekunden Zeit, um eine kostenlose Zendesk-Testversion zu starten oder eine Zendesk Demo anzufordern.

2. Capacity

Anwendungsfall: Wissensmanagement für Mitarbeiter

Capacity ist eine KI-gestützte Wissensdatenbank, die Informationen intelligent organisiert, speichert und abruft. Es dient als zentraler Speicherort für Informationen aus verschiedenen Systemen. Mitarbeitende können dadurch alles Wichtige an einem Ort finden und nutzen. Die Lösung verfügt über eine Suchfunktion mit einem automatischen Anfragengenerator, der spezifische Informationen für Mitarbeiter abruft.

Mit der KI-gestützten Wissensdatenbank von Capacity können Unternehmen ihr Wissen effizient speichern und verwalten. Benutzer können Informationen leicht mit Ordnern und Dialogen strukturieren. Über eine Drag-and-drop-Funktion lassen sich Inhalte schnell und unkompliziert teilen. Der Zugriff kann auf der Grundlage verschiedener Kriterien wie Abteilung, Rolle, Standort und Mitarbeiter eingeschränkt werden.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Optimierte Suche
• Bots
• Wissensorganisation per Drag-and-drop
• Zugangsberechtigungen

Preise:

• Growth: 49 USD pro Benutzer/Monat (für 1 Bot)
• Professional: 99 USD pro Benutzer/Monat (bis zu 3 Bots)
• Enterprise: Bitte nehmen Sie Kontakt mit Capacity auf (unbegrenzte Bots)
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Kostenlose Testversion:

Nicht verfügbar

3. Starmind

Anwendungsfall: interner Wissensaustausch und Zusammenarbeit

Die KI-Wissensdatenbank von Starmind verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um den Wissensaustausch zwischen Mitarbeitern zu unterstützen. Über ein organisationsweites internes Verzeichnis sammelt das Tool Informationen von Fachexperten auf der Grundlage von Suchanfragen der Mitarbeiter.

Wenn Mitarbeitende eine Frage haben, zu der es keinen passenden Eintrag in der Wissensdatenbank gibt, springt Starmind ein. Die Plattform findet passende interne Experten und stellt den Kontakt in Echtzeit her. Sobald die Frage beantwortet ist, speichert die Plattform die Antwort in der Wissensdatenbank für die zukünftige Verwendung.

Starmind verwendet generative KI, um aktuelle Informationen zu sammeln. Diese werden in einer benutzerfreundlichen Plattform organisiert und bereitgestellt.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Optimierte Suche
• Bots

Preise:

• Standard: 6 USD pro Benutzer/Monat
• Premium: 12 USD pro Benutzer/Monat
• Enterprise: Bitte kontaktieren Sie Starmind

Kostenlose Testversion:

Nicht verfügbar

4. Guru

Die KI-gestützte Wissensdatenbank von Guru dient Mitarbeitenden als zentrale Anlaufstelle zum Fragenstellen, Recherchieren und Austauschen. Maschinelles Lernen verfeinert die Suchergebnisse und prüft die Inhalte auf Aktualität und Richtigkeit. Die Browser-Erweiterung von Guru kann in vorhandene Tools eingebunden werden. Sie liefert verifizierte Informationen genau dort, wo Mitarbeitende sie gerade benötigen.

Für das Content Management stellt Guru die Funktion „AI Suggest Expert“ bereit. Sie schlägt interne Experten vor, die passende Inhalte zu bestimmten Themen erstellen können. Die Lösung verwendet auch generative KI, um Mitarbeitern dabei zu helfen, Inhalte zusammenzufassen, zu bearbeiten und zu erstellen.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Anpassung des Sprachstils
• Optimierte Suche
• Bots
• Videozusammenfassung

Preise:

• Builder: 10 € pro Benutzer/Monat
• Enterprise: Contact Guru
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Kostenlose Testversion:

30 Tage

5. Tettra

Anwendungsfall: Zusammenarbeit und Dokumentation im Team

Tettra ist ein KI-gestütztes Wissensmanagement-System, das Unternehmen bei der Dokumentation und Zusammenarbeit unterstützt. Die Lösung unterstützt Teams dabei, Geschäftsinformationen zu strukturieren und Inhalte in einer internen Wissensdatenbank zu erstellen. Ein integrierter KI-Assistent beantwortet zusätzlich Benutzeranfragen direkt. Wenn der Bot keine Antwort in der Wissensdatenbank findet, leitet er die Anfrage an menschliche Kundendienst-Mitarbeiter weiter.

Tettra verfügt über eine KI-gestützte Suchfunktion und flexible Möglichkeiten zum Verschlagworten von Inhalten. Teams finden so schneller relevante Informationen, können sie einfach teilen und gemeinsam bearbeiten.

Darüber hinaus bietet Tettra ein Dashboard für das Wissensmanagement. Es sorgt für aktuelle Inhalte, erkennt Lücken und gibt gezielte Vorschläge zur Optimierung. Mit KI-Unterstützung erstellt das Dashboard eine Übersicht über verifizierte Inhalte, veraltete Seiten und öffentlich zugängliche Informationen. So sehen Teams auf einen Blick, welche Inhalte aktuell sind und was überarbeitet werden sollte.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Optimierte Suche
• Bots
• Internes Frage und Antwort System
• Dashboards für Berichte

Preise:

• Basic: 4 USD pro Benutzer/Monat
• Scaling: 8 USD pro Benutzer/Monat
• Professional: 7.200 USD pro Jahr (bis zu 50 Benutzern)
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Kostenlose Testversion:

30 Tage

6. Korra

Anwendungsfall: Kunden- und Mitarbeitersupport

Die KI-Wissensdatenbank von Korra hilft Kunden und Supportteams, indem sie relevante Informationen on demand bereitstellt. Die Software enthält eine intelligente Suchfunktion, die maschinelles Lernen und Natural Language Processing nutzt. Damit erhalten Kunden und Kundendienst-Mitarbeiter präzise Informationen und passende Empfehlungen.

Das KI-gestützte Wissensmanagementsystem von Korra kann automatisch Daten aus verschiedenen Systemen und Formaten finden und zusammenführen. Die Lösung sammelt verstreute Inhalte aus verschiedenen Quellen und ordnet sie sinnvoll zu. Sie erkennt die Absicht der Benutzer und ergänzt die Wissensdatenbank automatisch um passende Tags und Abläufe. Korra kann zudem Kundeninteraktionen analysieren, um die Aktualisierung von Informationen in der Wissensdatenbank zu erleichtern.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Optimierte Suche
• Bots
• GPT F&A Engine
• Berichte und Analysen

Preise:

• Free: 0 USD pro Monat (300 MB)
• Business: 99 USD pro Monat
• Business Plus: 199 USD pro Monat
• Enterprise: Bitte kontaktieren Sie Korra
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Kostenlose Testversion:

Nicht verfügbar

7. Slite

Anwendungsfall: Onboarding von Mitarbeitern und Wissensaustausch

Slite ist eine KI-Wissensdatenbank, die die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch für dezentral arbeitende Teams erleichtert. Die Suchfunktion nutzt KI und verarbeitet natürliche Sprache, um die Absicht hinter Nutzeranfragen zu erkennen. Anschließend gleicht sie diese mit vorhandenen Inhalten in der Wissensdatenbank ab.

Zudem bietet Slite auch eine Kollaborationsfunktion, mit der Benutzer gezielt interne Experten ansprechen können. Das ist besonders hilfreich, wenn eine Wissenslücke oder fehlende Information entdeckt wird.

Der KI-Assistent von Slite unterstützt Mitarbeitende bei der Inhaltserstellung. Er kann den Ton anpassen, Texte in 15 Sprachen übersetzen und Dokumente zusammenfassen. Und schließlich liefern Analysetools Einblicke in die Nutzung der Inhalte. Sie zeigen unter anderem, welche Dokumente am häufigsten gelesen und am häufigsten gesucht werden.

Funktionen:

• Identifikation von Themen
• Anpassung des Sprachstils
• Optimierte Suche
• Bots
• Zusammenfassung von Dokumenten

Preise:

• Free: 0 USD pro Monat (50 Dokumente plus Fragen und Antworten)
• Standard: 8 USD pro Mitglied/Monat
• Premium: 12,50 USD pro Mitglied/Monat
• Enterprise: Contact Slite
  * Pläne werden jährlich abgerechnet.

Kostenlose Testversion:

Nicht verfügbar

Jetzt wissen Sie, worauf es bei der Auswahl einer Wissensdatenbank ankommt. Zusätzlich haben Sie einen Überblick über einige der besten KI-gestützten Systeme erhalten. Das ist die perfekte Ausgangssituation, um mehr darüber zu erfahren, wie man eine solche Datenbank erstellt. Befolgen Sie diese Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die effektivste KI-Wissensdatenbank für Ihr Unternehmen zu erstellen.

1. Definieren Sie Ihre Ziele und den Anwendungsbereich

Beginnen Sie mit konkreten Zielen für Ihre KI-Wissensdatenbank. Zuerst, bestimmen Sie den genauen Anwendungsbereich. Überlegen Sie ergänzend, wofür die Datenbank gedacht ist, wer sie nutzen soll und was Sie damit erreichen möchten. Erläutern Sie die wichtigsten Funktionen, etwa Self-Service für Kunden, Automatisierung des Kundensupports oder interner Wissensaustausch.

Klare Ziele und ein gut definierter Anwendungsbereich werden die Blaupause für nachfolgende Entscheidungen und die Implementierung sein.

2. Recherchieren Sie und wählen Sie dann Ihre Wissensdatenbank-Software

Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über verfügbare Lösungen. Wählen Sie anschließend eine KI-gestützte Software für Wissensdatenbanken, die Ihren Zielen und Anforderungen entspricht. Berücksichtigen Sie überdies Faktoren wie KI-Fähigkeiten, Benutzerfreundlichkeit, Integrationsoptionen, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Testen Sie verschiedene Produkte, um die beste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden, indem Sie kostenlose Testversionen verwenden. Zendesk bietet beispielsweise eine kostenlose 14-tägige Testversion, mit der Sie die Funktionen und Möglichkeiten ausprobieren können.

3. Sammeln und Aufbereiten von Daten

Stellen Sie alle relevanten Datenquellen zusammen. Dazu gehören bestehende Dokumente, FAQs, Kundenanfragen und weitere Informationen, die für Ihre Wissensdatenbank wichtig sind. Bereiten Sie diese Daten auf, indem Sie sie für die KI-Analyse bereinigen, organisieren und strukturieren. Sorgen Sie obendrein für qualitativ hochwertige und genaue Daten, um die Effektivität Ihres KI-Modells zu verbessern.

4. Wählen Sie die richtige Struktur

Gestalten Sie Ihre Wissensdatenbank mit der für die Organisation Ihrer Inhalte optimalen Struktur. Wählen Sie je nach Art Ihrer Daten und den Vorlieben der Benutzer zwischen strukturierten und unstrukturierten Formaten. Entwickeln Sie weiterhin eine Systematik, Kategorien oder ein Schlagwortsystem, um eine effiziente Informationsbeschaffung zu ermöglichen.

5. Erstellen und aktualisieren Sie hochwertige Inhalte

Füllen Sie Ihre Wissensdatenbank mit hochwertigen, fehlerfreien und relevanten Inhalten. Erstellen Sie nützliche Inhalte wie Artikel, Leitfäden, FAQs oder Tutorials. Diese sollten gezielt auf häufige Fragen und typische Kundenbedürfnisse eingehen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Inhalte aktualisieren und pflegen, um Genauigkeit und Relevanz langfristig zu gewährleisten.

6. Implementieren Sie Ihr KI-Modell

Implementieren Sie Ihre KI-Modelle wie Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen in Ihre Wissensdatenbank-Software.

Systeme wie die Zendesk-KI sind bereits vortrainiert, wodurch zeitaufwendiges (und kostenintensives) manuelles Training entfällt. Sie können die Algorithmen genau abstimmen, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten und Empfehlungen zu verbessern.

7. Testen und perfektionieren Sie Ihre KI-Systeme

Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer KI-gestützten Wissensdatenbank. Achten Sie darauf, ob sie Ihre Anforderungen erfüllt und die gewünschten Ergebnisse liefert. Testen Sie die Präzision, Reaktionsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit in verschiedenen Szenarien und bei der Interaktion mit Kunden. Sammeln Sie Feedback von Benutzern, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und die KI-Systeme zu optimieren.

8. Integrieren Sie KI-gestützte Tools

Integrieren Sie zusätzliche KI-gestützte Tools, um die Fähigkeiten und Funktionen Ihrer Systeme zu verbessern. Mögliche Integrationen umfassen Chatbots und generative KI-Tools, die Ihre Wissensdatenbank verbessern können. Stellen Sie eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe sicher, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

9. Achten Sie auf eine benutzerfreundliche Oberfläche

Gestalten Sie eine benutzerfreundliche Oberfläche, die leicht zu bedienen ist. So finden Nutzer schnell die Informationen, die sie in Ihrer Wissensdatenbank suchen. Nutzen Sie auch ein klares Design, eine leistungsstarke Suche und personalisierte Nutzererlebnisse. Das steigert dann die Benutzerfreundlichkeit und fördert die aktive Nutzung Ihrer Wissensdatenbank.

10. Überwachen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung

Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI-Wissensdatenbank durch Analysen und Kennzahlen. Auf diese Weise lassen sich Nutzerinteraktionen, die Nutzung einzelner Inhalte und die Leistung des KI-Modells beobachten. So erkennen Sie frühzeitig, wo Verbesserungen nötig sind. Sie können auch Feedback von internen Benutzern und Stakeholdern einholen, um Ihre Wissensdatenbank zu optimieren.