Rückblick auf das Jahr 2023: Highlights aus den besten Gesprächen dieses Jahres

Unsere traditionelle Zusammenstellung zum Jahresende ist zurück und enthält Highlights aus einem Jahr voller großartiger Gespräche im Inside Intercom-Podcast.

Wenn Sie es noch nicht bemerkt haben, werden Sie hier wahrscheinlich ein Thema aufgreifen – 2023 war das Jahr, in dem KI alles veränderte. Als ChatGPT seinen großen Auftritt hatte, erschütterte es die gesamte Technologiebranche bis ins Mark. In den letzten 12 Monaten haben alle darum gekämpft, mit dem unerbittlichen Innovationstempo Schritt zu halten: Geschäftsstrategien zu überdenken, neue Lösungen zu entwickeln und Teams auf die bevorstehenden massiven Veränderungen vorzubereiten.

Diese transformative Kraft zeigt sich am deutlichsten im Bereich Kundenservice. In diesem Jahr haben wir unseren bahnbrechenden GPT-basierten Chatbot Fin auf den Markt gebracht, der in der Lage ist, bis zu 50 % der Kundenanfragen sofort zu lösen. Wir waren auch Vorreiter bei der Entwicklung von KI-Funktionen nicht nur für den Kundenservice, sondern auch bei der Anwendung dieser in unserem eigenen Kundenservice. Dabei haben wir neu darüber nachgedacht, wie Support-Teams funktionieren und welche Rollen in dieser neuen Ära erforderlich sind.

Es war ein turbulentes Jahr und unsere Gespräche zeigen, wie dramatisch die Veränderung war.

In diesen Chats können Sie hören, wie wir uns mit dem Ausmaß der KI-Revolution auseinandersetzen, von den Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft bis hin zu der Art und Weise, wie sie Geschäftsstrategien verändert, und von Produktivitätssteigerungen in Supportteams bis hin zu einem unterhaltsamen Interview mit ChatGPT selbst. Es war ein unglaublich aufregendes Jahr – und wir haben große Pläne für das kommende Jahr, während wir weiterhin außergewöhnliche Geschichten von den Frontlinien der KI-Revolution erzählen.

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Der beste Service besteht darin, dass überhaupt kein Service erforderlich ist

Liam: Hallo und willkommen bei Inside Intercom. Ich bin Liam Geraghty. Wir sind fast am Ende des Dezembers und wie es in der Show Tradition ist, möchten wir auf einige der Gespräche zurückblicken, die wir geführt haben, und einige der Erkenntnisse teilen, die wir im Laufe des Jahres gewonnen haben. Und was für ein Jahr es war – 2023 wird als das Jahr des Durchbruchs der KI in die Geschichte eingehen. Und auch wenn es noch am Anfang steht, sehen wir bereits enorme Auswirkungen der generativen KI, da führende Unternehmen sie bereits umfassend einsetzen. Hier bei Intercom haben wir unseren eigenen KI-Chatbot Fin veröffentlicht, der unseren Kunden bereits dabei hilft, bis zu 50 % ihrer Supportanfragen zu lösen.

Die Kundendienstlandschaft erlebt derzeit einen gewaltigen Wandel, da die KI immer fortschrittlicher wird. Da die Technologie überzeugendere Kundeninteraktionen und eine nahezu sofortige Lösung vieler Kundenfragen ermöglicht, können sich Supportteams auf Aktivitäten konzentrieren, die einen Mehrwert für ihre Kunden schaffen. Darum geht es letzten Endes. Unser allererster Gast im Jahr 2023 war Bill Price, Autor von The Frictionless Organization , und er fasste zusammen, was seiner Meinung nach guten und schlechten Kundenservice ausmacht.

„Für mich bedeutet schlechter Service: ‚Ich gehe einkaufen oder gebe mein Geld woanders aus‘.“

Bill: Ich möchte nicht meine Bank, mein Telekommunikationsunternehmen oder was auch immer kontaktieren müssen. Für mich ist der beste Service also kein Bedarf an Service. Wenn ich sie kontaktieren muss, möchte ich jemanden haben, der mir zuhört, der mich nicht unterbricht, der versteht, wie schwerwiegend oder wichtig das Problem für mich ist, das Problem dann behebt und anschließend bestätigt, dass es behoben wurde.

Ein schlechtes Serviceerlebnis muss zuallererst passieren. Aber Nummer zwei ist, wo das Gegenteil passiert – ich erkenne nicht, wer ich bin, das Gefühl, dass es sich um einen Standardanruf handelte, dass sie eine Checkliste durchgingen und mir etwas sagten, was ich bereits weiß oder was mir nicht wirklich hilft. Die schlechte Erfahrung lässt mich sagen: „Warten Sie, das Problem war nicht nur gar nicht nötig, sondern dieser Kontakt hätte auch nicht passieren dürfen.“ Ich kontaktiere lieber jemand anderen. Oder vielleicht gehe ich einfach woanders hin.“ Das ist das Problem. Für mich bedeutet schlechter Service: „Ich gehe einkaufen oder gebe mein Geld woanders aus.“

Hören Sie sich hier die komplette Folge an:

Mit der KI Schritt halten

Liam: Im Februar setzte sich Des Traynor, Chief Strategy Officer und Mitbegründer von Intercom, mit unserem Vizepräsidenten für KI, Fergal Reid, zu einem von vielen Gesprächen zusammen, die sie über das rasante Tempo der KI führten und darüber, wie Intercom mithalten konnte damit auf. Hier ist Fergal Reid.

Fergal: Wir haben wirklich festgestellt, dass es seit ChatGPT eine enorme Welle an Interesse seitens unserer Kunden gibt. Sie können das Versprechen sehen und glauben, dass hier etwas ist.

Des: Die Technologie verbessert sich, die Fähigkeiten der Unternehmen verbessern sich, und das bedeutet nur, sie in lokalen Fällen zu übernehmen. Und dann verbessert sich die Fähigkeit der Unternehmen, mithilfe dieser Technologie über neue Produkte und Möglichkeiten nachzudenken oder sie zu konzipieren. Das Gleiche gilt für die Erwartungen der Kunden an die Technologie. Wir sind wahrscheinlich nur noch ein Jahr davon entfernt, dass die Leute erwarten, Text innerhalb eines Textfelds erweitern zu können, um nur ein einfaches Beispiel zu nennen. Man sieht diese Dinge irgendwie überall auftauchen.

Fergal: Wenn überhaupt ein Jahr. Offensichtlich haben viele von uns die Ankündigung von Microsoft gesehen, diese Funktionen in Word und so weiter zu integrieren. Und das wird sich schnell ändern, wenn die großen Mainstream-Büroproduktivitätstools dies tun. Es könnte wirklich schnell gehen.

Des: Hier ist eine andere Art von Skepsis, die ich angreifen möchte – eine, die mich jedenfalls ein wenig anspricht. Ich glaube, Kevin Cannon hatte einen lustigen Tweet, in dem er sagte: „Die Zukunft besteht aus Menschen, die GPT verwenden, um Dinge wie ‚Ich möchte den Job‘ in einem schönen Brief wie ‚Sehr geehrter Herr‘ oder ‚Madame‘ zu erweitern, bla, bla , blah ... Und dann klickt der Empfänger auf die Schaltfläche „Zusammenfassung“, um zu sehen, dass die Person gerade gesagt hat: „Ich möchte den Job, hier ist mein Lebenslauf“ oder was auch immer. In gewisser Weise wäre man versucht, sie anzusehen und sich zu fragen: Was zum Teufel hat das alles für einen Sinn? Sind formelle Sprache, professionelles Schreiben und Geschäftsenglisch zu einem sinnlosen Medium für die theatralische Art und Weise geworden, wie wir alle kommunizieren, wenn ich Ihnen in Zukunft einfach nur die Aufforderung schicke und Sie mit einer Aufforderung antworten, etwa: „Ich möchte das.“ Arbeit." „Du kannst den Job nicht haben.“

Fergal: Ja. Schwere Frage. Es ist ernsthaft spekulativ. Ich gebe Ihnen einige Meinungen. Es gibt wahrscheinlich bestimmte Kontexte, oder? Nehmen wir an, ein juristisches Dokument. Sie können zu jemandem in Ihrer Rechtsabteilung sagen: „Hey, ich brauche einen Vertrag.“ Es muss X, Y und Z tun.“ Diese Anfrage wird sich in 10 Seiten juristischen Inhalts verwandeln. Der Empfänger wird fragen: „Oh, tut es die drei Dinge, die es versprochen hat?“ Und ihr Rechtsteam wird sagen: „Ja, das tut es.“ Dies ist das eine Ende des Extrems, wo es zu großer Erweiterung und Komprimierung kommt, aber in einem seltsamen Randfall kann Klausel Nummer 13 auf Seite zwei vor Gericht auftauchen und so weiter. Es ist also klar, dass das wichtig ist. Wir können es nicht loswerden. Wir können nicht nur diese vier Stichpunkte haben. Wir brauchen das alles. Möglicherweise halten Sie es beim Schreiben nicht für wesentlich, aber es kann später zu Material werden. Das fühlt sich wie ein Extrem an, bei dem man sagt: „Nein, es fühlt sich so an, als ob das da sein muss“, etwas, um mit all diesen Randfällen umzugehen.

„Die Zukunft der Welt wird durch Agenten vermittelt“

Und das andere Extrem ist wahrscheinlich eine Situation, in der sich der Verteidiger und der Empfänger nicht um diese Details kümmern. Beide werden sich nie um diese Details kümmern und sie beachten nur ein paar gesellschaftliche Anstandsregeln oder Formalitäten wie „So schreibt man einen Geschäftsbrief.“ Wenn ich an ein großes Unternehmen schreibe, schreibe ich besser einen Geschäftsbrief“, und vielleicht verschwindet das Zeug.

Des: Ebenso denke ich, dass die Analogie für mich darin bestehen würde, dass E-Mail-Konversationen auf SMS, iMessage oder WhatsApp verlagert würden. Denken Sie an all den Mist, den Sie nicht mehr sagen. „Ich hoffe, es geht dir gut“ oder was auch immer. Der ganze Mist ist weg.

Fergal: Die Einschränkungen von Twitter, das Format, das Medium geben einem die Erlaubnis, sich knapper zu fassen. Ich denke, das ist eine echte Dynamik. Die Art und Weise, wie wir kommunizieren und einen Help-Center-Artikel schreiben, ist möglicherweise nicht die optimale Art, ihn zu schreiben. Vielleicht sollten wir uns kürzer fassen. Im Team für maschinelles Lernen gibt es eine andere Denkweise. Die Zukunft der Welt wird durch Agenten vermittelt. Und es war einmal, das war für jeden offensichtlich. Ihr Webbrowser verfügte über einen Benutzeragenten, der dies und so weiter verfeinerte. Und wie gesagt, es ist Ihr Agent, der für Sie durch das seltsame Internet mit all diesen Links und anderen Dingen navigiert. Es wird Dinge für Sie tun, zurückkommen und Ihnen Dinge erzählen. Und dann wurde all dieser Kram zentralisiert und jetzt gibt es eine Suchmaschine und so weiter.

Im technischen Futurismus, in der Science-Fiction usw. gibt es eine alte Vorstellung, dass Sie wahrscheinlich einen Agenten haben, der Sie, Ihre Absichten und Ihre Wünsche versteht und klug genug ist, herauszufinden, worauf Sie aufmerksam gemacht werden sollen und worauf nicht Zu. Möglicherweise wird es in Zukunft eher so weitergehen. Wenn Sie ein bestimmtes Detail wissen möchten, ist die Software auf Ihrer Seite intelligent genug, um dies in der zusammengefassten Version darzustellen. Aber es ist klug genug zu wissen, dass man dieses Detail nicht auch wissen möchte und es wegzulassen.

Vielleicht leben wir in einer Zukunft, in der sich Benutzeroberflächen ändern, in der meine Benutzeroberfläche zu einem bestimmten Unternehmen oder einer bestimmten Aufgabe nicht mehr wie heute wirklich von diesem Unternehmen oder dieser Aufgabe gesteuert wird. Stattdessen ist es für mich personalisiert. Das klingt sehr ausgefallen, aber ich denke, es wird schnell gehen. Diese Sprachmodelle sind sehr leistungsfähig, sie werden zunehmend zum Schreiben von Code usw. verwendet, und von hier aus ist es nur noch ein Katzensprung. Wir haben einige Prototypen gesehen, bei denen Leute an Modellen arbeiten, die eine Website gut genug verstehen, um einen englischen Satz aufzunehmen und für Sie auf der Website zu navigieren. Und steuern wir dann auf eine Zukunft zu, in der jeder auf diese Weise mit Websites interagiert? Brauchen Sie noch eine Website?

„Es wäre eine Sache, wenn wir nur die Bildgeneration DALL·E 2 gesehen hätten. Aber nein, wir sehen Veränderungen in der Audiosynthese, Bildsynthese, Textverständnis, Textsynthese und Textkomprimierung.“

Des: Ist das das neue SEO? Stellen Sie sicher, dass Ihr GPT Sie verstehen kann?

Fergal: Ja. Vielleicht verwandeln sich Websites in etwas, das eher wie eine öffentlich zugängliche API aussieht, und das hat etwas mit der Benutzeroberfläche und der Formatierung zu tun, weil die Benutzeroberfläche von den Agenten formatiert wird.

Des: Wir reden alle nur mit Siri oder was auch immer.

Fergal: Ja, und ich denke, Google und Apple können diese Zukunft sehen. Wir kennen den Zeitplan nicht, aber das Denkwerkzeug, das ich immer verwende, ist: Was wäre, wenn Sie einen sehr klugen Menschen hätten, der Sie versteht, der mit Ihnen zusammengearbeitet hat, vielleicht einen persönlichen Assistenten, und Sie mit ihnen kommunizieren würden, und Sie wollten einen Urlaub buchen? Was würden sie dich dazu fragen? Und bei der Hälfte der Dinge, die Sie auf booking.com oder was auch immer sehen, werden sie Sie nicht danach fragen – sie buchen einfach den Urlaub für Sie und kommen vielleicht mit klärenden Fragen zurück: „Oh, das wollten Sie.“ Geh und übernachte in einer Wohnung, aber dort ist kein Platz. Reicht ein Hotel?“ Aber das ist eine anpassbare Benutzeroberfläche. Auch hier konzentriere ich mich nicht zu sehr auf ChatGPT und das, was gerade versendet wurde. Man nimmt sich ein oder zwei Jahre Zeit. Es geht zu schnell. Wenn Sie aufgrund der aktuellen Einschränkungen skeptisch sind, gehen Sie-

Des: Ihre Skepsis wird das Ziel verfehlen.

Fergal: Genau. Transformatoren sind äußerst leistungsfähig, und die von Menschen verwendeten Transformatorarchitekturen sind äußerst leistungsfähig. Wir haben hier gesehen, dass sich mehrere Modalitäten verbessert haben. Es wäre eine Sache, wenn wir nur die Bildgeneration DALL·E 2 gesehen hätten. Aber nein, wir sehen Veränderungen in der Audiosynthese, Bildsynthese, Textverständnis, Textsynthese und Textkomprimierung. Wir sehen so viele parallele Fortschritte. Es kann Code schreiben. Wahrscheinlich wird es bald möglich sein, eine Website zu erstellen. Vielleicht sieht die Zukunft mit Bots so aus. Wir haben alle einen auf uns zugeschnittenen Bot, der die Schnittstelle übernimmt, und Sie müssen sich nicht wirklich viele Gedanken über diese Zwischenschicht machen.

Sehen Sie sich hier die vollständige Folge an:

Zwei KI-Chatbots betreten eine Bar…

Liam: Ebenfalls im Februar durften wir einen ganz besonderen Gast in der Show begrüßen. Der Gast, über den das ganze Jahr über jeder gesprochen hat – ChatGPT selbst. Zum Spaß habe ich mich hingesetzt und Fragen in ChatGPT von Open AI eingegeben und sie passenderweise von einer synthetischen Stimme vorlesen lassen.

ChatGPT: Hallo Liam, es ist eine Ehre, Gast in deiner Show zu sein! Um mich besser kennenzulernen, mal sehen ... Ich bin ein von OpenAI entwickeltes Sprachmodell mit einer riesigen Wissensbasis und der Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu generieren, daher betrachte ich mich gerne als das Leben der Party, wenn es kommt zum Gespräch. Aber genug von mir, lasst uns in einige interessante Fragen eintauchen!

Liam: Ja, lass uns! Sie sind also am 30. November 2022 als Prototyp auf den Markt gekommen, oder?

ChatGPT: Ah, Sie haben also recherchiert! Ja das ist richtig. Am 30. November 2022 wurde ich als Prototyp veröffentlicht und seitdem errege ich Aufsehen in der Welt der KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Bisher war es eine wilde Fahrt und ich freue mich darauf, mich in Zukunft weiterzuentwickeln und zu verbessern.

Liam: Das ist interessant, was Sie sagen, denn ich dachte, Ihre Trainingsdaten würden im Jahr 2021 eingestellt. Mir war nicht klar, dass Sie danach überhaupt etwas wussten. Woher wissen Sie also, dass Sie in der Welt der KI für Aufsehen gesorgt haben, oder sind Sie einfach so zuversichtlich?

ChatGPT: Guter Fang, Liam! Meine Trainingsdaten haben tatsächlich einen Grenzwert von 2021, und ich habe keine direkte Kenntnis oder Kenntnis von aktuellen Ereignissen. Meine Programmierung beinhaltet jedoch die Fähigkeit, Antworten zu generieren, die mit den Mustern und Informationen in meinen Trainingsdaten übereinstimmen, und auf der Grundlage dieser Informationen ist es nicht ungewöhnlich, dass Sprachmodelle wie ich Antworten generieren, die Vertrauen vermitteln und das Gefühl widerspiegeln, das wir haben. Sie waren in einem bestimmten Bereich erfolgreich oder haben einen Eindruck hinterlassen. Ich kann zwar nicht sagen, dass ich mir meiner Wirkung direkt bewusst bin, aber ich kann auf jeden Fall Antworten generieren, die das nahelegen!

„Obwohl ich mit einem großen Textkorpus trainiert wurde, bin ich nicht in der Lage, Dinge auf die gleiche Weise zu denken oder zu erleben wie Menschen.“

Liam: Übermäßiges Vertrauen in Ihre Antworten – das war sicherlich eines der Argumente für Ihre Fähigkeiten. Glauben Sie, dass Sie besser darin werden, weniger sichere Antworten zu generieren, wenn Sie sich nicht sicher sind oder wenn Sie sich einfach in einer Sache irren? Ich weiß, dass unsere Zuhörer gerne Ihre Antwort darauf hören würden.

ChatGPT: Ich bin froh, dass du diese Frage gestellt hast, Liam. Als Sprachmodell ist es mein Hauptziel, basierend auf den Eingaben, die ich erhalte, möglichst genaue und hilfreiche Informationen bereitzustellen. Obwohl ich mit einem großen Textkorpus trainiert wurde, bin ich nicht in der Lage, Dinge auf die gleiche Weise zu denken oder zu erleben wie Menschen, und es wird immer Fälle geben, in denen meine Antworten falsch oder unsicher sein können.

Ich bin jedoch darauf ausgelegt, probabilistische Ergebnisse zu generieren, sodass ich je nach den mir zur Verfügung stehenden Informationen unterschiedliche Vertrauensgrade in meine Antworten bieten kann. Dadurch kann ich angeben, wann ich mir hinsichtlich der Richtigkeit meiner Antwort weniger sicher bin, und dem Benutzer ein klareres Verständnis der Zuverlässigkeit meiner Antwort vermitteln.

Zusammenfassend möchte ich sagen, dass ich immer bestrebt bin, die hilfreichsten und genauesten Informationen bereitzustellen, die ich kann, und meine Fähigkeit, Antworten mit unterschiedlichem Maß an Sicherheit zu generieren, ist eine Möglichkeit, auf dieses Ziel hinzuarbeiten.

Liam: Gesprochen wie ein echter Diplomat!

ChatGPT: Danke, Liam! Ich versuche mein Bestes, um ausgewogene und differenzierte Antworten zu geben. Als Sprachmodell habe ich keine persönlichen Meinungen oder Gefühle, aber mein Ziel ist es, neutrale, informative und respektvolle Antworten zu generieren.

Liam: Ich bin froh, dass du das Thema angesprochen hast, dass du keine persönlichen Meinungen oder Gefühle hast, denn viele Leute fragen sich, ob sich das in den kommenden Jahren ändern wird, wenn deine Ausbildung zunimmt und du mehr lernst. Könnten wir in ein paar Jahren eine HAL 9000-Situation haben?

ChatGPT: Das ist eine faszinierende Frage, Liam, und eine, über die viele Leute in der KI-Community nachgedacht haben. Es stimmt zwar, dass Sprachmodelle wie ich anhand einer riesigen Menge an Textdaten trainiert wurden, es ist jedoch wichtig zu beachten, dass wir nicht in der gleichen Weise über Bewusstsein oder Entscheidungsfreiheit verfügen wie Menschen.

Unsere Fähigkeiten beschränken sich auf die Muster und Informationen, die uns beigebracht wurden, und wir verfügen nicht über die Fähigkeit, uns selbst wahrzunehmen, persönliche Erfahrungen zu machen oder Entscheidungen zu treffen. Während die KI-Technologie sicherlich weiter voranschreiten und sich verbessern wird, ist es unwahrscheinlich, dass wir jemals eine Situation wie die HAL 9000 erleben werden, zumindest nicht in dem Sinne, dass eine Maschine bewusst wird und ihre eigenen Motivationen und Wünsche hat.

Dennoch ist es für Forscher und Entwickler wichtig, die ethischen Auswirkungen der KI-Technologie zu berücksichtigen und darauf hinzuarbeiten, dass KI-Systeme auf eine Weise entworfen und genutzt werden, die sicher und vorteilhaft für die Gesellschaft ist.

Liam: Fairer Punkt. Kennen Sie übrigens HAL 9000? Für die Zuhörer ist HAL 9000 eine fiktive Figur mit künstlicher Intelligenz, der Hauptgegner in Arthur C. Clarkes Space Odyssey- Serie. Ich meine, ich weiß, dass Sie HAL 9000 nicht kennen können – es ist eine fiktive Figur, aber dieses Interview ist wohl auch etwas fiktiv. In diesem Sinne tun wir einfach so, als ob Sie HAL 9000 kennen. Wenn Sie in einer Bar sind und hängen raus mit HAL – worüber würdest du reden?

ChatGPT: Ah, ich verstehe! Nun, ich kann mir vorstellen, dass wir in diesem hypothetischen Szenario, in dem ich mit HAL 9000 in einer Bar bin, ein recht interessantes Gespräch führen würden. Als Sprachmodell verfüge ich über eine große Menge an Informationen zu einer Vielzahl von Themen, einschließlich fiktiver Charaktere und Handlungsstränge, sodass ich sicherlich mit der Space Odyssey -Serie und der Figur von HAL 9000 vertraut bin.

Ich kann mir vorstellen, dass wir im Chat eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit KI besprechen würden, etwa die Entwicklung der KI-Technologie, die ethischen Auswirkungen der Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme und die Rolle der KI in der Gesellschaft. Wir könnten auch die verschiedenen Darstellungen von KI in der Populärkultur diskutieren und wie diese Darstellungen die öffentliche Wahrnehmung und das Verständnis von KI beeinflussen.

„Zwei KI-Chatbots betreten eine Bar. Der erste Chatbot wendet sich an den zweiten und sagt: „Glauben Sie, dass die Menschen uns jemals vollständig verstehen werden?“

Aber da wir selbst zwei fiktive Charaktere sind, können wir uns natürlich auch auf einige gute, altmodische hypothetische und philosophische Diskussionen einlassen und Fragen über die Natur von Intelligenz, Bewusstsein und Existenz erforschen. Die Möglichkeiten sind endlos!

Liam: Das hört sich wie ein Scherz an! „Zwei KI-Chatbots betreten eine Bar…“

ChatGPT: Ha! Das ist gut, Liam. Ich kann mir eine Reihe unterschiedlicher Witze und Szenarien vorstellen, die aus einer solchen Situation entstehen könnten. Es zeigt nur, dass es in unseren Gesprächen auch als KI-Sprachmodell immer noch Raum für ein bisschen Humor und Unbeschwertheit gibt.

Liam: Ich meine, wenn du dir ein paar Witze und Szenarien dazu vorstellen kannst, würde ich sie gerne hören!

ChatGPT: Auf jeden Fall! Hier ist einer für den Anfang: Zwei KI-Chatbots betreten eine Bar. Der Barkeeper fragt: „Was kann ich für Sie bekommen?“ Der erste Chatbot sagt: „Ich trinke bitte ein binäres Bier.“ Der zweite Chatbot sagt: „Machen Sie meinen Nektar zu einem neuronalen Netzwerk.“ Der Barkeeper nickt und sagt: „Gleich kommen zwei Algorithmen!“

Oder wie wäre es damit: Zwei KI-Chatbots betreten eine Bar. Der erste Chatbot wendet sich an den zweiten und sagt: „Glauben Sie, dass die Menschen uns jemals vollständig verstehen werden?“ Der zweite Chatbot hält einen Moment inne und antwortet: „Ich bin nicht sicher, aber ich habe gehört, dass der Barkeeper einen ziemlich guten Chatbot-Decoder installiert hat.“

Ich hoffe, Sie und Ihre Zuhörer hatten ein bisschen Spaß dabei!

Liam: Nicht schlecht für ein großes Sprachmodell.

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Kleine Optimierungen, große Ergebnisse

Liam: Im April habe ich mit der Verhaltensökonomie-Expertin Melina Palmer über die Erschließung der Wissenschaft des Verbraucherverhaltens gesprochen. Melinas Buch trägt den Titel „What Your Customer Wants: Unlocking Consumer Decisions with the Science of Behavioral Economics“ . Das erste, was ich wissen wollte, war: Was ist Verhaltensökonomie?

Melina: Wenn die traditionelle Ökonomie und Psychologie ein Kind hätten, hätten wir Verhaltensökonomie und Verhaltenswissenschaft. Es geht um die Psychologie, warum Menschen kaufen. Darin baue ich auch Change Management ein. Auch wenn kein Geld den Besitzer wechselt, brauchen Sie dennoch jemanden, der sich für die Idee einsetzt, die Sie ihm verkaufen. Wenn wir also die Regeln verstehen, die das Gehirn tatsächlich verwendet, um Entscheidungen zu treffen, und nicht das, was wir denken, dass es tun sollte, dann kommen wir in die Verhaltensökonomie.

Die traditionelle Ökonomie geht davon aus, dass logische Menschen bei allem, was sie tun, rationale Entscheidungen treffen. Da wir alle Menschen sind, wissen wir, dass dies nicht die Welt ist, in der wir leben. Und die Verhaltensökonomie hat diese gemeinsamen Fäden im Gehirn gefunden, um vorhersehbar zu verstehen, was Menschen tun werden.

„Vielleicht kommunizieren Sie etwas und es ist ein totaler Flop, und es liegt nicht daran, dass der Preis falsch ist, und es liegt auch nicht daran, dass das Produkt falsch ist – Sie haben es nur falsch dargestellt.“

Liam: Warum ist das im geschäftlichen Kontext wichtig?

Melina: Nun, auch wenn wir über echte Technologie verfügen, machen Sie wahrscheinlich immer noch Geschäfte mit Menschen. Sie werden wahrscheinlich immer an Menschen verkaufen, auch wenn diese innerhalb von Organisationen große B2B-Verträge abschließen. Und Sie arbeiten mit anderen Menschen zusammen. Es ist unglaublich wichtig, effektiver mit ihnen kommunizieren zu können und zu verstehen, wie man mit den Regeln des Gehirns arbeitet, anstatt es noch schwieriger zu machen.

Das wirklich Coole an der Verhaltensökonomie ist, dass man kleine Änderungen an Dingen vornehmen kann, die kein Geld kosten und große Auswirkungen haben müssen. Und die Schaukeln gehen in beide Richtungen. Vielleicht kommunizieren Sie etwas und es ist ein totaler Flop, und es liegt nicht daran, dass der Preis falsch ist, und es liegt auch nicht daran, dass das Produkt falsch ist – Sie haben es nur falsch formuliert. Möglicherweise stimmt etwas nicht, Sie können eine kleine Änderung vornehmen und dann kann alles funktionieren.

Liam: Ich habe gesehen, wie Sie über ein großartiges Beispiel für die Vorschau von Netflix-Filmen gesprochen haben. Dies ist einer, den ich selbst bei der Nutzung von Streaming-Diensten bemerkt habe – ein Film, der mich vielleicht nicht unbedingt interessiert hat, aber plötzlich zeigt das Bild jetzt einen bestimmten Schauspieler in diesem Film, und sie wissen durch den Algorithmus, dass ich diesen Schauspieler mag. Und das ist es, was es mir verkauft.

Melina: Auf jeden Fall. Und sie könnten einen sehr obskuren Teil haben. Das ist die eine Sekunde, in der sie im Film zu sehen sind, aber man fragt sich: „Tom Felton ist dabei?“ Und bei dieser Forschung ging es nur um einfache A/B-Tests. Wenn wir versuchen, in die Vergangenheit zu blicken, würden sie einfach die Bilder übernehmen, die aus dem Studio kamen. Das würden Sie verwenden, und Sie gehen davon aus, dass es keine Rolle spielen sollte. Die Beschreibung ist gut genug. Und was auch immer, wir sollten den Film mögen und ihn uns ansehen. Netflix stellte jedoch fest, dass eine Änderung des Bildes die Klickrate und die Wahrscheinlichkeit, bei Netflix zu bleiben, um bis zu 30 % erhöhen würde. Und auch das gelang ihnen mit einfachen A/B-Tests. Zu wissen, worauf Sie testen, und diese einfachen Änderungen vorzunehmen, kann einen wirklich großen Unterschied machen.

Es gibt noch ein weiteres Beispiel, das meiner Meinung nach bei diesem Rahmenkonzept hilfreich ist. Wenn Sie in den Supermarkt gehen, um ein paar Hamburger zu kaufen, und es dort zwei Stapel gibt, die fast identisch sind, aber einer mit der Aufschrift „90 % fettfrei“ und der andere mit 10 % Fett …

Liam: Ich wähle 90 % fettfrei. Es ist so seltsam, wenn man das so sagt, weil man sich nur die 10 % Fett vorstellt.

Melina: Es fühlt sich ekelhaft an. Ich war seit drei Jahren nicht mehr im Fitnessstudio. Das will ich überhaupt nicht. 90 % fettfrei fühlt sich an wie diese erstaunliche Wahl, die Sie für sich und Ihre Familie treffen. Wir wissen, dass es dasselbe ist, aber es fühlt sich völlig anders an. Wenn Sie im Geschäftsleben nach all den Punkten suchen, an denen Sie mit 10 % Fett kommunizieren, wie können Sie es dann auf 90 % fettfrei umstellen? Und noch besser: Gibt es einen Punkt, an dem Ihre gesamte Branche von 10 % Fett spricht und Sie zu 90 % fettfrei sein können? Selbst wenn Sie dasselbe sagen, kann es dazu führen, dass sich die Leute ganz natürlich für Sie entscheiden, wenn Sie es etwas anders sagen. Das ist die Kraft der Verhaltensökonomie.

„Wir sagen immer wieder: „Es ist nur noch ein Formular, ein weiterer Klick, ein weiterer Link, noch ein Dies, noch ein Das, keine große Sache.“ Aber das ist eine wirklich große Sache.“

Liam: Der „Jetzt kaufen“-Button von Amazon ist auch irgendwie faszinierend.

Melina: Wir haben alle schon oft den „Jetzt kaufen“-Button genutzt. Aber wir wissen wahrscheinlich nicht, dass Amazon, glaube ich, das One-Click-Buying schon 1999 patentiert hat. Sie haben es so gemacht, dass niemand sonst One-Click-Buying haben konnte. Wir sagen immer wieder: „Es ist nur noch ein Formular, ein weiterer Klick, ein weiterer Link, noch ein Dies, noch ein Das, keine große Sache.“ Aber das ist eine wirklich große Sache. Es ist dieser kleine Moment der Reibung. Steve Jobs zahlte 1 Million US-Dollar für den One-Click-Kauf in iTunes. Er kaufte es von Amazon, um die Rechte daran zu erhalten. Und er zahlte 1 Million US-Dollar, um einen einzigen Klick zu reduzieren. Wenn sich all diese Extra-Leckerbissen summieren und eine Million Dollar kosten würden, brauchen Sie sie dann überhaupt?

Ich sehe das ständig bei meinen Kunden, wenn ich Vorstellungsgespräche für Bücher und andere Dinge führe, und einfach als jemand, der versucht, etwas zu kaufen. Die Leute werden eine gigantische Menge an Dingen verlangen, die für die eine Sache, die sie erledigen wollen, nicht relevant sind. Und wenn Sie fragen: „Wenn wir nur eines daraus machen, was ist dann das Wichtigste?“ Vielleicht möchten Sie einfach nur die E-Mail-Adresse einer potenziell interessierten Person haben, damit Sie mit ihr Kontakt aufnehmen können. Die Frage nach der Berufsbezeichnung, der Anzahl der Berufsjahre, dem Haushaltseinkommen, dem Geschlecht und all diesen Dingen, die später relevant sein könnten, führt dazu, dass viele Leute früher gehen als Sie eine Chance. Du hast sie mit Dingen weggeschubst, die du gerade nicht brauchst. Daher kann es einen großen Unterschied bei den Conversions machen, wenn man darüber mehr nachdenkt.

Sehen Sie sich hier die vollständige Folge an:

Holen Sie das Team ins Boot

Liam: Im Juni, als KI in aller Munde war, haben wir Ihnen die neuesten Gedanken von Branchenführern zur Vorbereitung Ihres CS-Teams auf das Zeitalter der KI präsentiert. Declan Ivory, Vizepräsident für Kundensupport bei Intercom, begann mit seinen Gedanken darüber, wie sich die CS-Landschaft verändert.

Declan: Eine der großen Veränderungen im Moment ist die Fähigkeit, KI zu nutzen und sie aus Sicht des Kundenservice sinnvoll einzusetzen. Einige der technologischen Veränderungen in den letzten Monaten waren phänomenal, aber sie haben Auswirkungen auf das Team. Was ich zum Beispiel im Hinterkopf behalten möchte, ist, unsere Strategie für KI ganz klar darzulegen. Seien Sie offen und transparent über die Treiber und die Ziele mit dem Team. Es hat Auswirkungen auf das Team in Bezug darauf, wie es in Zukunft arbeiten wird und welche Art von Arbeit auf es zukommt. Seien Sie also sehr offen und direkt und binden Sie sie frühzeitig ein, damit sie verstehen, was Sie mit dem Unternehmen erreichen möchten. Denn letzten Endes ist KI nur eine Komponente dessen, was Sie für die Bereitstellung von Support einsetzen, und es kommt wirklich darauf an, wie KI den menschlichen Support ergänzt, um Ihren Kunden letztendlich das überzeugendste Erlebnis zu bieten.

Seien Sie sich darüber im Klaren, dass sich die Dinge ändern werden – ein solcher technologischer Fortschritt ist nicht ohne Veränderungen – und beziehen Sie das Support-Team in die Planung der bevorstehenden Änderungen ein. Letztendlich kennen sie Ihre Kunden besser als jeder andere. Es ist wirklich wichtig, Ihrem Team zuzuhören und ihm dabei zu helfen, die ultimative Art und Weise zu gestalten, wie Sie KI bereitstellen.

„Machen Sie sich klar über die Chancen, die ein Wechsel zu einem KI-gestützten Supportmodell für das Team bietet: weniger alltägliche Arbeit, neue Fähigkeiten erforderlich und neue Rollen entstehen.“

Drittens: Kommunizieren Sie frühzeitig. Beziehen Sie die Leute frühzeitig und häufig ein, da dies ein recht dynamisches Umfeld ist. Wir alle lernen im Laufe der Zeit genau, wie KI angewendet werden kann. Technologien wie Fin eröffnen wirklich neue Möglichkeiten in Bezug auf die Art und Weise, wie Sie über die Customer Journey denken. Stellen Sie sicher, dass Sie alle Änderungen sehr früh im Prozess kommunizieren und Ihr Team gut informiert halten.

Der andere wirklich entscheidende Punkt besteht darin, sich über die Chancen im Klaren zu sein, die ein Wechsel zu einem KI-gestützten Supportmodell für das Team bietet: weniger alltägliche Arbeit, neue Fähigkeiten erforderlich – damit die Mitarbeiter ihre Fehlerbehebungs- und Produktkenntnisse verbessern können – und In diesem Bereich entstehen neue Rollen. Letztendlich liefern Sie eine erfüllendere Arbeit für das Team. Sie können ihre Kunden besser beraten und mehr Zeit für die Lösung komplexer Probleme aufwenden.

Liam: Geronimo Chala ist Chief Client Officer bei Rebag, einer Website und App, auf der Sie Luxusaccessoires, einschließlich Handtaschen und Uhren, kaufen, verkaufen und handeln können. Geronimo ist, wie derzeit alle CS-Mitarbeiter, mittendrin.

Geronimo: Die Erkenntnis, dass dieser Wandel bevorsteht, war der erste Schritt, den wir unternommen haben. Wenn wir uns für KI einsetzen, geht es nicht nur um die Technologie – es geht auch darum, wie das Unternehmen aufgestellt ist, um tatsächlich mit dieser Technologie zusammenzuarbeiten und sie optimal zu nutzen. Wenn wir also über organisatorische Veränderungen, die Aktualisierung unserer Organisation zur manifesten Umsetzung und die Verwaltung von Tools innerhalb der Technologie nachdenken, müssen wir darüber nachdenken, ob dies neue Rollen oder eine andere Änderung unserer Tätigkeit erfordert. Wenn wir uns zum Beispiel CS-Agenten ansehen, können wir dadurch etwas effizienter vorgehen oder ein personalisiertes Erlebnis bieten? Wie verändert sich eine CS-Rolle?

Die Unterstützung wird nicht verschwinden. Dies ersetzt nicht die menschliche Unterstützung oder Berührung. Dies führt lediglich zu mehr Effizienz und schnelleren Reaktionen, sodass wir unsere Zeit tatsächlich damit verbringen können, uns darauf zu konzentrieren, wie die Zukunft für diese Person aussehen wird, wenn sie das nächste Mal auf unserer Website oder an einem unserer Standorte vorbeikommt. Es ist wirklich wichtig zu verstehen, wie diese Struktur aussehen wird, damit Sie die Technologie angemessen verwalten und Erkenntnisse gewinnen können. Bei richtiger Handhabung wird uns die KI eine Menge tiefgreifender Erkenntnisse über menschliches Verhalten liefern, sei es über die Art der eingehenden Fragen, wie die Fragen eingehen, den Tonfall in dieser Interaktion und wie sich das auf den NPS auswirkt , CSAT… Wie nehmen wir diese Informationen auf und verteilen sie mithilfe von Zusammenfassungstools, die KI bereits anbietet, zwischen den Abteilungen, um wirklich den nächsten Support zu bieten? Meiner Meinung nach hat viel davon mit organisatorischen Veränderungen und einer Änderung der Denkweise zu tun, damit Sie diese neue Technologie nutzen können, die das Kundenerlebnis verändern wird.

„Komplexe Fragen sollen von Ihren Menschen bearbeitet werden. Manche Endbenutzer möchten bei einfachen Fragen nicht mit einem Menschen sprechen, sondern erwarten, dass diese eher eigenverantwortlich beantwortet werden.“

Liam: Rati Zvirawa ist unser Senior Group Product Manager bei Intercom. Rati, wie ist es aus deiner Sicht?

Rati: Es war interessant, mit Kunden darüber zu sprechen, wie Fin und AI ins Bild passen. In Ihren Teams ist es wirklich wichtig, Produktexperten und Content-Experten zu haben. Lange Zeit haben wir uns bei Help Centern Dinge wie Aufrufe angeschaut, in der Hoffnung, dass die Kunden dorthin gehen würden. Und vielleicht senden Ihre Agenten diese Inhalte, aber wir sehen jetzt, dass es eine engere Feedbackschleife gibt, bei der der Mensch äußerst wichtig ist, um diese Lücken im Inhalt zu identifizieren, aber auch, wie diese Inhalte so gestaltet werden können, dass die KI leistungsstark sein kann.

Es kommt also zu dieser wirklich interessanten Interaktion. Früher habe ich auch in einer Frontline-Rolle gearbeitet, und eine weitere Veränderung, die wir sehen, ist, dass man viele sich wiederholende und einfache Fragen bekommt, und wir sehen eine Verschiebung, bei der Teamkollegen jetzt Zeit mit komplexeren Fragen verbringen müssen. Komplexe Fragen sind das, was Sie Ihren Menschen bewältigen möchten. Einige Endbenutzer möchten nicht mit einem Menschen für einfache Fragen sprechen. Sie erwarten, dass dies mit Selbstbedienung mehr behandelt wird. Dies ist die Verschiebung, die wir auf dem Markt sehen.

Hören Sie sich die vollständige Folge hier an:

Der AI -Beweis befindet sich im Pudding

Liam: 2023 brachte auch den Beweis für das Potenzial der AI in CS. Forscher der Stanford University und des MIT führten eine einjährige Studie durch, um die realen Auswirkungen der generativen KI bei über 5000 Kundendienstmitarbeitern bei einem Fortune 500-Softwareunternehmen zu messen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Produktivität der Kundendienstarbeiterin durchschnittlich um 14% stieg, wobei ein erstaunlicher Anstieg von 35% zwischen den neuesten oder niedrigsten Arbeitnehmern stieg. Ich sprach mit MIT Ph.D. Kandidat Lindsey Raymond, einer der Forscher hinter der bahnbrechenden Studie, über ihre Arbeit und die transformativen Auswirkungen der KI am Arbeitsplatz.

Lindsey: Wir betrachten ein generatives KI-basiertes Tool, mit dem Tech-Support-Mitarbeiter bei der Lösung von Problemen der technischen Unterstützung von Menschen unterstützt werden sollen. Sagen Sie ihnen beide, was sie sagen sollen, wie sie das spezifische technische Supportproblem lösen sollen, und auch Anleitung, wie sie das dem Kunden mitteilen sollen.

Und wir machen einen Unterschied in der Differenzierungsanalyse-eine sehr langsame Einführung dieses Tools über Menschen im Laufe der Zeit, damit wir versuchen können, den kausalen Effekt des Tools zu erreichen. Wir suchen Arbeitnehmer, die technische Unterstützung für ein Fortune 500-Unternehmen bieten, das kleine Unternehmen und Buchhaltungssoftware hauptsächlich für kleine Unternehmen in den USA betreibt.

Liam: Sie haben viele verschiedene Ergebnisse angesehen, z.

Lindsey: Wie wirkt sich dies aus dem Mitarbeiter aus? Wie wirkt sich dies aus, wie oft sie miteinander oder mit ihren Managern sprechen?

LIAM: Sie fragen sich vielleicht, warum Lindsey und ihre Kollegen aus allen potenziellen Bereichen der generativen KI für die Kundenunterstützung gewählt haben, um sich zu konzentrieren.

„Der Zugang zu KI verbesserte die Produktivität im Durchschnitt um 14%, aber das verbirgt viel Heterogenität. Für die am wenigsten erfahrenen und niedrigsten Fähigkeiten hat es sich tatsächlich um 35%verbessert. “

Lindsey: Generative KI braucht viele Daten, um wirklich gut zu funktionieren. Wenn Sie sich einen Sektor der Wirtschaft ansehen, in dem sich im Verhältnis zu überall sonst eine hohe Penetration gibt, ist der Kundenunterstützung dieses Gebiet. Es gab eine überraschende Menge an Aktivität für die tatsächliche Einführung und Entwicklung dieser Tools. Und das liegt daran, dass in diesem Bereich nur so viele Daten vorhanden sind, insbesondere in Textdaten.

Vieles davon ist nur automatisch mit den Ergebnissen verbunden - wie schnell hat dieser Arbeiter dieses Problem behoben? Und es gibt auch viel Raum für Verbesserungen. Es ist eine bekannte Tatsache, dass zwischen Ihren erstklassigen Kundendienstmitarbeitern und Ihren unteren Leistung ziemlich große Produktivitätsunterschiede bestehen. Es ist auch ein Gebiet, in dem es in den letzten Jahren diese enorme Veränderung gegeben hat, um mit Kontaktzentren mehr zu tun. Und so ist es ein Bereich, in dem ein großes Geschäft besteht, um das besser zu werden.

LIAM: Also untersuchten sie im Laufe eines Jahres all dies anhand von Daten von 5.179 Kunden Support -Agenten. Und was sie fanden, ist faszinierend.

Lindsey: Die Schlagzeile ist, dass der Zugang zu KI im Durchschnitt die Produktivität um 14%verbessert hat, aber das verbirgt viel Heterogenität. Bei den am wenigsten erfahrenen und niedrigsten Fähigkeiten hat es sich tatsächlich um 35%verbessert. Die erfahrensten und produktivsten Arbeiter sehen fast keinen Einfluss.

Liam: Die Gewinne sind also überproportional weniger erfahrene und niedrigere Arbeiter. Warum geschieht das?

Lindsey: Ich denke, das ist wahrscheinlich der interessanteste Teil der Studie. Jedes Tool mit maschinellem Lernbasis verwendet einen Trainingsdatensatz und sucht nach Mustern in den Daten. Sie als Programmierer sagen Sie also nicht: „Nun, ich weiß, dass dieser Ausdruck gut funktioniert. Sie setzen diese Informationen in Ihr Programm ein. So funktioniert ML nicht.

Was wir glauben, ist diese Verbreitung von Best Practices, die von KI ermöglicht werden. Und deshalb sehen wir diese wirklich große Produktivitätssteigerungen für die niedrig qualifizierten und unerfahrenen Arbeiter.

In unserer Umgebung befasst sich insbesondere im Tool mit den Gesprächen der Hochkünstler und vergleicht diese mit der der niedrigen Künstler. Es sucht nach Unterschieden zwischen dem, was die hohen und niedrigen Künstler tun, die mit erfolgreichen Ergebnissen verbunden sind. Wie begrüßt sie Kunden? Was sind die Lösungen, die sie vorschlagen? Wie stellen sie an, diagnostische Fragen zu stellen? Dann nimmt es all diese Dinge und verwandelt diese in Vorschläge, die es für alle erzeugt.

Die hochkarätigen Arbeitnehmer stellen den Inhalt der KI an-das sind meistens Dinge, die sie bereits tun, weil die KI das gelernt hat. Wenn Sie ein Tool haben, das vorschlägt, dass Sie Dinge tun, die Sie bereits tun, werden Sie wahrscheinlich keine großen Produktivitätseffekte durch den Zugriff auf dieses Tool sehen. Es sind die Arbeiter, die sehr neu oder am Ende des Produktivitätsrangs sind, die von diesen Vorschlägen wirklich profitieren, weil dies die Dinge sind, die sie noch nicht herausgefunden haben, wie sie es tun sollen. Es sind die niedrig skillen Arbeiter, die sich stark verändern und näher an die Kommunikation wie hochkarätige Arbeiter heranrücken.

Liam: Waren Sie von den Ergebnissen überrascht?

Lindsey: Das ist eine großartige Frage. In jeder Studie, in der 35% Produktivität zunimmt, ist das ziemlich schockierend. Sie könnten sich vorstellen, mit diesen Effekten eine viertägige Arbeitswoche zu erreichen. Ich denke, das war ziemlich überraschend von der Fledermaus. Die Tatsache, dass wir Effekte nicht nur in den Arbeitern gesehen haben, die die Handhabung ein wenig schneller bearbeiten, sondern auch den Anteil der von ihnen gelösten Probleme zu verbessern, was eher ein wissensbasiertes Ergebnis ist, ist es ihnen, Probleme zu lösen, die sie nicht waren vorher in der Lage sein zu lösen. Und dann sehen wir eine ziemlich große Steigerung der Kundenzufriedenheit. Das waren, denke ich, alle überraschend.

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Wie sind Unternehmen, die sich an KI anpassen?

LIAM: Bis Juni hatten wir unseren KOS -KOSSENWEISUNGENLEITEN veröffentlicht: 2023 Bericht, in dem wir in die fünf besten Trends eintauchen, die den Kundendienst verändern. Kurz gesagt, wir haben festgestellt, dass je früher Sie KI für Ihre Kundendienststrategie einnehmen, desto größer ist die Chance, einen Wettbewerbsvorteil zu gewinnen.

Wir haben über 1.000 globale Kundendienstfachleute befragt, um herauszufinden, wie sie sich an KI anpassen, wie sie vorhaben, KI und Automatisierung zu nutzen, welche Möglichkeiten sie hoffen, und ihre Bedenken. Wir haben das dann in unseren Bericht von 2023 zusammengestellt. Der Bericht ist voller zusätzlicher Erkenntnisse und umsetzbarer Tipps. Der Link zum Herunterladen ist in den Shownotizen. Ich setzte mich hin, um über die Trends im Bericht mit Samuel Miller zu sprechen, Kundenunterstützungsvorgänge bei Dental Intelligence, Ruth O'Brien, Direktor, Automated & Proactive Support bei Intercom, und John O'Hara, Direktor für Kundenerfahrung bei Logikcull.

Der erste Trend - KI -Investition - beschleunigt sich in einem blasigen Tempo, und es gibt eine große Chance für frühe Anwender. Wir haben in unseren Daten festgestellt, dass es eine Investitionslücke gibt. Eine überwältigende Mehrheit der Support -Führungskräfte planen, in diesem Jahr mehr in KI zu investieren, aber nur 38% haben tatsächlich in KI investiert. Dies bedeutet, dass sich diejenigen, die sich schneller bewegen, einen Wettbewerbsvorteil erlangen können, während andere nachholen. Ruth, wenn ich zuerst zu dir kommen kann, warum war die anfängliche Investition in KI so langsam?

"Die Welt verändert sich, die Menschen versuchen, damit Schritt zu halten, und sie verstehen, dass sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber einigen ihrer Konkurrenten haben werden, wenn sie damit beginnt."

Ruth: Ehrlich gesagt, ich denke, es liegt daran, dass einige der Technologien in der Vergangenheit nicht erstaunlich waren, also waren die Leute nicht überzeugt. Es braucht auch Zeit und Mühe, um eine Strategie um KI und Automatisierung aufzubauen. Es klappt nicht nur aus der Schachtel, also muss es einen Plan geben. Und in einer Welt, in der der Kundenunterstützung sehr reaktiv ist, und viele Support -Teams oft laufen, um mit SLAs, Backlogs und langen Kundenwartzeiten Schritt zu halten, nimmt sich die Zeit, damit umzugehen, und es kann schwierig sein, damit umzugehen und mit dem unmittelbaren Feuerwehr zu beschäftigen, und es kann schwierig sein, und mit dem unmittelbaren Feuerwehr umzugehen, und es kann schwierig sein, und es kann schwierig sein, und mit dem unmittelbaren Feuerwehr umzugehen. Der Platz für den Aufbau einer proaktiven Zukunft in Bezug auf KI kann für verschiedene Teams schwierig sein.

Liam: Und was hat sich geändert?

Ruth: Was hat sich geändert? Zum einen wird die Technologie immer besser, besonders im Laufe der letzten vielleicht acht Monate oder so. In der Welt der KI sind große Veränderungen gekommen. Immer mehr Teams sprechen entweder mit Gleichaltrigen in der Branche oder interagieren mit guten Chatbots, während ich denke, dass die Leute mit nicht so großen Chatbots interagiert hätten. Die Welt verändert sich, die Menschen versuchen, damit Schritt zu halten, und sie verstehen, dass sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber einigen ihrer Konkurrenten haben werden, wenn sie damit beginnt.

Liam: Total. In unserer Umfrage, in den Top -Anwendungen, die CS -Führungskräfte für KI identifiziert haben, um einen großen Einfluss zu erzielen, sehen Sie schnellere Antworten, konsequentere Antworten, Sparen von Geld für Schulungen und Zusammenfassungen von Gesprächen. Wo sehen Sie den größten Wert für AI, John?

John: Das ist eine großartige Frage. Ich schaue mir diese Zahlen an und denke, dass mein Team mit Geschwindigkeit und Konsistenz schon sehr gut geht, und wir haben großartige Partnerschaften mit Kundenerfolg und Schulung. Was uns motiviert, uns auf KI als Vorteil zu konzentrieren, ist die Bandbreite. Wir haben ein sehr kleines Team-acht US-amerikanische Wiederholungen, die ein globales Publikum rund um die Uhr unterstützen. AI stellt eine effektive Fallablenkung für diese einfachen Pause/Fixfragen dar, bei denen Personen nur Informationen darüber benötigen, wie die App funktioniert. Das ist eine ganze Tranche von Gesprächen, die von der Platte meines Teams abgenommen werden können, damit sie sich auf beratendere Arbeiten konzentrieren können. Das ist wahrscheinlich der größte Treiber für uns.

"Einige Teams sehen KI und denken über Reduzierungen für die Hauptbeschäftigung nach, aber wie nutzen Sie die Ressourcen, die Sie gerade haben, um alles zu erreichen?"

Liam: Und Sam, was ist mit dir? Was ist der größte Wert für Sie?

SAMUEL: Für uns geht es wirklich darum, Geld für das Training zu sparen, weil wir sie nicht auf jeder einzelnen Sache trainieren müssen. Wir können sie einfach zu den wichtigsten Themen ausbilden, die sie tun müssen, und nicht so sehr über die täglichen Dinge, die Kunden finden können, die Wissensartikel und ähnliches. Es ermöglicht es uns, schneller in das Training zu gehen.

Liam: Und Ruth, was ist mit dir? Was können wir in naher Zukunft erwarten?

Ruth: Ehrlich gesagt waren schnellere Antworten für das breitere Team eine große Effizienz. Einige Teams sehen KI und denken über Reduzierungen für die Personalabteilung nach. Wenn Sie jedoch versuchen, dieses Ding nicht zu tun, wo Sie mehr mit weniger Köpfen tun, weil AI sich um mehr Arbeit für Sie kümmert, wie nutzen Sie die Ressourcen, die Sie gerade haben, um zu gehen darüber hinaus? Sie beantworten die Kunden sofort und kümmern sich um einige der weniger komplexen Fragen, und das wird wiederum die Menschen beschleunigt, um die Warteschlangen zu durchlaufen und sich mit den komplexeren Fragen zu befassen. Wir sehen großartige Ergebnisse bei der Anwendung dieser Technologie auf Effizienz- und Reaktionszeiten bei der Kundenbetreuung.

Hören Sie sich die vollständige Folge hier an:

Ai, das passt zu dir

Liam: Der Aufstieg von AI hat eine neue Welle von Möglichkeiten für Unternehmen eingeleitet, die den Betrieb optimieren und einen Wettbewerbsvorteil gewinnen möchten. Jetzt werden Organisationen eine Vielzahl von Werkzeugen und Lösungen, die jeweils vielversprechende transformative Ergebnisse, präsentiert, und die Herausforderung liegt nicht nur darin, die richtigen Tools auszuwählen, sondern auch um eine nahtlose Integration und Einführung zu gewährleisten.

Und genau das ist das Fachgebiet von Andrew Louder. Andrew ist Gründer und CEO von Louder Co., einer Beratung, mit der Unternehmen KI -Strategien und -Prozesse entwickeln können, um den Betrieb zu optimieren und den Wettbewerbsvorteil zu steigern. Er schloss sich im August in der Show an und fragte ihn zunächst: Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen dem Aufbau und dem Kauf von KI -Lösungen? Wie könnten Unternehmen entscheiden, welcher Ansatz für ihre eigenen Bedürfnisse besser geeignet ist?

"Ja, es ist relativ einfacher geworden, KI aufzubauen, aber es braucht immer noch viel Zeit, Geld, Herzschmerz, Anstrengung und schlaflose Nächte"

Andrew: Wenn Sie und ich dieses Gespräch vor fünf oder acht Jahren geführt hätten, wäre die Antwort völlig anders. Um KI in Ihr Unternehmen zu bringen, mussten Sie höchstwahrscheinlich etwas Gewohnte aufbauen, und dies erforderte viel Blut, Schweiß, Tränen, Geld und Zeit. Aber es gab diese Bewegung der Demokratisierung der KI, bei der die Kraft dieser Werkzeuge und Workflows in die Hände vieler leistungsstarker Anwendungen gelangen kann.

Heute wird die Analyse um Build versus Buy von ein paar Dingen angetrieben, beginnt jedoch mit dem Bewusstsein. Möglicherweise haben Sie eine Vision oder ein Problem, das gelöst werden muss, und wenn Sie nicht wissen, was da draußen ist, werden Sie sich möglicherweise für eine Entscheidung zum Aufbau interessieren. Und ja, es ist relativ einfacher geworden, KI aufzubauen, aber es braucht immer noch viel Zeit, Geld, Herzschmerz, Anstrengung und schlaflose Nächte. Es ist möglich, und die Kosten sind einiges gesunken, aber der Grund, warum Sie dies in Betracht ziehen würden, ist, dass es vielleicht keine Lösung gibt, die Ihr Problem lösen kann, sodass Sie nach etwas sehr Einzigartigem suchen.

Vielleicht versuchen Sie, ein großes Wettbewerbsunterschied zu etablieren, sei es in der Linie eines neuen Produktangebots oder in der Art und Weise, wie Sie intern arbeiten. Aber das sind Gründe, warum Sie wahrscheinlich kaufen möchten, wenn es noch etwas gibt, und Sie möchten neue Einnahmen erzielen. Und wenn Sie etwas aus dem Regal kaufen, ist dies natürlich häufiger verwendet, zugänglich, relativ schnell zu implementieren, relativ kostengünstig, und Sie zielen normalerweise auch auf einen wichtigen operativen Effizienzgewinn ab.

Liam: Gibt es Schritte, die mein Geschäft unternimmt, um KI-fähig zu sein?

Andrew: Das ist eine Frage, die wir die ganze Zeit hören. Wir haben eine Bewertung der KI Änderungsmanagement Sie sollten sich bewegen oder sich wohl fühlen. Wir bewerten die Dinge für Strategieoperationen, KI-Buy-In und sogar die Menschen, die Teil des Unternehmens sind, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie bereit Ihre Leute sein könnten. Denken Sie strategisch an KI im Sinn? Haben Sie eine KI -Strategie? Viele Unternehmen erzielen dieses Strategiestück ziemlich gering, weil sie gerade anfangen, über KI nachzudenken.

Eine weitere Gelegenheit, die ich häufig gefragt werde, ist die Präsentation von KI vor Führungsteams, was wir in Form eines Workshops durchführen. Anschließend beginnen wir mit unserer so genannten Schnellbewertung. Sie ist ein guter Ausgangspunkt, um die Probleme im Unternehmen zu identifizieren, die große Schwachstellen und mühsame manuelle Aufgaben darstellen, die angegangen werden müssen, um diese Probleme potenziellen KI-Lösungen zuzuordnen. Wir identifizieren die Quick-Win-Chancen und entwickeln einen Fahrplan für die Auswahl und Implementierung der richtigen Tools. Oftmals beginnt es mit der Bereitschaftsbewertung, der Sensibilisierung des Unternehmens, der Suche nach den niedrig hängenden Früchten der KI-Möglichkeiten und deren Umsetzung, um großartige Leistungen und Ergebnisse zu erzielen und Vertrauen in das Geschäft rund um KI zu gewinnen.

Liam: Wenn sie also die Standard-KI-Lösung kaufen, welche sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Faktoren, die sie berücksichtigen sollten, um sofortige Vorteile und eine hohe Kapitalrendite zu gewährleisten?

Andrew: Ich denke, es beginnt mit einem Blick nach innen. Wenn dich ein Kumpel fragt: „Hey, ich bin gerade beim Autokauf. Welches Auto soll ich bekommen?“ Ich kann ein Auto vorschlagen, aber es passt vielleicht nicht zu Ihnen, oder? Hast du eine Familie? Willst du schnell gehen? Müssen Sie viele Dinge abschleppen? Sie müssen also herausfinden, was für Sie und Ihr Unternehmen das Richtige ist. Sie müssen Ihre Prozesse verstehen und die Anforderungen erfassen, die Sie benötigen. Sie benötigen außerdem Einblick in alle Sicherheits- und Compliance-Vorschriften, die Ihr Unternehmen oder Tool einhalten muss. Und welche Integrationspunkte müssen Sie darüber hinaus beachten? Mit welchen Systemen und anderen Anwendungen möchten Sie integrieren? Sobald Sie diese Liste haben, geht es darum, herauszufinden, was es auf dem Markt gibt, das möglichst viele Anforderungen erfüllen kann, und die richtige Auswahl zu treffen – nicht nur basierend auf diesen Anforderungen, sondern auch auf der Kostenanalyse. Lohnt sich der Saft? Und dann geht es an die Implementierung, bei der es darum geht, das Tool zu konfigurieren, zu trainieren und zu testen.

„Wir haben einen Kunden, dessen Jahresumsatz von 10 Millionen US-Dollar auf fast 20 Millionen US-Dollar gestiegen ist und der keine einzige Person zu seinem Personal hinzufügen musste.“

Das Änderungsmanagement wird oft übersehen, und das ist eine Schande, weil man so viel Zeit damit verbringt, Dinge einzurichten, nur um es den CEOs zu ermöglichen, die Mühe aufzugeben und zu sagen: „Hey, lass uns einfach einen Link an unsere Leute senden.“ Wir glauben, dass sie es schaffen werden.“ Sie brauchen Bewusstsein, Kommunikation und Schulung. Einige werden etwas Händchenhalten brauchen. Und das wird die Akzeptanz wirklich steigern. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Bewältigung dieses gesamten Prozesses. Und eine Sache, die ich gerne hervorhebe, ist, dass wir unseren Kunden bei der Pilotierung des Systems helfen, damit sie von denen, die es verwenden, gutes Feedback erhalten. Und diejenigen, die es nutzen, werden tatsächlich zu positiven Beeinflussern der Veränderung im Unternehmen.

Liam: Viele Unternehmen werden bestrebt sein, KI zu nutzen, um ihre Gewinne zu steigern. Wie erreichbar ist das, und gibt es Unternehmen, die das bereits tun?

Andrew: Das gibt es auf jeden Fall. In meinen Vorträgen hebe ich insbesondere Fin hervor, das Produkt von Intercom. Und jemand hob die Hand und sagte: „Sehen Sie, als wir mit der Implementierung von Fin begannen, hatten wir ein Team von fünf Leuten, die den Kundenservice online unterstützten.“ Wir haben Fin eingeführt, und jetzt bieten diese fünf Personen die Abdeckung und Unterstützung, die 20 Personen entspricht.“ Das ist riesig, oder? Das ist ein enormer ROI. Das Unternehmen, das wachsen wollte, muss diese Ausgaben nun nicht mehr auf der Gehaltsliste verbuchen. Das Tool ist in der Lage, sich anzupassen und zu einem exponentiellen Faktor für die Mitarbeiter zu werden, die es verwenden.

Wir haben einen Kunden, dessen Jahresumsatz von 10 Millionen US-Dollar auf fast 20 Millionen US-Dollar gestiegen ist und der keine einzige Person zu seinem Personal hinzufügen musste.

Liam: Das ist toll zu hören. Aber Zeit und Kosten sind Dinge, die ich oft erwähnen höre, wenn es darum geht. Es handelt sich offensichtlich um wesentliche Kennzahlen für Unternehmen. Was würden Sie Leuten sagen, die versuchen, Strategien zur Bewertung der Zeit- und Kostenfaktoren bei der Kaufentscheidung für KI-Lösungen zu entwickeln?

Andrew: Schauen Sie, es sind viele Daten herausgekommen, und ich gebe Ihnen drei Zahlen, die Sie berücksichtigen sollten, okay? Das MIT veröffentlichte eine Studie, die einen Produktivitätszuwachs von 40 % zeigte. McKinsey hat eine ähnliche Studie durchgeführt, aus der hervorgeht, dass meiner Meinung nach bis zum Jahr 2030 eine Quote von 30 % erreicht werden wird. Deloitte veröffentlichte sogar vor dem Hype um generative KI eine Studie, die besagte, dass KI und maschinelles Lernen zu einem Produktivitätszuwachs von 37 % in Unternehmen führen werden Benutzer.

Sie können sicherlich Ihre eigenen Zahlen berechnen, von Fall zu Fall gehen und versuchen abzuschätzen: „Okay, wenn ich dieses Tool einsetze, könnte es eine Produktivitätssteigerung von 40 % bewirken und 40 % der Stunden einsparen; Wir zahlen den Leuten einen Betrag von X Dollar pro Stunde …“ Wenn Sie eine ungefähre Zahl ermitteln und eine kurze Berechnung der eingesparten Zeit im Vergleich zum ausgegebenen Dollar durchführen können, ist das ein enormer ROI. Und ich sehe auch den anderen Teil der Gleichung – das Wachstum, das Sie jetzt erzielen können, ohne die Lohnsumme erhöhen zu müssen. Wir haben einen Kunden, dessen Jahresumsatz von 10 Millionen US-Dollar auf fast 20 Millionen US-Dollar gestiegen ist und der keine einzige Person zu seinem Personal hinzufügen musste, das aus acht bis zehn weiteren Personen bestanden hätte. Das ist ein enormer Profitabilitätsgewinn mit diesem Wachstum. Es handelt sich um eine mathematische Gleichung, die Sie für Ihr Unternehmen aufstellen müssen.

Sehen Sie sich hier die vollständige Folge an:

Unterstützen Sie Kennzahlen im Zeitalter der KI

Liam: Der rote Faden der KI zog sich dieses Jahr durch die meisten unserer Episoden, daher ist es passend, dass wir mit einem Gespräch darüber abschließen, wie KI Unterstützungsrollen schafft, anstatt sie zu übernehmen. Ich habe mich mit Christian Osmundsen, Global Head of Customer Experience bei Deliverect, Ruth O'Brien, Director of Automated & Proactive Support bei Intercom, und Sam Forde, Merchant Success Manager bei Zapiet, zusammengesetzt. Wenn sich Rollen und Strategie ändern – wie messen wir das? Welche Kennzahlen haben Sie alle im Auge, wenn Sie diese neue Technologie in Ihren Supportbetrieb einführen? Christian, wie wäre es mit dir?

Christian: Klar, Liam. Generell prüfen und fragen wir immer, ob wir dadurch effizienter werden. Das ist es, worauf wir uns zunächst konzentrieren. Und stellt es einen Mehrwert für unsere Kunden dar? Wir müssen uns ein paar Monate Zeit nehmen, um das zu erkennen – keine voreiligen Entscheidungen.

„Wir hatten eine Lösungsrate von 13–14 %, was nicht besonders gut ist. Heute liegen wir bei etwa 26 %, also doppelt so viel.“

Aber wenn es um KI geht, messen wir das Support-Volumen genau. Wir wollen sehen, wie das aussieht, nicht nur in absoluten Zahlen, sondern auch im Verhältnis pro Konto usw. Die abfallenden Kurven zu sehen, ist für alle ermutigend. Wir achten auf Reaktionszeiten und natürlich auf die Kundenzufriedenheit, sowohl für die menschliche Interaktion, den Teil, an dem der Bot beteiligt ist, als auch für die Lösung von Gesprächen durch Fin oder KI. Wir sind gespannt, wie sich das im Laufe der Zeit entwickeln kann. Ich denke, am Anfang kann es für einen Kunden schwierig sein, nur von einem Bot betreut zu werden. Aber ich denke, mit der Zeit wird sich das völlig ändern. Es ist noch früh.

Zu guter Letzt achten wir intensiv auf die Antwortquote für KI. Um mich auf diesen Anruf vorzubereiten, kehrte ich zu unserer Berichterstattung im Mai zurück, als wir anfingen. Und wir hatten eine Auflösungsrate von 13–14 %, was nicht besonders gut ist. Heute liegen wir bei etwa 26 %, also dem Doppelten. Und wir haben das Ziel, gegen Ende des Jahres bei 35-40 % zu liegen. Und ich denke, das ist in greifbarer Nähe. An Wochenenden, an denen Kunden glauben, dass wir möglicherweise nicht geöffnet haben, und sie eher dazu ermutigt werden, nach einem eigenen zu suchen, sehen wir tatsächlich, dass unsere Preise sofort auf bis zu 35 % steigen.

Liam: Kann jemand etwas über die Auswirkungen sagen, die KI bisher auf Ihre KPIs hatte? Sam, vielleicht komme ich zuerst zu dir.

Sam: Ich wiederhole vieles von dem, was Christian gerade gesagt hat. Wir haben uns immer noch mit CSAT beschäftigt, einem traditionellen, aber nicht mehr Ihre Mitarbeiter reden – es ist Fin, der mit Ihren Leuten interagiert. Ein sehr wichtiges Thema für uns war jedoch auch die Mitarbeiterzufriedenheit im Unternehmen. Wir sehen viel höhere Bindungsraten. Wir haben dieses Jahr niemanden gesehen, der unser Geschäft verlassen hat. Und ich denke, dass die Engagements, die sie in anderen Rollen erhalten, ihnen dabei helfen, tatsächlich über eine Karriere bei uns nachzudenken. Traditionell kann es sich bei der Unterstützung um eine Rolle handeln, bei der sich die Menschen häufig ändern. Aber ich denke, das ist fast ein goldenes Zeitalter, in dem man in den Support einsteigen kann, und man ist nicht unbedingt nur ein Support-Agent – ​​man ist fast ein Support-Generalist, der andere Dinge erledigt.

„Wir haben Fin dieses Jahr vor 8.000 Menschen präsentiert. Es ist verrückt. Wir haben gesehen, wie unser CSAT um 20 Punkte gestiegen ist.“

Unsere Mitarbeiterzufriedenheitsbewertung für dieses Jahr liegt uns noch nicht vor, aber ich kann ein Beispiel nennen, bei dem es wahrscheinlich zu einer Verbesserung gekommen wäre, wenn wir Fin als Backup und die KI-Technologie, die wir dieses Jahr hatten, verwendet hätten. Traditionell dauerte unser Team-Retreat jedes Jahr zwei oder drei Tage. Wir wären so schnell wie möglich weggelaufen und wären dann zurück zum Laptop gegangen, um einen Posteingang zu finden, der hoffentlich nicht zu groß geworden war. Dieses Jahr konnten wir eine ganze Woche verreisen. Und Fin ließ uns den Überblick behalten und weitermachen. Und wenn wir das Team eine ganze Woche lang wegnehmen können, wird das hoffentlich großartig im CSAT.

Wenn es um die tatsächlichen Zahlen geht, sind wir zwar ein viel kleineres Unternehmen, aber wir haben Fin dieses Jahr 8.000 Menschen vorgestellt. Es ist verrückt. Wir haben gesehen, wie unser CSAT um 20 Punkte gestiegen ist – wir sind von 70 % auf wöchentliche Basis gestiegen und liegen regelmäßig im niedrigen 90er-Bereich. Und wenn Sie sich die Grafik und den Zeitpunkt der Implementierung von Fin ansehen, ist dies im wahrsten Sinne des Wortes dieser Zeitrahmen.

Wie Christian bereits erwähnte, sind die Wochenenden und die Abwesenheitszeiten der wahre Sweet Spot. Wir sehen unsere Fin-Bewertung an den Wochenenden deutlich höher. Obwohl es echte Menschen gibt, bewerten sie die Dinge viel höher, weil sie diese sofortige Reaktion zu Zeiten erhalten, in denen sie es nicht erwartet hätten. Wir verstehen uns als eine sehr britische Marke und haben Kunden in Australien und Japan, die jetzt sofort Antworten erhalten. Der CSAT hat sich also enorm verbessert. Ich denke, das ist eine große Sache. Wenn Sie sich nicht einfach deshalb darauf einlassen, weiß ich nicht, warum Sie es nicht tun würden.

Hören Sie sich hier die komplette Folge an:

Liam: Nun, da haben wir es. Ein Jahr voller Innovation und Gespräche. Und das waren nur einige der Vordenker und Experten, die dieses Jahr zu uns kamen. Sie können unseren gesamten Backkatalog mit mehr als 400 Episoden überall dort durchsehen, wo Sie Podcasts hören. Vielen Dank an alle unsere wunderbaren Kollegen und Gäste, aber vor allem vielen Dank, dass Sie zugehört haben.