Eine ganz neue Welt: Die aufregenden neuen Rollen, die KI im Kundensupport schafft

Während der Kundenservice neue und aufregende Wege findet, mit KI zu arbeiten, werden die Rollen, Verantwortlichkeiten und Karrierewege der Supportteams neu gestaltet.

Wir bei Intercom sind fest davon überzeugt, dass KI den Kundenservice zu einer erfüllenderen, wirkungsvolleren und chancenreicheren Karriere machen wird. Da unser KI-Bot Fin damit beginnt, mehr der wiederkehrenden Anfragen zu bearbeiten, die den Tag unseres Teams ausfüllen, haben unsere CS-Vertreter mehr Zeit, sich auf komplexe Kundenprobleme zu konzentrieren. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Fähigkeiten zur Problemlösung und zum Aufbau von Beziehungen anzuwenden und weiterzuentwickeln und so zu Fachexperten zu werden, die unsere Kunden bei Bedarf konsultieren können.

„Viele zukünftige Kundendienstrollen werden sich auf die Maximierung der Mensch-KI-Partnerschaft konzentrieren – das bedeutet, dass der Kundendienst nicht länger ein Schritt in eine andere Karriere sein wird, sondern eine der aufregendsten Karrieren überhaupt.“

Darüber hinaus sehen wir bereits eine ganz neue Kategorie von Rollen und Verantwortlichkeiten rund um KI im Kundenservice entstehen, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, sicherzustellen, dass die KI-Tools der Teams zusammen mit den Supportteams und dem Angebot so effektiv wie möglich zusammenarbeiten jedem Kunden das bestmögliche Erlebnis.

Kurz gesagt: Viele künftige Kundendienstrollen werden zusammenarbeiten, um die Mensch-KI-Partnerschaft zu maximieren – was bedeutet, dass der Kundendienst nicht mehr ein Schritt in Richtung einer anderen Karriere sein wird, sondern eine der aufregendsten Karrieren überhaupt. Hier sind nur einige der brandneuen Rollen, die bereits entstehen, wenn der Kundenservice auf KI setzt.

Wissensmanager

Ein altes Sprichwort sagt: Ein KI-Bot ist nur so gut wie der Inhalt, den Sie ihm geben. Qualitativ hochwertige Supportinhalte sind für den Erfolg eines KI-Bots von entscheidender Bedeutung. Daher ist es in einer Welt, in der die KI an erster Stelle steht, ein Muss, der Verwaltung Ihrer Wissensdatenbank Priorität einzuräumen.

Support-Teams sind ideal positioniert, um Lücken zu erkennen, Ungenauigkeiten zu identifizieren und den Fluss Ihrer Support-Inhalte zu verbessern. Das Wissensmanagement innerhalb eines Support-Teams ist nichts Neues, aber traditionell ist es über das gesamte Team verteilt – es gibt keinen bestimmten Eigentümer und wenige konkrete Prozesse – und hängt stark von institutionellem Wissen ab, das von Teamkollege zu Teamkollege weitergegeben wird.

Hier sind nur einige der Verantwortlichkeiten, die mit der Rolle verbunden sind:

• Inhaltserstellung: Erkannte Lücken im Support-Inhalt schließen, vorhandene Artikel auf dem neuesten Stand halten und neben Produkteinführungen oder Feature-Releases neue Inhalte erstellen.
• Help-Center-Verwaltung: Überwachen Sie die Genauigkeit der Inhalte im gesamten Help Center, kennzeichnen Sie Artikel, die aktualisiert, ersetzt oder entfernt werden müssen, und achten Sie auf die Anzahl der Aufrufe jedes Inhaltselements, um seinen Wert einzuschätzen.
• Konversationsanalyse: Beurteilung, ob der vom KI-Bot bereitgestellte Inhalt tatsächlich die vom Kunden gestellte Frage beantwortet und ob Aktualisierungen der Wissensdatenbank erforderlich sind.
• Bot-Leistungsanalyse: Verknüpfung der Leistung des Bots mit potenziellen Inhaltsverbesserungen, um den Kundenbedürfnissen besser gerecht zu werden.

Obwohl ein Wissensmanager der dedizierte Koordinator der Wissensmanagementbemühungen im gesamten Unternehmen ist, sollte das Wissensmanagement in die Zuständigkeit aller Mitglieder des Supportteams fallen und liegt häufig bereits darin. Wenn Sie ein kleines Support-Team sind und nicht in der Lage sind, einen dedizierten Wissensmanager einzustellen, können Sie mit kleinen Schritten beginnen, die Wissensmanagementfunktion in Ihrem bestehenden Team auszubauen und sich auf eine Welt der KI vorzubereiten. betreute Unterstützung:

1. Arbeiten Sie mit Ihrem Team zusammen, um die Fragen zu identifizieren, die Ihr KI-Bot beantworten muss, und stellen Sie sicher, dass die Inhalte zur Unterstützung dieser Antworten aktuell, genau und leicht verständlich sind. Sie können klein anfangen, indem Sie sich auf Ihre Top-10-FAQs konzentrieren.
2. Ermutigen Sie die Supportmitarbeiter, den Überblick über die Fragen zu behalten, die Ihr KI-Bot nicht beantworten konnte oder die häufig dazu führen, dass Kunden ein Gespräch mit einem menschlichen Mitarbeiter wünschen. Würde eine einfache Inhaltsaktualisierung das Problem lösen?
3. Gibt es Mitglieder Ihres Support-Teams, die sich besonders gut mit der Erstellung von Inhalten auskennen oder Interesse daran zeigen? Ermöglichen Sie ihnen, sich jede Woche ein paar Stunden Zeit zu nehmen, um die Lücken und Chancen zu schließen, die der Rest des Teams gemeldet hat.
   Lernen Sie, während Sie gehen! Überwachen Sie die Ergebnisse Ihrer Arbeit und aktualisieren und ergänzen Sie Ihre Supportinhalte bei Bedarf weiterhin.

Nach Jahrzehnten des gleichen Kundensupportstils, bei dem ein Kunde eine Frage stellt und ein Supportmitarbeiter sie beantwortet, erfordert dieser neue Ansatz einen leichten Kulturwandel. Aber wir glauben, dass es die Erfahrung sowohl Ihres Teams als auch Ihrer Kunden verbessert und das Wissen Ihrer Supportmitarbeiter maximiert, um dem Kunden mehr als je zuvor zu helfen. Im Idealfall ist das erste Mal, dass Sie eine Frage beantworten, das letzte Mal, da Ihr KI-Bot in der Lage sein wird, dieselbe Frage zu beantworten, wenn sie in Zukunft erneut gestellt wird.

„Wenn Sie mit einem überfüllten Posteingang zu kämpfen haben, ist es leicht, Gespräche als Punkte auf einer Checkliste anzusehen, die abgehakt werden müssen … aber die Realität ist, dass Kundengespräche nur ein Schritt auf der größeren Reise eines Kunden sind.“

Mit unserer Snippets-Funktion ermöglichen wir genau diesen Kulturwandel im Intercom-Support-Team. Mit Snippets kann unser Team schnell Inhalte speziell für unseren KI-Bot hinzufügen, die dessen Antwortqualität und Abdeckung verbessern, aber nicht in Ihren öffentlich zugänglichen Supportinhalten verfügbar sind. Es ermutigt unser Support-Team, über die Kundenreise und die Herausforderungen nachzudenken, denen sie auf dem Weg dorthin begegnen könnten, und ermöglicht es ihnen, diese Herausforderungen mit hochwertigen, hilfreichen Support-Inhalten zu meistern.

Finden Sie weitere Tipps zur Optimierung Ihrer Wissensdatenbank für einen KI-Bot

Gesprächsdesigner

Wenn Sie mit einem überfüllten Posteingang zu kämpfen haben, können Sie Konversationen ganz einfach als Punkte auf einer Checkliste betrachten, die abgehakt werden müssen – der Kunde stellt eine Frage, Ihr Team beantwortet sie und das war's. Die Realität ist jedoch, dass Kundengespräche nur ein Schritt auf der größeren Reise eines Kunden sind.

Hier kommt ein Gesprächsdesigner ins Spiel – seine Aufgabe besteht darin, das End-to-End-Supporterlebnis für Ihre Kunden zu optimieren, das Bots, Automatisierung und menschlichen Kundenservice umfasst, und die Hindernisse für einen reibungslosen Kundensupport zu finden. Das Aufkommen dieser Rolle weist auf einen wachsenden Zusammenhang zwischen Kundenbetreuung und Kundenerfolg hin. Die Fokussierung auf die Customer Journey fördert einen ganzheitlicheren und proaktiveren Ansatz für das Kundenerlebnis, im Gegensatz zur eher traditionellen, reaktiven Art der Kundenbetreuung.

Hier sind nur einige der Verantwortlichkeiten, die mit der Rolle verbunden sind:

• UX-Mapping: Damit Ihre Customer Journey wirklich nahtlos verläuft, muss die Benutzererfahrung reibungslos und intuitiv sein.
• Sammeln und Interpretieren von Kundenfeedback: Gesprächsdesigner verlassen sich auf alle Informationen, die sie über Kundenverhalten und -präferenzen sammeln können – sei es aus Kundenbefragungen, Gesprächen, Nutzungsmetriken oder anderen Quellen –, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Problemlösung: Sobald Sie die Hindernisse identifiziert haben, mit denen Kunden auf ihrer Reise konfrontiert sind, sind Fähigkeiten zur Problemlösung erforderlich, um einen Weg zu finden, sie zu umgehen.
• Workflow-Erstellung: Finden Sie heraus, wie Sie einen Kunden am besten auf den Weg bringen können, der seine Anfrage löst. Dies erfordert fundierte Kenntnisse der Benutzererfahrung, der Unternehmensprozesse und der Fähigkeiten Ihrer Support-Plattform.

So können Sie beginnen, diese Funktion in Ihrem bestehenden Team zu fördern:

1. Benennen Sie Support-Teamkollegen, um Bereiche zu erkennen, in denen Ihr KI-Bot Möglichkeiten verpasst, Ihren Kunden proaktiv dabei zu helfen, Ihr Produkt effektiver zu nutzen. Sagt Ihr Bot Ihrem Kunden beispielsweise, dass eine bestimmte Funktion für seine Bedürfnisse nicht ausreicht, ohne ihm eine Alternative vorzuschlagen?
2. Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Implementierung von Arbeitsabläufen, die die Arbeitsbelastung des Teams weiter reduzieren. Wenn ein Kunde eine Rückerstattung beantragt, statt einen Artikel mit Anweisungen bereitzustellen, richten Sie einen automatisierten Workflow ein, der es ihm ermöglicht, direkt im Chat eine Anfrage einzureichen.
3. Ermutigen Sie Ihr Team, alle Muster in der Kundenaktivität zur Kenntnis zu nehmen und Möglichkeiten vorzuschlagen, wie Automatisierung und KI das Erlebnis verbessern könnten.
4. Wenn sich in Ihrem Team jemand besonders für diesen Bereich interessiert, nominieren Sie ihn als Experten für Ihr KI-Tool und seine Fähigkeiten. KI-Bots sind immer noch unglaublich neu und es kommen ständig neue Funktionen und Fähigkeiten hinzu. Bleiben Sie über die Möglichkeiten Ihres Bots auf dem Laufenden, damit Ihre Kunden die Vorteile so schnell wie möglich erkennen können.

Bei Intercom haben wir gerade einen Gesprächsdesigner, Fred Walton, eingestellt, um das End-to-End-Erlebnis unserer Kunden zu verwalten. Hier sind seine Gedanken zur Entwicklung von Kundendienstrollen:

Konversationsanalytiker

Das Wunder an KI-Bots ist ihre Fähigkeit, sich auf natürliche, menschliche Weise zu unterhalten. Unsere Benutzerforschung zeigt, dass KI-Bots bereits jetzt die Erwartungen der Kunden übertreffen, insbesondere im Vergleich zu ihren gestelzten Roboter-Vorgängern.

Und das ist nicht die einzige Möglichkeit, wie KI Ihnen dabei helfen kann, geschäftliche Verbesserungen voranzutreiben. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Kundengesprächen erhalten Sie detaillierte Einblicke in die Formulierungen, Töne und nuancierten Produktterminologien, die in alltäglichen Kundengesprächen auftreten. Aber wenn es darum geht, diese Erkenntnisse zu interpretieren, potenzielle Verbesserungen zu identifizieren und Veränderungen im gesamten Support-Team und im gesamten Unternehmen voranzutreiben, benötigen Sie einen Gesprächsanalysten.

„Mithilfe der KI-gestützten Analyse können Gesprächsanalysten wichtiges Kundenfeedback aufdecken, das sich auf jedes Team in Ihrem Unternehmen auswirkt.“

Im Gegensatz zum Gesprächsdesigner, der die gesamte Customer Journey ganzheitlich betrachtet, konzentriert sich der Gesprächsanalyst darauf, wie Ihr KI-Tool interpretiert, was Ihre Kunden sagen, und wie seine Antworten verbessert werden könnten. Mithilfe KI-gestützter Analysen können Gesprächsanalysten wichtiges Kundenfeedback aufdecken, das sich auf jedes Team in Ihrem Unternehmen auswirkt.

Hier sind nur einige der Verantwortlichkeiten, die mit der Rolle verbunden sind:

• Datenanalyse: Konversationsanalysten müssen über die Zahlen hinausgehen, um zu interpretieren, was sie bedeuten, und wertvolle Erkenntnisse darüber ableiten, wie Kunden ihre Probleme kommunizieren und welche Antworten sie zur Lösung ihrer Probleme benötigen.
• Ein Verständnis der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist das Herzstück großer Sprachmodelle (LLMs). Um zu verstehen, wie ein KI-Bot eine Frage beantwortet, müssen Gesprächsanalysten ein tiefgreifendes Verständnis dafür entwickeln, wie sie diese Antworten zusammensetzen.
• Berichterstattung: Die von einem Konversationsanalysten gesammelten Erkenntnisse sind nicht nur für das Support-Team, sondern für Teams im gesamten Unternehmen von unschätzbarem Wert, da sie als Grundlage für Entscheidungen in den Bereichen Produkt, Marketing, Vertrieb und mehr dienen. Die klare und umsetzbare Darstellung dieser Ergebnisse ist eine Schlüsselkompetenz eines Gesprächsanalytikers.
• Teamübergreifende Zusammenarbeit: Ein Gesprächsanalyst muss in der Lage sein, regelmäßig und effektiv mit Teams im gesamten Unternehmen zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Kommunikation offen bleibt und wichtige Verbesserungen umgesetzt werden.

So können Sie beginnen, diese Funktion in Ihrem bestehenden Team zu fördern:

1. Nehmen Sie sich jede Woche etwas Zeit für Ihr Team, um interessante Probleme oder Muster auszutauschen, die es in seinen Kundengesprächen bemerkt hat, und Erkenntnisse und Aktionspunkte aus den KI-Bot-Berichten zu besprechen.
2. Manche Menschen sind mehr auf Datenanalyse und -interpretation ausgerichtet als andere. Wenn es Mitglieder Ihres Teams gibt, die Interesse an dieser Seite des Kundensupports haben, könnte die Analyse der Gespräche des KI-Bots eine spannende Gelegenheit sein, ihre Rolle zu erweitern. Ermöglichen Sie diesen Teamkollegen, sich die nötige Zeit zu nehmen, um mit der Analyse einer kleinen Stichprobe von KI-Bot-Gesprächen zu beginnen und ihre Gedanken zu möglichen Verbesserungen einzubringen.

Prompt Engineer/Problemformulierungsingenieur

Wir waren alle beeindruckt von der Fähigkeit von ChatGPT, zu verstehen, was wir fragen, egal wie umständlich wir unsere Frage formulieren. KI-Bots können sofort für ein „Wow“-Erlebnis sorgen, aber wenn es um unternehmensspezifische Kundenanfragen geht, ist es wichtig, sicherzustellen, dass Ihr Chatbot den höchsten Standards entspricht. Hier kommt ein Prompt Engineer oder Problemformulierungsingenieur ins Spiel.

Prompt Ingenieur

Beim Prompt Engineering geht es darum, ein tiefes Verständnis dafür zu erlangen, wie ein KI-Bot Fragen beantwortet, optimierte Eingabeaufforderungen zu erstellen und die Antworten des Bots zu verfeinern, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Dies wird von OpenAI-Gründer Sam Altman als „erstaunlich wirkungsvolle Fähigkeit“ bezeichnet. Im Wesentlichen stellen sie strategische Fragen, um optimale Ergebnisse zu erzielen – und verwenden diese Vorlagen dann als Grundlage für zukünftige Antworten.

In der Welt des Kundendienstes bedeutet dies, den Bot so zu trainieren, dass er jedes Mal die richtige Antwort liefert. Dabei müssen die spezifische Terminologie Ihres Unternehmens und die Art und Weise, wie Ihre Kunden ihre Fragen formulieren, berücksichtigt werden, um eine nützliche Antwort und möglicherweise sogar einige Folgeinformationen bereitzustellen .

Einige sagen, dass die Rolle des Prompt Engineering nicht lange anhalten wird – da zukünftige KI-Modelle anhand optimierter Eingabeaufforderungen trainiert werden, könnten diese Rollen obsolet werden, oder wie The Guardian es ausdrückte: „Auf dem breiteren Arbeitsmarkt wird Prompt Engineering wahrscheinlich die Oberhand gewinnen.“ Art der Tabellenkalkulationsverwaltung oder Suchmaschinenoptimierung – eine Fähigkeit, die in einer Vielzahl von Rollen gefragt ist und von Personalmanagern als ein weiteres Highlight in Ihrem Lebenslauf geschätzt wird.“

Problemformulierungsingenieur

Während sich das Prompt Engineering auf die Funktionsweise eines bestimmten KI-Tools und darauf konzentriert, wie Sie es manipulieren können, um die besten Ergebnisse zu erzielen, befasst sich das Problem Formulation Engineering mit den umfassenderen Problembereichen, die für Ihre Kunden bestehen.

Zu dieser Rolle gehört es, Problembereiche zu identifizieren und zu verstehen, sie zu analysieren und ihren Fokus, Umfang und Grenzen zu definieren. Die Entwicklung eines tiefgreifenden Verständnisses der Problemdomäne macht den Bot-Tuning-Prozess effektiver und sorgt letztendlich für ein besseres Kundenerlebnis. Bots, die von einem Problemformulierungsingenieur darin geschult werden, das Problem eines Kunden genau zu verstehen, sind für Ihr Unternehmen äußerst wertvoll – sie können nicht nur kurzfristige Lösungen für dieses unmittelbare Problem vorschlagen, sondern auch damit verbundene Verbesserungen, die das Kundenerlebnis verbessern könnten Ihr Produkt.

Hier sind nur einige der Verantwortlichkeiten, die mit diesen Rollen verbunden sind:

• Verstehen Sie Ihr KI-Tool: KI-Tools reagieren unterschiedlich auf Eingabeaufforderungen, abhängig von dem LLM, auf dem sie basieren, und dem Quellinhalt, aus dem sie schöpfen. Um die am besten geeigneten Eingabeaufforderungen festzulegen, müssen Sie genau wissen, welches KI-Tool Sie verwenden und wie es die Fragen Ihrer Kunden beantwortet.
• Verstehen Sie die dringendsten Probleme Ihrer Kunden und wie sie diese kommunizieren: Ihr Support-Team verfügt über ein umfassendes Verständnis der häufigsten Problembereiche und der Art und Weise, wie Kunden ihre Fragen formulieren. Als Ingenieur für die Formulierung von Eingabeaufforderungen/Problemen müssen Sie einen Weg finden, diese Erfahrung auf den KI-Bot zu übertragen.
• Testen und Optimieren: Experimentieren wird ein wichtiger Teil dieser Rolle sein, wenn Sie einen Ansatz testen, Kundenfeedback überwachen und Optimierungen vornehmen, um die Eingabeaufforderung oder Problemformulierung zu optimieren.
• Benutzerforschung: Quantitative und qualitative Benutzerforschung wird in die oben genannten Experimente einfließen und den Tests, die Sie durchführen möchten, eine Richtung geben.

So können Sie beginnen, diese Funktion in Ihrem bestehenden Team zu fördern:

1. Ermutigen Sie Ihr Team, Ihr KI-Tool nicht nur zu nutzen, sondern sich ein umfassendes Verständnis darüber zu verschaffen, wie es funktioniert, wie es Ihre Supportinhalte verarbeitet und wie es die gestellten Fragen interpretiert.
2. Bitten Sie Ihr Team, alle Fälle zu notieren, in denen Kunden nicht die Antworten erhalten, die sie benötigen, und alle Muster zu kennzeichnen, die durch Bot-Tuning behoben werden könnten.
3. Unternehmen wie Coursera und Udemy bieten zahlreiche Online-Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten für zeitnahe Ingenieurwissenschaften an. Wenn sich Teamkollegen für den Bereich interessieren und Ihr Unternehmen über ein Budget für Weiterbildung und Entwicklung verfügt, schauen Sie sich diese Möglichkeiten zur Weiterqualifizierung genauer an.

Unterstützen Sie den Designstrategen

In dieser Rolle geht es darum, das gesamte Support-Erlebnis aus der Vogelperspektive zu betrachten und zu entscheiden, wo KI und Menschen in jeder Phase der Customer Journey am besten passen.

Wenn Sie ein Support-Leiter sind, denken Sie wahrscheinlich: „Das mache ich schon“, und Sie haben völlig Recht. Diese Arbeit wird wahrscheinlich für einige Zeit in den Zuständigkeitsbereich des Support-Leiters fallen, aber sobald KI Industriestandard ist, werden sich Unternehmen durch die nahtlose Bereitstellung ihrer Dienste, koordiniert durch eine optimale Mensch-KI-Partnerschaft, von anderen abheben. Dann entsteht der Bedarf an einem engagierten Support-Design-Strategen.

Hier sind nur einige der Verantwortlichkeiten, die mit der Rolle verbunden sind:

1. Prozessanalyse und -verbesserung: Da KI-Bots vollständig in Supportteams integriert werden, müssen Support-Designstrategen bestehende Prozesse ständig überwachen, aktualisieren und überarbeiten, um den schnell steigenden Kundenerwartungen gerecht zu werden.
2. Strategie und Planung: Vorausplanung mag wie eine überwältigende Aufgabe erscheinen, da KI die Arbeitswelt verändert, aber wenn sich Support-Teams daran gewöhnen, mit KI zusammenzuarbeiten, wird der Support-Design-Stratege herausfinden, was funktioniert, was nicht und welche Ziele das Team verfolgen sollte danach streben, es zu erreichen.
3. Ressourcenmanagement: Die Entwicklung einer optimalen Strategie zur Unterstützung von Mensch und KI erfordert das richtige Gleichgewicht der Ressourcen. nämlich Zeit, Teammitglieder, Tools und Budget.
4. Zusammenarbeit mit anderen Schlüsselrollen, wie dem Gesprächsdesigner: Der Support-Design-Stratege benötigt Einblicke vom gesamten Support-Team, um eine wirklich ganzheitliche Support-Strategie zu erstellen.

Der beste erste Schritt zur Entwicklung einer ganzheitlichen Support-Design-Strategie besteht darin, so viel wie möglich von Ihrem Team zu lernen, während Sie es durch diesen enormen Übergang führen.

So können Sie beginnen, diese Funktion in Ihrem bestehenden Team zu fördern:

1. Beziehen Sie das Team in Entscheidungen über seine Rollen ein und nehmen Sie sich Zeit, um Aktualisierungen, Änderungen und Experimente ausführlich zu besprechen.
2. Beruhigen Sie Teammitglieder, die sich Sorgen um die Sicherheit ihrer Rollen machen, indem Sie ihre Bedenken anerkennen und sie gleichzeitig für die neuen Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten begeistern, die KI mit sich bringen wird.
3. Halten Sie die Kommunikationswege offen und ermutigen Sie Ihr Team, ehrliches Feedback darüber zu geben, wie es sich fühlt und wie sich die Einführung von KI im Team auf seine tägliche Arbeit auswirkt. Wenn etwas nicht funktioniert, haben Sie keine Angst, es zu ändern – es wird viele Experimente geben, da KI in immer mehr Prozesse integriert wird.
4. Willkommene Vorschläge zu allen Aspekten der Arbeit Ihres Teams, von der Verbesserung der Arbeitsablaufeffizienz bis zur Automatisierung von Teamprozessen.
5. Überlegen Sie, wie die Leistung Ihres Teams in der Welt der Mensch-KI-Unterstützung gemessen wird. Da ein KI-Bot die sich wiederholenden Abfragen erledigt, die früher so viel Zeit in Anspruch nahmen, können sie sich auf wirkungsvollere Aufgaben konzentrieren und mehr Zeit außerhalb des Posteingangs verbringen. Wie wird sich dies in ihren Zielen, Karrierezielen und Leistungsbeurteilungen widerspiegeln?

Die Zukunft der Karriere im Kundenservice ist rosiger denn je und die Rollen, die wir hier besprochen haben, sind nur der Anfang. Wir freuen uns, dass Kundendienstrollen immer begehrenswerter werden, da KI die Art der Arbeit im Kundendienstbereich und darüber hinaus verändert.

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