Sarah Al-Hussaini von ultimate.ai beleuchtet die KI-Entwicklung im Kundenservice. Trotz anfänglicher Skepsis in Deutschland sieht sie großes Potenzial, besonders durch Fortschritte in Deep Learning, die Chatbots verbessern. Al-Hussaini betont, Qualität vor Quantität in der Automatisierung zu stellen und langfristig skalierbare Lösungen zu wählen. Sie prognostiziert eine schnelle Verbreitung von KI in Europa, getrieben von Startups und der Fähigkeit, ein natürlicheres Kundenerlebnis zu bieten.
Virtuelle Agenten im Kundendienst sind gekommen, um zu bleiben, sagt Sarah Al-Hussaini, Mitbegründerin und COO von ultimate.ai. Ein Gespräch über intelligente Chatbots, die hohen Ansprüche jüngerer Konsumenten und die Frage, was man bei der Implementierung von KI im Kundenservice auf jeden Fall berücksichtigen sollte. (Foto: Chris Marxen)
Frau Al-Hussaini, Sie kennen sicher den Begriff„German Angst“. Es gibt nicht wenige, die behaupten, auch im Bereich Künstlicher Intelligenz würden hierzulande die Bedenken überwiegen. Wie ist Ihre Einschätzung?
Sarah Al Hussaini: Bis vor kurzem war die Künstliche Intelligenz, die hierzulande genutzt wurde, im Vergleich zu anderen Ländern, wie zum Beispiel den USA, schlichtweg rückständig. Im Umkehrschluss verzeichneten Unternehmen, die KI auf diesem Stand implementiert hatten, eine schlechte Customer Experience und gaben ihre Nutzung irgendwann wieder auf. Die Zahlen belegen es: Laut einer aktuellen Bitkom Studie tut sich die Mehrheit der deutschen Unternehmen noch immer schwer damit, KI zu implementieren: Nur sechs Prozent der Unternehmen setzt KI ein, lediglich jedes Fünfte plant die Nutzung von KI oder diskutiert darüber. Zu komplex, hochtechnologisch, zu ressourcen-intensiv – das sind die Vorbehalte, die deutsche Unternehmen davon abhalten, mit KI zu arbeiten.
Sind diese Vorbehalte gerechtfertigt?
Al-Hussaini: Tatsache ist, dass Deutschland ein großes Marktpotential für die neuesten KI-Technologien bietet. Deutschland ist wirtschaftlich betrachtet ein sehr fortschrittliches Land. Zum Beispiel erwarten E-Commerce-Kunden hierzulande die neuesten Services und Technologien von Unternehmen. Aber bis vor Kurzem gab es einfach keine KI-Technologie, die die deutsche Sprache beherrschte. Man kann also sagen, dass Deutschland im Ländervergleich zwar langsamer ist, aber ich bin mir sehr sicher, dass sie zeitnah aufholen werden und wir eine schnelle Entwicklung in Sachen KI und Deep Learning sehen werden.
Andere Länder sind beim Einsatz von KI im Kundenservice schon weiter. Eine Ihrer Thesen ist: Nachdem viele Firmen negative Erfahrungen mit Chatbots gemacht haben, haben sie jetzt das ganze Thema ad acta gelegt. Ist das wirklich so einfach zu erklären?
Al-Hussaini: Ja und nein. Chatbots sind nicht neu, es gibt sie bereits seit 53 Jahren - sie nähern sich tatsächlich langsam dem Rentenalter. Die meisten Verbraucher und Unternehmen haben bereits Chatbots verwendet und in den letzten 53 Jahren größtenteils schlechte Erfahrungen damit gemacht. Was dazu geführt hat, dass viele Marken nun skeptisch sind und diese Technologie nicht verwenden. Die Frage ist also, warum moderne Chatbots heute besser sind. Und warum sind einige Länder - etwas die USA und China - weiter als Deutschland?
Und wie lautet die Antwort?
Al-Hussaini: Es hängt mit der KI-Technologie zusammen. Bis vor kurzem wurden Chatbots mithilfe regelbasierter ML-Algorithmen erstellt, um eingehende Benutzeranfragen zu klassifizieren. Diese Machine-Learning-Modelle müssen pro Sprache erstellt werden. Dazu werden große Teams von Computerlinguisten benötigt, um die Regeln für jede Sprache zu verstehen und zu erstellen. Das erfordert eine erhebliche Vorlaufzeit für die Entwicklung sowie kontinuierliche Aktualisierung und Wartung. Infolgedessen entwickelten Chatbot-Anbieter diese Modelle nur für wenige Kernmärkte und Sprachen. Dazu kommt, dass die meisten KI-Entwickler und Chatbot-Anbieter in den USA und in China sitzen. Daher wurden viele europäische Sprachen nicht priorisiert. Deutsche Unternehmen und Verbraucher sind deshalb weniger Chatbots begegnet - und wenn, dann waren es einfache Varianten, die ein unbefriedigendes Nutzererlebnis boten.
Hat sich dies zwischenzeitlich geändert?
Al-Hussaini: Die jüngsten Fortschritte beim Deep Learning haben das verändert. DL-Modelle basieren nicht auf Regeln. Stattdessen lernen Algorithmen basierend auf großen Mengen an Sprachdaten. Deep-Learning-Modelle von ultimate.ai können beispielsweise jede Sprache fließend sprechen, da wir sie sprachunabhängig aufgebaut haben. Sie lernen basierend auf den Sprachdaten, die ihnen zugeführt werden. DL ermöglicht Chatbots auch kontextbezogene Konversationen, die viel natürlicher und menschlicher sind, und verbessert daher das Kundenerlebnis, die Customer Experience.
Große Unternehmen bewegen sich langsam und die meisten verwenden noch immer traditionelle ML-Technologien, um Chatbots bereitzustellen. Open Source Technologien waren bis vor kurzem überwiegend nur auf Englisch verfügbar. Google hat beispielsweise erst neulich ein sprachunabhängiges BERT Modell vorgestellt. All dies hat dazu geführt, dass sich Chatbots nur in bestimmten Ländern schnell verbreitet haben, da sich das Kundenerlebnis radikal verbessert hat. Doch längst nicht alle Märkte haben davon etwas mitbekommen.
Wer ist in diesem Bereich Innovationstreiber?
Al-Hussaini: Die meisten Innovationen werden heute von Startups wie unserem, von ultimate.ai entwickelt. Unternehmen wie unseres leisten Pionierarbeit bei DL-Technologien, die in allen Sprachen funktionieren und qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse bieten. Da diese Technologien weiter kommerzialisiert werden, erwarte ich eine schnelle Verbreitung in Deutschland und in ganz Europa.
Wo stecken denn im Bereich Künstlicher Intelligenz im Marketing die größten Potenziale?
Al-Hussaini: Ich glaube, dass es drei große Bereiche sind, die Künstliche Intelligenz im Marketing tatsächlich beeinflussen können: Sie kann helfen, einfache Optimierungsschritte zu automatisieren. Sie kann helfen, Entscheidungen zu treffen, und sie kann helfen, Daten zu analysieren.
Haben Sie dafür ein Beispiel?
Al-Hussaini: Ein großes Unternehmen hat eine ganze Menge Daten aus vielen verschiedenen Quellen und muss diese Daten zusammenführen, um sie zu analysieren. Diese Analysefähigkeit ist ein zentraler Punkt, um zu verstehen, wie die Kunden sich in der Zukunft verhalten könnten. Wir müssen verstehen, wie wir die Kunden besser kennenlernen können, um die richtige Ausrichtung unserer Marketingstrategie zu finden. Es ist nicht mehr notwendig, dass die Daten in der Firma manuell gesammelt werden, sondern es ist möglich, sie mit Hilfe von KI automatisiert zu sammeln und damit immer mehr zu verstehen.
Welche Erwartungshaltung löst diese Entwicklung eigentlich beim Kunden aus? Wenn er weiß, dass Unternehmen mittels KI rund um die Uhr auf seine Anfragen reagieren können?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten haben im Kundenservice viel zu bieten. Dies liegt einfach daran, dass die Verbraucher heute mehr vom Kundenservice erwarten als das, was Menschen leisten können. Moderne Verbraucher sind mobil, immer online und an sofortige Befriedigung gewöhnt. Sie erwarten, dass sie den Kundenservice zu ihren eigenen Bedingungen erhalten, wo und wann immer sie dies wünschen. Digitale Verbraucher sind auch weniger loyal. 47 Prozent der Gen-Z-Verbraucher verzichten nach nur einer schlechten Erfahrung auf eine Marke, der sie vorher treu waren. In der Allgemeinbevölkerung verhalten sich nur 32 Prozent der Verbraucher so.
Virtuelle Agenten können diese Anforderungen des modernen Verbrauchers erfüllen. Sie reagieren sofort rund um die Uhr in jeder Sprache. Sie bieten ein konsistentes Markenerlebnis für jedes Gerät und jeden Kanal. Sie sind an jedes Geschäftssystem angeschlossen und verfügen über die neuesten Produktinformationen, ohne dass Schulungen erforderlich sind. Sie geben Managern die volle Kontrolle über das Kundenerlebnis und einen Röntgenblick auf die Vorgänge im Kundensupport.
Sie sind mit Ihrem Unternehmen ultimate.ai darauf spezialisiert, Angebote im Kundenservice zu automatisieren. Welche konkreten Handlungsempfehlungen geben Sie Unternehmen, die hier entsprechende Pläne verfolgen?
Al-Hussaini: Erstens: Denken Sie an Qualität, nicht an Quantität. Wenn Sie so schnell wie möglich so viel wie möglich automatisieren möchten, besteht die Gefahr, dass das Kundenerlebnis beeinträchtigt wird. Nehmen Sie sich Zeit, um Ihre Kundendienst-Daten zu analysieren und herauszufinden, wonach Kunden wirklich fragen. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen entworfenen Lösungen flexibel und markenbezogen sind und einen natürlichen, menschenähnlichen Dialog unterstützen. Beobachten Sie die Leistung, sobald Sie live gehen und AB-testen Sie verschiedene Konversations-Designs, bis Sie den Prozess finden, der für Ihre Kunden am besten funktioniert.
Zweitens: Planen Sie langfristig und wählen Sie eine skalierbare Lösung. Virtuelle Agenten sind gekommen, um im Kundenservice zu bleiben. Denken Sie also bei der Auswahl einer Lösung an die Zukunft. Welche Sprachen muss Ihr virtueller Agent sprechen? Welche Kanäle – wie Telefon, E-Mail, Chat – müssen abgedeckt werden? Möchten Sie, dass Ihr IT-Team das Projekt langfristig betreut oder möchten Sie in eine Lösung investieren, die intuitiv ist und kein Programmieren erfordert, damit Ihr Support-Team das Projekt verantworten kann? Wählen Sie eine Lösung, die für Ihre Anforderungen und Ihr Unternehmen skalierbar ist.
Ist die Automatisierung eigentlich eine Frage der Unternehmensgröße? Oder ist das auch für kleinere Mittelständler interessant?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten sind für alle Unternehmen attraktiv. Für große Unternehmen liegt ein wichtiger Vorteil darin, dass Kosten erheblich gesenkt und schlankere, effizientere Teams etabliert werden können. Kleinere Unternehmen können ihren Kundensupport auf neue Kanäle ausweiten und Service rund um die Uhr bereitstellen, was vielleicht bisher nicht möglich war.
Derzeit werden KI-basierte virtuelle Agenten hauptsächlich von großen Unternehmen eingesetzt. Aktuelle Produkte auf dem Markt benötigen Zeit und Ressourcen für die Implementierung. Größere Unternehmen verfügen über mehr Ressourcen, um diesem Anspruch gerecht zu werden. Der Trend geht jedoch in Richtung intuitive Bedienoberflächen und Implementierung: Simple Abläufe reduzieren die benötigte Zeit und die Kosten. Dieser Self-Service-Ansatz führt zu einer größeren Akzeptanz bei kleinen und mittleren Unternehmen.
In welchen Bereichen wir KI das Marketing in den kommenden Jahren gravierend verändern?
Al-Hussaini: Die Automatisierung von repetitiven Marketing-Prozessen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird im Laufe der kommenden Jahre mehr und mehr zunehmen. Das kann anhand von zwei Beispielen demonstriert werden: der Texterstellung und der Personalisierung. GPT-3 demonstriert zum Beispiel, was bereits möglich ist: Von der Erstellung ganzer Blogposts bis hin zur Vereinfachung komplexer Beschreibungen kann das Modell von OpenAI bereits einiges leisten. Sicherlich haben die so produzierten Texte noch einige Schwächen, doch wir können davon ausgehen, dass diese durch fortlaufendes Training mittelfristig behoben werden können. Potenziell bedeutet dies, dass viele Prozesse, die Content beinhalten, vereinfacht oder ganz automatisiert werden können.
Ein großes Thema im Marketing ist außerdem die Personalisierung. Unternehmen verwenden schon heute tausende interner und externer Datenpunkte, um zum Beispiel Produkte zu empfehlen. Je besser KI den persönlichen Geschmack des Nutzers trifft, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Kunde mehr ausgibt. Daher investieren Unternehmen beständig in diesen Bereich. Conversational Commerce ist ein wichtiger Baustein in diesem Kontext und wird nach Jahren des Hypes zur Realität. Der Einsatz von intelligenten Einkaufsassistenten wird bald beweisen, welche Funktionen das Einkaufserlebnis verbessern und welche nicht. Die Gewinner der Personalisierung sind daher diejenigen, die frühzeitig die Potenziale von Künstlicher Intelligenz evaluieren und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.
Das Interview führte Helmut van Rinsum
Sarah Al-Hussaini ist Mitbegründerin und COO von ultimate.ai, einer Plattform zur Automatisierung von Kundenservices. Das in Finnland gegründete Start-up mit Standorten in Helsinki und Berlin stand zu Beginn vor einer großen Herausforderung: Es gab keine KI-Technologie, die die komplexe finnische Sprache handhaben konnte. Die Gründer nutzten deshalb neue Erkenntnisse im Bereich Deep Learning und bauten eine sprachunabhängige KI-Plattform für Kundenservices auf. Vor ihrem Einstieg bei ultimate.ai arbeitete Sarah Al-Hussaini bei Techstars in Berlin und war im Investmentbanking bei Lazard in London tätig. 2019 wurde die gebürtige Engländerin in die "30 under 30"-Liste von Forbes aufgenommen.
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Thomas Funke: Crashkurs für AI-Talente aus aller Welt
Claudia Bünte: China - mit KI an die Weltspitze
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Sarah Al-Hussaini von ultimate.ai beleuchtet die KI-Entwicklung im Kundenservice. Trotz anfänglicher Skepsis in Deutschland sieht sie großes Potenzial, besonders durch Fortschritte in Deep Learning, die Chatbots verbessern. Al-Hussaini betont, Qualität vor Quantität in der Automatisierung zu stellen und langfristig skalierbare Lösungen zu wählen. Sie prognostiziert eine schnelle Verbreitung von KI in Europa, getrieben von Startups und der Fähigkeit, ein natürlicheres Kundenerlebnis zu bieten.
Virtuelle Agenten im Kundendienst sind gekommen, um zu bleiben, sagt Sarah Al-Hussaini, Mitbegründerin und COO von ultimate.ai. Ein Gespräch über intelligente Chatbots, die hohen Ansprüche jüngerer Konsumenten und die Frage, was man bei der Implementierung von KI im Kundenservice auf jeden Fall berücksichtigen sollte. (Foto: Chris Marxen)
Frau Al-Hussaini, Sie kennen sicher den Begriff„German Angst“. Es gibt nicht wenige, die behaupten, auch im Bereich Künstlicher Intelligenz würden hierzulande die Bedenken überwiegen. Wie ist Ihre Einschätzung?
Sarah Al Hussaini: Bis vor kurzem war die Künstliche Intelligenz, die hierzulande genutzt wurde, im Vergleich zu anderen Ländern, wie zum Beispiel den USA, schlichtweg rückständig. Im Umkehrschluss verzeichneten Unternehmen, die KI auf diesem Stand implementiert hatten, eine schlechte Customer Experience und gaben ihre Nutzung irgendwann wieder auf. Die Zahlen belegen es: Laut einer aktuellen Bitkom Studie tut sich die Mehrheit der deutschen Unternehmen noch immer schwer damit, KI zu implementieren: Nur sechs Prozent der Unternehmen setzt KI ein, lediglich jedes Fünfte plant die Nutzung von KI oder diskutiert darüber. Zu komplex, hochtechnologisch, zu ressourcen-intensiv – das sind die Vorbehalte, die deutsche Unternehmen davon abhalten, mit KI zu arbeiten.
Sind diese Vorbehalte gerechtfertigt?
Al-Hussaini: Tatsache ist, dass Deutschland ein großes Marktpotential für die neuesten KI-Technologien bietet. Deutschland ist wirtschaftlich betrachtet ein sehr fortschrittliches Land. Zum Beispiel erwarten E-Commerce-Kunden hierzulande die neuesten Services und Technologien von Unternehmen. Aber bis vor Kurzem gab es einfach keine KI-Technologie, die die deutsche Sprache beherrschte. Man kann also sagen, dass Deutschland im Ländervergleich zwar langsamer ist, aber ich bin mir sehr sicher, dass sie zeitnah aufholen werden und wir eine schnelle Entwicklung in Sachen KI und Deep Learning sehen werden.
Andere Länder sind beim Einsatz von KI im Kundenservice schon weiter. Eine Ihrer Thesen ist: Nachdem viele Firmen negative Erfahrungen mit Chatbots gemacht haben, haben sie jetzt das ganze Thema ad acta gelegt. Ist das wirklich so einfach zu erklären?
Al-Hussaini: Ja und nein. Chatbots sind nicht neu, es gibt sie bereits seit 53 Jahren - sie nähern sich tatsächlich langsam dem Rentenalter. Die meisten Verbraucher und Unternehmen haben bereits Chatbots verwendet und in den letzten 53 Jahren größtenteils schlechte Erfahrungen damit gemacht. Was dazu geführt hat, dass viele Marken nun skeptisch sind und diese Technologie nicht verwenden. Die Frage ist also, warum moderne Chatbots heute besser sind. Und warum sind einige Länder - etwas die USA und China - weiter als Deutschland?
Und wie lautet die Antwort?
Al-Hussaini: Es hängt mit der KI-Technologie zusammen. Bis vor kurzem wurden Chatbots mithilfe regelbasierter ML-Algorithmen erstellt, um eingehende Benutzeranfragen zu klassifizieren. Diese Machine-Learning-Modelle müssen pro Sprache erstellt werden. Dazu werden große Teams von Computerlinguisten benötigt, um die Regeln für jede Sprache zu verstehen und zu erstellen. Das erfordert eine erhebliche Vorlaufzeit für die Entwicklung sowie kontinuierliche Aktualisierung und Wartung. Infolgedessen entwickelten Chatbot-Anbieter diese Modelle nur für wenige Kernmärkte und Sprachen. Dazu kommt, dass die meisten KI-Entwickler und Chatbot-Anbieter in den USA und in China sitzen. Daher wurden viele europäische Sprachen nicht priorisiert. Deutsche Unternehmen und Verbraucher sind deshalb weniger Chatbots begegnet - und wenn, dann waren es einfache Varianten, die ein unbefriedigendes Nutzererlebnis boten.
Hat sich dies zwischenzeitlich geändert?
Al-Hussaini: Die jüngsten Fortschritte beim Deep Learning haben das verändert. DL-Modelle basieren nicht auf Regeln. Stattdessen lernen Algorithmen basierend auf großen Mengen an Sprachdaten. Deep-Learning-Modelle von ultimate.ai können beispielsweise jede Sprache fließend sprechen, da wir sie sprachunabhängig aufgebaut haben. Sie lernen basierend auf den Sprachdaten, die ihnen zugeführt werden. DL ermöglicht Chatbots auch kontextbezogene Konversationen, die viel natürlicher und menschlicher sind, und verbessert daher das Kundenerlebnis, die Customer Experience.
Große Unternehmen bewegen sich langsam und die meisten verwenden noch immer traditionelle ML-Technologien, um Chatbots bereitzustellen. Open Source Technologien waren bis vor kurzem überwiegend nur auf Englisch verfügbar. Google hat beispielsweise erst neulich ein sprachunabhängiges BERT Modell vorgestellt. All dies hat dazu geführt, dass sich Chatbots nur in bestimmten Ländern schnell verbreitet haben, da sich das Kundenerlebnis radikal verbessert hat. Doch längst nicht alle Märkte haben davon etwas mitbekommen.
Wer ist in diesem Bereich Innovationstreiber?
Al-Hussaini: Die meisten Innovationen werden heute von Startups wie unserem, von ultimate.ai entwickelt. Unternehmen wie unseres leisten Pionierarbeit bei DL-Technologien, die in allen Sprachen funktionieren und qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse bieten. Da diese Technologien weiter kommerzialisiert werden, erwarte ich eine schnelle Verbreitung in Deutschland und in ganz Europa.
Wo stecken denn im Bereich Künstlicher Intelligenz im Marketing die größten Potenziale?
Al-Hussaini: Ich glaube, dass es drei große Bereiche sind, die Künstliche Intelligenz im Marketing tatsächlich beeinflussen können: Sie kann helfen, einfache Optimierungsschritte zu automatisieren. Sie kann helfen, Entscheidungen zu treffen, und sie kann helfen, Daten zu analysieren.
Haben Sie dafür ein Beispiel?
Al-Hussaini: Ein großes Unternehmen hat eine ganze Menge Daten aus vielen verschiedenen Quellen und muss diese Daten zusammenführen, um sie zu analysieren. Diese Analysefähigkeit ist ein zentraler Punkt, um zu verstehen, wie die Kunden sich in der Zukunft verhalten könnten. Wir müssen verstehen, wie wir die Kunden besser kennenlernen können, um die richtige Ausrichtung unserer Marketingstrategie zu finden. Es ist nicht mehr notwendig, dass die Daten in der Firma manuell gesammelt werden, sondern es ist möglich, sie mit Hilfe von KI automatisiert zu sammeln und damit immer mehr zu verstehen.
Welche Erwartungshaltung löst diese Entwicklung eigentlich beim Kunden aus? Wenn er weiß, dass Unternehmen mittels KI rund um die Uhr auf seine Anfragen reagieren können?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten haben im Kundenservice viel zu bieten. Dies liegt einfach daran, dass die Verbraucher heute mehr vom Kundenservice erwarten als das, was Menschen leisten können. Moderne Verbraucher sind mobil, immer online und an sofortige Befriedigung gewöhnt. Sie erwarten, dass sie den Kundenservice zu ihren eigenen Bedingungen erhalten, wo und wann immer sie dies wünschen. Digitale Verbraucher sind auch weniger loyal. 47 Prozent der Gen-Z-Verbraucher verzichten nach nur einer schlechten Erfahrung auf eine Marke, der sie vorher treu waren. In der Allgemeinbevölkerung verhalten sich nur 32 Prozent der Verbraucher so.
Virtuelle Agenten können diese Anforderungen des modernen Verbrauchers erfüllen. Sie reagieren sofort rund um die Uhr in jeder Sprache. Sie bieten ein konsistentes Markenerlebnis für jedes Gerät und jeden Kanal. Sie sind an jedes Geschäftssystem angeschlossen und verfügen über die neuesten Produktinformationen, ohne dass Schulungen erforderlich sind. Sie geben Managern die volle Kontrolle über das Kundenerlebnis und einen Röntgenblick auf die Vorgänge im Kundensupport.
Sie sind mit Ihrem Unternehmen ultimate.ai darauf spezialisiert, Angebote im Kundenservice zu automatisieren. Welche konkreten Handlungsempfehlungen geben Sie Unternehmen, die hier entsprechende Pläne verfolgen?
Al-Hussaini: Erstens: Denken Sie an Qualität, nicht an Quantität. Wenn Sie so schnell wie möglich so viel wie möglich automatisieren möchten, besteht die Gefahr, dass das Kundenerlebnis beeinträchtigt wird. Nehmen Sie sich Zeit, um Ihre Kundendienst-Daten zu analysieren und herauszufinden, wonach Kunden wirklich fragen. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen entworfenen Lösungen flexibel und markenbezogen sind und einen natürlichen, menschenähnlichen Dialog unterstützen. Beobachten Sie die Leistung, sobald Sie live gehen und AB-testen Sie verschiedene Konversations-Designs, bis Sie den Prozess finden, der für Ihre Kunden am besten funktioniert.
Zweitens: Planen Sie langfristig und wählen Sie eine skalierbare Lösung. Virtuelle Agenten sind gekommen, um im Kundenservice zu bleiben. Denken Sie also bei der Auswahl einer Lösung an die Zukunft. Welche Sprachen muss Ihr virtueller Agent sprechen? Welche Kanäle – wie Telefon, E-Mail, Chat – müssen abgedeckt werden? Möchten Sie, dass Ihr IT-Team das Projekt langfristig betreut oder möchten Sie in eine Lösung investieren, die intuitiv ist und kein Programmieren erfordert, damit Ihr Support-Team das Projekt verantworten kann? Wählen Sie eine Lösung, die für Ihre Anforderungen und Ihr Unternehmen skalierbar ist.
Ist die Automatisierung eigentlich eine Frage der Unternehmensgröße? Oder ist das auch für kleinere Mittelständler interessant?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten sind für alle Unternehmen attraktiv. Für große Unternehmen liegt ein wichtiger Vorteil darin, dass Kosten erheblich gesenkt und schlankere, effizientere Teams etabliert werden können. Kleinere Unternehmen können ihren Kundensupport auf neue Kanäle ausweiten und Service rund um die Uhr bereitstellen, was vielleicht bisher nicht möglich war.
Derzeit werden KI-basierte virtuelle Agenten hauptsächlich von großen Unternehmen eingesetzt. Aktuelle Produkte auf dem Markt benötigen Zeit und Ressourcen für die Implementierung. Größere Unternehmen verfügen über mehr Ressourcen, um diesem Anspruch gerecht zu werden. Der Trend geht jedoch in Richtung intuitive Bedienoberflächen und Implementierung: Simple Abläufe reduzieren die benötigte Zeit und die Kosten. Dieser Self-Service-Ansatz führt zu einer größeren Akzeptanz bei kleinen und mittleren Unternehmen.
In welchen Bereichen wir KI das Marketing in den kommenden Jahren gravierend verändern?
Al-Hussaini: Die Automatisierung von repetitiven Marketing-Prozessen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird im Laufe der kommenden Jahre mehr und mehr zunehmen. Das kann anhand von zwei Beispielen demonstriert werden: der Texterstellung und der Personalisierung. GPT-3 demonstriert zum Beispiel, was bereits möglich ist: Von der Erstellung ganzer Blogposts bis hin zur Vereinfachung komplexer Beschreibungen kann das Modell von OpenAI bereits einiges leisten. Sicherlich haben die so produzierten Texte noch einige Schwächen, doch wir können davon ausgehen, dass diese durch fortlaufendes Training mittelfristig behoben werden können. Potenziell bedeutet dies, dass viele Prozesse, die Content beinhalten, vereinfacht oder ganz automatisiert werden können.
Ein großes Thema im Marketing ist außerdem die Personalisierung. Unternehmen verwenden schon heute tausende interner und externer Datenpunkte, um zum Beispiel Produkte zu empfehlen. Je besser KI den persönlichen Geschmack des Nutzers trifft, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Kunde mehr ausgibt. Daher investieren Unternehmen beständig in diesen Bereich. Conversational Commerce ist ein wichtiger Baustein in diesem Kontext und wird nach Jahren des Hypes zur Realität. Der Einsatz von intelligenten Einkaufsassistenten wird bald beweisen, welche Funktionen das Einkaufserlebnis verbessern und welche nicht. Die Gewinner der Personalisierung sind daher diejenigen, die frühzeitig die Potenziale von Künstlicher Intelligenz evaluieren und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.
Das Interview führte Helmut van Rinsum
Sarah Al-Hussaini ist Mitbegründerin und COO von ultimate.ai, einer Plattform zur Automatisierung von Kundenservices. Das in Finnland gegründete Start-up mit Standorten in Helsinki und Berlin stand zu Beginn vor einer großen Herausforderung: Es gab keine KI-Technologie, die die komplexe finnische Sprache handhaben konnte. Die Gründer nutzten deshalb neue Erkenntnisse im Bereich Deep Learning und bauten eine sprachunabhängige KI-Plattform für Kundenservices auf. Vor ihrem Einstieg bei ultimate.ai arbeitete Sarah Al-Hussaini bei Techstars in Berlin und war im Investmentbanking bei Lazard in London tätig. 2019 wurde die gebürtige Engländerin in die "30 under 30"-Liste von Forbes aufgenommen.
Weitere Interviews:
Thomas Funke: Crashkurs für AI-Talente aus aller Welt
Claudia Bünte: China - mit KI an die Weltspitze
Nicole Jasmin Hofmann: Mit KI gegen Produktpiraterie im Web
Sarah Al-Hussaini von ultimate.ai beleuchtet die KI-Entwicklung im Kundenservice. Trotz anfänglicher Skepsis in Deutschland sieht sie großes Potenzial, besonders durch Fortschritte in Deep Learning, die Chatbots verbessern. Al-Hussaini betont, Qualität vor Quantität in der Automatisierung zu stellen und langfristig skalierbare Lösungen zu wählen. Sie prognostiziert eine schnelle Verbreitung von KI in Europa, getrieben von Startups und der Fähigkeit, ein natürlicheres Kundenerlebnis zu bieten.
Virtuelle Agenten im Kundendienst sind gekommen, um zu bleiben, sagt Sarah Al-Hussaini, Mitbegründerin und COO von ultimate.ai. Ein Gespräch über intelligente Chatbots, die hohen Ansprüche jüngerer Konsumenten und die Frage, was man bei der Implementierung von KI im Kundenservice auf jeden Fall berücksichtigen sollte. (Foto: Chris Marxen)
Frau Al-Hussaini, Sie kennen sicher den Begriff„German Angst“. Es gibt nicht wenige, die behaupten, auch im Bereich Künstlicher Intelligenz würden hierzulande die Bedenken überwiegen. Wie ist Ihre Einschätzung?
Sarah Al Hussaini: Bis vor kurzem war die Künstliche Intelligenz, die hierzulande genutzt wurde, im Vergleich zu anderen Ländern, wie zum Beispiel den USA, schlichtweg rückständig. Im Umkehrschluss verzeichneten Unternehmen, die KI auf diesem Stand implementiert hatten, eine schlechte Customer Experience und gaben ihre Nutzung irgendwann wieder auf. Die Zahlen belegen es: Laut einer aktuellen Bitkom Studie tut sich die Mehrheit der deutschen Unternehmen noch immer schwer damit, KI zu implementieren: Nur sechs Prozent der Unternehmen setzt KI ein, lediglich jedes Fünfte plant die Nutzung von KI oder diskutiert darüber. Zu komplex, hochtechnologisch, zu ressourcen-intensiv – das sind die Vorbehalte, die deutsche Unternehmen davon abhalten, mit KI zu arbeiten.
Sind diese Vorbehalte gerechtfertigt?
Al-Hussaini: Tatsache ist, dass Deutschland ein großes Marktpotential für die neuesten KI-Technologien bietet. Deutschland ist wirtschaftlich betrachtet ein sehr fortschrittliches Land. Zum Beispiel erwarten E-Commerce-Kunden hierzulande die neuesten Services und Technologien von Unternehmen. Aber bis vor Kurzem gab es einfach keine KI-Technologie, die die deutsche Sprache beherrschte. Man kann also sagen, dass Deutschland im Ländervergleich zwar langsamer ist, aber ich bin mir sehr sicher, dass sie zeitnah aufholen werden und wir eine schnelle Entwicklung in Sachen KI und Deep Learning sehen werden.
Andere Länder sind beim Einsatz von KI im Kundenservice schon weiter. Eine Ihrer Thesen ist: Nachdem viele Firmen negative Erfahrungen mit Chatbots gemacht haben, haben sie jetzt das ganze Thema ad acta gelegt. Ist das wirklich so einfach zu erklären?
Al-Hussaini: Ja und nein. Chatbots sind nicht neu, es gibt sie bereits seit 53 Jahren - sie nähern sich tatsächlich langsam dem Rentenalter. Die meisten Verbraucher und Unternehmen haben bereits Chatbots verwendet und in den letzten 53 Jahren größtenteils schlechte Erfahrungen damit gemacht. Was dazu geführt hat, dass viele Marken nun skeptisch sind und diese Technologie nicht verwenden. Die Frage ist also, warum moderne Chatbots heute besser sind. Und warum sind einige Länder - etwas die USA und China - weiter als Deutschland?
Und wie lautet die Antwort?
Al-Hussaini: Es hängt mit der KI-Technologie zusammen. Bis vor kurzem wurden Chatbots mithilfe regelbasierter ML-Algorithmen erstellt, um eingehende Benutzeranfragen zu klassifizieren. Diese Machine-Learning-Modelle müssen pro Sprache erstellt werden. Dazu werden große Teams von Computerlinguisten benötigt, um die Regeln für jede Sprache zu verstehen und zu erstellen. Das erfordert eine erhebliche Vorlaufzeit für die Entwicklung sowie kontinuierliche Aktualisierung und Wartung. Infolgedessen entwickelten Chatbot-Anbieter diese Modelle nur für wenige Kernmärkte und Sprachen. Dazu kommt, dass die meisten KI-Entwickler und Chatbot-Anbieter in den USA und in China sitzen. Daher wurden viele europäische Sprachen nicht priorisiert. Deutsche Unternehmen und Verbraucher sind deshalb weniger Chatbots begegnet - und wenn, dann waren es einfache Varianten, die ein unbefriedigendes Nutzererlebnis boten.
Hat sich dies zwischenzeitlich geändert?
Al-Hussaini: Die jüngsten Fortschritte beim Deep Learning haben das verändert. DL-Modelle basieren nicht auf Regeln. Stattdessen lernen Algorithmen basierend auf großen Mengen an Sprachdaten. Deep-Learning-Modelle von ultimate.ai können beispielsweise jede Sprache fließend sprechen, da wir sie sprachunabhängig aufgebaut haben. Sie lernen basierend auf den Sprachdaten, die ihnen zugeführt werden. DL ermöglicht Chatbots auch kontextbezogene Konversationen, die viel natürlicher und menschlicher sind, und verbessert daher das Kundenerlebnis, die Customer Experience.
Große Unternehmen bewegen sich langsam und die meisten verwenden noch immer traditionelle ML-Technologien, um Chatbots bereitzustellen. Open Source Technologien waren bis vor kurzem überwiegend nur auf Englisch verfügbar. Google hat beispielsweise erst neulich ein sprachunabhängiges BERT Modell vorgestellt. All dies hat dazu geführt, dass sich Chatbots nur in bestimmten Ländern schnell verbreitet haben, da sich das Kundenerlebnis radikal verbessert hat. Doch längst nicht alle Märkte haben davon etwas mitbekommen.
Wer ist in diesem Bereich Innovationstreiber?
Al-Hussaini: Die meisten Innovationen werden heute von Startups wie unserem, von ultimate.ai entwickelt. Unternehmen wie unseres leisten Pionierarbeit bei DL-Technologien, die in allen Sprachen funktionieren und qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse bieten. Da diese Technologien weiter kommerzialisiert werden, erwarte ich eine schnelle Verbreitung in Deutschland und in ganz Europa.
Wo stecken denn im Bereich Künstlicher Intelligenz im Marketing die größten Potenziale?
Al-Hussaini: Ich glaube, dass es drei große Bereiche sind, die Künstliche Intelligenz im Marketing tatsächlich beeinflussen können: Sie kann helfen, einfache Optimierungsschritte zu automatisieren. Sie kann helfen, Entscheidungen zu treffen, und sie kann helfen, Daten zu analysieren.
Haben Sie dafür ein Beispiel?
Al-Hussaini: Ein großes Unternehmen hat eine ganze Menge Daten aus vielen verschiedenen Quellen und muss diese Daten zusammenführen, um sie zu analysieren. Diese Analysefähigkeit ist ein zentraler Punkt, um zu verstehen, wie die Kunden sich in der Zukunft verhalten könnten. Wir müssen verstehen, wie wir die Kunden besser kennenlernen können, um die richtige Ausrichtung unserer Marketingstrategie zu finden. Es ist nicht mehr notwendig, dass die Daten in der Firma manuell gesammelt werden, sondern es ist möglich, sie mit Hilfe von KI automatisiert zu sammeln und damit immer mehr zu verstehen.
Welche Erwartungshaltung löst diese Entwicklung eigentlich beim Kunden aus? Wenn er weiß, dass Unternehmen mittels KI rund um die Uhr auf seine Anfragen reagieren können?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten haben im Kundenservice viel zu bieten. Dies liegt einfach daran, dass die Verbraucher heute mehr vom Kundenservice erwarten als das, was Menschen leisten können. Moderne Verbraucher sind mobil, immer online und an sofortige Befriedigung gewöhnt. Sie erwarten, dass sie den Kundenservice zu ihren eigenen Bedingungen erhalten, wo und wann immer sie dies wünschen. Digitale Verbraucher sind auch weniger loyal. 47 Prozent der Gen-Z-Verbraucher verzichten nach nur einer schlechten Erfahrung auf eine Marke, der sie vorher treu waren. In der Allgemeinbevölkerung verhalten sich nur 32 Prozent der Verbraucher so.
Virtuelle Agenten können diese Anforderungen des modernen Verbrauchers erfüllen. Sie reagieren sofort rund um die Uhr in jeder Sprache. Sie bieten ein konsistentes Markenerlebnis für jedes Gerät und jeden Kanal. Sie sind an jedes Geschäftssystem angeschlossen und verfügen über die neuesten Produktinformationen, ohne dass Schulungen erforderlich sind. Sie geben Managern die volle Kontrolle über das Kundenerlebnis und einen Röntgenblick auf die Vorgänge im Kundensupport.
Sie sind mit Ihrem Unternehmen ultimate.ai darauf spezialisiert, Angebote im Kundenservice zu automatisieren. Welche konkreten Handlungsempfehlungen geben Sie Unternehmen, die hier entsprechende Pläne verfolgen?
Al-Hussaini: Erstens: Denken Sie an Qualität, nicht an Quantität. Wenn Sie so schnell wie möglich so viel wie möglich automatisieren möchten, besteht die Gefahr, dass das Kundenerlebnis beeinträchtigt wird. Nehmen Sie sich Zeit, um Ihre Kundendienst-Daten zu analysieren und herauszufinden, wonach Kunden wirklich fragen. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen entworfenen Lösungen flexibel und markenbezogen sind und einen natürlichen, menschenähnlichen Dialog unterstützen. Beobachten Sie die Leistung, sobald Sie live gehen und AB-testen Sie verschiedene Konversations-Designs, bis Sie den Prozess finden, der für Ihre Kunden am besten funktioniert.
Zweitens: Planen Sie langfristig und wählen Sie eine skalierbare Lösung. Virtuelle Agenten sind gekommen, um im Kundenservice zu bleiben. Denken Sie also bei der Auswahl einer Lösung an die Zukunft. Welche Sprachen muss Ihr virtueller Agent sprechen? Welche Kanäle – wie Telefon, E-Mail, Chat – müssen abgedeckt werden? Möchten Sie, dass Ihr IT-Team das Projekt langfristig betreut oder möchten Sie in eine Lösung investieren, die intuitiv ist und kein Programmieren erfordert, damit Ihr Support-Team das Projekt verantworten kann? Wählen Sie eine Lösung, die für Ihre Anforderungen und Ihr Unternehmen skalierbar ist.
Ist die Automatisierung eigentlich eine Frage der Unternehmensgröße? Oder ist das auch für kleinere Mittelständler interessant?
Al-Hussaini: Virtuelle Agenten sind für alle Unternehmen attraktiv. Für große Unternehmen liegt ein wichtiger Vorteil darin, dass Kosten erheblich gesenkt und schlankere, effizientere Teams etabliert werden können. Kleinere Unternehmen können ihren Kundensupport auf neue Kanäle ausweiten und Service rund um die Uhr bereitstellen, was vielleicht bisher nicht möglich war.
Derzeit werden KI-basierte virtuelle Agenten hauptsächlich von großen Unternehmen eingesetzt. Aktuelle Produkte auf dem Markt benötigen Zeit und Ressourcen für die Implementierung. Größere Unternehmen verfügen über mehr Ressourcen, um diesem Anspruch gerecht zu werden. Der Trend geht jedoch in Richtung intuitive Bedienoberflächen und Implementierung: Simple Abläufe reduzieren die benötigte Zeit und die Kosten. Dieser Self-Service-Ansatz führt zu einer größeren Akzeptanz bei kleinen und mittleren Unternehmen.
In welchen Bereichen wir KI das Marketing in den kommenden Jahren gravierend verändern?
Al-Hussaini: Die Automatisierung von repetitiven Marketing-Prozessen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird im Laufe der kommenden Jahre mehr und mehr zunehmen. Das kann anhand von zwei Beispielen demonstriert werden: der Texterstellung und der Personalisierung. GPT-3 demonstriert zum Beispiel, was bereits möglich ist: Von der Erstellung ganzer Blogposts bis hin zur Vereinfachung komplexer Beschreibungen kann das Modell von OpenAI bereits einiges leisten. Sicherlich haben die so produzierten Texte noch einige Schwächen, doch wir können davon ausgehen, dass diese durch fortlaufendes Training mittelfristig behoben werden können. Potenziell bedeutet dies, dass viele Prozesse, die Content beinhalten, vereinfacht oder ganz automatisiert werden können.
Ein großes Thema im Marketing ist außerdem die Personalisierung. Unternehmen verwenden schon heute tausende interner und externer Datenpunkte, um zum Beispiel Produkte zu empfehlen. Je besser KI den persönlichen Geschmack des Nutzers trifft, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Kunde mehr ausgibt. Daher investieren Unternehmen beständig in diesen Bereich. Conversational Commerce ist ein wichtiger Baustein in diesem Kontext und wird nach Jahren des Hypes zur Realität. Der Einsatz von intelligenten Einkaufsassistenten wird bald beweisen, welche Funktionen das Einkaufserlebnis verbessern und welche nicht. Die Gewinner der Personalisierung sind daher diejenigen, die frühzeitig die Potenziale von Künstlicher Intelligenz evaluieren und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.
Das Interview führte Helmut van Rinsum
Sarah Al-Hussaini ist Mitbegründerin und COO von ultimate.ai, einer Plattform zur Automatisierung von Kundenservices. Das in Finnland gegründete Start-up mit Standorten in Helsinki und Berlin stand zu Beginn vor einer großen Herausforderung: Es gab keine KI-Technologie, die die komplexe finnische Sprache handhaben konnte. Die Gründer nutzten deshalb neue Erkenntnisse im Bereich Deep Learning und bauten eine sprachunabhängige KI-Plattform für Kundenservices auf. Vor ihrem Einstieg bei ultimate.ai arbeitete Sarah Al-Hussaini bei Techstars in Berlin und war im Investmentbanking bei Lazard in London tätig. 2019 wurde die gebürtige Engländerin in die "30 under 30"-Liste von Forbes aufgenommen.
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