KI-Automatisierung: der Weg von der Machbarkeitsstudie zur Produktion

Der Bereich der Customer Experience-Automatisierung ist voll von gescheiterten Machbarkeitsstudien, die es nie in die Produktion geschafft haben.

Die Angst vor der Verwendung von KI in CX-Umgebungen ist in gewissem Maße gerechtfertigt. Deep-Learning-Algorithmen sind extrem komplex und für den Menschen nicht intuitiv verständlich. Deshalb ist es schwierig vorherzusagen, wie sie auf Ausnahmen außerhalb der kontrollierten Laborumgebung reagieren.
Twitter-SymbolIm #CXBR2020 geben 84,6 % der Benutzer an, dass weniger als 25 % ihrer #CX-Aktivitäten von KI und/oder Robotik erledigt werden. Wo befindet sich Ihr Unternehmen auf der Einführungskurve für KI/Robotik? Auf Twitter teilen

Wussten Sie schon

KI-basierter Betrieb


Automatisierung 77,4 %

77,4 % der Kunden glauben, dass sich KI und CX-Robotik positiv auf die Kundenaktivitäten auswirken werden.

Automatisierung der CX-Aktivitäten

Automatisierung 84,6 %

84,6 % der Benutzer geben an, dass weniger als 25 % der CX-Aktivitäten mithilfe von KI und/oder Robotik erledigt werden.

Messen der KI-Leistung


Automatisierung 32,1 %

Nur 32,1 % der Benutzer geben an, dass KI/Robotik ihre Erwartungen erfüllt oder übertrifft.

Nicht immer ein Fall von Plug and Play

Seien Sie vorsichtig, wenn behauptet wird, dass Automatisierungstools über Nacht in der Produktion konfiguriert werden können, ohne dass ein technisches Team benötigt wird. Selbst am einfacheren Ende der Skala, also bei robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA), müssen Sie möglicherweise Ihre Erwartungen etwas zurückschrauben. Überlegen Sie …
  • wie lange es dauert, um alle Nuancen dieses Tools zu erfassen,
  • ob das Ziel prozessbereit ist oder neu entwickelt werden muss,
  • welchen Ansatz Sie für Benutzer-Akzeptanz und -Umsetzung verfolgen möchten,
  • wie Sie die Systeme sichern und die Daten schützen können, die über Ihre Firewall hinweg erfasst und verarbeitet werden,
  • ob die aktuelle Plattform und die dazugehörigen Prozesse lange genug existieren werden, um einen positiven Return on Investment aus der Automatisierung zu erzielen.

Obwohl fortschrittliche digitale Technologien wie KI und Machine Learning sicherlich nicht ignoriert werden dürfen, können sie nicht als Grundlage für kurzfristige Pläne dienen. Ein langfristiger Plan sollte auf einem schrittweisen Weg beruhen, der von robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA) über regelbasierte Voice-Agents und schließlich zu KI-gestützter Automatisierung führt. Setzen Sie Assisted-Service, Self-Service und Automatisierung richtig ein, um die Produktivität zu steigern und den Aufwand zu reduzieren und verbessern Sie so das Kundenerlebnis, statt es aufs Spiel zu setzen.

Harsh Vinayak

Dr. Harsh Vinayak

Senior Vice President, NTT DATA Americas

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