Die 5 größten Fehler, die Unternehmen bei der Implementierung von AI machen

Ein Team von „venturebeat.com“ hat sich die Mühe gemacht, die fünf häufigsten Fehler zu finden, die Unternehmen bei der Einführung von KI begehen. Das Team von KI-News hat das Ergebnis für Sie übersetzt.

Schlechte KI ist kein technisches Problem, es ist ein menschliches Problem. Wenn ihre Erwartungen nicht erfüllt werden, ist nicht unbedingt die Technologie schuld. Hier sind einige der häufigsten menschlichen Fehler, wenn es um die Implementierung von KI geht.

Fehler #1: Verwirrende Automatisierung mit KI

Ki und Automatisierung sind nicht das gleiche. Dennoch wird das häufig missachtet. Beide können „menschenähnlich“ arbeiten und sowohl die Produktivität als auch das Kundenerlebnis verbessern. Aber die Automatisierung folgt vorgegebenen „Regeln“, während die KI dazu bestimmt ist, das menschliche Denken zu simulieren. Wenn es Ihr Ziel ist, eine einfache, sich wiederholende Aufgaben zu reproduzieren, die normalerweise von Menschen ausgeführt wird, z.B. das Ausfüllen von Formularen, das Zurücksetzen von Passwörtern oder das Routing von Anfragen, dann sind Sie wahrscheinlich auf dem Markt für Automatisierung. Wenn Sie nach einer Lösung suchen, die in der Lage ist, komplexere Dinge zu tun, einschließlich der Durchführung von tatsächlichen Gesprächen mit Kunden, der Analyse von Kundendaten und der Bereitstellung relevanter Antworten und Empfehlungen, benötigen Sie eine KI mit analytischen und natürlichen Sprachverarbeitungsfunktionen. Und wie prüfen Sie, das Sie alles richtig gemacht haben? Haben Sie den falschen Weg eingeschlagen, geben Sie entweder viel mehr aus, als notwendig ist, oder Sie bekommen viel weniger als Sie erwarten.

Fehler #2: Nicht bestimmende Erfolgsfaktoren

Wenn Sie nicht im Voraus definieren, wie der Erfolg aussehen wird, wie er erreicht werden kann und wie Sie ihn messen werden, werden Sie nie wissen, ob Sie einen Return on Investment erzielen. Der Versuch, alles auf einmal zu tun, oder die Wahl eines breiten, undefinierten Ziels („Verbesserung des Kundenservice“), ist die beste Voraussetzung für ein Scheitern. Denken Sie darüber nach, welche Teams involviert und welche Prozesse implementiert oder verändert werden müssen, um den Erfolg zu sichern.

Noch wichtiger ist es, sicherzustellen, dass die Ziele intern abgestimmt sind. Andernfalls, während Sie Ihre KI-Lösung verwenden, um von Routineanfragen abzulenken, so dass sich Ihre Agenten auf hochrangige Anfragen konzentrieren können, könnte die Führung sich ansehen, was passiert, und sich fragen, warum die Anrufbearbeitungszeit gleich bleibt oder sogar steigt. Erhalten Sie Konsens im Voraus, und die Technologie wird nicht dafür verantwortlich gemacht, dass sie bei etwas versagt, was sie nie tun sollte.

Fehler #3: Keine organisatorische Unterstützung erhalten.

Selbst die beste KI-Lösung macht Probleme , wenn nicht alle Betroffenen informiert und an Bord sind. Mitarbeiter des Kundendienstes können das Wort „KI“ hören und annehmen, dass sie ihren Arbeitsplatz verlieren werden. Seien Sie transparent über die Auswirkungen der neuen Technologie: Werden die Mitarbeiter in neue Rollen verlagert oder lernen sie neue Fähigkeiten? Werden sich Prozesse und Verfahren ändern? Wird die KI die Mitarbeiter tatsächlich befreien, um interessantere, höherwertige Aufgaben zu erledigen?

In der Zwischenzeit muss die Führung verstehen, dass es eine Anlaufphase geben wird, um den Wert der neuen Lösung zu erkennen. Es gibt eine Lernkurve mit jeder neuen Technologie oder jedem Aufgabenwechsel, und die Teams brauchen Zeit, um sich auf den neuesten Stand zu bringen. Sie müssen auch die Technologie fein abstimmen und anpassen, wenn Sie sie in der realen Welt einsetzen. Legen Sie die Erwartungen im Voraus fest.

Fehler #4: Nicht berücksichtigt werden die Auswirkungen auf die gesamte Kundenreise.

Sie benötigen eine ganzheitliche Sichtweise, damit Sie Probleme vorhersehen und beheben können. Die können auftreten, wenn Sie die KI an einen oder mehrere Berührungspunkte entlang des Weges implementieren. Wenn Sie die KI im Pre-Sale nutzen, um potenziellen Kunden ein großartiges Erlebnis zu bieten, was passiert dann, wenn sie sich in der Supportphase der Reise befinden? Werden die Kundenbetreuer über das Training und/oder die Werkzeuge verfügen, um eine ebenso gute Erfahrung zu machen? Betrachten Sie das Gesamtbild und tun Sie, was nötig ist, um die Reise kohärent und konsistent zu gestalten.

Fehler #5: Sie verstehen die Ursache der Probleme, die Sie zu lösen versuchen, nicht.

Wenn Ihre KI-Lösung trotz aller Bemühungen immer noch nicht das Zifferblatt bewegt, ist es möglich, dass Sie die Ursachen für die Probleme, die Sie zu lösen versuchten, nicht ausreichend untersucht haben. Wenn Sie z.B. Ihr NPS (Net Promoter Score) verbessern wollen, müssen Sie sich zuerst einarbeiten und verstehen, was Ihre Ergebnisse unten hält. Wenn Ihre Kunden wegen der Wartezeiten oder der Zeit, die zur Lösung von Problemen benötigt wird, frustriert sind, kann die KI helfen. Aber selbst die beste KI-Lösung der Welt wird nicht funktionieren, wenn das, womit die Kunden tatsächlich unzufrieden sind, Ihre Versand- und Rückgabebedingungen sind.

Das Potenzial der KI für das Kundenerlebnis ist unbestreitbar. Wenn man den menschlichen Faktor richtig einsetzt, ist die Wahrscheinlichkeit, dass man Ergebnisse erzielt, viel größer.