Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger und findet zunehmend ihren Weg in verschiedenste Softwarelösungen. Ob in der Automatisierung von Geschäftsprozessen, der Verbesserung von Bildbearbeitungssystemen oder auch in Verbesserung des Kundensupports – KI bietet vielfältige Möglichkeiten, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

In diesem Artikel erklären wir, wie man einen KI Chatbot erstellt, der den Anforderungen, den menschlichen Support zu entlasten und die Zufriedenheit der Kunden tatsächlich zu verbessern, genügt, und werfen mit einem Video einen Blick in die Zukunft, in der aus dem Chatsystem ein virtueller Agent geworden ist, mit dem man sprechen kann.

Intelligente Chatbots für Ticketsysteme können dabei helfen, den menschlichen Support zu entlasten, indem Sie häufige Anfragen automatisch beantworten und Standardprobleme sofort lösen können. Inzwischen stattet man diese Chatbots mit Künstlicher Intelligenz aus, so dass sie besser und flexibler auf Anfragen reagieren können. Die Kundenzufriedenheit kann durch den Einsatz von Chatbots verbessert werden, da der Support rund um die Uhr verfügbar ist und sich die Wartezeiten deutlich verkürzen.

Entscheidend ist aber eine gute Umsetzung des Chat-Systems. Es muss unbedingt vermieden werden, dass dem Nutzer ein erhöhter Mehraufwand entsteht, nur damit er dann feststellen muss, dass der Chatbot die Antwort nicht kennt. Wer schon mal Chatbots verwendet hat, die heute auf vielen Websites angeboten werden, kennt sicher das Problem.

Wichtig ist also, dass das System tatsächlich in der Lage ist, Anfragen inhaltlich gut zu verstehen, qualifizierte Lösungen für die Probleme ihm bekannten Probleme zu liefern und frühzeitig zu erkennen, wenn es eine Anfrage nicht beantworten kann, um sie dann an den menschlichen Support weiterzuleiten. Nur so entsteht ein Mehrwert für den Nutzer.

Im Rahmen einer Anforderungsanalyse wird die Zielsetzung, also was soll das System im Einzelnen können, definiert und die Nutzergruppe identifiziert und charakterisiert. Weiter wird eine Liste der häufigsten Supportanfragen erstellt, die das System lösen können soll, sowie Kriterien zur Beurteilung, wann menschlicher Support eingeschaltet werden soll.

Anschließend erfolgt die Sammlung sämtlicher relevanter Supportinformationen, FAQs und Problemlösungsartikel. Die gesammelten Daten werden auf Aktualität und Korrektheit überprüft. Auf dieser Basis wird ein Dataset mit Beispieldialogen erstellt, das typische Support-Anfragen und Antworten enthält.

Zur Vorbereitung des Trainings werden diese Daten tokenisiert und geeignet formatiert. Dies bildet die Grundlage für das Feintuning eines grundlegend vortrainierten LLMs (Large Language Model). Wenn das Training abgeschlossen ist, erfolgt ein Test des Systems mit echten Support-Anfragen, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten überprüfen zu können. Sollten die Ergebnisse den Anforderungen nicht gerecht werden, werden die Trainingsdaten solange angepasst oder erweitert, bis das System passt.

Die Erstellung eines KI Chatbots, der den menschlichen Support wirksam entlastet und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit deutlich steigert, gelingt mit Engagement, Sorgfalt und der Bereitschaft, den erforderlichen Aufwand für eine leistungsfähige Implementierung zu tragen.

Mit einem KI Chatbot, der sich bewährt hat, lohnt sich ein Blick in die Zukunft. Das Chatsystem kann in absehbarer Zukunft zu einem virtuellen Agenten ausgebaut werden, der gesprochene Sprache versteht und mit den Anwendern ein Videogespräch führen kann. Die Technik dazu ist heute bereits verfügbar.

Text-to-Speech Systeme, wie etwa ElevenLabs, sind heute in der Lage, aus Text gesprochene Sprache zu erstellen, wobei der Klon einer menschlichen Stimme als Sprecher dient. Für die Erstellung eines Videos ist Hedra AI ein gutes Beispiel für ein innovatives Tool, das in der Lage ist, aus einem statischen Photo oder ein durch AI generiertes Bild eines Supporters ein lebensechtes Video mit Gesichtsausdrücken und Körperbewegungen zu erstellen, wobei die Lippenbewegungen an eine gelieferte Sprachdatei angepasst werden. Das folgende Video zeigt, was möglich ist.

Das Video wurde allein auf der Grundlage eines geschriebenen Textes „Guten Tag, ich bin Tom …“ und dem Bild eines Supporters, dass wir von chatGPT haben malen lassen, erzeugt. Der geschriebene Text wurde mit Elevenlabs in gesprochene Sprache umgewandelt. Die Sprachdatei und das statische Bild des Supporters dienten als Eingabe für Hedra AI, die daraus dieses Video erzeugt hat.

Zusammen mit einer Spracherkennung kann so ein Chatsystem entstehen, das in der Lage ist, mit dem Hilfesuchenden eine Videokonferenz durchzuführen! So beeindruckend diese Möglichkeiten sind, ist der Videochat im Moment noch nicht möglich, da die Systeme heute noch nicht echtzeitfähig sind. Die Generierung der gesprochenen Sprache aus dem Text dauert einige lange Sekunden, die Erstellung des Videos noch ein Stück länger. Aber das wird sich ändern. Was heute noch Inspiration und Zukunftsmusik ist, wird schon bald wahr werden.

Nichtsdestoweniger kann die Technik heute bereits dafür eingesetzt werden, kleine Videos zu produzieren, zum Beispiel um die Einträge im FAQ vorzulesen.

Wenn Sie darüber nachdenken, Künstliche Intelligenz in Ihrem Znuny- oder Otobo-Ticketsystem einzusetzen, sind wir der richtige Partner für Sie. Mit unserer Erfahrung und Expertise im Bereich KI-Integration entwickeln wir Lösungen, die Ihre Prozesse effizienter gestalten und für eine Steigerung der Zufriedenheit Ihrer Kunden und Mitarbeiter sorgen.

Wir analysieren Ihre spezifischen Anforderungen gründlich und beraten Sie ehrlich und transparent, um die beste Entscheidung für Ihr Unternehmen zu treffen. Denn nicht immer ist Künstliche Intelligenz die richtige Antwort für ein bestimmtes Problem.

Bitte setzten Sie sich mit uns in Verbindung, wenn Sie mehr erfahren möchten. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen die Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz für Ihr Ticketsystem zu diskutieren.