![](https://www.ki-studios.ai/wp-content/uploads/2024/01/demo-slide-9.jpg)
Gut beraten
Wie Sprachmodelle in der
Kundeninteraktion helfen
Mitarbeitende im Kundencenter benötigen vielfältiges Wissen, um verschiedenste Anfragen und Kundenprobleme zu lösen. Das Spektrum reicht von Auskünften zu Produkten und Vertragstarifen bis zu technischen Details und Problembehebungsstrategien. Große Sprachmodelle (LLM, Large Language Models) können die Agent*innen im Kundencenter entlasten, indem sie Antwortvorschläge generieren.
Das beachtliche Potenzial der großen Sprachmodelle ist spätestens seit dem Hype um ChatGPT im Herbst 2022 vielen bekannt. Die wenigsten wissen jedoch, wie die Sprachmodelle funktionieren und wie sich daraus auch die inzwischen bekannt gewordenen Fehlerquellen ergeben.
Was zeigt der Demonstrator?
Am Beispiel typischer Formulierungsvorschläge für die Kundeninteraktion erfahren die Beschäftigten, wie die Textgenerierung mit Sprachmodellen funktioniert und welchen Einfluss die Wahl der Trainingsdaten auf die erzeugten Texte hat. Einzelne Wörter der Formulierungsvorschläge werden durch andere, ebenso wahrscheinliche Alternativen ersetzt. Nicht selten verändert sich dadurch der Sinn der Aussage wesentlich. Es wird klar, dass die KI-basierte Textgenerierung eben nicht auf einem inhaltlichen »Verständnis« beruht, sondern auf dem Aneinanderreihen von wahrscheinlichen Wortketten.
Was die Beschäftigten im Unternehmen aus diesem Demonstrator mitnehmen
Trotz ihrer Schwächen bieten große Sprachmodelle enorme Einsatzpotenziale. Nicht nur im Kundenkontakt, sondern überall, wo Texte formuliert werden: in Marketing und Beratung, Journalismus und Rechtswesen – und sogar in der Softwareentwicklung. Der Demonstrator sensibilisiert für die Funktionsweise der Textgenerierung und die dadurch bedingten Fehlerquellen. Zu den folgenden Fragestellungen bieten sich Folgediskussionen an:
- Ist der Arbeitsplatz im Kundencenter komplett durch KI ersetzbar?
- Wie kann eine optimale Zusammenarbeit von Mensch und KI aussehen?
- Welche Daten bilden die Basis für das genutzte Sprachmodell?
Credits
Dieser Demonstrator wurde entwickelt von
Matthias Engelbach, Verena Pohl, Dennis Klau