Der Wert von KI: Lehren aus einer Pandemie
Martin Taylor, stellvertretender CEO bei Inhalt Guru, untersucht, wie sich die Covid-19-Pandemie auf die Bedeutung der KI-Technologie ausgewirkt hat.
Die COVID-19-Pandemie hat beispiellose Auswirkungen auf Unternehmen auf der ganzen Welt. Da ganze Bevölkerungen abgeriegelt wurden, wurde die Anpassung des täglichen Betriebs an die Realitäten der „neuen Normalität“ zu einer unternehmenskritischen Priorität. Dies galt insbesondere für das Contact Center, das enorme Veränderungen sowohl im Verhalten seiner Kunden als auch in den Anforderungen der Regierungen an seine Mitarbeiter erlebte.
Wohin wir als nächstes fahren, ist noch unbekannt. Eine Sache, die Unternehmen aus der Erfahrung ziehen können, ist jedoch Wissen – wie das Sprichwort sagt, lernen wir durch Widrigkeiten. Dies zeigt sich beispielhaft in der Contact-Center-Branche, in der viele Organisationen angesichts der internationalen Sperren, die Unternehmen und der Gesellschaft im Allgemeinen auferlegt wurden, damit beschäftigt waren, einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.
Unelastizität besiegen
Etwas, das während der Pandemie – und den daraus resultierenden sozialen Einschränkungen – deutlich in den Fokus gerückt wurde, war die Schwäche, sich allein auf den Menschen zu verlassen, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Menschen sind in ihrer Anfälligkeit für Krankheiten unzuverlässig, und in der Contact-Center-Branche wurde schnell klar, dass die relative Unelastizität der menschlichen Fähigkeit, mit steigender Nachfrage fertig zu werden, unmittelbare Auswirkungen auf das Kundenerlebnis haben kann. In vielen Fällen wurde künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um diesen Bedarf zu decken.
Zusätzliche Nachfragemengen – und, was noch wichtiger ist, Zeiten mit begrenztem Wirkstoffangebot – müssen jetzt in die zukünftige Planung einfließen. Dies wurde in den letzten Monaten an realen Beispielen deutlich. Nehmen Sie die Auswirkungen auf den NHS 111-Dienst während des Ausbruchs von COVID-19, wo es nicht möglich war, den erwarteten Anstieg des Anrufvolumens um 50 Prozent mit 50 Prozent mehr Anrufbearbeitern zu erreichen. Stattdessen musste das Notfallversorgungssystem intelligente Automatisierung einsetzen, um Anrufe zu analysieren und in Buchungen für die Notaufnahme einzureihen. Für den NHS musste die Lösung darin bestehen, die Nachfrage so weit wie möglich zu begrenzen, um die Ressourcen nicht weiter zu belasten.
Räumliches Bewusstsein für soziale Distanz
COVID-19 hat dazu geführt, dass Menschen, die in großer Zahl zusammen sind, misstrauisch sind – insbesondere in Innenräumen. Die Menschen wollen sich wo immer möglich voneinander distanzieren, um sich und ihre Lieben vor dem Virus zu schützen. In Krankenhäusern wurde zu diesem Zweck eine Contact-Center-ähnliche Technologie eingeführt: Videokonsultationen zwischen Ärzten und Patienten sind seit Beginn der Pandemie immer beliebter geworden, um überfüllte Wartezimmerbereiche zu vermeiden.
Darüber hinaus haben die Notaufnahmen von Krankenhäusern Buchungssysteme eingerichtet, bei denen Anrufer je nach Schweregrad ihrer Symptome in „Spuren“ eingeteilt werden, um den Kontakt mit Gruppen von Personen mit dem Virus zu vermeiden. Dies zeigt, wie Contact-Center-ähnliche Technologie auf persönliche Umgebungen angewendet werden kann, indem Techniken, die in diesem Jahr im Contact Center bis zu einem gewissen Maß an Perfektion eingesetzt wurden, in einem physischen Raum für menschliche Interaktion eingesetzt werden.
Die Tatsache, dass diese Tools, Techniken und Technologien, die im Contact Center bereits ausgereift waren, nun in mehr „alltägliche“ Umgebungen und Interaktionen einsickern, zeigt, dass das Gleiche für KI gilt. Es beginnt nun, aus dem Kontaktzentrum auszubrechen und verschiedene Aspekte des Umgangs von Menschen mit Organisationen zu beeinflussen.
Die Einstellung zu KI
Im Allgemeinen hat KI drei Aufgaben: Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und das Sichten großer Datenmengen. Der letztere Teil ist jetzt im Spiel, aber es gibt eine starke Zurückhaltung bei der Verwendung der Daten der Menschen, getarnt in einer Sprache der Datenschutzbedenken. Damit Bilderkennung und NLP optimal funktionieren, muss jedoch die allgemeine Einstellung zur Analyse großer Datenmengen aufgeweicht werden, da sonst keine Leistung erbracht werden kann. KI wird in vielen weiteren Situationen angewendet, daher müssen wir diese Bedenken jetzt zerstreuen. Es ist bereits in der Google-Suche vorhanden; Es weiß, wonach ein Benutzer normalerweise sucht, sowie seine Standorte und Vorlieben. Viele Menschen nutzen es bereits unbewusst. Bald werden praktisch alle von uns in alltäglichen Situationen mit einer Reihe von Organisationen mit KI interagieren. Im Kern werden wir sehen, dass mehr Organisationen KI einsetzen, um Anfragen zu selektieren, um Kundendaten herauszufinden, bevor sie einen Menschen hinzuziehen, um die Beziehung abzuschließen.
Es gibt jetzt eine erneute Abhängigkeit von Effizienz, da die überwiegende Mehrheit der Unternehmen weiterhin in irgendeiner Form aus der Ferne arbeitet. KI bietet ein Netzwerk von Technologien, die uns so effizient machen, als würden wir in einem Büro arbeiten. Die Schwierigkeit liegt darin, Neueinsteiger willkommen zu heißen und zu schulen, die noch nicht vollständig in die Unternehmenskultur und das Team eingetaucht sind und sich darauf verlassen müssen, von erfahreneren Mitarbeitern zu lernen, die aus der Ferne arbeiten. KI-Technologie kann das Onboarding unterstützen, indem sie einen zuverlässigen Mechanismus bereitstellt, um weiterhin von zu Hause aus zu arbeiten und effektiver zusammenzuarbeiten. Die Definition von „Effizienz“ hat sich vom Drehen der Schraube an Menschen, um eine höhere Leistung zu erzielen, zu etwas insgesamt Weicherem entwickelt.
Die Zauberformel
Es ist an der Zeit, dass Unternehmen KI in ihrem Betrieb willkommen heißen. Sein Wert kann jetzt nicht unterschätzt werden. Das jüngste Chaos um die diesjährigen Abiturergebnisse hat die nackte Realität offenbart, dass KI jetzt in vielen Betrieben am sinnvollsten ist. Die Verwendung von KI zur Vorhersage der Noten hätte ein viel zuverlässigeres Ergebnis geliefert als der verwendete feste Algorithmus, da er viel mehr Faktoren berücksichtigt. Die Unzuverlässigkeit und Ungerechtigkeit der Ergebnisse unterstreicht nur die Notwendigkeit der KI gegenüber der Unzulänglichkeit, sich auf einen Holzhammer zu verlassen. Eine Größe hat nie allen gepasst, und das wachsende Verständnis und die wachsende Nachfrage nach KI haben dies noch deutlicher gemacht.
