Vernetzen Sie sich mit uns

Interviews

Sergey Galchenko, Chief Technology Officer, IntelePeer – Interviewreihe

mm

Veröffentlicht

 on

Sergey ist Chief Technology Officer bei IntelePeer und verantwortlich für die Entwicklung von Technologiestrategieplänen, die mit den langfristigen strategischen Geschäftsinitiativen von IntelePeer übereinstimmen. Auf der Grundlage moderner Designansätze hat Sergey Multimilliarden-Dollar-Industrien technische Führung geleistet und sie dazu gebracht, effizientere und innovativere Tools einzuführen. Mit seiner umfassenden Expertise in der Gestaltung und Entwicklung von SaaS-Produktangeboten und API/PaaS-Plattformen hat er verschiedene Dienste um ML/AI-Funktionen erweitert.

Als CTO ist Sergey die treibende Kraft hinter der kontinuierlichen Entwicklung des AI Hub von IntelePeer und richtet dessen Ziele darauf aus, den Kunden die neuesten KI-Funktionen bereitzustellen. Sergeys Engagement bei der Zusammenarbeit mit der Unternehmensleitung und seine ausgeprägte technische Vision haben Verbesserungen an den Smart Automation-Produkten und -Lösungen von IntelePeer mit den neuesten KI-Tools ermöglicht, während er gleichzeitig die Kategorie der Kommunikationsautomatisierungsplattformen (CAP) leitet und Geschäftseinblicke und Analysen zur Unterstützung der KI-Mission von IntelePeer verbessert.

IntelePeerDie auf generativer KI basierende Kommunikationsautomatisierungsplattform von kann Unternehmen dabei helfen, eine hyperautomatisierte Omnichannel-Kommunikation zu erreichen, die nahtlos Sprache, SMS, Social Messaging und mehr übermittelt.

Was hat Sie ursprünglich an den Bereichen Informatik und KI gereizt?

Ich löse gern Probleme und die Softwareentwicklung ermöglicht es, dies mit einer sehr schnellen Feedbackschleife zu tun. KI eröffnet neue Anwendungsfälle, die mit einem herkömmlichen deterministischen Programmieransatz nur schwer zu lösen sind, und macht sie zu einem spannenden Tool im Lösungs-Werkzeugkasten.

Wie hat KI die Landschaft des Kundensupports verändert, insbesondere bei der Automatisierung von CX-Vorgängen (Customer Experience)?

Generative künstliche Intelligenz revolutioniert das Contact-Center-Geschäft auf beispiellose Weise. In Verbindung mit Lösungen zur Automatisierung der Kommunikation bietet generative KI neue Möglichkeiten, die Kundeninteraktion zu verbessern, die Betriebseffizienz zu steigern und die Arbeitskosten in einer Branche zu senken, in der der Wettbewerb inzwischen sehr hart ist. Mit diesen Technologien können Kunden von einem hochgradig personalisierten Service und konsistenter Unterstützung profitieren. Gleichzeitig können Unternehmen Anrufe effektiver eindämmen und der Fluktuation von Agenten und hohen Vakanzraten entgegenwirken, während sich ihre Mitarbeiter auf Aufgaben mit hoher Priorität konzentrieren können. Schließlich ermöglicht generative KI Unternehmen durch ihre fortschrittlichen Algorithmen, Informationen aus Kundeninteraktionen unter Verwendung mehrerer Datenquellen zu konsolidieren und zusammenzufassen. Die Vorteile der Nutzung dieser Technologien im CX liegen auf der Hand – und es gibt immer mehr Daten, die belegen, dass dieser Trend immer mehr Unternehmen betreffen wird.

Können Sie konkrete Beispiele dafür nennen, wie die Gen AI von IntelePeer mühsame Aufgaben für Kundendienstmitarbeiter reduziert hat?

Das ultimative Ziel der KI-Generation von IntelePeer ist es, eine vollständige Automatisierung in Kundensupportszenarien zu ermöglichen, die Abhängigkeit von Agenten zu verringern und die Betriebskosten für die von uns betreuten Kunden um bis zu 75 % zu senken. Unsere Plattform kann bis zu 90 % der Kundeninteraktionen eines Unternehmens automatisieren, und wir haben insgesamt bereits über eine halbe Milliarde Kundeninteraktionen automatisiert. Unsere KI-Generation kann nicht nur manuelle Aufgaben wie Anrufweiterleitung, Terminplanung und Kundendateneingabe automatisieren, sondern auch die Self-Service-Erlebnisse bieten, die Kunden zunehmend verlangen und erwarten – komplett mit hyperpersonalisierter Kommunikation, verbesserter Reaktionsgenauigkeit und schnelleren Lösungen.

Können Sie beschreiben, warum bei KI-bezogenen Diensten ein Gleichgewicht zwischen Kreativität und Genauigkeit hergestellt werden muss?

Kreativität mit Genauigkeit und Vorhersehbarkeit in Einklang zu bringen, ist entscheidend, wenn es darum geht, Vertrauen in KI-gestützte Dienste und Lösungen zu fördern – eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Technologien heute. In erster Linie sollte es selbstverständlich sein, dass jede KI-Lösung nach dem höchstmöglichen Maß an Genauigkeit streben sollte, um für alle Eingaben die richtigen Ergebnisse zu liefern. Aber ein großartiges Erlebnis mit KI zu schaffen, bedeutet mehr als nur den Endbenutzern die richtigen Informationen zu liefern; es umfasst auch die Ermöglichung der richtigen Lieferanten dieser Informationen an sie weiterzugeben, was eine ordentliche Portion Kreativität erfordert, um es erfolgreich umzusetzen. Bei einer Interaktion mit dem Kundendienst beispielsweise sollte eine KI-gesteuerte Kommunikationslösung in der Lage sein, sich automatisch an den Ton des Kunden anzupassen und sich bei Bedarf in Echtzeit anzupassen, um ihm genau das zu geben, was er braucht, und zwar auf die Art und Weise, die ihn in diesem Moment am besten erreicht. Die KI sollte auch auf lebensechte Weise kommunizieren, damit sich die Kunden wohler fühlen, aber nicht so sehr, dass sie denken, sie würden mit einem Menschen sprechen, wenn dies nicht der Fall ist. Auch hier geht es darum, das Vertrauen in die KI zu stärken, was letztendlich zu einer noch breiteren Akzeptanz und Nutzung der Technologie führen wird.

Welche Rolle spielen Daten bei der Gewährleistung der Genauigkeit von KI-Reaktionen und wie verwalten Sie Daten, um die KI-Leistung zu optimieren?

Gute Daten schaffen gute KI. Mit anderen Worten: Die Qualität der Daten, die in ein KI-Modell eingespeist werden, korreliert direkt mit der Qualität der Informationen, die das Modell erzeugt. Im Kundenservice sind Daten zur Kundeninteraktion der Schlüssel, um Lücken in der Customer Journey zu finden. Indem sie diese Daten genauer untersuchen, können Unternehmen beginnen, die Absichten der Kunden besser zu verstehen und diese Informationen dann nutzen, um das KI-gesteuerte Engagement zu optimieren und zu verbessern und so die gesamte Customer Journey und das Kundenerlebnis zu verändern. Aber Unternehmen müssen über die richtigen Datenarchitekturen verfügen, um die riesigen Datenmengen, die mit KI-Lösungen verbunden sind, sowohl zu verarbeiten als auch Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Die IntelePeer-KI-Lösung nutzt Inhalt und Kontext der Interaktion, um in jedem Schritt die beste Vorgehensweise zu bestimmen. Wenn während einer Interaktion eine Frage des Kunden gestellt wird, die eine Antwort erfordert, die sich speziell auf die Prozesse, Regeln oder Richtlinien eines Unternehmens bezieht, nutzt der KI-Workflow automatisch eine Wissensdatenbank, die Geschäftsdaten wie FAQ-Dokumente, Schulungsmaterialien für Mitarbeiter, Website-Daten, Richtlinien und andere Geschäftsinformationen enthält, um entsprechend zu antworten. Wenn eine Frage oder Anfrage gestellt wird, auf die das Unternehmen nicht direkt von der KI antworten lassen möchte, leitet der KI-Workflow die Anfrage bei Bedarf an einen menschlichen Mitarbeiter weiter. Die verbleibende Interaktion kann automatisch zu den Q&A-Paaren hinzugefügt werden, um die Antworten in nachfolgenden Kundeninteraktionen zu verbessern, oder vor der Einbindung zur Genehmigung an eine Aufsichtsbehörde weitergeleitet werden.

Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI im Kundensupport: Wie sehen Sie die weitere Entwicklung der Rolle der Frontline-Agenten?

Wir bei IntelePeer gehen davon aus, dass die Abhängigkeit von Frontline-Agenten durch die Entwicklung von KI-Technologien drastisch abnehmen wird. Dank enormer Fortschritte bei der KI-gesteuerten Anrufeindämmung, deren Qualität und Volumen immer weiter steigen, können Unternehmen heute bis zu 90 % ihrer Kundeninteraktionen automatisieren. Auf diese Weise können sie ihren Frontline-Personaleinsatz optimieren und erhebliche Betriebskosten einsparen – und gleichzeitig ihren Kunden ein besseres Erlebnis bieten.

Einige Aufgaben sind zwar automatisiert, aber welche qualifizierten CX-Rollen werden Ihrer Meinung nach trotz der Fortschritte in der KI weiterhin von entscheidender Bedeutung sein?

Während KI die Zahl der im Kundenservice benötigten Frontline-Agenten verringern wird, wird im CX-Betrieb immer ein menschliches Element erforderlich sein. Beispielsweise müssen KI-gestützte Kommunikationsmodelle unter menschlicher Aufsicht trainiert, konfiguriert und verwaltet werden, um Genauigkeit zu gewährleisten und jegliche Voreingenommenheit auszuschließen. Die menschliche Note ist auch erforderlich, um automatisierte Kundenkommunikation mit der Botschaft und Persönlichkeit der Organisation oder Marke abzustimmen, von der sie kommen, was zum Wohlbefinden der Kunden beiträgt und das Vertrauen in die Technologie stärkt. Diese eher technischen, KI-orientierten Rollen werden in den kommenden Jahren typische Frontline-Rollen ablösen.

KI-Halluzinationen sind ein Problem bei der Aufrechterhaltung präziser Kundeninteraktionen. Welche konkreten Schutzmaßnahmen hat IntelePeer implementiert, um zu verhindern, dass KI Fakten erfindet?

 Unternehmen müssen generative KI heute implementieren, um im Zuge der anhaltenden Revolution relevant zu bleiben und gleichzeitig eine überstürzte und katastrophale Einführung zu vermeiden. Um dies verantwortungsvoll zu tun, müssen Unternehmen mit der Implementierung eines Retrieval Augmented Generation (RAG)-Musters beginnen, um ihre Gen-KI-Schnittstelle bei der Analyse großer Unternehmensdatensätze zu unterstützen. Für automatisierte Kundendienstinteraktionen müssen Marken eine menschliche Feedbackschleife erstellen, um vergangene Interaktionen zu analysieren und die Qualität der Datensätze zu verbessern, die zur Feinabstimmung und Abfrageerweiterung verwendet werden. Um KI-Halluzinationen zu eliminieren, sollten sich Unternehmen außerdem auf Folgendes konzentrieren:

  • Implementierung von Leitplanken durch Analyse von Kundeninteraktionsdaten und Entwicklung umfassender, dynamischer Wissensbasen;
  • in die kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung dieser Systeme zu investieren, um sie an neue Abfragen anzupassen und die Genauigkeit aufrechtzuerhalten; und
  • Durch die Schulung des Personals im Erkennen und Umgang mit nicht identifizierbaren Permutationen werden nahtlose Eskalations- und Lösungsprozesse gewährleistet.

Wie stellen Sie sicher, dass große Sprachmodelle (LLMs) den Kontext richtig interpretieren und zuverlässige Antworten liefern?

 Ein planloser Ansatz bei der Implementierung von Gen AI kann zu Problemen mit der Ausgabequalität, Halluzinationen, Urheberrechtsverletzungen und voreingenommenen Algorithmen führen. Daher müssen Unternehmen über Reaktionsleitplanken verfügen, wenn sie Gen AI im Kundendienstumfeld anwenden. IntelePeer verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG), das Datenkontext an ein LLM überträgt, um Antworten zu erhalten, die auf einem vom Kunden bereitgestellten Datensatz basieren. Während des gesamten Prozesses, von der Datenaufbereitung bis zum Senden einer Antwort durch das LLM an den Kunden, verhindern die erforderlichen Leitplanken, dass vertrauliche Informationen offengelegt werden. IntelePeers RAG beginnt, wenn ein Kunde einem KI-gestützten Bot eine Frage stellt. Der Bot sucht in der Wissensdatenbank nach der Frage. Wenn er keine Antwort finden kann, überträgt er sie an einen Agenten und speichert die Frage in der Q&A-Datenbank. Später überprüft ein Mensch diese neue Frage, führt einen Datensatzimport durch und speichert die Antwort in der Wissensdatenbank. Letztendlich bleibt keine Frage unbeantwortet. Mit dem RAG-Prozess können Unternehmen die Kontrolle über Antwortsätze für die Interaktionsautomatisierung behalten.

Mit Blick auf die Zukunft: Welche Trends erwarten Sie hinsichtlich der Rolle der KI im Kundenerlebnis?

Wir bei IntelePeer sind der festen Überzeugung, dass generative KI ein leistungsstarkes Tool ist, das die menschlichen Kommunikationsfähigkeiten positiv erweitert, neue Möglichkeiten eröffnet und langjährige Barrieren überwindet. KI wird die Kommunikation im Kundendienst weiter verbessern, indem sie Kundendienstinteraktionen rationalisiert, rund um die Uhr Unterstützung bietet und sprachüberbrückende Funktionen bereitstellt. Darüber hinaus können virtuelle Assistenten, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) trainiert werden, auf Millionen menschlicher Gespräche zurückgreifen, um Emotionen schnell zu erkennen und Tonfall, Stimmung und Wortwahl anzupassen. Es wird immer mehr Beweise dafür geben, dass Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, um menschliche Verbindungen zu verbessern, eine erhebliche Kapitalrendite sowie verbesserte Effizienz und Produktivität erzielen.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen IntelePeer.

Ein Gründungspartner von unite.AI und Mitglied der Forbes Technology Council, Antoine ist ein Futurist der sich leidenschaftlich für die Zukunft von KI und Robotik interessiert.

Er ist auch der Gründer von Wertpapiere.io, eine Website, die sich auf Investitionen in bahnbrechende Technologien konzentriert.