Unfreundliche Servicemitarbeiter, zu lange Wartezeiten oder ignorierte Anfragen: Schlechter Kundenservice hat viele Facetten. Das ist nicht nur äußerst ärgerlich für den Kunden, sondern hat auch für das Unternehmen weitreichende Folgen.

Die Technologie künstliche Intelligenz (KI) ist das Hype-Thema der letzten Jahre, dabei ist KI nichts Neues: Bereits in den 1950ern entstanden die ersten Pionierprojekte. Doch welche Entwicklungen fanden statt, damit fast jede Branche sich Gedanken zum Einsatz von KI macht? Ein Einblick in die Geschichte zeigt, wie sich die Technologie bis heute entwickelt hat.

Wer sich mit dem Thema künstliche Intelligenz befasst, stößt schnell auf ethische Fragen. Auch in der Berichterstattung über künstliche Intelligenz wird das Thema unlängst stark diskutiert - von euphorisch bis ängstlich, von hoffnungsvoll bis warnend. Die Fragen, die dabei auftauchen, zeigen KI und Entwicklern jedoch noch Grenzen auf.

Immer mehr Unternehmen wollen Künstliche Intelligenz zur Verbesserung ihrer internen Prozesse einsetzen und das branchenübergreifend. Es scheint zunächst einfach, KI-Projekte anzustoßen und aufzugleisen: KI-basierte Software implementieren und schon profitiert das Unternehmen von der neuesten Technologie! So einfach ist es dann doch nicht und eine wirklich erfolgreiche Implementierung benötigt einiges an Vorarbeit, zielgerichtetes Umsetzen und ein dauerhaftes Monitoren und Testen. Diese sieben Tipps helfen dabei ein KI-Projekt erfolgreich zu starten:

Wer zufriedene Kunden hat, ist erfolgreicher: Denn ein positives Kundenerlebnis (Customer Experience) ist mittlerweile mindestens genauso wichtig, wie die Qualität oder der Preis eines Produktes. Der Kundenservice kann zu einer guten Customer Experience einen großen Teil beitragen – und mit der Unterstützung durch Machine Learning Kunden glücklich machen.

Digitalisierung, Internet of Things, Big Data und Industrie 4.0 machen es möglich: Es gibt immer mehr Daten. Gleichzeitig wird es umso schwieriger die Datenmengen ohne Automation zu nutzen. Unterstützung dabei bietet Machine Learning: Es hilft, Daten hochwertig zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen.