Twilio definiert vier zentrale Fragen vor dem Einsatz von KI-Agenten
Viele Teams erstellen ihre Automatisierungs-Roadmaps nach demselben Muster: Sie analysieren das Ticketaufkommen und sortieren die Aufgaben nach Häufigkeit. Vorgänge mit hohem Volumen und geringer Komplexität werden meist zuerst automatisiert. Dieses Vorgehen erscheint meistens sinnvoll. Es kann jedoch Aufgaben erfassen, die Kunden nicht an KI-Agenten übertragen möchten. Das kann dazu führen, dass die Automatisierungsquote hervorragend ausfällt, während die Kundenzufriedenheit einbricht.
Beim Einsatz von KI ziehen Kunden klare Grenzen, die fast nichts mit der Komplexität einer Aufgabe zu tun haben. Twilio, Anbieter einer Customer-Engagement-Plattform, fragte 7.652 Verbraucher, bei welchen Aufgaben sie die Übergabe an eine KI akzeptieren würden. Der Bericht aus der Customer Insights Series How to Scale Automation Without Losing Customer Confidence zeigt, dass 80 Prozent einverstanden sind, Termine und Reservierungen an eine KI zu übergeben. Bei Rückgaben und Umtauschvorgängen sind es 79 Prozent, bei der Auswahl von Konzertplätzen 75 Prozent. Deutlich größer sind die Vorbehalte in sensiblen Bereichen. 60 Prozent lehnen die Bearbeitung medizinischer Anfragen durch KI ab. 56 Prozent möchten nicht, dass KI in ihrem Namen Käufe oder Zahlungen tätigt. 54 Prozent wollen die Beantragung eines Kredits nicht einer KI überlassen.
Vor der Übergabe an einen KI-Agenten sind für jede Aufgabe vier Fragen zu klären:
- Wie leicht lässt sich ein Fehler rückgängig machen?
Sowohl eine Tischreservierung als auch ein Kreditantrag sind strukturierte, formularbasierte Vorgänge. Ein gut konzipierter KI-Agent kann beide erledigen. Der entscheidende Unterschied liegt in den Folgen eines Fehlers: Eine falsch gebuchte Reservierung lässt sich mit einem Anruf korrigieren, ein Termin innerhalb weniger Sekunden verschieben. Die Rückabwicklung einer Zahlung kann dagegen mehrere Tage und ein Support-Ticket erfordern. Ein fehlerhaft eingereichter Kreditantrag löst eine Bonitätsanfrage aus, bleibt dokumentiert und hat deutlich schwerwiegendere Folgen.
Aufgaben sollten deshalb nach Fehlerfolgekosten statt nach Ticketaufkommen priorisiert werden. Besonders häufige Servicefälle erhalten dadurch mitunter eine niedrigere Priorität.
- Betrifft die Aufgabe Finanzen, Gesundheit oder Identität?
Bei diesen Bereichen ziehen Kunden besonders klare Grenzen. Dennoch lassen sich angrenzende Abläufe automatisieren, während die sensiblen Aufgaben selbst beim Menschen verbleiben: Ein KI-Agent kann einen Kontostand abrufen, bewegt dabei aber kein Geld. Er kann einen verfügbaren Termin finden, erteilt jedoch keinen medizinischen Rat. Zudem kann die KI die Identität verifizieren, ohne auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen.
- Muss die Aufgabe erledigt werden oder möchte der Kunde Gehör finden?
Einige Anliegen sind einfache Transaktionen, bei anderen möchten Kunden mit ihrer Beschwerde Gehör finden. Wer den Status einer Bestellung abfragt, erwartet lediglich eine Antwort. Bei einer beschädigten Lieferung kurz vor einem Geburtstag reicht das nicht aus. Dieses Anliegen sollte an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden. Die KI kann das Ticket zwar bearbeiten, die Kundenbeziehung dadurch aber nicht retten. KI kann Empathie nachahmen, sie aber nicht wirklich entgegenbringen. Im Report nennen 39 Prozent der Unternehmen unzureichendes emotionales Verständnis als einen der Hauptgründe für Unzufriedenheit.
- Kann die KI auf den benötigten Kontext zugreifen?
Ein KI-Agent ohne Zugriff auf den bisherigen Gesprächsverlauf stellt möglicherweise Fragen, die der Kunde bereits beantwortet hat. Das beeinträchtigt die Kundenerfahrung. 40 Prozent der Verbraucher berichten, dass KI sich wiederholt oder in Schleifen hängen bleibt. 74 Prozent müssen sich gegenüber KI-Agenten wiederholen. Befinden sich die für eine Aufgabe benötigten Daten in einem System, auf das Ihr Agent nicht zugreifen kann, ist die Aufgabe noch nicht für die Automatisierung bereit.
Hybride Workflows verbinden Tempo und Urteilsvermögen
Spricht eine der vier Antworten gegen eine vollständige Automatisierung, muss ein Mitarbeiter die Aufgabe deshalb nicht komplett übernehmen. Häufig lässt sich der Ablauf in automatisierbare und entscheidungsrelevante Schritte aufteilen:
- Die KI erfasst die erforderlichen Informationen.
- Sie überprüft die Identität des Kunden.
- Sie ruft die Historie des Kundenkontos ab.
- Sie entwirft eine Empfehlung.
- Sie übergibt den vorbereiteten Fall an einen Mitarbeiter, der die Entscheidung trifft.
Der Kunde profitiert im ersten Teil des Ablaufs von hoher Geschwindigkeit. Im zweiten Teil kommt menschliches Urteilsvermögen zum Tragen. Davon profitieren beide Seiten.
„Dafür steuert Twilio Conversation Orchestrator die Weiterleitungsregeln. So kann eine Aufgabe bei der KI beginnen und an einem festgelegten Punkt an einen Menschen übergehen – nicht erst, wenn etwas schiefläuft“, erklärt Jesse Sumrak, Senior Content Marketing Manager bei Twilio. „Bei der Übergabe werden Gesprächsverlauf und Kundenprofil in Twilio Flex übernommen. Der Kunde muss sein Anliegen dadurch nicht erneut schildern.“
Bei den meisten Aufgaben aus sensiblen Bereichen ermöglicht dieses Modell ein besseres Ergebnis als eine vollständig automatisierte oder manuelle Bearbeitung.
Automatisierung risikobasiert planen
Aufgaben mit geringen Fehlerfolgekosten und bereits verfügbaren Daten eignen sich am besten für den Einstieg in die Automatisierung. Die so priorisierte Aufgabenliste ist meist kürzer als die ursprüngliche Roadmap und fast immer risikoärmer. Alle anderen Vorgänge lassen sich häufig zumindest teilweise automatisieren: Die KI übernimmt die Informationsbeschaffung einschließlich der damit verbundenen Wartephasen. Die Entscheidung, bei der der Kunde von Anfang an Bedenken hatte, trifft ein Mitarbeiter.