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Studie von Pegasystems: KI = Kühle Intelligenz?

Beim Umgang mit Kunden zeigt sich Künstliche Intelligenz bislang wenig empathisch. Das schadet den Beziehungen der Unternehmen zu ihren Kunden erheblich. Ein Regelwerk für empathisch wirkende Entscheidungen als Zusatz zu den bisherigen Machine-Learning-Methoden könnte das Image der KI verbessern.

Pegysystems Pega AI KI Künstliche Intelligenz Empathie Bildquelle: © Pegasystems

Im Kundenmanagement hat die Künstliche Intelligenz (KI) ein Image-Problem. Das zeigt eine aktuelle Umfrage von Pegasystems, Anbieter von Kundenbindungs-Software für Vertrieb, Marketing, Service und Operations. Teilgenommen haben 1.007 Personen aus Deutschland.

KI ist zwar eine nützliche Technologie, die es ermöglicht, Servicezeiten zu verkürzen, die kanalübergreifende Interaktion mit den Kunden zu steuern oder passende Produkte und Dienstleistungen zu ermitteln; dennoch interagieren die meisten Deutschen lieber mit Menschen als mit KI-gesteuerten Maschinen. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass KI wenig Empathie an den Tag legt. Nur weniger als jeder dritte Befragte fühlt sich wohl damit, wenn ein Unternehmen KI zur Interaktion mit seinen Kunden einsetzt.

„Offenbar erleben viele Kunden KI als kühl kalkulierenden Technokraten, der sich herzlich wenig um ihre emotionale Situation schert. So gaben in unserer Umfrage 82 Prozent der befragten Deutschen an, noch nie mit einer KI interagiert zu haben, die ihnen empathisch erschien“, erklärt Dr. Kay Knoche, Solution Consultant Next Best Action Marketing bei Pegasystems. „Da ist es dann auch nicht weiter verwunderlich, dass gerade einmal zehn Prozent von ihnen davon überzeugt sind, dass KI überhaupt das Potenzial hat, den Kundenservice zu verbessern.“

Wie lassen sich also die großen Vorteile, die KI im Kundenmanagement bietet, ausschöpfen? Laut Pegasystems müssen Unternehmen dafür sorgen, dass KI von ihren Kunden auch angenommen wird; und sie dafür anpassen. KI könne nur massentauglich werden, wenn die Unternehmen Empathie-ähnliches Verhalten in ihre Entscheidungssysteme integrieren. Relevante, personalisierte und kundenorientierte Entscheidungen zu treffen, beinhaltet auch, dabei Einfühlungsvermögen zu zeigen.   

Empathie als Teil des Regelwerks
‘Möglich ist ein solcher Schritt, indem die eingesetzten Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage des Kundenverhaltens mit einer zusätzlichen Komponente kombiniert werden: einem Regelwerk für empathisch wirkende Entscheidungen.

Dieses Regelwerk solle etwa überprüfen, ob die von den Maschinen ermittelten Aktionen Kunden auch langfristig nutzen, ob sie im Einklang mit seinen jüngsten Aktivitäten stehen oder ob sie zur aktuellen Stimmung des Kunden passen. Das Ergebnis dieser Prüfungen könne dann durchaus sein, einem Kunden einfach nur zuzuhören, ihm mitzuteilen, dass er vom Unternehmen geschätzt wird oder ihn auch einfach für eine gewisse Zeit in Ruhe zu lassen.

„Dieser Ansatz erfordert natürlich ein gewisses Umdenken in den Unternehmen. Er bedeutet, dass kurzfristige Umsätze nicht mehr über allem stehen“, sagt Knoche. „Aber langfristig gesehen rechnet sich dieser Ansatz auch wirtschaftlich. Unzufriedene Kunden, die sich unverstanden oder unsensibel behandelt fühlen, werden sich früher oder später abwenden und nach Alternativen umsehen; und die sind meistens nur ein paar Klicks entfernt.“