Multimodale KI: Chancen im Kundenservice erkunden

Multimodale KI im Service und Training: Ein Gewinn für Schweizer KMU

Die multimodale Künstliche Intelligenz (KI), die Text, Bild und Audio kombiniert, bietet im Bereich Service und Training besonders für kleine und mittelständische Unternehmungen (KMU) in der Schweiz ein erhebliches Potenzial, bestehende Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten zu schaffen. Durch den Einsatz solcher Technologien können KMU nicht nur die Effizienz ihrer Serviceteams steigern, sondern auch die Schulung und Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden auf ein neues Niveau heben.

Typische Fehler bei der Implementierung

1. Unklare Zieldefinitionen

Ein häufiger Fehler beim Einsatz multimodaler KI ist das Fehlen klarer Zielvorgaben. Unternehmen beginnen oft mit der Implementierung, ohne genau zu wissen, welche Herausforderungen sie damit konkret lösen wollen. Dies führt zu unstrukturierten Anwendungen und fehlendem Fokus, was die Effektivität der KI mindern kann.

Korrektur: Unternehmen sollten sich bereits im Vorfeld der Implementierung klar darüber werden, welche spezifischen Probleme sie mit der multimodalen KI angehen wollen. Eine detaillierte Bedarfsanalyse vor Beginn des Projekts schafft Klarheit und Fokus.

1. Mangelnde Datenqualität

Ein weiterer Fehler liegt in der Vernachlässigung der Datenqualität. Multimodale KI-Systeme sind auf grosse Mengen qualitativ hochwertiger Daten angewiesen, um präzise Ergebnisse zu liefern. Schwache oder inkonsistente Daten mindern die Fähigkeit des Systems, zuverlässige Analysen zu liefern.

Korrektur: Die Sicherung und Verbesserung der Datenqualität sollte zu Beginn eines jeden Projekts erfolgen. Regelmässige Überprüfungen und gezielte Korrektur von Datenfehlern sind essenziell, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.

1. Fehlende Integration der Mitarbeitenden

Die Einführung neuer Technologien ohne entsprechende Einbindung und Schulung der Mitarbeitenden ist ein weiterer oft beobachteter Fehler. Mitarbeitende, die nicht ausreichend vorbereitet oder integriert sind, könnten weniger aufgeschlossen auf die Neuerungen reagieren oder das Potenzial der KI nicht voll nutzen.

Korrektur: Eine umfassende Schulung und Einbeziehung der Mitarbeitenden schon in der Anfangsphase der Implementierung kann dazu beitragen, Akzeptanz zu schaffen und das System produktiv zu nutzen. Ein kontinuierlicher Austausch zwischen den Entwicklern und den Nutzern der KI ist hierbei hilfreich.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (Tag 1–7)

Setzen Sie sich mit Ihrem Team zusammen, um die spezifischen Herausforderungen in Ihrem Service- und Trainingsbereich zu definieren, die durch multimodale KI gelöst werden sollen. Entwickeln Sie klare Zielvorgaben, um die spätere Umsetzung gezielt ansteuern zu können.

1. Datenvorbereitung und Evaluierung (Tag 8–14)

Untersuchen Sie die verfügbare Datenqualität und beginnen Sie mit der Bereinigung und Strukturierung. Stellen Sie sicher, dass die für die KI relevanten Datenquellen konsistent und vollumfänglich vorhanden sind. Evaluieren Sie, ob zusätzliche Datenquellen benötigt werden.

1. Mitarbeiterschulung und Systemeinführung (Tag 15–30)

Planen Sie Schulungen und Workshops für Ihre Mitarbeitenden, um sie mit den neuen Technologien vertraut zu machen. Führen Sie das multimodale KI-System schrittweise ein und ermöglichen Sie Ihrem Team, in einem kontrollierten Umfeld erste Erfahrungen zu sammeln. Nutzen Sie deren Feedback für weiterführende Anpassungen und Verbesserungen.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise lassen sich Nutzen und Akzeptanz der multimodalen KI in Ihrem Unternehmen steigern, was mittel- bis langfristig nicht nur die Effizienz erhöhen, sondern auch die Zufriedenheit Ihrer Mitarbeitenden verbessern kann.