#169 Die KI-Transformation im Contact Center: Vom Feature zum Operating Model. Jana Richter (NFON) bei Peter Pirner

00:00:05: In der heutigen Folge klären wir, wie KI-Technologien im Kontaktcenter wirklich erfolgreich implementiert werden.

00:00:12: Wir sprechen über Datenqualität das One Screen Problem und die Frage warum Aufräumen vor dem Automatisieren kommt.

00:00:30: Hallo und herzlich willkommen bei CXTalks.

00:00:33: Mein Name ist Peter Pirna und ich freue mich dass du heute wieder dabei bist.

00:00:39: Wir erleben derzeit eine Phase, in der jedes Unternehmen KI in den Customer Service bringen will.

00:00:45: Doch die wenigsten haben die Hausaufgaben gemacht und einige wissen gar nicht welche Hausaufgate sie überhaupt haben.

00:00:53: Oft sind die Daten ins Silos gefangen – die Prozesse sind historisch gewachsen und die Governance-Strukturen hinken der technologischen Entwicklung weit hinterher.

00:01:03: Wer hier blindlings startet riskiert nicht nur ineffiziente Prozese sondern auch rechtliche Konsequenzen durch den EUAI-Akt oder Datenschutzvorgaben.

00:01:14: Wir sprechen heute darüber, warum das Kontaktcenter der ideale Ort ist um KI-Souveränität zu beweisen.

00:01:20: Es geht um die Frage wie wir Ordnung in das Kraus bringen ohne die Innovationskraft zu ersticken?

00:01:27: Dabei schauen wir uns an, wie man das berüchtigte One Screen Problem löst und warum die Einbindung der Mitarbeiter der entscheidende Faktor für dem Projekt Erfolg.

00:01:37: Zu Gast ist Jana Richter, Executive Vice-President AI und Innovation bei der EnFone AG.

00:01:58: Hallo Jana!

00:01:59: Herzlich willkommen bei CXTalks.

00:02:01: Hi Peter ich freue mich dabei zu sein heute.

00:02:04: Jana du kommst eigentlich aus der Enterprise Welt von SAP und jetzt bist du bei EnFon in der Entwicklung und Kommunikation mit eher mittelständischer Kundschaft?

00:02:15: was hat sich denn bei dir in deinem Arbeitsalter oder deinen Arbeitsinhalten und Themen durch diesen Wechsel verschoben?

00:02:23: Ja, genau.

00:02:23: Ich war über zwanzig Jahre bei der SAP also schon fast ein bisschen zum alten Eisen gehört und finde auch weiterhin die SAP war eine superprägende Zeit in Softwarebereich.

00:02:36: ich war häufig an den Kernprozessen und in den transformativen Themen dabei von der Einführung von in memory Datenbanken die ganze Cloud-Transformationen und seit zwei tausend achtzehn ungefähr im Bereich künstliche Intelligenz.

00:02:52: Und auch da habe ich mich damit beschäftigt, wie man eigentlich KI wirklich in die Geschäftsprozesse und in die SAP-Lösungen integriert.

00:02:59: Genau!

00:03:00: Das mache ich seit im Jahr zwanzig vierundzwanzig bei der Mphone AG mit einem Team.

00:03:05: Das ist natürlich auch Cloud Software – die ganze Idee, wie transformieren wir denn die Lösungen für den Nutzer?

00:03:12: Wie bringen wir da KI rein?

00:03:14: Aber das Vorzeichen hat sich natürlich geändert also der ganz starke Fokus auf Business-Kommunikationen Das mittelständische Kundensegment, vor allem europäischen Raum.

00:03:25: Wo es natürlich dann darum geht wie machen wir die Dinge wirklich so dass die Nutzer sich ganz intuitiv in der Bereite nutzen können?

00:03:33: Wie haben wir denn die Möglichkeit das man auf diese Umgebungen aufsetzt und dann auch in den mittel ständischen Unternehmen zum Beispiel ganz optimierte Voice Bots oder Contact Center Lösung für spezielle Prozesse an den Start bringt.

00:03:47: SAP hat ja jetzt nicht so eine große Tradition im Bereich Kontaktcenter Plattformen.

00:03:52: Wie war für dich da sehr Sprung von einem klassischen ERP-Programm hin zu einer Kontaktcenterplattform?

00:03:59: Das SAP Portfolio ist natürlich super breit, auch da gibt es den ganzen Bereich Customer Experience.

00:04:05: also auch da sind natürlich Lösungen die da Schnittpunkte rein haben.

00:04:08: aber jetzt haben wir hier schon einen sehr starken Fokus wirklich auf Business Kommunikation Wirklich mit den Service-Prozessen, mit dem klaren Fokus darauf.

00:04:18: Was passiert denn im Unternehmen?

00:04:19: Rufen Leute an wie sind die ganzen Kontaktpunkte über E-Mail, über Chat hinaus?

00:04:26: Das heißt das ist natürlich jetzt sehr stark fokussiert auf genau diesen Bereich und den tiefer zu durchleuchten!

00:04:32: Wie groß ist denn die N von AG?

00:04:34: Wir haben ungefähr vierhundert Mitarbeiter im europäischen Raum.

00:04:39: Wir haben den Unternehmenssitz in München, aber tatsächlich auch Locationen in Europa von Lissabon, Großbritannien bis Kosovo und natürlich ein klaren Schwerpunkt hier in Deutschland, Österreich, Italien.

00:04:51: Genau!

00:04:51: Wir hätten uns ja für diese Sendung vorgenommen, dass wir über KI- und KI-Souveränität sprechen und wirklich auch durchaus mal technisch ein bisschen tiefer eintauchen.

00:05:01: wenn ich schonmal so eine Ansprechpartnerin habe.

00:05:05: Du bist ja jemand, die offensichtlich allein aufgrund der Witter das Thema gut durchdrungen hat.

00:05:11: In den meisten Meetings wirst du wahrscheinlich Menschen gegenüber haben, die KI wahrscheinlich ein bisschen mehr als vom Hörn sagen können aber nicht den umfangenden Expertise mitbringen, die du vielleicht über die Jahre aufgebaut hast.

00:05:26: Wann merkst du denn in einem Meeting wenn das Gegenüber KI eigentlich so richtig verstanden hat und was das bedeutet für die Business Prozesse?

00:05:34: Ja, vielleicht so als eine Beobachtung.

00:05:37: Ich sag mal, so im Jahr zwei tausend achtzehn, zweitausend neunzehnt, wenn ich da gesagt habe, ich mach was in den Bereich Kali und mich ganz viele Leute angeschaut und gesagt oh Gott wie nerdy!

00:05:44: Und ein bisschen abgefahrenes Randthema.

00:05:47: also vielleicht die erste spannende beobachtungen ist für mich das mit dem Launch von Chatshipity Ende zwanzig-zweiundzwanzig Anfang zwanziger hat sich alles geändert.

00:05:56: Also jeder hat jetzt irgendwo persönliche Erfahrungen Mit Journey, für Bildgenerierung, ChatGBT-Texte schreiben.

00:06:06: Cloudcode vielleicht?

00:06:08: Also ich find das sehr spannend, dass jetzt eigentlich ein Thema ist was in aller Munde ist aber wie du sagst natürlich genau mit dem Punkt da es schon einen Unterschied zwischen.

00:06:19: Ich hab mal mit Huls ein bisschen rumgespielt und ich habe wirklich eine Idee.

00:06:24: Wie kann das denn Geschäftsprozesse transformieren?

00:06:28: Wie wird das eine ganze Industrie transformieren?

00:06:30: also Eigentlich jede Industrie ist mitten in dem Prozess zu sagen, wir müssen neu denken.

00:06:36: Wer sind wir eigentlich in Zukunft?

00:06:38: Wo gehen wir in Prozesse rein?

00:06:40: Wo holen die Kunden ab?

00:06:41: Wie werden Kunden in der Zukunft auch

00:06:43: arbeiten?".

00:06:44: Das heißt genau diesen Transfer auch zu sagen das auf eine ganze Transformation zu heben.

00:06:50: Das ist natürlich genau der spannende Punkt.

00:06:52: wo man dann sieht beschäftigen sich Leute damit hauptberuflich oder ist es ein Hobbythema?

00:06:58: Und gerade das Kontaktcenter ist eben so ein gutes Beispiel, weil nach meinem Gefühl ist da im Moment unglaublich viel Musik drin.

00:07:06: Also da passiert viel, da wird viel geprüft und gecheckt ob es jetzt irgendwie funktionieren könnte.

00:07:12: Es wird viel versprochen, es wird wahrscheinlich auch an vielen Stellen viel gehalten, an anderen Stellen vielleicht dann weniger.

00:07:18: aber die Grundvoraussetzung ist ja häufig dass so einen Kontaktcenter und die Kontaktcenterorganisation überhaupt in der Lage sein muss jetzt KI tatsächlich für sich auch anzuwenden.

00:07:28: Und da sind auch technische Fragen vorab zu klären, die man auf den ersten Blick gerade zieht weil das schaut eigentlich ganz modern aus.

00:07:36: Woran merkst du denn?

00:07:37: ob ein Kontaktcenter jetzt relativ leicht KI Technologien anwenden könnte oder eigentlich noch einen Weg dazwischen beschreiten müsste, die ihn erst mal dahin führen?

00:07:50: Genau so im Kontakt Center und ich glaube sogar in allen Geschäftsbereichen ist natürlich die spannende Frage dass man eine Klarheit darüber braucht, welche Daten, welche Prozesse hat man überhaupt am Start.

00:08:04: Und alles was in dem Bereich ich sage noch ein bisschen verschlafen ist oder was möglicherweise noch so in der Kiste liegt als da müssen wir nochmal rangehen.

00:08:14: das wird natürlich unter KI wie und also ne Glupe gelegt.

00:08:18: Also jedes Problem, das man hat wo man sagt Da sind Kanäle noch nebeneinander nicht verbunden Daten sind irgendwie fehlerhaft, sehr verteilt und teilweise widersprüchlich.

00:08:30: Informationen liegen in fünf Bereichen und müssen erst mal rüber kopiert werden.

00:08:33: Das ist natürlich ein Problem was man an der Stelle dann auch angehen muss um wirklich Daten zusammenzubringen Gesprächssistorien Vorgänge zusammen zu bringen.

00:08:43: das heißt wir sind eigentlich nicht mehr in einer Situation dass jetzt bei KI die Modelle nicht mächtig genug sind sondern dass man das natürlich mit einer Prozess- und Datenbasis zusammenbringen muss.

00:08:56: Beim Kontaktcenter gibt es ja ein großes Thema schon auch seit, ach bestimmt zehn Jahren, wo man darüber geredet hat, man müsse Omnikanal fähig sein!

00:09:03: Und genau da beißt sich's ja aus mit oder ohne KI – da haben ja sehr viele große Probleme.

00:09:10: Warum ist denn Omnikanal so wahnsinnig schwer?

00:09:14: Also der erste Punkt ist, dass man natürlich überlegen muss die ganze Zielkundenbasis kommuniziert sehr unterschiedlich.

00:09:21: Also etwas was super viele Unternehmen und auch Kontaktcenter Anbieter manchmal so ein bisschen stiefmütterlich behandeln ist weiterhin das ganze Thema Telefonie.

00:09:31: also den ganzen Tag rufen Leute an es klingeltes Telefon da finden persönlich Gespräche statt.

00:09:37: um die Frage ist das natürlich super relevante Informationen die man auch verarbeiten sollte und in der Kundenhistorie dann am Start braucht.

00:09:45: Und das ist aber eben nur ein Kanal neben vielen anderen, es gibt eine ganze User-Basis, die am liebsten E-Mails schreibt, am liebstem Chat-It, die mehr auf Social Media oder WhatsApp unterwegs ist und da Touchpoints hat.

00:09:58: Das Spannende ist ja auch dass einen Nutzer nicht irgendwie trennscharf unterwegs ist.

00:10:04: also wenn ich jetzt irgendwo ... Im Auto unterwegs bin, ruf ich vielleicht einfach fix an.

00:10:08: Über die Freisprechanlage.

00:10:09: das nächste Mal wenn ich im Büro bin schreibe ich lieber eine E-Mail und als Kunde erwartet man natürlich dass man als kunde verstanden wird.

00:10:16: und da sind sich nichtes erfahren verändert Wenn man anruft oder wenn meine e-mail schreibt oder eine WhatsApp Message schreibt.

00:10:23: Und auf der anderen Seite hat man dann natürlich als Unternehmen die Herausforderung mit all den Kanälen zu sagen Ich kann da jetzt nicht beliebig viele Leute rund um die Uhr hinsetzen, die all diese individuellen Kanäle individuell betrachten.

00:10:34: Sondern man muss dann die richtigen Experten an alle diese Kanälen ranbringen und verbinden und denen auch die Kunden-Historie genau an die Hand

00:10:41: geben.".

00:10:44: Und wenn das nicht gelingt sprichst du ... Das habe ich gesehen bei einem deiner Vorträge vom Drop of Problem.

00:10:50: was meinst Du da konkret?

00:10:52: Weil das ja auch ein... Du sagst es ist eine verpasste Chance.

00:10:55: eigentlich auch.

00:10:57: Das kann ein Wettbewerbsvorteil oder auch ein massiver Wett-Bewerbsnachteil sein.

00:11:01: Wenn ich mich irgendwo an einem Unternehmen zweimal telefonisch und am besten noch mal per E-Mail wende, mir jedes Mal versprochen wird – vielleicht am besten von einer autogenerierten Antwort – das meldet sich dann schon jemand?

00:11:14: Und das melde sich keiner?

00:11:16: Dann ist man weg und geht woanders hin.

00:11:19: Als Unternehmer ist die spannende Frage ... merke ich das überhaupt.

00:11:22: Also sehe ich denn da sind Kunden, die was von mir wollten?

00:11:25: Die hatten ein Kaufinteresse oder die haben einen Anliegen, was sie gelöst haben wollen.

00:11:30: Erkenne ich diesen Punkt und habe sich die Follow-ups unter Kontrolle um zu sehen ah!

00:11:35: Da sind wir unterwegs, da haben die Kunden Interesse, da sind auch Informationen aus denen man lernen kann.

00:11:41: also wenn wiederholt und Kunde nach einem gewissen Produkt fragt Was ich aktuell gar nicht im Produkt Portfolio hab ist es natürlich ja beim Signal Was dann auch die Entwicklungsabteilung oder die Verkaufsabteilungen wissen sollte, zu sagen Mensch.

00:11:53: Die Leute wollen genau dieses Produkt.

00:11:55: Das soll man vielleicht auch aufnehmen als Angebot.

00:11:58: also diese ganzen Informationen über die Kanäle sind natürlich superrelevant um das Unternehmen auch zu steuern und die Kunden lesen nicht besser zu verstehen.

00:12:07: Und eben wenn man das nicht tut ist das häufig der Punkt wo man auch den Kontakt zum Kunden verliert.

00:12:13: Jetzt gibt es ja die Seite vom Kunden der dann auf ein keiner ihm auf keine Antwort trifft, die er gerne hätte zu seiner Frage.

00:12:24: Aber es gibt ja auch die andere Seite nämlich den Mitarbeiter selber.

00:12:27: und auch da... Es gibt einen Thema, man spricht gerne von dem One Screen als große Fantasie, die man gerne hätte und jeder verspricht im Bauma euch auf.

00:12:37: aber in Wirklichkeit habe ich eben tatsächlich gelernt das auch das unfassbar schwierig ist zu realisieren weil's in so verschiedenen Systemen Normalerweise die Informationen zu finden sind.

00:12:51: Was kann man denn da tun?

00:12:54: Um diesen one-Screen dieses One Screen Problems zu lösen und ich muss es doch wahrscheinlich sowieso auch lösen, um einen vernünftigen KI Prozess aufzusetzen.

00:13:02: Genau also und vielleicht um auch dazu ergänzen also neben dem Ones Green ist ja häufig auch noch das zusätzliche Thema dass die ganze Arbeitslast und die Menge an Anfragen normalerweise nicht weniger wird.

00:13:16: Also das heißt, wenn ich zum Lösen eines Anliegens in den CRM-System reingehen muss und nochmal in ein separates Ticketing-Ssystem und einen ERP-Systeem noch zusätzlich eine Wissensdatenbank um einmal alle Daten zu haben und ne passende Antwort zu geben.

00:13:31: Man kann das locker mal eine halbe Stunde dauern, jetzt ist der Luft gegriffen bis man doch ne recht standardisierte Anfrage beantwortet hat.

00:13:39: Und das heißt dann aber, dass Volumen an Anfragen steigt, wenn es auch immer mal saisonale Ausschläge gibt dann potenziert sich natürlich das Problem.

00:13:49: Ich glaube, also ist es tatsächlich eine Möglichkeit irgendwann wirklich bei ganz einem Screen für alle Fragen dieser Welt zu landen?

00:13:56: Wahrscheinlich nicht!

00:13:58: Aber die spannende Frage ist was ist eigentlich das, was regelmäßig auftritt?

00:14:02: Wo braucht man regelmäßig Informationen in der Verbindung?

00:14:06: Wo hat man häufig auch irgendwie Datenqualitätsprobleme, dass in den Systemen unterschiedliche Daten stehen?

00:14:11: Die überhaupt erst mal dann vom Mitarbeiter abgeglichen werden müssen.

00:14:14: Und das sind natürlich alles Dinge wo man erstens auf Integration, auch auf Datenqualität schauen kann und auch KI nutzen kann jetzt als Beschleuniger um einige von diesen Dingen jetzt auch skalierend aufzuräumen zusammenzubringen.

00:14:29: aber ich würde immer empfehlen Da relativ pragmatisch und schrittweise insbesondere im Mittelstand vorzugehen.

00:14:35: Also statt jetzt einen riesen Mammut-Projekt zu haben, wo man sagt wann bringt jetzt alles zusammen und räumt einmal alles auf?

00:14:41: Dann steht man vor einem zehnjahres Projekt, wo alle schon auf den ersten Blick verzweifeln.

00:14:45: aber die Frage ist, wo steuert der denn regelmäßig drüber und wie können wir genau diese Dinge Schritt für Schritt angehen und verbessern?

00:14:52: Was würdest du dem Service-Later verantwortlich sind für zwei drei Kontaktcenter oder den Customer Service in so einem Unternehmen?

00:14:59: Was gibt's denn an einfachen pragmatischen Tools, um die drei größten Baustellen, die er bearbeiten sollte, möglichst schnell zu identifizieren?

00:15:08: Eine spannende Frage ist immer am besten mit den Leuten sprechen, die es auch betrifft.

00:15:15: Man muss sich insbesondere in KI-Abteilungen der Gefahr bewusst sein, dass man schnell irgendwo im Elfenbeinturm unterwegs ist Und nix hilft besser als einfach mal zu sagen, wo genau sind denn die Probleme im Alltag?

00:15:28: Und die Mitarbeiter in den Teams wissen das am besten.

00:15:31: Das heißt da wirklich sehen was tut euch weh sich auch mal daneben setzen und mal einen Tag oder zwei beobachten Was machen denn die Leute?

00:15:40: welche Fragen kommen dann typischerweise rein?

00:15:42: Wo wird dann gesucht kopiert gewartet und Dann wirklich schauen Wo auf der Strecke haben wir denn das Potenzial, hier die Lösung besser zu machen?

00:15:53: Ich würde auch immer empfehlen so ein bisschen... Man kommt dann schnell irgendwie bei hundertmöglichen Use-Cases raus.

00:15:59: Was man realisieren könnte und sieht den Wald vor lauter Bäumen nicht.

00:16:03: Da muss man eine gewisse Priorisierung finden.

00:16:05: Muss die perfekt sein?

00:16:06: Nein!

00:16:08: Aber zu sagen worauf fokussieren wir uns jetzt?

00:16:10: da kann man häufig schauen was passiert denn häufig wie lang dauert es?

00:16:14: Wie häufig machen wir da auch Fehler in dem Prozess Und sich dann genau wie du sagst, die vielleicht auch erst mal drei vier Baustellen packen und sagen wo können wir da ganz konkret reingehen.

00:16:27: Wo bremst er was?

00:16:28: Vielleicht auch nicht gleich mit einem vollautonomen Prozess denken sondern sagen Mensch wenn wir schonmal fünfzig Prozent der Fehlerquellen unter manuellen Schritte automatisieren können haben wir dann einen riesen Fortschritt geschaffen und können von dort aus uns dann noch weiter iterieren.

00:16:43: Wir wollen darüber reden wie wir praktisch KI in eine komplett Architektur bei so einem Kontaktcenter reinbringen können.

00:16:51: Wir haben jetzt aber auch gelernt, irgendwie muss man vorher entrümpeln also bisschen muss mal drüber gehen.

00:16:56: und was sind jetzt die wichtigsten Elemente?

00:16:59: wo du sagst das muss auf jeden Fall gesaugt und gewischt muss einmal sein?

00:17:03: Und was wäre das jetzt analog im Kontaktcenter?

00:17:08: Vielleicht auch da in cooler Analogie mit dem saufen und wischen Sauber machen muss man relativ regelmäßig, also ich glaube mit einmal Hausputz macht man vielleicht mal im Frühling aber dann muss man trotzdem irgendwie jede Woche spätestens nochmal durchgehen.

00:17:20: Also man muss auch begreifen das ist eine laufende Aufgabe und wie du sagst da ist häufig ne ganze Satz an Historie da und es ist typischerweise schon bevor man ein Kli-Projekt startet irgendwie ein Problem zu sagen was sind denn überhaupt die Datenquellen?

00:17:38: Haben wir verstanden was wir für Datenquällen haben?

00:17:42: Haben im Bild dafür, wie da die Datenqualität aussieht.

00:17:45: Also Prozesse sichtbar machen, Datensicht bei machen zusammenführen.

00:17:49: Generell auch regelmäßig draufschauen zu sagen wenn man eine Wissensdatenbank hat Dokumentationen muss auch aktuell sein.

00:17:55: Wenn man einen Kontext Center hat das Fragen beantwortet und ständig veraltete Wissenschaftsartikel hat und suchen muss wo ist die neueste Stelle?

00:18:02: Das ist super ineffizient!

00:18:07: Aufräumen und auch sagen, Dinge müssen auf Wiedervorlage liegen.

00:18:10: Da muss man regelmäßig drauf schauen, denn Wissen vereitet schneller als man sich denkt.

00:18:14: Und gerade im Zeitalter von KI ist das alles noch mal wesentlich schneller.

00:18:20: Das heißt aber nicht, dass man jetzt erst mal drei Jahre lang aufräumen muss sondern Ordnung schaffen und automatisieren, es geht Hand in Hand.

00:18:28: Sonst manifestiert KI irgendwie das Chaos und macht's am besten noch zu einer Blackboxen.

00:18:33: Man weiß gar nicht, ob der Chaos stattfindet Aber das ist ein kontinuierlicher Prozess, den man iterativ genau ermieten muss.

00:18:42: Jetzt kommen wir zum ... zur Konzeptionalisierung im Prinzip.

00:18:47: und da kommt jetzt ein Begriff.

00:18:48: Den haben normalerweise genau die Leute, die Chatchi-Petit rumspielen überhaupt nicht auf dem Schirm.

00:18:53: Das sind nämlich die KI Governance.

00:18:54: weil wenn ich privat da irgendwas in einen LMM gebe, ist es komplett wurscht was da rauskommt.

00:19:01: Es liegt in meiner Verantwortung etwas passiert aber bei Unternehmen ist es ja nicht ganz so Einfach und durch den EUEI-Akt ist das ja auch noch mit Strafen bewährt, wenn du da keine Chance dann deine KI Governance Struktur nicht angemessen gelöst hat.

00:19:16: Warum sollte man sich aus deiner Sicht bereits zu Beginn über die KI Governace Gedanken machen und nicht erst im Verlauf der Entwicklung?

00:19:26: Genau, und vielleicht auch der EUAI-Akt ist der eine.

00:19:28: Was wir noch viel länger haben, sind die Datenschutzgrundverordnungen, die auch weiterhin gilt wenn man KI-Tools nutzt also in dieser Richtung.

00:19:36: Da sind auch schon Regelungen am Stadt, die schon deutlich länger existieren und jetzt nicht in Valide geworden sind weil Leute auf einmal KI-tools nutzen.

00:19:46: Ein wesentlicher Punkt ist man sollte sich schlichtweg von vornherein die richtigen Leute an den Tisch holen um relativ spät im Prozess Überraschung zu vermeiden Wenn man irgendwo, und das ist super mal kleine Prototypen und Initiativen zu fahren um überhaupt zu sehen was möglich ist.

00:20:03: Wenn man aber nicht rechtzeitig genau die richtigen Leute aus einem Bereich IT Security Datenschutz vielleicht auch ein Betriebsrat mit reinholt dann kann es durchaus passieren dass man den POC hat der sogar gut aussieht und der dann aber genau in diesem Stadium bleibt weil man sehr spät im Prozess eigentlich fragt Mensch wie verarbeiten wir jetzt eigentlich die Daten zu welchem Zweck dürfen wir das überhaupt, wo gehen die hin?

00:20:26: Da haben wir die richtigen AVVs am Start.

00:20:29: AVV sind ...

00:20:31: Das ist eine gute Frage!

00:20:33: Das sind tatsächlich die Regelungen wie zusätzliche Verarbeitung mit Unterverarbeitern stattfindet.

00:20:40: D.h.,

00:20:42: Hier rechtzeitig die richtigen Leute mit auf den Prozess zu nehmen und sich diese Dinge anzuschauen.

00:20:46: Und in dem Prozess auch zu lernen hilft, dass man dann aus Prototypen und PoCs irgendwann produktive Lösungen schafft und nicht recht spät im Prozess noch mal ganz alles neu denken muss.

00:20:58: Wenn man sich da rechtzeitig schon einmal über Leitplanken, Risikomanagement etc.

00:21:02: Gedanken macht Dann hat man Risiken früh geklärt kann sie auch früh adressieren.

00:21:11: Das ist natürlich immer auch eine gute Abwägung, also man will nicht jedes Innovationsprojekt direkt im Keim ersticken.

00:21:18: Aber wenn man es genau richtig aufsetzt die richtigen Ziele formuliert klare Use Cases am Start hat und eben die Beteiligten mit dabei hat kommt man am Ende des Tages schnell ans Ziel.

00:21:28: Nach deiner Erfahrung wie viele Kunden haben denn tatsächlich zumindest die Leitplaneten definiert?

00:21:35: für sich im Unternehmen.

00:21:36: Ich hab das Gefühl, es ist eine wahnsinnig theoretische Diskussion noch in vielen

00:21:40: Unternehmen.".

00:21:41: Also ich sehe dass das inzwischen sowohl dadurch als uns das Thema Caidhuls jetzt auch schon doch ein paar Jahre begleitet und natürlich auch die ganze weltpolitische Lage so ist, dass man sich durchaus überlegt was passiert denn eigentlich?

00:21:57: mit welchen Unternehmen arbeite ich zusammen?

00:21:59: also ich seh da schon Fortschritte in vielen Unternehmens.

00:22:03: Nichtsdestotrotz sehe ich immer noch zwei Trends, die beide irgendwie erschreckend sind.

00:22:09: Das eine ist ... Ich kenn durchaus auch genug Unternehmen, die einfach einmal alles abklemmen.

00:22:14: Also da hat keiner die Möglichkeit irgendwie auf KI-Tools zuzugreifen, sämtliche URL's sind geblockt und man gibt nur genau einen Tool frei.

00:22:23: Das heißt das es irgendwie auch die Realität verschließen oder die Augen vor der Realität verschließen?

00:22:30: Der andere Teil ist aber natürlich auch der ganze Bereich Schatten

00:22:33: K.I.,

00:22:34: also wenn man als Unternehmen keine klare Richtlinie hat und nicht nur eine Richtlinien, sondern auch wirklich das Ziel zu sagen wir setzen gezielt folgende Tools, folgende KI-Fähigkeiten in unseren bestehenden Prozessen ein dann werden sich sonst die Mitarbeiter irgendwie selbst, Chatchi BT Account, Notebook L ... Das sind alles tolle Tools!

00:22:55: Aber wenn die natürlich so als Schatten IT jeder kommt privat mit irgendwas am besten auch nicht Business-Lizenzen, sondern private Lizenzen wo die Daten auch verarbeitet werden können.

00:23:05: Dann hat man den absoluten Wildwuchs dem man nicht unter Kontrolle hatte und ich glaube der Weg ist genau in der Mitte zu sagen Man braucht klare Leitklanken, man muss aber auch klar hören was brauchen die Mitarbeiter?

00:23:16: Muss auch Möglichkeiten zur Verfügung stellen Und auf der anderen Seite muss man aber auch wirklich durch Trainingsbewusstseinsmaßnahmen also wirklich zum Teil Dann auch Koffekorner Sessions, wo man einfach mal offen diskutiert.

00:23:30: Was steckt dahinter?

00:23:30: Wir sagen nicht nur nutzt das nicht sondern es hat auch einen klaren Grund warum wir sagen folgendes Hools werden nicht verwendet dass auch bei allen Mitarbeitern das bewusst sein da ist was können wir nutzen?

00:23:42: wie können wir's auch nutzen?

00:23:43: also auch nur jetzt mal ein paar Accounts hinschmeißen und sagen guck mal was ihr damit macht hilft nichts sondern man muss natürlich auch zeigen wie nutzt man denn diese Tools um das Maximum rauszuholen Aber eben dann allen auch sagen, bitte das wird genutzt.

00:23:57: Und wenn ihr einen Bedarf habt, dann redet mit den richtigen Experten und nutzt nicht im Hintergrund was auch immer euch gerade einfällt.

00:24:03: Du hast es jetzt im Prinzip.

00:24:04: ein ganz wesentlichem Punkt hast du.

00:24:06: Das war jetzt schon so passant bisschen in deiner Antwort mit drin und zwar das Thema Wo liegen eigentlich die Daten?

00:24:12: Und wer kann da eigentlich sonst noch so drauf zugreifen?

00:24:15: dass hat man nämlich tatsächlich Bei dem privaten Daten schauen die Spieler Die gerne mit sowas spielerisch umgehen erst mal Einfach drüber weg.

00:24:24: Ich bin auch so jemand, mir ist das dann einfach wurscht.

00:24:27: Es wird schon nichts passieren.

00:24:29: als Unternehmen geht es halt so ohne weiteres nicht und spätestens dann mit Kunden Daten betroffen sind.

00:24:35: Das ist halt wirklich schwierig aber es geht ja noch eigentlich weiter.

00:24:39: der der wirklich exklusive Zugriff eines Unternehmens auf seine eigenen Daten das sichert zu stellen isst Ja durch KI unglaublich schwierig geworden ist dass im deutschen Mittelstand wenn die sich für ein Toolentscheiden so auch schon angekommen oder fallen die noch ein bisschen drauf hier rein, dass man sagt naja also diese Möglichkeiten hätte ich alle gerne.

00:25:03: Selbst wenn das in der Konsequenz bedeutet, dass wir im Prinzip relativ viel schon frei geben.

00:25:10: Also ich glaube es gibt ja nicht den einen deutschen Mittelstaaten.

00:25:13: Es gibt super unterschiedliche Industrien und unterschiedliche Unternehmensgrößen.

00:25:16: deswegen sind das aber durchaus auch individuelle Entscheidungen die auch davon abhängig sind.

00:25:22: In welcher Branche sind wir eigentlich?

00:25:24: Von welchen Daten reden wir denn konkret, von welchen Verarbeitern reden wir konkret?

00:25:29: Ich glaube aber das Thema wie gesagt jetzt unter der ganzen politischen Lage ist das Thema Datensouveränität bei mehr und mehr Leuten wirklich auf dem Schirm.

00:25:40: Ist auch ein Entscheidungskriterium nicht das Einzige?

00:25:42: also auch da?

00:25:43: natürlich ist Datensoveränität neben Qualität Tools, Nebenkosten natürlich auch.

00:25:52: Also man muss sich ja auch mal durchaus überlegen, welche Anwendungsfälle habe ich?

00:25:56: Was erspare ich mir dabei?

00:25:58: Welche Effizienzen hab' ich?

00:25:59: Welchen neuen Möglichkeiten erschließt mich und was kosten mich dann diese Möglichkeiten im Gegenzug?

00:26:04: also das ist natürlich ein Kriterium Und ich denke dass hilft tatsächlich auch so unterschiedliche Kritikalitäten an den Start zu legen.

00:26:14: Also sozusagen manche Kunden Daten natürlich Kundendaten und auch manche Geschäftsgeheimnisse sind super hoch sensibel.

00:26:22: Andere Dinge aber wiederum nicht zwangsläufig, das heißt man kann natürlich auch je nach Anwendungsfall entscheiden muss es dann aber natürlich transparent machen wo gehe ich wie um?

00:26:33: Und welche Tools nutze ich genau wofür?

00:26:35: Ich denke eine spannende Frage ist immer dabei Souveränität heißt ja auch ich habe mich erstens bewusst entschieden Ich kann damit auch meine Abhängigkeiten managen.

00:26:46: Das heißt, was mache ich denn eigentlich wenn ein Anbieter morgen nicht mehr da ist oder mir diesen Service nicht mehr zur Verfügung stellt?

00:26:54: Bin ich jetzt technologisch von diesem einen Anbieten abhängig?

00:26:57: Oder habe ich dann die Möglichkeit zu wechseln?

00:27:00: Habe ich den Plan B?

00:27:02: Wie eng ist denn meine Beziehung mit diesem Anbiter?

00:27:05: also eben... Mit welchem Unternehmen gehe ich hier dann grad in diesen geschäftskritzischen Bereichen einher, das sollte aus meiner Sicht wie bei anderen IT Entscheidungen auch.

00:27:15: Also typischerweise auch im klassischen ERP-System trifft man die Entscheidung ja auch und sagt Mensch da liegt meine Bilanz, das wäre ganz gut wenn das System nächstes Jahr oder übernächstes Jahr noch da ist.

00:27:25: Und so sollte man auch in einem Kontaktcenterbereich natürlich umgehen und sagen Da sind all meine Kunden Touchpoints Kundeninteraktion, Kundendaten.

00:27:35: Da sollte ich mich sehr bewusst entscheiden mit wem ich arbeite und wie ich welche Möglichkeiten da nutze.

00:27:42: Genau!

00:27:43: Und wenn ich dann die Technik habe?

00:27:45: Wenn ich eine Governance habe, wenn ich das für mich aus Unternehmenssicht und als IT-Entwickler total im Griff habe, scheitern trotzdem ja viele... Projekte dadurch, dass die Menschen es entweder nicht akzeptieren und auch im Kontaktcenter ist dann ja auch das Problem.

00:27:58: Ich habe gestern einen Vortrag gehört bei einer Veranstaltung wie man gesagt hat ich hab einfach dreißig Prozent der Erkenntnis wollen mit diesen Systemen arbeiten.

00:28:08: was ist deine Erfahrung?

00:28:09: Wie kann man das gut in den Griff bekommen, wenn ich mir schon so viel Mühe vorher gemacht habe, dass wir dann auch die Akzeptanz für die Systeme hochhalten und das dann einfach durch mit Zwang durchdrücken?

00:28:21: Ich glaube, das geht zurück zu einem Punkt den wir vorher schon hatten.

00:28:24: Also ich denke genau auch die Mitarbeiter zeitig einbeziehen und Probleme lösen, die sie tatsächlich haben ist schon mal ein super wesentlicher Punkt.

00:28:31: also wenn man sich im Elfenbeinturm irgendwas überlegt und dann sagen die Mitarbeiter ja aber ganz ehrlich Das ist überhaupt gar nicht mein Thema so arbeiten wir hier gar nicht.

00:28:41: Dann ist es eine gar nicht zu vernässigen nachlässigende Fehlerquelle.

00:28:45: Das zweite Thema ist natürlich auch User Experience.

00:28:48: Also, bei mir im Bereich ist das ganze Design ein superrelevanter Punkt weil es muss natürlich auch für Endanwender nutzbar sein.

00:28:56: also man muss verstehen was passiert denn da?

00:28:58: Man braucht eine Kennzeichnung die aber irgendwie auch verständlich ist wenn KI generiert.

00:29:02: Vorschläge sind.

00:29:03: erst mal muss ich wissen dass die KI generieren dann sollten sie sich in den Nutzerfluss einfügen.

00:29:09: also das ist häufig bei den Endanwendern ein super relevantes Thema und Häufig hilft das wirklich auch, ich hab es immer so unter dem Schlagwort Enablement mal erklären was da passiert.

00:29:21: Also die Angst vor etwas Unbekannten ist total menschlich, die habe ich persönlich auch zu sagen.

00:29:27: was passiert denn eigentlich hier?

00:29:29: wie gehen wir vor?

00:29:30: Wie geht ihr damit um?

00:29:31: Wie kommen die Dinge zustande?

00:29:33: Auch das hilft aus meiner Erfahrung extrem gut da einer Akzeptanz herzustellen und nicht nur zu sagen so ihr müsst jetzt und losgeht's Sondern Leute dann genau mit auf die Reise nehmen, die Dinge erklären und häufig ist das.

00:29:45: Wenn man dann mal aktiv dabei ist?

00:29:47: Das macht ja häufig Spaß.

00:29:49: tatsächlich wenn man auf einmal intelligente Vorschläge bekommt, wenn man die richtigen Daten bekommt, denn man einfacher auch noch mal eine Ecke tiefer rein navigieren kann.

00:29:57: aber dafür braucht man dann auch genau die Zeit zu verstehen was da am stadt ist um wie man damit arbeiten kann.

00:30:03: Wie schaut denn so ne moderne Service Architektur aus?

00:30:07: wo du sagst da Ist die KI schon mal gut mit eingebaut und das ist wirklich ein Schritt vorwärts.

00:30:14: Was wäre dann, was wären so typische Merkmale?

00:30:17: Woran würde ich dir erkennen?

00:30:19: Also ein wesentlicher Punkt ist in der Tat die Integration in den Prozess.

00:30:24: zu sagen wenn man irgendwo nur so ein separates Seitenfenster hat indem man parallel sich Informationen zusammensuchen muss und wo ein LLM also ein großes Sprachmodell was generiert Zeugt das häufig davon, dass die Dinge nicht in die Architektur und wirklich im Prozess rein gedacht sind.

00:30:40: Sondern so KI nur daneben steht.

00:30:42: Und es mag vielleicht als Stadtpunkt ganz okay sein aber eben natürlich das Ziel ist, dass man Schritt für Schritt das einmal in den Prozessen tiefen integriert hat, den Kontext am Start hat.

00:30:54: Dann haben wir über das ganze Thema eben auch gesprochen.

00:30:56: die Transparenz also wirklich klare Kennzeichnung wo sind KI-Vorschläge?

00:31:03: Das ist jetzt auch nach dem IOAI-Act, tritt das in Kraft.

00:31:06: Dass man genau diese klare Kennzeichnung auf den Enthalten am Start haben muss dabei die Transparenz und auch die Kontrolle, die Möglichkeit also zu sagen kann ich auch ohne arbeiten in Anwendungsfällen wo es mir nicht hilft?

00:31:20: Das sind alles Dinge, die ein paar ganz gute Kennzeichen darauf sind.

00:31:24: Wo sind KI Möglichkeiten wirklich tiefen integriert Und... Vielleicht auch noch mal ein wesentlicher Punkt in allen Projekten und natürlich für uns als Softwareanbiete.

00:31:34: KI ist jetzt eine Möglichkeit, generative KI eine Möglichkeit unter vielen also auch Automatisierung und Verbesserungen die sind typischerweise nicht nur auf generativeKI zu führen sondern das ist natürlich in dem Merk lang zu sagen.

00:31:50: es geht immer auch darum die Nutzer-Erfahrung zu verbessern Daten zu verbesseren.

00:31:54: das heißt Man kann auch Automatisierung über ganz klassische Regelwerke zusammenbringen.

00:31:59: Ideal ist es, wenn das Hand in Hand läuft.

00:32:01: Also Regelwerken mit Machine Learning generativer KI ergänzt und Verbesserungen in der Benutzeroberfläche.

00:32:09: Das ist dann eigentlich der Einklang, wo man sieht, da hat jemand über den Nutzer nachgedacht und nicht nur das neueste Buzzword in die Lösung reingepflanzt.

00:32:16: Ich

00:32:17: bin über eine Sache ... ... im der Vorbereitung drüber gestorben, das hat mir sehr gut gefallen.

00:32:23: Du hast nämlich gesagt, dass Kontaktcenter ist der beste Proof Channel... für KI!

00:32:30: Ich fand es... ich habe ein bisschen darüber nachgedacht und dann möchte ich jetzt aber schon wissen was du darunter meinst oder woran du das jetzt fest machst weil ich glaube da ist schon sehr viel dran.

00:32:43: Genau also für mich ist wirklich ein und man kann sich ja KI-Seitig immer überlegen In welchen Bereichen wollen wir eigentlich unterwegs sein und welche Hebel wollen wir realisieren?

00:32:53: Aber ein wichtiger Punkt ist natürlich im Zentrum steht der Kunde.

00:32:56: Und im Zentrum steht auch der Kontakt des Unternehmens mit dem Kunden, das heißt genau in diesem Bereich zu sagen wie können wir eigentlich das Erlebnis für unsere Kunden über den gesamten Lifecycle besser machen.

00:33:09: von ich möchte was kaufen, was bestellen.

00:33:13: Ich habe noch mal eine Nachfrage In der Nutzung.

00:33:17: ein Problem kriegt da Unterstützung.

00:33:19: Da liegt so viel Wertschöpfung drin und da kann man aber auch soviel falsch machen, das heißt genau über diesem Teil nachdenken und sagen wie können wir denn den Kunden und alle Daten rund um den Kunden Und seine Touchpoints mit uns als Unternehmen erstens verstehen und dann sichtbar machen?

00:33:37: Und dabei bestmöglich im Prozess unterstützen?

00:33:40: und dabei geht es nicht nur darum Effizienzen zu heben.

00:33:43: Häufig geht es ja auch um Automatisierung und Prozesse, kostengünstiger zu machen aber es geht auch darum Antwortzeiten für den Kunden zügiger zu gestalten transparent zu gestatten das heißt auch Fortschritte zu kommunizieren wenn mal eine Lösung länger dauert.

00:33:59: Und am Ende des Teils ist tatsächlich auch den Mehrwert zu hebeln.

00:34:02: also sozusagen Das fühlt sich für einen Kunden extrem gut an Wenn seine Fragen zielgerichtet zügig beantwortet werden und wenn man nicht Am besten noch in Regenstieg gelassen wird Genau.

00:34:12: Woran merkst du denn, dass es wirklich richtig gut läuft bei so einer Implementierung?

00:34:17: Es läuft ja nicht immer richtig gut.

00:34:19: aber was sind die Sachen wo du gleich mal drauf schaffst und sagst okay da sind wir schon richtig gut unterwegs mit den Lösungen wie wir sie gewählt haben.

00:34:25: Was wären deine Indikatoren wo du sagst das gibt mir den Insel den ich gerne hätte.

00:34:31: Also ein typischer extrem guter Indikator ist auch bei Projekten grad in der Einführung dass die richtigen Leute mit am Tisch sitzen.

00:34:39: Dass man typischerweise nicht nur einen Verantwortlichen von IT dabei hat, sondern dass man genau... ...verantwortlich auch aus dem Bereich Kunden-Service, am meisten auch aus der IT Security Governance Anwendung, das die tatsächlich auch von Anfang an Teil des Prozesses sind und einfach in der Implementierung mit am Start sind und die mit begleiten.

00:34:58: Das ist typischerweis ein extrem guter Indikator

00:35:02: für ihn, Tjern!

00:35:03: Aber woran merkst du es denn beim Kunden?

00:35:06: Das ist eben der eine Teil.

00:35:07: und sagen, allein wenn man solche Lösungen einführt.

00:35:11: Ist das der eine Punkt den man extrem stark sehen kann?

00:35:15: Beim Kunden sieht man natürlich einerseits auch wiederkehrend ist der Kunde mit uns regelmäßig im Kontakt?

00:35:21: Und ich denke ein Kriterium was man auch schon lang vor KI-Projekten am Stadt hat ist wirklich der Net Promoter Score.

00:35:27: also wie zufrieden sind die Kunden?

00:35:29: Wenn man sie danach fragt sind es Wiederkehrenbekunden wieder kaufen, die sich wieder melden können wir auswerten.

00:35:37: Wie ist denn am Ende des Tages das Sentiment über die Lösung ihrer Anliegen?

00:35:41: Also es geht weniger um in der Kommunikation direkt aber zum Schluss ist das Problem gelöst?

00:35:46: sagt er kunde.

00:35:47: ja das problem ist gelöst.

00:35:48: auch das hilft diese Daten allein zu erheben in dem kontext Denn am ende des tages ist das genau der teil Der auch zählt und der dann aussagekräftig ist.

00:35:59: Komm ja selber aus der Forschung und die Erhebung ist so eine Geschichte.

00:36:03: das Interessante, wie man Daten interpretiert im Zeitablauf oder in unterschiedlichen Kontexten.

00:36:08: Das kann sich sehr unterscheiden.

00:36:09: Und für mich ist ein Musterbeispiel die Average Handling Time.

00:36:13: Du sagst einerseits hat mal in einem klassischen Kontaktcenter früher immer gesagt es muss schnell sein, die darf kosteneffizient, die muss ich reduzieren.

00:36:20: was jetzt passiert ist wir versuchen vielen den Self-Service zu schieben und auf der anderen Seite soll man sich aber besonders viel Zeit nehmen für die Probleme, die eben nicht Self-Service geeignet sind um dadurch diese Kundennähe aufzubauen.

00:36:33: Insofern geht ja dann die Average Handling Time zumindest die, die durch persönliche Gespräche gelöst wird zwangsläufig nach oben.

00:36:42: Wie optimiere ich denn jetzt?

00:36:44: Ich glaube das ist trotzdem weiterhin ein guter Indikator und auch für mich als einen Kunden.

00:36:50: also wenn ich wirklich so in der Brille eines Kunden bin Wenn ich eine super standardisierte Anfrage habe Bin ich persönlich auch total glücklich, wenn ich einfach einen Chatbot fragen kann der mir die richtige Antwort gibt.

00:37:00: Ich habe das Problem in eine halbe Minute gelöst.

00:37:03: Das trägt natürlich der Average Handle Time bei.

00:37:06: Wenn aber die Mitarbeiter auch die Zeit haben bei den komplexeren Fällen In dem Kontaktcenter da einzutauchen und sich mit dem mal im Stück zu beschäftigen Dann führt es typischerweise trotzdem auch dazu dass insgesamt die Average Händle Time Deutlich zügiger ist, wenn man fokussiert an einem Thema und an den komplexen Themen arbeiten kann als wenn sich das manchmal über superlange Prozesse... ...und man muss nochmal wiederkehrend draufschauen.

00:37:32: Das heißt, als einen Indikator ist die Average Handled Time aus meiner Sicht weiterhin supervalide und man muss sich natürlich nicht nur die immer noch manuellen Tasks anschauen sondern wirklich alle Touchpoints auch die, die dann automatisch standardisiert stattfinden.

00:37:48: Wie viel Zeit haben wir jetzt uns den komplexeren Fällen tatsächlich zuzuwenden und die zu lösen, die in der Vergangenheit häufig auch dann echt die richtigen Langläufer waren oder die nie gelöst wurden?

00:37:59: Es ist aber eben natürlich nur eins unter super vielen KPIs, die man sich anschaut.

00:38:05: Während man weiterhin auf initiale Reaktionszeiten, wie gesagt auch die Zufriedenheit nach der Lösung mit einem Net Promoter Score schaut um dann aus der Mischung der KPIs entsprechend die richtigen Schlüsse zu ziehen.

00:38:21: Schließen vielleicht noch eine Frage.

00:38:22: du hast auch in einer deiner Webinarik glaube ich mal gesagt KI ist kein Feature sondern ein Operating Model.

00:38:30: so das klingt sehr griffig wenn man jetzt Skeptiker sagt man ja es ist halt permanente Prozessoptimierung.

00:38:37: Meinst du das oder meinst du was anderes damit?

00:38:41: Was ich damit tatsächlich meine, ist erstens für mich ist es häufig die digitale Transformation noch mal im Quadrat gedacht.

00:38:51: Also dass man wirklich viele Dinge wo man sagt da müssten wir eigentlich eh mal rangehen und im KI-Projekt echt nochmal total ungeschwärzt vorgelegt bekommen und gesagt ja wenn wir da nicht rangehen dann können wir hier auch mit den KI Prozessen nicht aufsetzen.

00:39:05: Das heißt häufig Schaut man wirklich einmal aufs Ganze drauf und muss dann auch sagen, andere Dinge im Bereich Digitalisierung, Automatisierung, Darkenqualität kommen hoch.

00:39:16: Der zweite Teil ist das ich sehr, sehr schade finde wenn Leute KI wirklich nur als so einen Checkmark betrachten und sagen ja wir haben jetzt allen Chatchi BT Accounts im Unternehmen gegeben, KI's für uns durch haben erledigt ab zum nächsten Thema sondern dass es wirklich darum geht das als Transformation zu begreifen Wie arbeiten wir denn eigentlich heute?

00:39:37: Wie wollen wir morgen arbeiten, was ist unser Geschäftsfeld heute.

00:39:41: Was können wir in Zukunft Kunden zur Verfügung stellen?

00:39:44: das heißt dass es wirklich auch ein strategisches Thema und das beeinflusst die gesamte Strategie eines Unternehmens deswegen eben als Operating Model zu sagen wenn man das unter diesem Gesichtspunkt betrachtet dann muss man sehr viel mehr Leute mitnehmen aus dem Business aus den verschiedensten, wie schon angesprochen, Abteilungen um Bereichen.

00:40:06: um zu sagen so stellen wir uns jetzt auf und so gehen wir jetzt iterativ vor.

00:40:12: Ganz herzlichen Dank!

00:40:13: Das war einmal quer durch die Implementierung von KI im Kontaktcenter.

00:40:19: ich fand das super spannend.

00:40:21: Ich bedanke mich ganz herzlich bei dir.

00:40:23: Danke

00:40:37: dir!

00:40:39: Mehr Informationen zu Jana findest Du wie immer in den Shownotes.

00:40:44: Und damit sind wir am Ende der heutigen Sendung von CXTalks angekommen!

00:40:48: Wenn dir diese Folge geholfen hat, deine KI-Strategie klarerzusehen dann abonniere dem Podcast und hinterlasse uns eine Bewertung – so hilfst du anderen CX Professionals diese Inhalte ebenfalls zu finden.

00:41:02: In vierzehn Tagen geht es weiter.

00:41:04: bis dahin bleibt gesund, optimistisch und immer mit dem Kunden im Herzen.

00:41:16: Das war CXTalks, der erfolgreichste deutschsprachige Podcast für Customer Experience Management.

00:41:25: Mehr Informationen zu CXTarks findest du im Newsletter des EZM, hoffentlich in und unter www.cx-talks.com.