20.09.2024
AGENTFORCE

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

Interview. Mit Agentforce möchte Salesforce eine neue Ära in der Kundeninteraktion einläuten. brutkasten hat auf der Dreamforce-Konferenz in San Francisco mit David Hable, Salesforce-Co-Country Leader in Österreich, über die neuen Einsatzmöglichkeiten der Technologie und deren Auswirkungen auf die Arbeitswelt gesprochen.
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David Hable, Salesforce Co-Country Leader für Österreich | (c) Martin Pacher

Auf der Dreamforce-Konferenz in San Francisco dreht sich dieses Jahr alles um die neue Plattform Agentforce. Salesforce-Gründer Marc Benioff stellte in seiner Keynote am Dienstag die dahinterliegende Technologie und konkrete Use Cases vor, die die “dritte Welle der KI” einläuten soll. Agentforce ermöglicht es Unternehmen, die Kundeninteraktion durch autonome digitale Agents zu automatisieren. Sie sollen eine nahezu menschliche Interaktion ermöglichen. (brutkasten berichtete). Doch welche Vorteile bieten die digitalen Agents konkret, und wie werden sie die Kundeninteraktion und Arbeitswelt verändern? Darüber haben wir auf der Dreamforce mit David Hable gesprochen. Er ist Co-Country Leader von Salesforce in Österreich.


brutkasten: Im Zuge der Dreamforce-Konferenz wurde Agentforce vorgestellt. Die Plattform soll eine neue Ära in der Kundeninteraktion einläuten. Welche Vorteile bieten Agents?

David Hable: Wir stehen definitiv vor einer neuen Ära. Agents werden eine Menge leisten können, denn sie haben über unsere Datacloud und die Plattform direkten Zugriff auf die benötigten Informationen im Hintergrund. Sie müssen diese Daten nicht wie ein Mensch erst lesen oder aufwändig durchsuchen, sondern haben diese sofort zur Verfügung. In vielen Fällen können Agents Informationen sogar schneller und präziser bereitstellen, als es ein Mensch tun könnte. Und mittlerweile geschieht das auf eine Art und Weise, die fast menschenähnlich wirkt.

Diese Entwicklung vereint das Beste aus beiden Welten. Chatbots waren schon immer gut darin, digitale Informationen abzufragen, aber die Interaktion wirkte oft etwas unbeholfen. Es waren vorgefertigte Antworten, die sich nie wirklich natürlich anfühlten. Jetzt gelingt es uns, das Beste aus beiden Welten zu verbinden – die Effizienz und Schnelligkeit digitaler Systeme mit einer natürlichen, menschlichen Interaktion.

Welche Use Cases für Agents wird es künftig geben? 

Wir haben im Zuge der Dreamforce verschiedene Bereiche präsentiert: Sales, Service, Handel und Marketing. Unsere Plattform macht es darüber hinaus sehr einfach, neue Agents zu bauen. Im Sales zum Beispiel geht es um die Schulung von Sales-Leuten. Anstatt neue Vertriebsmitarbeiter sofort mit Kunden in Kontakt zu bringen, können sie zunächst einige Male mit unseren digitalen Agenten interagieren. Ein weiteres Beispiel im Vertriebsumfeld ist Cold Calling. Auch hier haben wir Lösungen vorgestellt, bei denen Agenten diese Aufgabe künftig übernehmen können. Hier gibt es verschiedene Anwendungsfälle im Kundenkontakt.

Man muss sich das so vorstellen: Wenn Sie Informationen zu Kunden in Ihren Systemen haben, können wir die Interaktion mit Agenten automatisieren. Und es müssen nicht nur Salesforce-Systeme sein. Mit Datacloud können wir externe Daten in unser System anbinden. Wenn ein Kunde Informationen wie Rechnungen, Lieferzeiten, Preise oder andere datenbasierte Anfragen stellt, können wir diese Interaktionen automatisieren und die gewünschten Informationen effizient über Agentsforce an den Kunden übermitteln.

Mit 45.000 Teilnehmer:innen zählt die Dreamforce zu den größten Veranstaltungen in der Tech-Welt | (c) martin pacher / brutkasten

Welche Auswirkungen wird dies auf die Arbeitswelt haben. Werden Call-Center-Mitarbeiter:innen in Zukunft überflüssig werden?

Ich glaube nicht, dass sie vollständig verschwinden werden. Es wird immer Anwendungsfälle geben, in denen menschliche Interaktion unverzichtbar ist. Unser Fokus liegt darauf, dem Kunden bei der Interaktion zwischen KI und Menschen das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Die Technologie ermöglicht den Mitarbeitern, sich auf die wirklich wesentlichen Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich mit administrativen Aufgaben rumschlagen zu müssen. 

Im Zuge der Dreamforce-Konferenz wurde viel von Trustworthy AI gesprochen. Wie wird ein sicherer Umgang mit Daten sichergestellt? 

Wir haben 1999 begonnen und waren der erste echte öffentliche Cloud-Anbieter. Salesforce hat die SaaS-Lösungen quasi erfunden. Vor uns gab es das noch nicht. Doch schon damals, und auch noch vor fünf bis zehn Jahren, herrschte oft eine gewisse Skepsis gegenüber Cloud-Anwendungen. Es gab Ängste, die Kontrolle über die eigenen Daten an andere Anbieter abzugeben. Von Anfang an sind wir dieser Herausforderung damit begegnet, Vertrauen als Grundwert in Salesforce und in der Interaktion mit unseren Kunden zu etablieren.

Dasselbe Prinzip gilt heute im Bereich der KI. Wir beschäftigen uns seit über zehn Jahren mit KI, und all unsere Entwicklungen basieren auf diesem Vertrauensgrundsatz. In der KI sprechen wir von dem sogenannten Trust-Layer. Dieser stellt sicher, dass die Daten, die in der KI verarbeitet werden, nicht unbefugt genutzt werden. Personenbezogene Daten werden verschlüsselt, bevor sie überhaupt in das Large Language Model (LLM) gelangen. 

David Hable auf der Dreamforce | (c) martin pacehr | brutkasten

Durch diese Sicherheitsmaßnahmen können unsere Kunden sicher sein, dass sie vertrauensvoll mit unserer KI arbeiten und dennoch ihre unternehmensspezifischen Daten nutzen können. Denn ohne diese Daten funktioniert es nicht. Ein LLM allein, das nur allgemeine Informationen aus Quellen wie Wikipedia enthält, reicht nicht aus, um wertvolle Kundeninteraktionen zu ermöglichen. Die KI muss die relevanten Kundendaten kennen, um sinnvolle und wertvolle Interaktionen mit Kunden führen zu können.

Marc Benioff hat bereits im Vorfeld der Dreamforce von einem “Hard Pivot” gesprochen, den Salesforce mit dem Schritt zu Agents macht. Wie wirkt sich dieser Kurswechsel auf Salesforce aus?

Ich sehe darin eine klare Weiterentwicklung, nicht unbedingt als Kurswechsel. Wenn man sich die Keynotes von Marc vor einem Jahr ansehen, war dieser Weg bereits erkennbar – es stand schon auf den Folien. Zunächst haben wir mit prädiktiver KI begonnen, dann sind wir zur generativen KI übergegangen, und der nächste Schritt war schon damals die autonome KI. Jetzt befinden wir uns genau an diesem Punkt.

Wie hebt sich Salesforce von Mitbewerbern wie Microsoft ab?

Wenn man sinnvoll mit KI arbeiten möchte, braucht man kontinuierliche Unternehmensinformationen und Prozesse. Genau das können wir mit unserer Plattform sicherstellen. Unsere Plattform ermöglicht den Zugang zu Informationen aus Bereichen wie Sales, Service, Marketing, Handel und vielen weiteren. Dadurch sind wir in der Lage, diese Prozesse effizient zu steuern und optimal auszubalancieren. Das ist es, was uns vom Wettbewerb unterscheidet – wir sind die Einzigen, die diese umfassende Integration von Informationen und Prozessen so bieten können. 

Wie sieht das Pricing des neuen Agentforce-Modells aus? 

Die Preisgestaltung erfolgt grundsätzlich verbrauchsabhängig, also abhängig davon, wie viel man konsumiert. Ein Gespräch mit einem Agenten wird ab zwei US-Dollar kosten.

Wie sieht es mit der Verfügbarkeit von Agentforce in Österreich aus?

Agentforce wird ab Oktober global ausgerollt – darunter auch in Österreich. Zudem werden wir die Technologie auch bei unserem Innovation Day am 12. November in Wien vorstellen. Dort kann man selbst ausprobieren, wie einfach es ist, einen Agenten zu bauen. Man muss dafür kein Programmier oder Techniker sein.


*Disclaimer: Die Reisekosten wurden von Salesforce übernommen.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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