04.01.2019

Digitalisierung: Auf das „Jahr der Konzepte“ folgt das „Jahr der Umsetzung“

Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich, schildert in einem Gastkommentar für den brutkasten, warum 2019 in Sachen Digitalisierung das "Jahr der Umsetzung" wird, und wie sich in den letzten Jahren die Beratung von Kunden verändert hat.
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Accenture
(c) Martina Draper / Accenture Österreich: Country Managing Director Michael Zettel

Es fühlt sich ein bisschen an wie 1989: Damals war ich Schüler und verfolgte aufmerksam die „Zeit im Bild“ über das Bröckeln des Eisernen Vorhangs, die Geschehnisse an den Botschaften und schlussendlich den Fall der Berliner Mauer. Bis ich die Geschehnisse verstanden und die Dimension erkannt habe, hat es etwas gedauert, denn es waren nicht einfach „Geschehnisse“, sondern „Geschichte“ – eine Revolution. Seitdem weiß ich, dass man Dinge mit Abstand betrachten muss, damit man seinen Blick schärfen kann. Kein Zeitpunkt ist besser als der Jahreswechsel, um das Jahr zu „erkennen“.

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2017 war das „Jahr des Probierens“

Die Digitalisierung ist eine Revolution – wie jene 1989 und wir sind mitten drin. Good News: Wir können sie gestalten. So war das Jahr 2017 in der Retrospektive das „Jahr des Probierens“. Der „Proof of Concept“ geisterte durch die Chefetagen der führenden Konzerne. Es war ein munteres Rumprobieren mit ein bisschen AI hier, etwas Cloud da und ein nettes IoT-Projekt zum Drüberstreuen.

2018 war das „Jahr der Konzepte“ und Digital-Strategien

2018 haben viele erkannt, dass es nun Zeit für mehr ist. Das letzte Jahr war das „Jahr der Konzepte“ und Digital-Strategien. „Wie kann ich die neuen Technologien strategisch einsetzen?“, lautete die Kernfrage. Mit neuen Technologien das Kerngeschäft verbessern, um es nachhaltig zu verändern, war die Aufgabe im vergangenen Jahr, der wir bei unseren Kunden nachgegangen sind.

Digital- und AI-Roadmaps

Wir haben für und vor allem mit unseren Kunden Digital- und AI-Roadmaps entwickelt, wie die unterschiedlichen Unternehmensbereiche mit angewandter AI optimiert werden können. Immer mit einem ganzheitlichen und auf Endkunden fokussierten Anspruch: Wir wollen nicht nur „vorhersagen“, wann etwa ein Endkunde wechselwillig wird, sondern wie wir ihn am besten halten können? Wie kann man Kunden stärker an ein Unternehmen binden? Und parallel dazu – inklusive Perspektivenwechsel: Wie kann man Mitarbeiter von unproduktiven Tätigkeiten entlasten?

Veränderung des Beratungsansatzes

Wir reden dabei nicht nur über Veränderung bei unseren Kunden: Das Aufregende daran ist, dass sich in der jüngsten Vergangenheit unser Beratungsansatz grundlegend geändert hat. Ich bin seit 20 Jahren – mit zwei bis drei Jahren Unterbrechung – Berater. Und 20 Jahre lang lief ein Beratungsprojekt nach dem oft zitierten „Schema F“ ab: eine Analyse (drei bis fünf Interviews), ein Soll (ein bis zwei Workshops) und anschließend eine Roadmap. Das Ganze im Gutachten-Style – Abfragen was der Kunde sagt, mit „Best in Class“-Vergleichen, die auf 10 bis 30 vollgeschriebene Powerpoint-Folien hingepinselt wurden.

Der Mensch steht im Mittelpunkt

Das hat sich in den letzten eineinhalb Jahren um 180 Grad gedreht. Heute laufen unsere Projekte so ab: Zuerst erfolgt eine datengetriebene Analyse – immer in Bezug auf Endkunden oder eine definierte Zielgruppe. Jedenfalls steht immer der Mensch – der Kunde, der Mitarbeiter, der Bürger – im Mittelpunkt. Dann erfolgt die Betrachtung der Touchpoints und „emotionalen Situation“. Für mich als Berater hat das schon fast einen Hauch von Esoterik.

Co-Creation mit den Kunden

Der nächste Schritt ist die Co-Creation mit dem Kunden und Endkunden – und ja, man darf auch mit „richtigen“ Kunden sprechen. Jeder bringt seine Expertise ein. Das Ergebnis ist vorher vollkommen offen, und nachher immer besser als gedacht. Es entsteht eine Customer Journey oder eine Digital Roadmap von der man nahtlos weiterarbeiten kann. Und was man nicht außer Acht lassen sollte: Es macht allen Beteiligten richtig Spaß. Der Berater nimmt eine neue Rolle ein und ist kein „böser Besserwisser, der vom Vorstand geschickt wurde“.

Es braucht neue Skills

Dazu braucht es ganz unterschiedliche, neue Skills – begonnen mit Strategen, AI- und Daten-Profis, Industrie-Experten bis hin zu Innovations-Methodiker und Experience-Architekten. Dabei entstehen typischerweise über 100 Ideen oder Einzelmaßnahmen, viele davon richtig innovativ, und alle Beteiligten identifizieren sich mit dem Ergebnis. Die Umstellung des Prozesses war eine anstrengende Reise. Wir haben als Berater Neuland betreten – und ja, auch Berater sind manchmal veränderungsresistent. Und ich frage nur mehr, warum haben wir das nicht immer so gemacht?

Wie wird 2019?

Mein Ausblick auf 2019? Makroökonomisch gibt es sicherlich einige Unsicherheiten: Meine Top 5 Global Concerns sind Aktienkurse, Brexit, Frankreich, Italien und Handelskriege. Österreich mit einer Exportquote von 50 Prozent ist auch keine Insel der Seligen. Aber wenn man die raue internationale See einmal gedanklich weglässt, dann bin ich sehr optimistisch für 2019: die Top-Unternehmen Österreichs sind voll auf digitalen Transformationskurs.

2019 wird das „Jahr der Umsetzung“

Nach dem „Jahr der Konzepte“ wird 2019 das „Jahr der Umsetzung“. Wir digitalisieren mit unseren Kunden ihr Kerngeschäft – mit all den neuen Wunderwaffen AI, Cloud & Co. Und ein weiterer Aspekt untermauert meine Zuversicht für 2019: Die Bundesregierung und vor allem das BMDW mit Bundesministerin Dr. Schramböck setzen auch 2019 ihren Schwerpunkt auf Digitalisierung. Das Glas ist mindestens halbvoll – Vollgas!

=> mehr über Accenture und Michael Zettel


Videoarchiv: Live vom Accenture Future Camp Opening, mit Michael Zettel, Managing Director of Accenture Österreich

Live vom Accenture Future Camp Opening, mit Michael Zettel, Managing Director of Accenture Österreich (Karriere bei Accenture).

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 31. Mai 2017

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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