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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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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