Die Aufmerksamkeit der Medien rund um ChatGPT konzentrierte sich hauptsächlich auf das transformative Potenzial dieser Technologie, die Artwork der Arbeit neu zu gestalten. Die größere Geschichte dreht sich jedoch darum, wie generative KI das Kundenerlebnis verändern wird. Das kommt aus einer McKinsey-Studie 80 Prozent der Kundenaufgaben können kanalübergreifend automatisiert werden, was zu einer Einsparung von 20 Prozent bei den Value-to-Serve führt.
ChatGPT und ähnliche Instruments können zur Unterstützung zahlreicher Anwendungsfälle in allen Geschäftsfunktionen wie Advertising and marketing und Vertrieb, Lieferkette, Kundensupport, Produktentwicklung und mehr genutzt werden. Durch die Steigerung der Mitarbeiterproduktivität, die Ermöglichung einer proaktiven Kontaktaufnahme und Problemlösung sowie die Beseitigung häufiger Reibungspunkte können generative KI-Lösungen Groups dabei helfen, ihre kundenorientierten Fähigkeiten schnell weiterzuentwickeln. Um diese Imaginative and prescient zu verwirklichen, müssen Unternehmensteams jedoch fünf verschiedene Hindernisse überwinden und zwei unterschiedliche Architekturen einsetzen: eine für durch Menschen unterstützte Interaktionen und eine für vollständig automatisierte Interaktionen.
5 Herausforderungen, die es zu lösen gilt, um ChatGPT für die Primetime vorzubereiten
Was sind additionally einige der Hindernisse oder Risiken bei der Implementierung generativer KI – und wie können sie gemindert werden?
- ChatGPT personalisiert keine Nachrichten: Aktuelle generative KI-Instruments können Nachrichten nicht personalisieren, doch Personalisierung ist der Schlüssel zur Steigerung des Produkt- und Dienstleistungsverkaufs, zur Erhöhung der Ausgaben professional Kauf, zur Gewinnung von Wiederholungsverkäufen und zur Stärkung der Kundenbindung. Vermarkter benötigen generative KI-Technologie der Enterprise-Klasse, um Namen personalisieren zu können , Bilder, Angebote, Produktempfehlungen basierend auf letzten Käufen und Meldungen zum Abbruch des Einkaufswagens.
- ChatGPT halluziniert Inhalte: Generative KI-Lösungen nutzen Eingabeaufforderungen und nutzen vergangenes Lernen, um Inhalte zu erstellen. Das bedeutet, dass sie die Lücken mit Inhalten füllen, die aus statistischen Mustern gelernt wurden, und oft Informationen „halluzinieren“, die nicht wahr sind. Um generative KI zu nutzen und sie über Kundensegmente und Anwendungsfälle hinweg zu skalieren, müssen Unternehmen in der Lage sein, diese zu erkennen und zu beseitigen fehlerhafte Inhalte, bevor sie Benutzer und Genehmiger erreichen oder an Kunden verteilt werden.
- Generative KI kann keine Geschäftsregeln anwenden: Geschäftsregeln optimieren Kundeninteraktionen. Chatbots mit enger KI haben sich hervorragend darin bewährt, diese Ähnlichkeiten zu erkennen und bewährte Antworten bereitzustellen. Generative KI kann diese Gemeinsamkeiten nicht erkennen und erstellt für jede Frage originelle Antworten, was zu Verwirrung bei den Kunden führt und zu Fehlern bei Interaktionen führt. Eine Technologiearchitektur der Unternehmensklasse, die kombiniert Ein generatives KI-Instrument mit den vordefinierten Geschäftsrichtlinien des Unternehmens würde dazu beitragen, diese Antworten zu standardisieren und konsistente Antworten für alle Kunden bereitzustellen.
- Generative KI ist nicht in der Lage, Compliance sicherzustellen: Kundenbezogene Inhalte durchlaufen in der Regel rechtliche Prüfungen, um sicherzustellen, dass Bilder, Texte, Angebote und Versprechen den rechtlichen, behördlichen und Kundenrichtlinien eines Unternehmens entsprechen. Dieser Prozess schützt Unternehmen vor Missgeschicken von Kunden, behördlichen Tadel und Bußgeldern sowie anderen Arten von geschäftlichen Schäden. Generative KI kann keine konformen Inhalte erstellen, da sie diese Nuancen nicht versteht. Daher müssen Technologien, die generative KI nutzen, rechtliche Schutzmaßnahmen einbetten, um nicht konforme Inhalte zu identifizieren und zu entfernen, bevor sie öffentlich verbreitet oder genutzt werden.
- Die unkontrollierte Nutzung von ChatGPT birgt Sicherheitsrisiken: Die Verwendung von ChatGPT ist eine faszinierende Fallstudie darüber, was passiert, wenn Einzelpersonen nicht durch Sicherheitsrichtlinien überprüft werden. In den Medien gibt es zahlreiche Berichte darüber, dass Mitarbeiter smart Daten in diesen öffentlich zugänglichen Chatbot eingeben und damit die Offenlegung von Daten und den Verlust geistigen Eigentums riskieren. Unternehmensdaten- und IT-Groups können diese Probleme durch Segmentierung von Informationen abmildern: Senden sensibler Inhalte an Domänen-Chatbots, die durch Sicherheitskontrollen geschützt sind und Systeme sowie die Weiterleitung allgemeiner Anfragen an ChatGPT.
Evaluierung neuer Architekturen für generative KI
Um von Menschen unterstützte B2C- und B2B-Operationen sowie vollständig automatisierte B2C-Operationen zu ermöglichen, benötigen Unternehmen zwei unterschiedliche Architekturen.
Beide Architekturen nutzen generative Open-Supply-KI-Instruments wie ChatGPT und andere Lösungen, die Prozesse anhand prompter Eingaben steuern. zur Datensynthese; zur Erstellung, Bereinigung und Personalisierung von Inhalten; und Governance.
Verwendung von ChatGPT zur Optimierung menschlich erweiterter B2C/B2B-Interaktionen
Betrachten wir ein häufiges Szenario. Ein Marketingexperte gibt eine Eingabeaufforderung in eine Unternehmensschnittstelle ein und verwendet einen vorgefertigten Fragebogen, um die Inhaltsentwicklung zu steuern, beispielsweise für eine E-Mail-Kampagne.
Der Mitarbeiter gibt wichtige Informationen ein, darunter die E-Mail-Anweisungen, die gewünschte Zielgruppe, den Produktnamen, Marketingaussagen und Produkteigenschaften sowie etwaige Verwendungsanweisungen.
Die Architektur nutzt dann Kundenpersönlichkeiten, um Anweisungen mit Informationen anzureichern, die für dieses Phase interessant sind, sofern diese Datenmodelle verfügbar sind. Die erweiterte Frage wird dann über eine externe API an ChatGPT oder ein ähnliches generatives KI-Instrument gesendet.
Als Nächstes wendet ein Kurator Geschäftsregeln und rechtliche Leitplanken an, um sicherzustellen, dass der Inhalt den Unternehmens- und Regulierungsstandards entspricht. Der Marketingprofi würde dann die resultierende E-Mail überprüfen und genehmigen, bevor er sie an den Kundenstamm sendet.
Verwendung von ChatGPT zur Automatisierung von B2C-Interaktionen
Wie sieht es additionally mit Interaktionen aus, die vollständig automatisiert werden können?
Nachdem ein Benutzer eine Frage eingegeben hat, wird diese wie zuvor mit Kunden-Persona-Daten angereichert. Allerdings wird die aktualisierte Anfrage dann auf zwei Arten weitergeleitet: an einen Area-Chatbot, der Antworten für geschäftsspezifische Inhalte personalisieren kann, oder über eine externe API an ChatGPT für Routinefragen. Der Area-Chatbot personalisiert Inhalte, ChatGPT hingegen nicht.
Der resultierende Inhalt wird dann auf Fehler überprüft und mit Geschäftsregeln und Leitplanken verglichen, bevor er automatisch an Kunden verteilt wird.
Profitieren Sie von ChatGPT durch den Einsatz neuer Technologiearchitekturen, um neuen Geschäftswert zu erzielen
Der Wettlauf um die Steigerung des ROI durch generative KI ist eröffnet. Unternehmensleiter analysieren Geschäftsprozesse auf Kosten und Verschwendung, sprechen mit Anbietern, um deren Ansatz und Lösungen zu verstehen, und entwickeln Konzeptnachweise. Sie suchen nach Erkenntnissen und Lösungen, die sie nutzen können, um eine schnelle Wertschöpfung und eine schnelle Skalierung zu erreichen.
Während sie diese wichtige Arbeit leisten, können diese Führungskräfte alle Anbieter anhand ihrer Fähigkeit überprüfen, diese fünf häufigen generativen KI-Herausforderungen zu lösen und sowohl durch Menschen unterstützte als auch vollständig automatisierte Interaktionen zu ermöglichen.
Der Einsatz dieser beiden unterschiedlichen Grundarchitekturen wird es Unternehmen ermöglichen, unzählige Geschäftsvorteile zu erzielen. Sie können die Teamproduktivität steigern, das Kundenerlebnis verbessern, die Kosten für Serviceinteraktionen senken und den Verkauf neuer Produkte vorantreiben.
