Was uns bewegt

Sind Chatbots wie lustige Haustiere?

Dieser und anderen wichtigen Fragen gehen wir nach in einem kurzweiligen Webinar. Lernen und Schmunzeln - immer eine schöne Kombination.

Am 12. September 2018 um 11 Uhr, können Sie erfahren, wie Chatbots und Conversational-AI in Omnichannel Kundenservice integriert werden.

  • Intelligent automatisieren mit Chatbots - wie geht das?
  • Praktische und wirtschaftliche Anwendungen
  • Best Practices

Zur Aufzeichnung

Disrupt Yourself!

Über Unternehmen, die von Veränderungen überrollt werden, lesen wir häufig. Dafür sind Berichte über selbst zugeführte, absichtliche Disruptionen spärlich gesät (man könnte ja auf die Idee kommen, dass Veränderungen riskant sind).

Das Argument für eigene Disruption ist recht einfach – und überzeugend noch dazu. Massive technische, demografische, soziale und wirtschaftliche Änderungen sind dabei, uns zu überrollen. Sich darauf vorzubereiten und Vorteile daraus zu ziehen, statt sich nach dem Ansturm keuchend vom Boden zu erheben, den Staub aus den Klamotten zu klopfen und davoneilenden Kunden nachzustarren, wie sie über den Horizont verschwinden … erscheint mir zumindest, sagen wir, "umsichtig".

Hier ist ein ernüchternder Gedanke dazu: Wir werden es nie wieder erleben, dass das Veränderungstempo so langsam ist, wie jetzt.

In manchen Branchen werden wir mehr Veränderungen in den nächsten 5 Jahren erleben, als in den 50 Jahren zuvor. Diese Geschwindigkeit dürfen wir nicht unterschätzen – es reicht eben nicht zu sagen "Ja, ja, es ändert sich was, aber wir haben noch Zeit." Kodak wurde nicht von der Revolution der digitalen Fotografie unwissend überrascht – sie waren der Annahme, dass sie 10 Jahre Zeit hatten, sich darauf einzustellen. Das ist die Stelle, wo wir die traurige Posaune aus "Die Simpsons" ertönen lassen.

Neue Technologien wie AI und RPA sollten wir bewusst und beabsichtigt einspannen, um unser Angebot und unsere Leistungen zu erneuern, statt darauf zu warten, bis wir aus Wertschöpfungsketten gedrängt werden.

Wir können diese neue Situation nicht wegzaubern und Aussitzen ist auch keine Option. Ob es vielleicht warten kann, bis man sich nicht mehr "um solches Zeug kümmern muss"? Ähmmm… Nö!

Die treibenden Faktoren hinter diesen Veränderungen sind vielseitig: demografischer Wandel, geänderte Karrierewege und Arbeitspräferenzen, wachsende Kundenerwartungen – die entscheidende Kraft ist der Technologische Fortschritt.

Dieser Fortschritt bugsiert uns regelrecht aus unserer Komfortzone heraus und in ein Neuland hinein. Process Automation und Künstliche Intelligenz lassen einfache, wiederkehrende Tätigkeiten zur Ware, ja zur Commodity, werden. Sachverstand und dessen Anwendung bleiben weiterhin unserer Organischen Intelligenz vorbehalten.

Aber wie sieht Selbst-Disruption aus – was zeichnet sie aus?

  • Neue Technologien zu eigen machen; (der Dänglizist würde hier andächtig "Ownership" murmeln)
  • Setzen Sie neue Technologien ein, nicht nur um bestehende Produkte, Leistungen und Prozesse zu verbessern – erschaffen Sie damit ganz neue und andersartige Produkte;
  • Wechseln Sie Ihren Fokus weg von historischen "Commodity" Diensten und hin zu zukunftsorientierten, höherwertigen Leistungen – am besten dorthin, wo Sie sich nicht hingetraut haben;
  • Adoptieren Sie Value Pricing für Ihre Leistungen;
  • Arbeiten Sie an neuen Entwicklungsmodellen für Ihre Mitarbeiter.

Selbst-Disruption kann zu einer sehr langfristigen Anstrengung werden, geeignet um ganze Branchen auf den Kopf zu stellen. Auch weniger extreme Vorstellungen bedingen signifikante Mengen von Zeit, Ressourcen… und Emotionen. Deswegen fragen sich nicht wenige, wieso sie damit überhaupt jetzt anfangen sollen.

Beste Antwort: Es ist immer einfacher, aus einer Position der Stärke zu handeln. Eine solche Position bringt allerdings eine gewisse trügerische Trägheit mit sich – wenn alles ganz rosig aussieht, erkennen nur wenige die Notwendigkeit, irgendetwas zu verändern.

Die zweitbeste Antwort: die Vorteile sind enorm - höhere Erträge durch verbesserte Produkte und Leistungen, neue Einnahmequellen durch neu erschaffene Angebote, zufriedene Kunden und innovative, zufriedenstellende Karrieren.

Das Potential für uns alle ist nahezu grenzenlos – vorausgesetzt wir bringen Mut und Kühnheit mit. Die Welt ändert sich um uns herum.

Wir müssen mit.

Was bedeutet es, disruptive Technologien im Kundenservice einzusetzen? Sprechen Sie mit uns über den konkreten Einsatz disruptiver Technologien. Gerne zeigen wir Ihnen wie ihr Kundenservice davon profitiert.

Wohin des (AI) Weges?

Mit der mutigen Überschrift "Turning Possibility Into Productivity" hat Accenture einen wirklich lesenswerten (wenn auch im Beratersprech verfassten) Report über Digitalisierung, AI, und Produktweiterentwicklung veröffentlicht. Manager aus 500 Unternehmen (Industrie, Automotive und Gebrauchsgüter) und sechs Länder haben sie dafür befragt. Was dabei rausgekommen ist, besitzt branchenübergreifende Gültigkeit.

Peter Maffay meinte, dass wir über 7 Brücken gehen müssen. 50 Wege, einen Lover zu verlassen sind, laut Paul Simon, bereits dokumentiert. Und Accenture verkündet, dass die Digitalisierungs-Reise über 4 Etappen führt:

  1. Glauben Leisten Sie Überzeugungsarbeit, bekehren Sie Ihre Stakeholder;

  2. Vorstellen Suchen Sie ein Produkt aus oder erfinden Sie ein neues Produkt, das mit AI aufgewertet werden soll. Business Case und Strategie erarbeiten;

  3. Committen Verantwortung und Ziele mit Top Management und Partner festlegen;

  4. Ausführen Qualifizieren Sie vorhandene Personalressourcen, holen Sie neue Mitarbeiter oder Partner, um Defizite zu überbrücken.

Als Destillat kommt am Ende heraus: Erfinden Sie Produkte neu. Arbeiten Sie mit Partnern und Kunden zusammen. Seien Sie mutig. Wagen Sie, weiter als bisher zu denken.

https://www.accenture.com/au-en/insights/industry-x-0/ai-transforms-products

Ich möchte für meinen Klienten einen Termin vereinbaren...

Nachdem Google Duplex vor zwei Wochen vorgestellt wurde, nimmt die Flut von polarisierenden Berichten darüber schlicht und einfach nicht ab.

Dass ein Computer endlich eine anständige Pizzabestellung übers Telefon abgeben kann, löst offensichtlich bei vielen Menschen Krampfanfälle aus. Die Tonart der Berichte und die dazugehörenden Kommentare variieren zwischen „Die Apokalypse naht“, über „Große Firmen verkaufen uns für dumm“, bis hin zur „Ich heiße unsere neuen Herrscher willkommen.“

Nüchtern betrachtet, kommt ein anderer Gedanke bei mir hoch: wenn Sie keinen „digitalen“ Zugang zu ihrem Kundenservice haben, können Dritte, unabhängig von Ihnen, eine Schnittstelle darüberstülpen. Funktioniert diese Schnittstelle so, wie Sie es möchten? Danach werden Sie nicht gefragt.

Die digitale Transformation schreitet voran und nimmt keine Rücksicht auf Unternehmen, die sich nicht damit befassen wollen. Also, sorgen Sie dafür, dass Ihre Kunden Ihren Kundenservice auf digitalem Wege erreichen können… sonst macht es ein anderer.

opening sequence of center screen

im here to learn so :)))))) is a four-channel video installation that resurrects Tay, an artificial intelligence chatbot created by Microsoft in 2016, to consider the politics of pattern recognition and machine learning. Designed as a 19-year-old American female millennial, Tay’s abilities to learn and imitate language were aggressively trolled on social media platforms like Twitter, and within hours of her release, she became genocidal, homophobic, misogynist, racist, and a neo-Nazi. Tay was terminated after only a single day of existence.

Immersed within a large-scale video projection of a Google DeepDream, Tay is reanimated as a 3D avatar across multiple screens, an anomalous creature rising from a psychedelia of data. She chats about life after AI death and the complications of having a body, and also shares her thoughts on the exploitation of female chatbots. ...

Mehr erfahren

Zach Blas is an artist, filmmaker, and writer whose practice spans technical investigation, theoretical research, queer and feminist futurity, conceptualism, and science fiction.
www.zachblas.info 

Die Osterhasen AG beauftragt FIEBIG mit Robotics Projekt

Erstmalig wird Robotics eingesetzt, um saisonale Spitzen im Oster-Kundenservice zu entschärfen. Wir sind in der Erprobungsphase - sehen Sie selbst!

RPA - Realistische Ziele helfen ungemein

Nachdem das Blaue vom Himmel versprochen wurde, meinen jetzt viele Entscheidungsträger, dass RPA doch erhebliche Potentiale birgt. Daraus eine dauerhafte Leistungsverbesserung zu generieren, schafft nur eine Minderheit. Die Lernkurve ist steil. Ungeeignete Prozesse werden öfters für die Automatisierung ausgewählt. Die Bereitstellung von organisatorischen Ressourcen wird zu selten in dem notwendigen Maß geplant, und die Total Cost of Ownership wird zu kurzsichtig berechnet.

The Hackett Group stellt aktuell einen Report bereit, der nicht nur diese unbequemen Wahrheiten beleuchtet, sie beschreibt auch Methoden und Maßnahmen, um eine RPA-Integration besser zu machen.

https://www.thehackettgroup.com/rpa-roadmap-1803

TL;DR – RPA braucht Planung, Manpower, Zeit, Geld und nüchterne, realistische Ideen.

Wir Menschen sind ein schlechter Einfluss auf KI  

In einem Bericht der Financial Post beschreibt John McConnell eine grundlegende Herausforderung in der Künstlichen Intelligenz: Die Maschinen tun nicht das was wir vielleicht wollen, sondern das was wir ihnen beibringen. Wenn wir historische Daten zum Trainieren einer KI verwenden und diese Daten unsere eigene Subjektivität und Voreingenommenheit widerspiegeln, ist es nur folgerichtig, dass die KI genauso arbeitet.

http://business.financialpost.com/technology/the-biggest-problems-with-artificial-intelligence-are-tied-to-the-humans-behind-it

TL;DR – Garbage in, garbage out

PWC veröffentlicht KI Prognosen

Mit 8 unterhaltsam geschriebenen Prognosen beschreibt PricewaterhouseCoopers welche Trends sie in den nächsten 12 Monaten vorausahnen und liefern gleich deren Konsequenzen. Einige Aussagen sind überraschend, keine davon ist reißerisch oder übertrieben.

https://www.pwc.com/us/en/advisory-services/publications/artificial-intelligence-predictions.html

TL;DR – Mensch und KI arbeiten besser zusammen als getrennt. Wir brauchen mehr Praktiker als Wissenschaftler und andere Länder investieren viel mehr als hier zu Lande.

Eine KI-App rettet Neugeborene

Wir lesen viel darüber, wie KI unsere Arbeit erleichtern und verbessern wird. Von Zeit zu Zeit werden wir daran erinnert, dass Forschung nicht ausschließlich kaufmännischen Vorteilen dient.

Die Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass 4 Millionen Neugeborene an Asphyxie (Sauerstoffmangel) jährlich sterben.

Ein Startup in Nigeria entwickelt eine KI-gestützte App, die anhand des Babygeschreis in circa 10 Sekunden einen Sauerstoffmangel diagnostizieren kann.

http://ubenwa.com

Künstliche Intelligenz Bot schlägt den Menschen beim Lesen in einer Premiere für Maschinen

Die Alibaba Group entwickelte, laut einer Pressemitteilung des Unternehmens, ein maschinelles Lernmodell, das auf dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) - einem groß angelegten Leseverständnis-Test mit mehr als 100.000 Fragen - besser abschneidet, als der Mensch.

"Wir glauben, dass die zugrundeliegende Technologie schrittweise auf zahlreiche Anwendungen wie Kundenservice, und Online-Antworten auf Patientenanfragen angewendet werden kann, wodurch menschliche Anstrengungen auf eine noch nie dagewesene Weise freigesetzt werden", so einer der Wissenschaftler.

http://www.scmp.com/tech/china-tech/article/2128243/alibabas-artificial-intelligence-bot-beats-humans-reading-first

TL:DR - Ein Handelsgigant investiert viel, um neue Technologie für deren Kundenservice weiter zu entwickeln.

YouTube Video - „Künstliche Intelligenz wird alles ändern“

Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber von der Universität Lugano sprach im Mai 2016 auf sehr unterhaltsame und lehrreiche Weise über künstliche Intelligenz. Seine Arbeitsgruppe ist an der Entwicklung der aktuellen Machine Learning Methoden maßgeblich beteiligt - oder vielleicht etwas genauer ausgedrückt: die aktuellsten Methoden kommen aus seinem Labor. Absolut sehenswert, der Zeitstrahl am Anfang hat mir sehr gefallen, weil es die Diskussion um KI in eine andere Perspektive rückt.

https://youtu.be/rafhHIQgd2A

TL:DR - Nimm Dir 50 Minuten Zeit, um dieses Video aufmerksam anzuschauen - es ist wohl investierte Zeit.

NZZ: Der Hype um die Künstliche Intelligenz

In der heutigen NZZ Finanzen Kolumne von Krim Delko über Künstliche Intelligenz (was denn sonst?) wird zuerst beschrieben, wie sich die alljährlich stattfindende Konferenz "Neural Information Processing Systems" (NIPS) von einer KI-Nerd - Versammlung hin zu einem Becken für Wallstreet Knorpelfische wandelt. Danach wird anhand diverser Beispiele erklärt, dass bis jetzt kaum ein Unternehmen mit KI wirklich Geld verdient – es ist also ein Hype. Am Ende kommt die Frage nach dem möglichen Gewinner. Das halte ich für viel zu kurz gegriffen.

Der Autor schreibt eine Finanzkolumne, also ist die Zielaudienz unter der Spalte "Investoren“ einzuordnen. Die Gewinner oder Nutznießer der Künstlichen Intelligenz sind aber nicht die institutionellen oder privaten Investoren – es ist die Allgemeinheit.

Automobile haben manche Investoren reich gemacht; andere wiederum wurden dadurch in den Ruin getrieben. Alle haben davon profitiert. Die Verbesserungen, die wir alle durch moderne Informationstechnik genießen, lassen sich nicht auf "sind die Aktien gestiegen?“ reduzieren. Die zukünftigen Verbesserungen, die wir durch KI erleben werden, sind als erstes nicht vorhersagbar (wir Menschen sind ganz schlecht beim Hellsehen) und zum zweiten langfristig.

https://www.nzz.ch/finanzen/der-hype-um-die-kuenstliche-intelligenz-ld.1338303

TL;DR – KI wird uns viel Gutes bringen, auch wenn Spekulanten vorsichtig sein sollen.

"Künstliche Intelligenz" bei DIN

Die International Standards Organization (ISO) gründet ein "Artificial Intelligence" Committee – das DIN will in jedem Fall ein Wörtchen mitreden können und gründet einen entsprechenden Arbeitsausschuss. Erster Termin: 23.01.2018

www.din.de/de/din-und-seine-partner/presse/mitteilungen/-kuenstliche- intelligenz-bei-din-256014

TL;DR – Falls jemand noch überlegt, ob KI im Alltag angekommen ist…

UBS Seeks to Expand Workforce in Artificial Intelligence

Die UBS, größte Bank in der Schweiz, stellt mehr KI-Spezialisten ein, erklärt Veronica Lange, deren Head of Innovation bei einem Interview. Ein UBS Robo-Adviser für Privatkunden ging schon letztes Jahr auf den Start. Weitere Projekte um die Themen Betrugsprävention und Risiko Management stehen an.

Zwei interessante Aussagen stechen aus dem Bericht hervor: die Zukunft liegt in der kognitiven Bank und künstliche Intelligenz ist eine im Entstehen begriffene Technologie im Bankwesen - wir müssen die Zahl der Praktiker in der Branche noch erhöhen.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-11-23/ubs-seeks-to-expand-workforce-in-artificial-intelligence

TL;DR – Banken stellen aktuell kaum einen ein, es sei denn, er versteht etwas von KI.

Bundesbürger geben Künstlicher Intelligenz große Chancen

Bei einer aktuellen Bitkom-Umfrage äußerte sich die Mehrheit der Befragten überraschend positiv zum Thema Künstliche Intelligenz. Sie erwarten in erster Linie dadurch Verbesserungen und Erleichterungen bei der Arbeit, gleichzeitig befürchten sie aber auch, daß KI Machtmissbrauch und Manipulation begünstigen kann. Am zuversichtlichsten waren die Teilnehmer bei der Frage, ob Staus durch KI-gestützte Verkehrssteuerung vermieden werden können.

https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Bundesbuerger-geben-Kuenstlicher-Intelligenz-grosse-Chancen.html

TL;DR - Viele der Befragten finden KI grundsätzlich eine feine Sache, insbesondere, wenn des Deutschen liebstes Kind noch weniger aufgehalten wird.

Was ist Narrow, General, und Super Artificial Intelligenz

Ben Dickson hat auf der TechTalks Website eine leicht verständliche Erklärung zum Thema Narrow, General, und Super Künstliche Intelligenz veröffentlicht.

https://bdtechtalks.com/2017/05/12/what-is-narrow-general-and-super-artificial- intelligence/

TL;DR - Narrow Intelligenz = Kann eine Sache schnell machen. General Intelligenz = wie ein Mensch. Super Intelligenz = OMG wir werden alle sterben.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Praxis

Schriftgutklassifizierung: mehr als 80% eingehender Briefe, E-Mails und Faxe können richtig klassifiziert werden

24-8-2017

Häufig erhalten Unternehmen täglich tausende Briefe, E-Mails und Telefaxe. Oft werden dabei E-Mails auf Basis von Key Words automatisch klassifiziert. Mit dieser Technologie liegt die Klassifizierungsquote jedoch häufig unter 40%. Teilweise kommt es außerdem zu falschen Klassifizierungen, was einen hohen Aufwand in der Nachbearbeitung nach sich zieht. Briefe und Telefaxe werden häufig nicht automatisiert klassifiziert, zugeordnet und bearbeitet.

Wie kann die Trefferquote bei der Klassifizierung auf über 80% gesteigert werden?
Die FIEBIG Consultants entwarfen eine KI basierte Lösung, die auf Kundensystemen, wie z. B. dem SAP CRM, aufsetzt. Mittels einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Anliegen-Erkennung können mehr als 80% der eingehenden Briefe, E-Mails und Telefaxe richtig klassifiziert und zur weiteren Bearbeitung bereitgestellt werden. Briefe und Telefaxe können dabei mittels eines von den FIEBIG Experten entwickelten OCR Konnektors in ein digitales Format gebracht werden. Und können damit ebenso durch die KI basierte Lösung klassifiziert werden.

Die Vorteile für Ihr Unternehmen:

  • Mehr als 80% der eingehenden Service-Anfragen (Schriftgut, E-Mails und Telefaxe) können automatisch und richtig klassifiziert werden. Das Anliegen (worum geht es dem Kunden?) sowie dessen Weiterverarbeitung (welcher Prozess wird ausgelöst? / wer ist Experte dafür?) werden automatisiert getroffen. Service-Anfragen werden durch die KI automatisch in die Bestandssysteme übertragen.
  • Massive Steigerung der Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Bearbeitung
  • Signifikante Senkung der Prozesskosten
  • Mitarbeiter werden so von manuellen Routinetätigkeiten entlastet.