Dieser Artikel basiert auf einem Webinar, das f\u00fcr Unternehmen der Volaris Group abgehalten und von Hanna Ha, Corporate Knowledge Programs Lead bei der Volaris Group, geleitet wurde.<\/em><\/p>\n\n Einen Support-Desk mit voller Geschwindigkeit am Laufen zu halten, kann f\u00fcr jedes Unternehmen eine Herausforderung sein. Eines unserer Unternehmen hat einen Weg gefunden, seinen Support reibungsloser zu gestalten. <\/p>\n\n Guy Hiddleston ist Head of IT Systems and Compliance bei Artifax, einem Unternehmen der Volaris Group, das Software f\u00fcr das Veranstaltungs- und Eventmanagement f\u00fcr Theater, Museen sowie andere Kultur- und Denkmalorganisationen entwickelt.<\/p>\n\n Vor Kurzem teilte er seine Erfahrungen mit der Volaris-Community \u00fcber den Aufbau eines selbst gehosteten Support-Agenten von Grund auf, angetrieben von der Motivation, das vorhandene Wissen des Teams f\u00fcr die eigenen Mitarbeiter und Kunden besser zug\u00e4nglich zu machen.<\/p>\n\n Artifax verf\u00fcgt \u00fcber einen relativ kleinen Support-Betrieb, der j\u00e4hrlich etwa 2.500 Tickets bearbeitet. In der Regel wurde diese Funktion von einer Vollzeit-Support-Fachkraft mit Unterst\u00fctzung durch Professional Services \u00fcbernommen. Das Wissen, mit dem sie arbeiteten, war jedoch \u00fcber einen riesigen Bestand an Hilfe-Artikeln, Ticket-Historien und langen, unstrukturierten Transkripten von Professional-Services- und Customer-Success-Gespr\u00e4chen verstreut. <\/p>\n\n \u201eSofern man nicht genau wusste, wonach man suchte und welche Suchbegriffe man verwenden sollte, war der Zugriff darauf eine ziemliche Herausforderung\u201c, so Guy.<\/p>\n\n Auch die Kunden standen vor einer Herausforderung. Die Wissensdatenbank von Artifax war f\u00fcr sie nicht leicht zug\u00e4nglich, was zu einem stetigen Strom an sich wiederholenden FAQ-Tickets f\u00fchrte. Die Beantwortung dieser Anfragen raubte den Mitarbeitern Zeit f\u00fcr die Bearbeitung wirklich komplexer F\u00e4lle. <\/p>\n\n Gleichzeitig ben\u00f6tigte das Unternehmen eine M\u00f6glichkeit, Wissen \u00fcber Nischenmodule an neue Mitarbeiter weiterzugeben.<\/p>\n\n Artifax entschied sich f\u00fcr den Aufbau eines KI-Agenten, um diese Herausforderungen zu l\u00f6sen. Die Entwicklung begann mit der Extraktion. Das Team zog die gesamte Ticket-Historie und das Archiv der Wissensdatenbank heran, lie\u00df einen Agenten jedes Ticket durchlaufen und fasste es dahingehend zusammen, was das eigentliche Problem des Kunden war, wie es kommuniziert wurde und wie es gel\u00f6st wurde. Diese optimierten Zusammenfassungen, nicht die Rohdaten, flossen in eine Vektordatenbank ein. <\/p>\n\n Artifax erstellte daraufhin zwei separate Retriever \u2013 einen f\u00fcr Support-Tickets und einen f\u00fcr Artikel aus der Wissensdatenbank \u2013, die jeweils in getrennten Tabellen gef\u00fchrt wurden.<\/p>\n\n Die erste Version des Agenten befand sich in einem Open-Source-Workflow-Tool, mit dem Guy direkt chatten konnte. Es funktionierte, war aber noch nicht bereit f\u00fcr den Einsatz bei Kunden. <\/p>\n\n Anstatt den Agenten direkt auf die Kunden loszulassen, baute Artifax Sicherheitsvorkehrungen ein. Dies geschah, indem ein neues Ticket im Moment seiner Erstellung an den Agenten gesendet wurde, der daraufhin einen Antwortentwurf als private, rein interne Notiz zur\u00fcckgab. Die Support-Mitarbeiter nutzten den vom Agenten erstellten Entwurf, um schneller zu recherchieren oder eine vorgeschlagene Antwort zu \u00fcbernehmen. In einigen F\u00e4llen, bei einfacheren FAQs, konnten die Support-Mitarbeiter den Entwurf einfach in eine kundenorientierte Antwort kopieren. <\/p>\n\n \u201eDer Grund, warum wir nicht direkt zur \u00f6ffentlichen Antwort \u00fcbergegangen sind, ist, dass dies aus Governance-Sicht eine Hochrisiko-Aktivit\u00e4t gewesen w\u00e4re\u201c, erkl\u00e4rte Guy. \u201eWir wollten erst validieren k\u00f6nnen, das Modell verfeinern und dann den n\u00e4chsten Schritt machen.\u201c <\/p>\n\n Diese Validierungsphase dauerte etwa einen Monat, wobei Menschen jede Antwort auf Tonfall, Umfang und Zitate pr\u00fcften. Diese Phase erwies sich als wichtig, um Halluzinationen des KI-Agenten zu verhindern. <\/p>\n\n Das Team passte den Agenten so an, dass jede Antwort nun am Ende eine Quellenangabe enth\u00e4lt, sodass sowohl Artifax als auch die Kunden eine Aussage bis zu ihrem Ursprung zur\u00fcckverfolgen k\u00f6nnen. \u201eWir mussten Vertrauen bei den Kunden aufbauen, damit sie die Quelle zur Validierung dieser Informationen heranziehen k\u00f6nnen\u201c, erkl\u00e4rte er. <\/p>\n\n Einige Leitplanken, die Artifax in den Agenten eingebaut hat, waren offensichtlich, wie etwa beim Thema zu bleiben und nichts au\u00dferhalb des Produkts zu besprechen.<\/p>\n\n Andere Ideen f\u00fcr Leitplanken ergaben sich jedoch erst durch interne Tests.<\/p>\n\n Da der Agent Zugriff auf Support-Ticket-Daten hat, ist er technisch in der Lage, Fragen zu beantworten, die \u00fcber den Support hinausgehen, aber Informationen enthalten k\u00f6nnen, die nicht f\u00fcr diesen Zweck bestimmt sind. Um Missbrauch zu verhindern, legt der System-Prompt nun Zitierregeln und explizite Verbote fest und definiert, wie der Agent konsequent ablehnen und ablenken soll, wobei jede Ausgabe gegen diese Leitplanken gepr\u00fcft wird, bevor sie jemandem angezeigt wird. Zudem baute Artifax einen Schutz f\u00fcr personenbezogene Daten ein, der \u00fcber eine zweistufige Verteidigung verf\u00fcgt. <\/p>\n\n Um das Ganze einem Stresstest zu unterziehen, forderte Guy jeden im Unternehmen heraus, die Leitplanken zu durchbrechen.<\/p>\n\n Nicht alles verlief reibungslos. Zu Beginn experimentierte das Team mit Modellen mit geringerer Rechenleistung, um schnellere Antwortzeiten zu erzielen. Diese Modelle halluzinierten weitaus mehr und erfanden URLs f\u00fcr das Hilfe-Center, anstatt die echten zu zitieren. <\/p>\n\n \u201eEs war frustrierend w\u00e4hrend unserer Experimentierphase. Die Informationen stammten zwar aus echten Artikeln, aber das Modell erstellte seine eigenen URLs\u201c, so Guy.<\/p>\n\n Artifax hat diese Lernphase inzwischen abgeschlossen. Das Team hat gelernt, dass ein Wechsel des verwendeten Modells den Tonfall und das Verhalten so stark ver\u00e4ndern kann, dass alles neu getestet werden muss. In der Praxis bedeutet dies, eine parallele Kopie des Agenten auf dem Kandidatenmodell zu erstellen, diese unabh\u00e4ngig zu validieren und erst dann die Produktion umzustellen. <\/p>\n\n Sobald das Team zufrieden war, verlie\u00df der Agent die Testphase und wurde in das Artifax-Produkt selbst integriert, wo er \u00fcber die Hilfe-Schaltfl\u00e4che im Rahmen eines Soft-Launchs f\u00fcr Kunden eingef\u00fchrt wurde.<\/p>\n\n Der deutlichste Erfolg zeigte sich beim Onboarding. Eine neue Mitarbeiterin in der Support-Abteilung, die mit den spezielleren Modulen von Artifax nicht vertraut war, konnte bereits in ihrer ersten Woche Tickets beantworten, nachdem sie die privaten Ticket-Zusammenfassungen des Agenten genutzt hatte. <\/p>\n\n Das gesamte Ticketvolumen ist nicht drastisch gesunken, aber Artifax stellt fest, dass nur noch sehr wenige Chat-Sitzungen \u00fcberhaupt zu einem protokollierten Ticket f\u00fchren. Guy sagt, dass dies nicht auf eine Abwehr von Support-Anfragen zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, sondern auf den Erfolg des neuen und echten Self-Service-Supportkanals, der Reibungsverluste f\u00fcr die Kunden beseitigt. <\/p>\n\n Intern nutzt das Team den Agenten t\u00e4glich, und die Flut an sich wiederholenden FAQ-Tickets ist verschwunden. Dadurch haben die Mitarbeiter mehr Zeit, die Artikel im Hilfe-Center zu verbessern, die dann direkt wieder in das Wissen des Agenten einflie\u00dfen.<\/p>\n\n Artifax zeichnet nun Professional-Services- und Customer-Success-Gespr\u00e4che auf, um eine zweite, rein interne Wissensebene aufzubauen. Auf diese Weise werden Account Manager den Agenten schlie\u00dflich nach einer Zusammenfassung des aktuellen Stands bei einem bestimmten Kunden fragen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n Das Team erw\u00e4gt au\u00dferdem den Wechsel von einer Plattform zur anderen, vor allem wegen eines ausgereifteren Audit-Trails, da die Anforderungen an die Automatisierung durch die weitere KI-Einf\u00fchrung steigen.<\/p>\n\n \u201eEin wirklich starker Audit-Trail und ein Entscheidungsprotokoll sind entscheidend f\u00fcr das Hinzuf\u00fcgen weiterer Agenten\u201c, sagte er.<\/p>\n\n Sein Rat an andere Unternehmen, die ein \u00e4hnliches Projekt verfolgen m\u00f6chten? \u201eIhre Daten sind bereits da. Greifen Sie einfach darauf zu.\u201c <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Durch den Einsatz von KI zur Reduzierung von Reibungsverlusten im Kundensupport hat das Unternehmen mehr Kapazit\u00e4ten f\u00fcr die Bearbeitung komplexer Probleme geschaffen Dieser Artikel basiert auf einem Webinar, das f\u00fcr Unternehmen der Volaris Group abgehalten und von Hanna Ha, Corporate Knowledge Programs Lead bei der Volaris Group, geleitet wurde. 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Weg von Tickets hin zu einem durchsuchbaren Wissensspeicher<\/h4>\n\n
Den Agenten f\u00fcr Kunden vorbereiten<\/h4>\n\n
Aufbau von Leitplanken gegen Halluzinationen<\/h4>\n\n
Wie das Support-Team Arbeitsabl\u00e4ufe optimiert hat<\/h4>\n\n
Wie es f\u00fcr Artifax weitergeht<\/h4>\n\n