Ein praktischer Leitfaden für das KI-Training mit Supportdaten

Das haben wir alle schon erlebt. Man hängt in einer Endlosschleife mit einem Chatbot fest, der es einfach nicht kapiert und allgemeine Antworten gibt, die nichts mit unserem eigentlichen Problem zu tun haben. Das ist frustrierend und liegt meist daran, dass die KI nach einem Skript arbeitet und nicht nach realem Kontext.

Das Geheimnis eines KI-Support-Agenten, der wirklich hilft, liegt darin, ihn mit den eigenen Support-Daten Ihres Unternehmens zu trainieren. Das macht aus einem generischen Bot ein wertvolles Teammitglied, das genaue, relevante und markenkonforme Antworten geben kann.

Aber wo fängt man überhaupt an? Die ganze Vorstellung vom „KI-Training“ kann kompliziert und unerreichbar klingen. Dieser Leitfaden soll Licht ins Dunkel bringen. Wir erklären, wie das KI-Training mit Support-Daten funktioniert, und zeigen Ihnen, wie moderne Tools es für jedes Team zugänglich gemacht haben.

Was genau ist KI-Training mit Support-Daten?

Einfach ausgedrückt ist es der Prozess, ein KI-Modell zu lehren, indem man es aus der unternehmensinternen Historie lernen lässt. Dazu gehören alte Support-Gespräche, Hilfeartikel, interne Notizen und alles andere, was Ihr Team zur Lösung von Kundenproblemen erstellt hat. Anstatt sich auf die gleichen öffentlichen Informationen wie ChatGPT zu verlassen, lernt Ihre KI die spezifische Sprache, die Probleme und die Lösungen, die für Ihr Unternehmen einzigartig sind.

Es hilft, sich die Funktionsweise einer KI in zwei Phasen vorzustellen:

1. Die Lernphase (Training): Das KI-Modell liest und analysiert alle Daten, die Sie ihm zur Verfügung stellen. Es durchforstet frühere Tickets, Hilfedokumente und interne Wikis, um den Ton Ihrer Marke, häufige Kundenprobleme und die Lösungen, die sich bewährt haben, zu verstehen. Es ist, als ob ein neuer Mitarbeiter Ihre gesamte Unternehmensgeschichte im Schnelldurchlauf liest.

2. Die Anwendungsphase (Inferenz): Sobald das Lernen abgeschlossen ist, setzt die KI dieses Wissen in die Praxis um. Sie nutzt das Gelernte, um neue Kundenfragen zu beantworten, Antwortentwürfe für Ihre Agenten zu erstellen und automatisierte Aufgaben zu erledigen.

Die wahre Magie steckt in Ihren vorhandenen Support-Daten. Sie machen Ihren Kundensupport zu Ihrem Kundensupport. Eine KI, die darauf trainiert ist, wird natürlich hilfreicher sein als eine, die das öffentliche Web durchsucht. Früher war dies ein riesiges Unterfangen, das Data-Science-Teams und monatelange Arbeit erforderte, aber eine neue Welle von Plattformen hat den Großteil der schweren Arbeit automatisiert, was es überraschend unkompliziert macht.

Ein Workflow, der den Prozess des KI-Trainings mit Support-Daten veranschaulicht, von der Datenanalyse bis zur Problemlösung.

Welche Daten sollten Sie für das KI-Training verwenden?

Je mehr hochwertige, relevante Informationen Sie Ihrer KI zur Verfügung stellen, desto intelligenter und leistungsfähiger wird sie. Ein wirklich großartiges KI-Support-System bezieht Wissen aus allen Bereichen Ihres Betriebs, nicht nur aus ein oder zwei Quellen.

Helpdesk-Verlauf

All diese vergangenen Support-Tickets sind eine Goldgrube. Ernsthaft. Sie enthalten Tausende von echten Fragen von echten Kunden, zusammen mit den Antworten, die Ihre Agenten zur Lösung verwendet haben. Dies ist wahrscheinlich die beste Quelle, um einer KI Ihren spezifischen Tonfall und die direktesten Wege zur Lösung gängiger Probleme beizubringen.

Früher musste man all diese Daten manuell exportieren, bereinigen und formatieren, was ein riesiges, mühsames Projekt war. Zum Glück müssen Sie das nicht mehr tun. Moderne Tools wie eesel AI können direkt an Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk angebunden werden. Es kann Ihren Ticketverlauf automatisch analysieren und Ihren Geschäftskontext vom ersten Tag an lernen, ohne dass Sie sich mit einer einzigen CSV-Datei herumschlagen müssen.

Wissensdatenbanken und interne Dokumente

Ihre offiziellen Hilfecenter-Artikel, FAQs und internen Wikis sind Ihre „Source of Truth“. Sie enthalten alle genehmigten Informationen zu Unternehmensrichtlinien, Produktmerkmalen und technischen Anleitungen. Wenn Sie dieses strukturierte Wissen Ihrer KI zuführen, stellen Sie sicher, dass sie konsistente und genaue Antworten gibt, die Sie bereits abgesegnet haben.

Ein häufiges Problem bei älteren KI-Tools ist, dass sie oft im Helpdesk gefangen sind und von wichtigen Informationen, die an anderer Stelle gespeichert sind, völlig abgeschnitten sind. Damit eine KI wirklich effektiv ist, muss sie das Gesamtbild sehen. Deshalb bietet eesel AI Ein-Klick-Integrationen mit Plattformen wie Confluence, Google Docs und Notion. Es verbindet all Ihr verstreutes Wissen zu einem einzigen Gehirn, das Ihre KI nutzen kann.

Eine Infografik, die zeigt, wie eine KI für das Training mit Support-Daten Wissen aus verschiedenen Quellen wie Zendesk, Freshdesk und Confluence integriert.

Agenten-Makros und vorgefertigte Antworten

Agenten-Makros sind die Standardantworten Ihres Teams auf häufige Fragen. Sie wurden getestet, optimiert und genehmigt, weil sie funktionieren. Sie in Ihre Trainingsdaten aufzunehmen, ist eine großartige Abkürzung, um sicherzustellen, dass die KI von Anfang an Ihre effizientesten und markenkonformen Botschaften lernt.

Die realen Herausforderungen des KI-Trainings

Es reicht nicht aus, einer KI einfach nur Daten hinzuwerfen. Es gibt einige häufige Hürden, die zu überwinden sind, um sicherzustellen, dass das Endergebnis genau, sicher und wirklich hilfreich ist. Sie zu kennen, ist die halbe Miete.

Herausforderung 1: Ungeordnete Daten

Seien wir ehrlich: Support-Daten sind selten sauber. Sie sind voller Tippfehler, Kundenslang, Nebengesprächen und manchmal mehrerer Fragen in einem einzigen Thread. Früher bedeutete die Vorbereitung dieser Daten für eine KI, dass jemand sie manuell bereinigen und formatieren musste. Wenn man diesen Schritt übersprang, lernte die KI all die falschen Dinge und gab Unsinn aus.

An diesem Punkt blieben viele KI-Projekte früher stecken. Die manuelle Vorbereitungsarbeit war einfach zu zeitaufwendig. Glücklicherweise hat sich auch in diesem Bereich einiges verbessert. Beispielsweise ist eesel AI von Grund auf darauf ausgelegt, die unübersichtliche, dialogorientierte Natur von Support-Daten zu verstehen. Dies reduziert den Bedarf an manueller Bereinigung so sehr, dass Sie tatsächlich in Minuten statt in Monaten einsatzbereit sind.

Herausforderung 2: Datenschutz und Sicherheit

Das ist ein großes Thema. Wenn Sie Ihre privaten Kundengespräche zum Trainieren einer KI übergeben, müssen Sie zu 100 % sicher sein, dass Ihre Daten sicher sind. Sie sollten niemals zum Trainieren von Modellen für andere Unternehmen verwendet werden oder in einem öffentlichen Datensatz landen.

Das ist nicht verhandelbar. Jede seriöse KI-Plattform muss garantieren, dass Ihre Daten vollständig isoliert sind. Bei eesel AI werden Ihre Daten niemals zum Trainieren allgemeiner Modelle verwendet. Sie werden verschlüsselt, getrennt gehalten und nur zur Stromversorgung Ihrer KI verwendet. Für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen können Sie sogar Funktionen wie die EU-Datenresidenz wählen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten in einer bestimmten geografischen Region bleiben.

Herausforderung 3: Leistung sicherstellen und „Overfitting“ vermeiden

Wie können Sie sicher sein, dass die KI gut funktioniert, bevor Sie sie auf Ihre Kunden loslassen? Ein klassisches Problem beim maschinellen Lernen ist das „Overfitting“. Dies geschieht, wenn das Modell die Trainingsdaten im Grunde auswendig lernt, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen. Es bekommt eine 1+ für alte Fragen, versagt aber völlig, wenn es eine neue, leicht anders formulierte Frage sieht.

Der einzige Weg, dies zu vermeiden, ist, es gründlich zu testen, aber die meisten Tools bieten dafür keine gute Möglichkeit. Hier kommt eine Funktion wie der Simulationsmodus von eesel AI ins Spiel. Damit können Sie Ihre KI in einer sicheren Umgebung an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, was Ihnen eine solide Prognose ihrer Lösungsrate und Leistung gibt, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, einer Schlüsselfunktion für effektives KI-Training mit Support-Daten.

Wie KI-Training in der Praxis aussieht

Sobald Ihre KI richtig trainiert ist, kann sie zu einem ziemlich vielseitigen Teil Ihres Support-Teams werden. Sie können sie auf verschiedene Weisen einsetzen, um mühsame Arbeit zu eliminieren, Probleme schneller zu lösen und Ihren menschlichen Agenten Unterstützung zu geben.

Hier ist ein kurzer Blick auf das „Vorher und Nachher“ des Einsatzes einer gut trainierten KI.

Für den First-Level-Support

• Vorher: Ihre Agenten verbringen einen Großteil ihres Tages damit, manuell dieselben wiederkehrenden Fragen zu beantworten, wie „Wo ist meine Bestellung?“ oder „Wie setze ich mein Passwort zurück?“

• Nachher: Ein KI-Agent bearbeitet ein riesiges Volumen dieser einfachen, erststufigen Tickets selbstständig und entlastet so Ihr Team, damit es sich auf komplexere Probleme konzentrieren kann.

Für die Unterstützung von Agenten

• Vorher: Neue Agenten brauchen Wochen, um sich einzuarbeiten, und selbst erfahrene Agenten müssen verschiedene Tabs und Dokumente durchsuchen, um die richtigen Informationen zu finden.

• Nachher: Ein KI-Copilot kann in Sekundenschnelle genaue Antworten direkt im Helpdesk entwerfen. Es ist, als ob man jedem Agenten einen Experten-Assistenten zur Seite stellt, der alle Antworten kennt.

Ein Beispiel für einen KI-Copiloten, der einen Agenten nach dem KI-Training mit Support-Daten bei einer Antwortvorlage unterstützt.

Für das Ticket-Management

• Vorher: Agenten müssen wertvolle Zeit damit verbringen, jedes eingehende Ticket manuell zu kennzeichnen, zu kategorisieren und an die richtige Person oder Abteilung weiterzuleiten.

• Nachher: KI-gestützte Triage kann Tickets automatisch kategorisieren, an das richtige Team weiterleiten und die richtigen Tags anwenden, bevor ein Agent sie überhaupt sieht.

Dies sind nicht nur abstrakte Ideen, sondern das, was Tools wie der eesel AI Agent, der AI Copilot und die AI Triage leisten. Sie alle lernen von demselben einheitlichen Wissen, das Sie schaffen, sodass sie nahtlos zusammenarbeiten.

KI-Training mit Support-Daten ist kein riesiges Projekt mehr

Guter KI-Support hängt davon ab, ihn mit Ihren eigenen Daten zu trainieren. Lange Zeit war dieser Prozess ein riesiges, teures Projekt, an das nur große Unternehmen überhaupt denken konnten. Das ist einfach nicht mehr der Fall.

Das größte Hindernis für Teams war schon immer die Komplexität. Die besten Tools von heute sind Self-Service-Lösungen, mit denen Sie ohne ein Team von Entwicklern starten können. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie in nur wenigen Minuten einen voll trainierten KI-Agenten erstellen und starten.

Sie sollten auch die volle Kontrolle haben. Sie sollten nicht in ein starres Alles-oder-Nichts-System gezwungen werden. Ein gutes Werkzeug lässt Sie genau auswählen, welche Arten von Tickets die KI bearbeiten soll, ihren Tonfall definieren und ihr Verhalten anpassen. Und schließlich achten Sie auf unvorhersehbare Preise. Einige Plattformen berechnen pro Lösung, was bedeutet, dass Ihre Rechnung steigt, je erfolgreicher Sie werden. Suchen Sie nach klaren Pauschalplänen, damit Ihre Kosten nicht außer Kontrolle geraten.

Lassen Sie sich nicht von der Vorstellung eines komplizierten Trainingsprozesses abschrecken. Der einfachste Weg, um zu sehen, was eine auf Ihren Daten trainierte KI leisten kann, ist, es einfach auszuprobieren.

Bereit, eine KI mit Ihren Support-Daten zu trainieren? Starten Sie kostenlos mit eesel AI und erleben Sie es in wenigen Minuten in Aktion.