Generative KI-Grundlagen: Ein praktischer Leitfaden für Support-Teams

Seien wir ehrlich, der Hype um generative KI ist ... überwältigend. Es fühlt sich an, als gäbe es jeden Tag ein neues Tool, ein neues Akronym oder eine neue Behauptung, dass sich alles für immer verändern wird. Wenn Sie im Kundensupport an vorderster Front stehen, ist es ein Vollzeitjob, diesen Lärm zu durchdringen, um herauszufinden, was wirklich funktioniert.

Und obwohl die Technologie leistungsstark ist, besteht die eigentliche Schwierigkeit nicht darin zu verstehen, was KI ist, sondern herauszufinden, wie man sie tatsächlich einsetzt, ohne das gesamte Team zu stören. Dieser Leitfaden ist eine schnörkellose Zusammenfassung der Grundlagen der generativen KI, die Sie wirklich kennen müssen. Wir lassen das Fachjargon hinter uns, zeigen Ihnen, wie diese Konzepte direkt auf Ihre täglichen Support-Workflows angewendet werden können, und decken die häufigsten Fallstricke auf, damit Sie kluge Entscheidungen für Ihr Team treffen können.

Was ist generative KI?

Also, wenn man die ganzen Schlagwörter mal beiseite lässt, was ist generative KI? Der einfachste Weg, den ich gefunden habe, darüber nachzudenken, ist eine kleine Analogie.

Stellen Sie sich vor, Sie haben zwei Arten von Kunstexperten. Der erste ist eine diskriminative KI. Dieser Experte kann ein Gemälde betrachten und Ihnen mit erstaunlicher Genauigkeit sagen, ob es sich um einen echten Picasso handelt oder nicht. Er ist fantastisch darin, bereits existierende Dinge zu klassifizieren.

Der zweite Experte ist eine generative KI. Dieser ist eher wie ein Künstler. Er hat Tausende von Picassos Werken studiert, die Pinselstriche, die Farbpaletten, die Sujets, und kann ein brandneues Werk malen, das aussieht, als käme es direkt aus seinem Atelier. Er erkennt nicht nur Muster; er nutzt das Gelernte, um etwas völlig Neues zu schaffen.

Das ist der entscheidende Unterschied. Traditionelle KI ist hervorragend darin, Daten zu erkennen und zu klassifizieren. Generative KI ist darauf ausgelegt, neue, originelle Inhalte zu erstellen.

Der Motor, der diesen kreativen Sprung ermöglicht, ist eine Mischung aus einigen Schlüsseltechnologien:

• Large Language Models (LLMs): Das sind die „Gehirne“ des Ganzen. LLMs wie die GPT-Serie von OpenAI sind Deep-Learning-Modelle, die mit riesigen Mengen an Text und Daten aus dem Internet trainiert wurden. Durch die Verarbeitung all dieser Informationen lernen sie die Muster, den Kontext, die Grammatik und die Feinheiten der menschlichen Kommunikation.

• Transformer-Architektur: Dies war der technische Durchbruch, der das Potenzial moderner LLMs erst richtig freigesetzt hat. Die 2017 eingeführte Transformer-Architektur ermöglicht es diesen Modellen, die Bedeutung verschiedener Wörter in einem Satz abzuwägen, was ihnen ein viel tieferes Kontextverständnis als älteren Methoden verleiht.

Für den Kundensupport ist das eine große Sache. Das Ziel ist nicht mehr nur, ein Ticket als „Rechnungsproblem“ oder „technisches Problem“ zu kategorisieren. Es geht darum, eine hilfreiche, menschenähnliche Antwort zu generieren, die das Problem des Kunden tatsächlich löst.

Wie generative KI im Kundensupport funktioniert

Okay, die Theorie ist interessant, aber wie fügt sich das alles zusammen, um ein Kundenticket tatsächlich zu lösen? Es ist im Grunde ein Prozess, bei dem die KI von Ihrem Unternehmen lernt, die Absicht des Kunden versteht und dann die richtige Maßnahme ergreift.

Training der KI mit Ihrem einzigartigen Unternehmenswissen

Ein KI-Agent ist nur so intelligent wie die Informationen, auf die er Zugriff hat. Sie können nicht erwarten, dass ein generisches Modell von der Stange die spezifischen Details der Rückgaberichtlinien Ihres Unternehmens kennt oder weiß, wie man ein Nischen-Feature Ihres Produkts behebt. Die Grundlage jeder guten Support-KI ist eine einheitliche, umfassende Wissensdatenbank.

Die meisten Plattformen beginnen mit den üblichen Verdächtigen:

• Öffentliche Help-Center-Artikel von Plattformen wie Zendesk Guide oder [REDACTED].

• Interne Dokumentation aus Wikis wie Confluence oder Notion.

Aber die Sache ist die: Das wertvollste und praktischste Wissen Ihres Unternehmens steckt nicht immer in sauber geschriebenen Artikeln. Es ist in den Tausenden von Support-Konversationen vergraben, die Ihr Team bereits geführt hat. Hier heben sich fortschrittlichere Plattformen wirklich ab. Moderne Tools wie eesel AI können sicher mit Ihren historischen Support-Tickets aus Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk trainiert werden. Dadurch lernt die KI vom ersten Tag an Ihre spezifische Markenstimme, versteht den realen Kontext häufiger Probleme und sieht, wie eine erfolgreiche Lösung tatsächlich aussieht.

Von der Beantwortung von Fragen zum Ergreifen von Maßnahmen

Sobald die KI trainiert ist, ist sie einsatzbereit. Hier ist ein typischer Ablauf, wie ein KI-Agent ein Kundenticket bearbeitet:

1. Ein Kunde sendet eine E-Mail oder Chat-Nachricht, etwas Einfaches wie: „Wo ist meine Bestellung?“

2. Die KI liest die Nachricht, um herauszufinden, was der Kunde möchte – in diesem Fall ein Update zum Bestellstatus.

3. Anschließend durchsucht sie ihre einheitliche Wissensdatenbank, um den richtigen Prozess zur Überprüfung einer Bestellung zu finden.

4. Schließlich generiert sie eine menschenähnliche, kontextbezogene Antwort und bittet oft um weitere Informationen, wie eine Bestellnummer, um fortzufahren.

Aber nur Informationen bereitzustellen, ist nur die halbe Miete. Einfache KI-Tools funktionieren wie eine aufgebohrte, durchsuchbare FAQ; sie können nur Antworten geben. Die nützlichsten KI-Agenten können tatsächlich handeln.

Diese Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, unterscheidet einen einfachen Chatbot von einem echten KI-Agenten, der Probleme von Anfang bis Ende lösen kann.

Menschlichen Agenten helfen, intelligenter statt härter zu arbeiten

Vollständige Automatisierung ist hier nicht das einzige Ziel. Generative KI kann auch als unglaublich leistungsstarker Assistent oder „Copilot“ für Ihre menschlichen Agenten fungieren und ihnen helfen, schneller und konsistenter zu arbeiten.

Ein KI-Copilot kann ein eingehendes Ticket analysieren und sofort einen Antwortvorschlag basierend auf Ihrer Wissensdatenbank, Makros und früheren Ticketlösungen entwerfen. Das hilft auf mehrere wichtige Weisen:

• Einarbeitung neuer Agenten: Sie können viel schneller eingearbeitet werden, wenn sie eine KI-gestützte Anleitung haben, die ihnen die Grundlagen zeigt.

• Verbesserung der Konsistenz: Jeder im Team gibt jedes Mal Antworten, die mit der Stimme und den Richtlinien Ihrer Marke übereinstimmen.

• Steigerung der Effizienz: Agenten können ihre Warteschlangen schneller abarbeiten, indem sie einen soliden Entwurf bearbeiten, anstatt jede einzelne Antwort von Grund auf neu zu schreiben.

Die meisten großen Helpdesk-Plattformen, wie Zendesk's Copilot und [REDACTED]'s KI-Funktionen, bieten mittlerweile ihre eigenen integrierten Copilot-Tools an. Aber wenn Sie nicht darauf erpicht sind, sich an ein einziges Ökosystem zu binden, könnte eine flexiblere Lösung besser passen. Zum Beispiel lässt sich der Copilot von eesel AI direkt in Ihren bestehenden Helpdesk integrieren und bietet Ihnen erstklassige Unterstützung für Ihre Agenten, ohne Sie zu zwingen, Ihren gesamten Support-Stack zu migrieren.

Häufige Herausforderungen bei generativer KI (und wie man sich darauf vorbereitet)

Trotz all des Potenzials zögern viele Support-Leiter verständlicherweise, sich auf generative KI einzulassen. Die Ängste sind berechtigt, aber die Wahl der richtigen Plattform und des richtigen Ansatzes kann Ihnen helfen, sie selbstbewusst zu meistern.

Das „Black-Box“-Problem und mangelnde Kontrolle

Die größte Angst ist, dass ein KI-Agent „außer Kontrolle gerät“, indem er falsche Informationen herausgibt, ein sensibles Thema schlecht behandelt oder einen Kunden einfach frustriert. Einige KI-Plattformen bieten einen starren Alles-oder-Nichts-Ansatz zur Automatisierung, was diese Angst nur noch verstärkt.

Die Lösung besteht darin, eine Plattform zu finden, die Ihnen eine feingranulare Kontrolle ermöglicht. Sie müssen in der Lage sein, die Einsatzregeln festzulegen. Die besten Tools ermöglichen eine selektive Automatisierung, bei der Sie Workflows erstellen können, die genau entscheiden, welche Arten von Tickets die KI bearbeitet (wie einfache „How-to“-Fragen) und welche sofort an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden. Zum Beispiel bietet eesel AI eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, sodass Sie immer die Kontrolle darüber haben, was automatisiert wird und was nicht.

Vermeidung einer langen, komplexen und kostspieligen Einrichtung

Jahrelang bedeutete der Einstieg in die KI, sich auf einen langwierigen Verkaufszyklus einzulassen, obligatorische Demos durchzustehen und dann Monate mit einem komplizierten Implementierungsprojekt mit einem Team von Beratern zu verbringen. Dieses Modell ist langsam, teuer und für viele Teams einfach nicht praktikabel.

Glücklicherweise ändert eine neue Welle von Self-Service-Tools dies. Vergessen Sie das Warten auf eine Demo, nur um zu sehen, wie das Produkt funktioniert. Moderne KI-Plattformen sind so konzipiert, dass Sie vollständig selbstständig loslegen können. Mit einem Tool wie eesel AI können Sie Ihren Helpdesk verbinden, Ihre KI mit Ihren Wissensquellen trainieren und einen Bot in Minuten statt Monaten starten.

Das Risiko von ungenauen Antworten und Halluzinationen

Was passiert, wenn die KI einfach etwas erfindet oder die falsche Antwort gibt? Dies ist eine riesige Hürde für viele Teams, da eine einzige schlechte Antwort das Kundenvertrauen ernsthaft schädigen kann.

Das Vertrauen sollte hier auf Daten basieren, nicht nur auf Versprechungen. Bevor Sie eine KI mit Ihren Kunden sprechen lassen, sollten Sie genau wissen, wie sie sich verhalten wird. Hier ist ein leistungsstarker Simulationsmodus ein Muss. Anstatt einfach zu starten und auf das Beste zu hoffen, können Sie die KI in einer sicheren Umgebung testen. Zum Beispiel ermöglicht es Ihnen eesel AI, Ihren KI-Agenten in einer risikofreien Sandbox mit Tausenden Ihrer historischen Tickets zu testen. Dies gibt Ihnen eine genaue Prognose seiner Lösungsrate und markiert automatisch alle Lücken in Ihrer Wissensdatenbank, bevor Sie live gehen.

Die Wahl Ihrer generativen KI-Plattform

Wenn es darum geht, generative KI in Ihren Support-Workflow zu integrieren, haben Sie im Allgemeinen zwei Wege: Sie entscheiden sich für eine All-in-One-Plattform, bei der KI ein gebündeltes Feature ist, oder Sie wählen einen flexiblen Integrator, der mit den Tools arbeitet, die Sie bereits haben.

• Zendesk AI: Als integrierter Teil des Zendesk-Ökosystems ist es eine solide Wahl, wenn Ihr Team bereits voll und ganz auf Zendesk AI setzt. Es bietet native Funktionen für KI-gestütztes Wissensmanagement, intelligente Triage und Agentenunterstützung. Der Haken ist, dass diese Funktionen in ihre umfassenderen Suite-Pläne gebündelt sind, die bei 55 $ pro Agent pro Monat beginnen, was teuer werden kann, wenn Ihr Team wächst.

• [REDACTED] ([REDACTED] AI Agent): [REDACTED] ([REDACTED] AI Agent) ist eine auf Konversation ausgerichtete Plattform mit einem sehr fähigen KI-Agenten namens [REDACTED]. Er ist für proaktiven, chat-basierten Support konzipiert und eignet sich hervorragend zur Beantwortung von Fragen auf der Grundlage Ihrer Hilfeinhalte. Obwohl er sich mit externen Wissensdatenbanken wie Zendesk oder Confluence synchronisieren kann, empfiehlt [REDACTED] die Verwendung ihrer nativen Artikel für die besten Ergebnisse, da externe Inhalte nur wöchentlich aktualisiert werden. Das könnte bedeuten, dass Sie Ihre Inhalte auf ihr System migrieren müssen, um das Beste daraus zu machen. Die Preisgestaltung ist individuell, daher müssen Sie in der Regel mit dem Vertriebsteam sprechen, um ein Angebot zu erhalten.

Aber was ist, wenn Sie erstklassige KI wollen, ohne Ihren Helpdesk wechseln oder sich an das Ökosystem eines Unternehmens binden zu müssen? Hier kommen Integratoren wie eesel AI ins Spiel. Sie sind so konzipiert, dass sie sich in die Tools integrieren, die Sie bereits verwenden, und Ihnen leistungsstarke KI-Funktionen mit viel mehr Flexibilität und Kontrolle bieten.

Hier ist ein kurzer Vergleich:

Funktion	Zendesk AI	[REDACTED] ([REDACTED])	eesel AI
Einrichtungsmodell	Integriert in die Zendesk Suite	Integriert in [REDACTED]	Integriert sich in Ihren bestehenden Helpdesk
Self-Service-Einrichtung	Erfordert Konfiguration innerhalb einer großen Plattform	Erfordert oft eine Demo/einen Verkaufsanruf	Radikal auf Self-Service ausgelegt, live in Minuten
Hauptstärke	Tiefe Integration mit Zendesk-Ticketing	Starke konversationelle KI & proaktiver Chat	Flexibilität, Kontrolle und leistungsstarke Simulation
Wissensquellen	Zendesk Guide, externe Inhalte über Federated Search	Native Artikel empfohlen, synchronisiert sich mit anderen	Vereint alle Quellen (Tickets, Dokumente etc.) sofort
Preismodell	In Suite-Plänen gebündelt (pro Agent)	Individuelle Pläne, oft nutzungsbasiert	Transparente Pläne, keine Gebühren pro Lösung

Beginnen Sie mit den Grundlagen der generativen KI, bauen Sie mit Vertrauen auf

Der Einstieg in die generative KI muss kein riesiges, einschüchterndes Projekt sein. Die Grundlagen zu verstehen – was es ist, wie es trainiert wird und wo es stolpern kann – ist der richtige erste Schritt. Von da an entsteht der wahre Wert durch die Wahl eines Tools, das Ihnen die Kontrolle gibt und es Ihnen ermöglicht, sicher zu testen, Ihre eigenen Regeln zu definieren und sich in die Arbeitsabläufe zu integrieren, die Ihr Team bereits kennt und nutzt.

Generative KI ist nicht dazu da, Ihr Team zu ersetzen; sie ist ein Werkzeug, um es zu stärken. Das richtige Setup automatisiert die repetitiven, zeitaufwändigen Aufgaben und gibt Ihren Agenten die Freiheit, sich auf die hochwertigen, komplexen Gespräche zu konzentrieren, bei denen ihre menschliche Expertise am meisten gefragt ist.

Bereit zu sehen, was generative KI mit Ihren echten Support-Daten tun könnte? Verbinden Sie Ihren Helpdesk mit eesel AI und führen Sie eine kostenlose, risikofreie Simulation mit Ihren vergangenen Tickets durch. Sie erhalten in nur wenigen Minuten einen sofortigen Bericht über Ihr Automatisierungspotenzial.