Welche Daten benötige ich, um KI für den Support zu trainieren? Ein vollständiger Leitfaden

Es gibt viel Gerede über den Einsatz von KI für den Kundensupport, aber seien wir ehrlich, das Ganze kann auch ziemlich verwirrend sein. Ich spreche mit vielen Support-Leitern, die ahnen, dass sie auf einer Goldgrube von Daten sitzen, aber nicht genau wissen, was sie damit anfangen sollen.

Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, sind Sie hier genau richtig. Dieser Leitfaden soll Licht ins Dunkel bringen. Wir gehen Schritt für Schritt durch, welche Daten Sie wirklich benötigen, um einen leistungsstarken KI-Support-Agenten zum Laufen zu bringen. Das Beste daran? Moderne Tools haben diesen Prozess viel einfacher gemacht, als die meisten denken. Was früher Monate mühsamer Einrichtung in Anspruch nahm, kann heute oft in nur wenigen Minuten erledigt werden.

Verständnis von KI-Trainingsdaten

Wenn wir von „KI-Trainingsdaten“ für den Support sprechen, meinen wir nicht nur einen Haufen Dateien und Tabellenkalkulationen. Stellen Sie es sich wie das gesamte Gehirn Ihres Support-Teams vor, das über Jahre harter Arbeit aufgebaut wurde. Es ist jedes Ticket, das Sie beantwortet haben, jeder Hilfecenter-Artikel, den Sie geschrieben haben, und jedes interne Dokument, auf das sich Ihr Team verlässt, um die Arbeit zu erledigen.

Das Ziel ist nicht, einfach nur Rohdaten in eine Maschine zu schaufeln. Es geht darum, einer KI den Kontext zu geben, den sie braucht, um Probleme korrekt, schnell und in der einzigartigen Stimme Ihres Unternehmens zu lösen. Eine generische KI kann unmöglich die spezifischen Eigenheiten Ihrer Produkte, Richtlinien oder Kunden kennen. Deshalb sind Ihre eigenen Daten nicht nur eine Zutat, sondern das ganze Geheimrezept.

Die Kerntypen von Daten für das Training einer Support-KI

Ein wirklich hilfreicher KI-Support-Agent muss Ihr Unternehmen von Grund auf verstehen, und das gelingt durch die Zusammenführung verschiedener Wissensquellen. Lassen Sie uns die wesentlichen Datentypen aufschlüsseln, die Ihrer KI ein vollständiges Bild vermitteln.

1. Bisherige Tickets und Konversationen

Alle Ihre bisherigen Support-Tickets sind eine Goldgrube. Sie enthalten echte Fragen von echten Kunden, die hervorragenden Antworten Ihrer besten Mitarbeiter und genau den Ton, der Ihre Marke wie Ihre Marke klingen lässt. Es ist das authentischste Trainingsmaterial, das Sie sich wünschen können.

Diese Daten helfen der KI zu lernen:

• Häufige Probleme und ihre Lösungen: Sie beginnt, Muster darin zu erkennen, was Kunden fragen und wie Ihr Team diese Probleme löst.

• Der richtige Ton und Stil: Sie erkennt, ob Ihr Team eher formell und professionell oder freundlich und lässig ist.

• Wie man einen echten Dialog führt: Sie versteht den Ablauf einer Konversation, nicht nur eine einfache Frage und Antwort.

Früher war die Beschaffung dieser Daten ein riesiges Projekt. Aber Plattformen wie eesel AI können sich sicher mit Helpdesks wie Zendesk oder Intercom verbinden und Ihren Geschäftskontext automatisch lernen. Sie müssen nicht monatelang Daten manuell bereinigen; Sie verbinden einfach Ihren Helpdesk, und die KI legt los.

2. Wissensdatenbank- und Hilfecenter-Artikel

Ihre offizielle Dokumentation, wie FAQs, Hilfecenter-Artikel und öffentliche Anleitungen, ist Ihre „Quelle der Wahrheit“ („Source of Truth“). Hier sind Ihre Unternehmensrichtlinien, Produktdetails und Standardverfahren schriftlich festgehalten.

Wenn Sie Ihre KI mit diesen Daten füttern, erhält sie eine solide Grundlage an genehmigten Antworten auf häufige Fragen. Dies hilft, die Konsistenz und Genauigkeit zu wahren, insbesondere bei unkomplizierten Anfragen zu Preisen, Rückgaberichtlinien oder Produktspezifikationen. Der einzige Haken ist, dass Sie diese Informationen aktuell halten müssen, da die KI nur so aktuell ist wie Ihr neuester Artikel.

3. Interne Dokumentation und Wikis

Seien wir ehrlich, eine Menge entscheidendes Wissen schafft es nie in den öffentlichen Hilfebereich. Ich spreche von Ihrer internen Dokumentation, Anleitungen zur Fehlerbehebung, Prozessdokumenten und technischen Notizen, die in Tools wie Confluence, Notion oder Google Docs gespeichert sind. Ihre Mitarbeiter nutzen diese Informationen jeden Tag, um die kniffligsten Fälle zu lösen.

Das Problem ist, dass die meisten KI-Tools nicht auf diese isolierten Quellen zugreifen können, was Ihrer KI einen riesigen blinden Fleck hinterlässt. Das ist ein wichtiger Grund, warum eine Plattform wie eesel AI so effektiv ist. Sie verbindet sich mit über 100 verschiedenen Apps und führt Ihr öffentliches und privates Wissen zusammen, um der KI das gleiche vollständige Bild zu geben, das auch Ihre menschlichen Mitarbeiter haben.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Datenquellen wie internen Wikis, Helpdesks und anderen Apps verbindet, um eine umfassende Wissensdatenbank für den KI-Agenten aufzubauen. Dies visualisiert die Antwort auf die Frage 'Welche Daten brauche ich, um eine KI für den Support zu trainieren'.

4. Strukturierte Daten aus anderen Geschäftssystemen

Die beste KI beantwortet nicht nur Fragen, sie löst tatsächlich Probleme. Und dafür muss sie in der Lage sein, auf Echtzeitinformationen aus Ihren anderen Geschäftssystemen zuzugreifen.

Einige Beispiele, wie das in der Praxis aussieht:

• Überprüfung von Bestellinformationen aus Shopify, um eine sofortige Antwort auf „Wo ist meine Bestellung?“ zu geben.

• Nachschlagen eines Abonnementstatus in Ihrem Abrechnungssystem, um Kontofragen zu bearbeiten.

• Abrufen des Status eines Fehlers aus Jira, um Kunden ein Update zu einem technischen Problem zu geben.

Das ist es, was einen einfachen Frage-Antwort-Bot zu einem echten KI-Agenten macht, der ein Ticket von Anfang bis Ende bearbeiten kann. Eine moderne KI-Plattform muss in der Lage sein, solche benutzerdefinierten Aktionen durchzuführen, und genau dafür wurde eesel AI entwickelt. Sie lässt Ihren KI-Agenten Dinge tun, anstatt nur Text auszuspucken.

Wie KI Trainingsdaten verwendet

Man hört den Begriff „eine KI trainieren“ oft, aber es ist hilfreich zu wissen, was das heutzutage eigentlich bedeutet. Es gibt zwei Hauptmethoden, wie eine KI aus Ihren Daten lernt, und eine davon ist für Support-Teams weitaus praktischer als die andere.

Der alte Weg: Fine-Tuning

Fine-Tuning ist der Prozess, das Verhalten eines Basis-KI-Modells dauerhaft zu verändern. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einen neuen Mitarbeiter in ein einmonatiges, intensives Bootcamp schicken, um seine Kerngewohnheiten zu ändern. Man füttert das Modell mit einem riesigen Datensatz von Frage-Antwort-Paaren, um im Wesentlichen seine interne Logik neu zu verdrahten.

Für ein schnelllebiges Support-Team hat diese Methode einige gravierende Nachteile:

• Es ist langsam und teuer: Fine-Tuning erfordert riesige Datensätze und eine Menge kostspieliger Rechenleistung. Der gesamte Prozess kann Tage, wenn nicht sogar Wochen dauern.

• Es ist ein technischer Albtraum: Normalerweise benötigen Sie Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, um alle Daten vorzubereiten und den Trainingsprozess durchzuführen.

• Es kann Dinge erfinden: Wenn die Trainingsdaten nicht perfekt sind, kann das Modell falsche Informationen „lernen“ und sie mit 100%iger Sicherheit behaupten. Dies wird oft als „Halluzination“ bezeichnet.

• Es ist mühsam zu aktualisieren: Wenn sich eine Produktfunktion oder eine Unternehmensrichtlinie ändert, können Sie nicht einfach ein Dokument bearbeiten. Möglicherweise müssen Sie den gesamten teuren Fine-Tuning-Prozess erneut durchlaufen.

Der moderne Weg: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (oder kurz RAG) ist ein wesentlich flexiblerer und sinnvollerer Ansatz. Anstatt das Modell dauerhaft neu zu trainieren, geben Sie ihm Zugriff auf eine durchsuchbare Bibliothek Ihres Wissens, all Ihrer Tickets, Hilfeartikel und internen Dokumente.

Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einem Mitarbeiter einen Test mit offenen Büchern geben, bei dem er jedes Unternehmensdokument griffbereit hat. Wenn ein Kunde eine Frage stellt, „ruft“ die KI zuerst die relevantesten Informationen aus Ihren Wissensquellen ab („retrieve“) und nutzt diesen Kontext dann, um eine genaue Antwort zu „generieren“ („generate“).

Merkmal	Fine-Tuning (Der alte Weg)	Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Der moderne Weg)
Prozess	Verändert dauerhaft die Kernlogik des KI-Modells.	KI ruft Informationen aus einer Wissensbibliothek ab, um Antworten zu generieren.
Geschwindigkeit & Kosten	Langsam, teuer, erfordert riesige Datensätze und Rechenleistung.	Schnell, kostengünstig, verbindet sich direkt mit bestehenden Wissensquellen.
Technische Anforderungen	Erfordert Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure.	Self-Service, kann in wenigen Minuten eingerichtet werden.
Genauigkeit	Anfällig für „Halluzinationen“, wenn die Daten unvollkommen sind.	Genauer, Antworten basieren direkt auf Ihren Dokumenten.
Aktualisierung	Erfordert für jede Änderung einen vollständigen, teuren Neutrainingsprozess.	Aktualisiert sich sofort, sobald Sie ein Quelldokument bearbeiten.

Die Vorteile sind ziemlich klar:

• Es ist schnell und kostengünstig: Sie müssen sich nicht mit kostspieligem und zeitaufwändigem Modell-Neutraining herumschlagen. Sie verbinden einfach Ihre Wissensquellen und sind startklar.

• Es ist immer auf dem neuesten Stand: Sobald Sie einen Artikel in Confluence aktualisieren oder ein neues Ticket lösen, kann die KI sofort auf diese neuen Informationen zugreifen.

• Es ist genauer und transparenter: Da die Antworten direkt auf Ihren Dokumenten basieren, sinkt das Risiko, dass die KI Fakten erfindet, drastisch.

eesel AI basiert auf einem hochentwickelten RAG-System. Genau deshalb können Sie Ihre Wissensquellen verbinden und haben in Minuten, nicht Monaten, einen leistungsstarken, präzisen KI-Agenten einsatzbereit.

Welcher Ansatz ist der richtige für den Support?

Für so gut wie jedes Kundensupport-Szenario ist RAG der richtige Weg. Es ist schneller, sicherer und viel anpassungsfähiger an die sich ständig verändernde Welt eines Support-Teams. Während Fine-Tuning einige Nischenanwendungen zur Anpassung der Persönlichkeit einer KI haben mag, ist RAG das, was einer KI tatsächlich ermöglicht, korrekte und aktuelle Antworten zu geben.

Häufige Hürden bei KI-Trainingsdaten

Selbst mit den richtigen Daten und der richtigen Technologie gibt es ein paar praktische Hürden, auf die man achten sollte. Wenn man sich diese im Voraus überlegt, erspart man sich später eine Menge Ärger.

Halten Sie Ihre Daten sauber und sicher

Sie kennen das alte Sprichwort: „Müll rein, Müll raus“. Ihre KI ist nur so schlau wie die Informationen, aus denen sie lernt. Wenn Ihre alten Tickets voller falscher Antworten sind oder Ihre Hilfedokumente fünf Jahre veraltet sind, wird Ihre KI das widerspiegeln.

Genauso wichtig ist der Datenschutz. Kundengespräche sind voller sensibler Informationen, und Sie müssen sicherstellen, dass diese korrekt behandelt werden. Eine Plattform wie eesel AI ist von Grund auf auf Sicherheit ausgelegt und stellt sicher, dass Ihre Daten niemals zum Trainieren von Modellen für andere Unternehmen verwendet werden, und bietet Optionen wie die Datenspeicherung in der EU, um Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten.

Vermeiden Sie die „Alles-neu-machen“-Falle

Viele ältere KI-Plattformen haben einen unangenehmen Haken: Sie zwingen Sie, Ihr gesamtes Team auf ihren Helpdesk umzustellen oder ihre starren, einheitlichen Arbeitsabläufe zu übernehmen. Das kann Ihren gesamten Betrieb ins Chaos stürzen und Sie an einen einzigen Anbieter binden.

Eine moderne Lösung sollte mit Ihnen arbeiten, nicht gegen Sie. eesel AI ist so konzipiert, dass es sich direkt in die Tools einfügt, die Sie bereits verwenden. Es funktioniert reibungslos mit Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk und Intercom sowie mit Chat-Tools wie Slack. Die Idee ist, das zu verbessern, was Sie bereits tun, und Sie nicht zu zwingen, von vorne anzufangen.

Testen und starten Sie mit Zuversicht

Eine der größten Ängste jedes Support-Leiters ist es, einen Bot zu starten, der dumme Fehler macht und Kunden verärgert. Wie können Sie sicher sein, dass Ihre KI für die reale Welt bereit ist, bevor Sie sie auf Ihre Kunden loslassen?

Hier ist eine Funktion wie der Simulationsmodus von eesel AI ein Lebensretter. Er ermöglicht es Ihnen, Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer absolut sicheren Umgebung zu testen. Sie können genau sehen, wie die KI auf echte Kundenfragen geantwortet hätte, ihre Antworten mit denen Ihrer Mitarbeiter vergleichen und verlässliche Vorhersagen darüber erhalten, wie viele Tickets sie lösen kann. So können Sie ihr Verhalten anpassen und mit Zuversicht starten, weil Sie genau wissen, was Sie erwartet.

Ein Screenshot des eesel AI-Simulationsmodus, der zeigt, wie die KI auf frühere Tickets geantwortet hätte. Dies hilft Ihnen, ihre Leistung vor dem Start zu verstehen und zu erkennen, welche Daten Sie zur Verbesserung des KI-Trainings für den Support benötigen.

Der schnellste Weg, um mit Support-KI zu starten

Okay, was ist also die wichtigste Erkenntnis hier? Die beste KI für den Support basiert auf Ihrem eigenen Wissen, Ihren Tickets, Dokumenten und internen Wikis, die alle zusammengeführt werden. Sie verwendet einen modernen Retrieval-Ansatz (RAG), um genau und aktuell zu bleiben, und sie funktioniert mit den Tools, die Ihr Team bereits kennt und schätzt.

Das Geheimnis liegt nicht nur darin, die richtigen Daten zu haben, sondern eine Plattform zu haben, die es kinderleicht macht, diese Daten zu nutzen.

eesel AI verbindet all diese Punkte. Es ist als Self-Service konzipiert, sodass Sie nicht erst ein Dutzend Verkaufsgespräche führen müssen, nur um anzufangen. Es verbindet sich mit wenigen Klicks mit all Ihren Wissensquellen und lässt Sie seine Leistung simulieren, damit es keine Überraschungen gibt. Es kümmert sich um die technische Komplexität, damit Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich zählt: die Verbesserung Ihres Kundenerlebnisses.

Bereit zu sehen, was Ihre Daten leisten können? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion mit eesel AI und erstellen Sie Ihren ersten KI-Agenten in wenigen Minuten, oder buchen Sie eine Demo, um ihn mit einem unserer Spezialisten in Aktion zu sehen.