Welche Daten benötigen Sie, um eine Support-KI zu optimieren?

Der Traum von einer speziell trainierten KI für Ihr Support-Team ist großartig. Stellen Sie sich eine KI vor, die Ihre Produkte in- und auswendig kennt, die Sprache Ihrer Marke spricht und Tickets genau wie Ihr bester Mitarbeiter löst. Doch dann hören Sie Fachbegriffe wie „Fine-Tuning“ (Feinabstimmung), und das Ganze wirkt plötzlich kompliziert und unerreichbar.

Wenn Sie im Support-Management tätig sind, haben Sie wahrscheinlich schon einmal darüber nachgedacht, KI einzusetzen, sind aber direkt am Anfang stecken geblieben. Sie fragen sich, welche Daten Sie für die Feinabstimmung einer Support-KI benötigen und wie Sie überhaupt mit der Vorbereitung beginnen sollen. Es kann sich anfühlen, als bräuchte man einen Abschluss in Datenwissenschaft, nur um einen Fuß in die Tür zu bekommen.

Dieser Leitfaden soll Licht ins Dunkel bringen. Wir erklären Ihnen genau, welche Daten Sie benötigen, führen Sie durch die Vorbereitung und zeigen Ihnen vor allem einige einfachere, direktere Wege, um einen hyper-personalisierten KI-Assistenten für Ihr Team zu erhalten.

Was ist Feinabstimmung (Fine-Tuning)?

Klären wir das zuerst. Bei der Feinabstimmung geht es nicht darum, eine KI von Grund auf neu zu entwickeln. Das wäre so, als würden Sie versuchen, in Ihrer Garage einen Automotor von null auf zu bauen – unglaublich komplex und den Aufwand wahrscheinlich nicht wert.

Stattdessen geht es bei der Feinabstimmung darum, ein leistungsstarkes, vortrainiertes großes Sprachmodell (LLM), wie GPT-4, zu nehmen und ihm den spezifischen Jargon, den Tonfall und die Prozesse Ihres Support-Teams beizubringen.

Stellen Sie es sich wie das Onboarding eines brillanten neuen Mitarbeiters vor, der bereits einen Doktortitel hat. Sie müssen ihm nicht beibringen, wie man denkt oder schreibt; das beherrscht er bereits. Sie müssen ihn nur über die Produkte Ihres Unternehmens, interne Richtlinien und die einzigartige Art, mit Kunden zu kommunizieren, auf den neuesten Stand bringen. Die Feinabstimmung verleiht diesem intelligenten Generalisten das spezielle Wissen, das er benötigt, um ein Experte in Ihrem Team zu werden.

Diese Methode ist weitaus zuverlässiger als nur mit Prompts herumzuspielen und unendlich viel praktischer als der Versuch, ein Modell von Grund auf neu zu trainieren.

Welche Daten benötigen Sie zur Feinabstimmung einer Support-KI?

Gut, Sie haben sich also entschieden, Ihren neuen KI-Mitarbeiter zu schulen. Hier ist der „Lehrplan“, den Sie zusammenstellen müssen.

Die drei Arten von Daten, die Sie sammeln sollten

Um ein Modell richtig feinabzustimmen, benötigen Sie eine Mischung aus Daten, die abdeckt, was zu sagen ist, wie es zu sagen ist und was die richtigen Antworten sind.

1. Vergangene Konversationen: Das ist Ihre Goldgrube. Alte Tickets aus Ihrem Helpdesk, Chat-Protokolle und E-Mail-Verläufe sind pures Gold. Sie lehren die KI Ihre Markenstimme, zeigen ihr, wie Ihr Team mit häufigen Kundenproblemen umgeht, und liefern echte Beispiele dafür, wie eine gute Lösung aussieht. Sie lernt direkt aus den früheren Interaktionen Ihres Teams.

2. Strukturiertes Wissen: Dies ist Ihre „Quelle der Wahrheit“. Dazu gehören all Ihre offiziellen Dokumentationen wie Help-Center-Artikel, FAQs, gespeicherte Antworten und interne Wikis, die Sie möglicherweise in Tools wie Confluence oder Notion pflegen. Diese Daten liefern der KI die Fakten und stellen sicher, dass ihre Antworten korrekt sind und Ihren Unternehmensrichtlinien entsprechen.

3. Anweisungsdaten: Manche nennen dies auch „synthetische Daten“. Dies sind im Grunde manuell erstellte Beispiele für ideale Konversationen. Sie sehen oft wie Paare aus Aufforderung und Vervollständigung (Prompt-and-Completion Pairs) aus, wie zum Beispiel „{"prompt": "Wie setze ich mein Passwort zurück?", "completion": "Um Ihr Passwort zurückzusetzen, folgen Sie bitte diesen Schritten..."}“. Um es ganz offen zu sagen: Dies ist bei Weitem die arbeitsintensivste Art von Daten, die man erstellen kann, aber sie gibt Ihnen eine sehr präzise Kontrolle darüber, wie sich die KI in bestimmten Situationen verhält.

Warum Qualität wichtiger ist als Quantität

Wenn es um Trainingsdaten geht, ist das alte Sprichwort „Garbage in, garbage out“ (Müll rein, Müll raus) die absolute Regel. Wenn Sie ein Modell mit einem riesigen Datensatz unordentlicher, ungenauer oder inkonsistenter Konversationen trainieren, erhalten Sie am Ende nur einen unordentlichen, ungenauen und inkonsistenten KI-Agenten.

Die eigentliche Arbeit besteht nicht nur darin, Daten zu sammeln, sondern sicherzustellen, dass Sie saubere, relevante und vielfältige Beispiele haben, die eine breite Palette von realen Szenarien abdecken. Das manuelle Überprüfen, Bereinigen und Organisieren von Tausenden von Datenpunkten ist ein massiver versteckter Kostenfaktor und ein riesiger Engpass für jedes Feinabstimmungsprojekt.

Das ist ehrlich gesagt einer der Hauptgründe, warum so viele dieser Projekte nie in Gang kommen. Es ist auch der Grund, warum moderne Plattformen wie eesel AI so konzipiert sind, dass sie diesen ganzen Aufwand umgehen. Sie kann das Rohwissen, das Sie bereits in vergangenen Tickets und Dokumenten haben, automatisch analysieren und so den Kontext Ihres Unternehmens lernen, ohne dass Sie Monate damit verbringen müssen, perfekte Datensätze zu erstellen.

Wie viele Daten sind wirklich genug?

Sie stellen sich vielleicht Terabytes an Daten vor, aber so viel benötigen Sie normalerweise nicht. Für eine spezifische Aufgabe, wie zum Beispiel einer KI beizubringen, wie man Rücksendungen abwickelt, können Sie oft schon mit wenigen hundert hochwertigen, handverlesenen Beispielen großartige Ergebnisse erzielen. Das Ziel ist nicht, das Modell mit Daten zu überfordern, sondern ihm genügend gute Beispiele zu geben, damit es die Muster für die Aufgaben lernt, die es bewältigen soll.

So bereiten Sie Ihre Daten vor

Sobald Sie Ihre Datenquellen gefunden haben, beginnt die eigentliche Arbeit. Dieser Prozess ist ziemlich technisch und erfordert viel Liebe zum Detail, um Fehler zu vermeiden, die die Leistung Ihres Modells beeinträchtigen könnten.

Schritt 1: Sammeln und bereinigen Sie Ihre Daten

Zuerst müssen Sie alle Daten zusammentragen. Das kann bedeuten, Tausende von Tickets aus Ihrem Helpdesk wie Zendesk zu exportieren, Ihr öffentliches Help-Center zu scrapen oder Dokumente aus Ihren internen Wikis zu extrahieren.

Anschließend müssen diese Rohdaten sorgfältig bereinigt werden. Dies ist ein extrem wichtiger Schritt. Er beinhaltet das Entfernen aller personenbezogenen Daten (PII), um die Privatsphäre der Kunden zu schützen, das Aussortieren irrelevanter Konversationen (wie Spam oder interne Diskussionen) und das Korrigieren oder Verwerfen alter, veralteter Informationen.

Schritt 2: Formatieren Sie die Daten

Nach der Bereinigung müssen die Daten in ein spezifisches maschinenlesbares Format konvertiert werden, normalerweise etwas, das sich JSONL (JSON Lines) nennt. Jede Zeile in der Datei ist ein einzelnes Trainingsbeispiel mit einer klaren „Aufforderung“ (Prompt) und einer „Vervollständigung“ (Completion), die dem Modell mitteilen, was die Eingabe ist und wie die ideale Ausgabe aussehen sollte.

Zum Beispiel müsste ein unbearbeitetes Support-Ticket in etwas Strukturiertes wie dieses umgewandelt werden:

• Aufforderung: „Ein Kunde fragt: ‚Meine Bestellung #12345 ist noch nicht angekommen.‘“

• Vervollständigung: „Die KI sollte antworten: ‚Ich habe die Bestellung #12345 überprüft und sehe, dass sie für morgen zur Lieferung geplant ist. Hier ist der Tracking-Link...‘“

Dieser Formatierungsschritt ist mühsam, erfordert Entwicklerzeit, und es ist leicht, kleine Fehler zu machen, die große Probleme verursachen. Das ist ein Hauptgrund, warum Tools wie eesel AI Ein-Klick-Integrationen anbieten, die diesen gesamten Prozess umgehen. Sie verbinden einfach Ihre Apps, und die KI beginnt sofort zu lernen, ohne dass eine manuelle Formatierung erforderlich ist.

Schritt 3: Teilen Sie die Daten auf

Schließlich teilen Sie Ihre formatierten Daten in drei verschiedene Stapel auf: einen Trainingsdatensatz (um das Modell zu lehren), einen Validierungsdatensatz (um sein Lernen zwischendurch zu überprüfen) und einen Testdatensatz (um zu sehen, wie es am Ende abschneidet). Dies ist eine Standardpraxis im maschinellen Lernen, die sicherstellt, dass das Modell tatsächlich die Konzepte lernt und nicht nur die Antworten auswendig lernt.

Die versteckten Kosten und der Ärger

Der Versuch, eine KI selbst feinabzustimmen, kann sich ermächtigend anfühlen, birgt aber auch ernsthafte Risiken und versteckte Kosten, die ein Projekt zum Stillstand bringen können.

Das Risiko, zu schlau (oder zu dumm) zu werden

Zwei häufige technische Probleme können die Intelligenz Ihres Modells wirklich beeinträchtigen:

• Überanpassung (Overfitting): Dies geschieht, wenn die KI zu gut mit ihren Trainingsdaten wird. Es ist wie ein Schüler, der das Lehrbuch auswendig lernt, aber keine einzige Frage beantworten kann, wenn sie etwas anders formuliert ist. Das Modell kann Fragen, die es zuvor gesehen hat, perfekt beantworten, versagt aber, wenn ein echter Kunde etwas Neues fragt.

• Katastrophales Vergessen: Dies ist der Fall, wenn sich die KI so sehr auf Ihre Support-Themen konzentriert, dass sie das allgemeine Wissen vergisst, mit dem sie gestartet ist. Sie könnte zu einem Experten für Ihre Rückgaberichtlinien werden, aber die Fähigkeit verlieren, Kontext oder Nuancen zu verstehen, was ihre Antworten roboterhaft und wenig hilfreich erscheinen lässt.

Die unvorhersehbaren Kosten eines DIY-Projekts

Neben den technischen Aspekten können die finanziellen und betrieblichen Kosten überraschend hoch sein und sind oft schwer vorherzusagen.

• Rechenkosten: Die Feinabstimmung erfordert leistungsstarke, teure GPUs (Grafikprozessoren). Diese stunden- oder tagelang laufen zu lassen, kann zu schwindelerregenden Rechnungen für Cloud-Computing von Anbietern wie AWS oder Google Cloud führen.

• Kosten für Fachwissen: Sie werden mit ziemlicher Sicherheit teure Datenwissenschaftler oder Ingenieure für maschinelles Lernen einstellen oder beauftragen müssen, um das Projekt zu leiten, von der Datenvorbereitung bis zur Bewertung des Modells.

• Zeitkosten: Ein echtes Feinabstimmungsprojekt ist nichts, was man an einem Wochenende erledigt. Es kann leicht Wochen oder sogar Monate dauern, von der Datensammlung bis zu einem brauchbaren Modell, während Ihr ROI auf sich warten lässt und Ihr Team von seinen Hauptaufgaben abgelenkt ist.

Diese Risiken und Kosten können die DIY-Feinabstimmung für die meisten Teams zu einer unpraktikablen Option machen. Hier macht eesel AI den gesamten Prozess mit seinem leistungsstarken Simulationsmodus risikofrei. Bevor Ihre KI jemals mit einem echten Kunden spricht, können Sie sie an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen. Dies gibt Ihnen eine exakte Vorschau auf ihre Leistung, Lösungsrate und potenzielle Kosteneinsparungen, sodass Sie mit Zuversicht live gehen können.

Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, mit der Benutzer die Leistung der KI an vergangenen Tickets vor der Bereitstellung testen können. Dies zeigt, wie der Prozess über das reine Wissen hinaus, welche Daten zur Feinabstimmung einer Support-KI benötigt werden, risikofrei gestaltet werden kann.

Preise für Feinabstimmung im Vergleich zu einer All-in-One-Plattform

Der Kostenvergleich zwischen einem DIY-Projekt und einer dedizierten Plattform kann schwierig sein, da der eine unvorhersehbar ist, während der andere unkompliziert ist.

Bei einem DIY-Ansatz gibt es keinen festen Preis. Ihre Gesamtkosten sind ein bewegliches Ziel, das sich aus Entwicklergehältern, Cloud-Gebühren, die je nach Nutzung variieren, und möglicherweise sogar Kosten für Datenkennzeichnungsdienste zusammensetzt. Eine Budgetierung ist nahezu unmöglich.

Eine All-in-One-Plattform wie eesel AI bietet hingegen Vorhersehbarkeit.

Ansatz	Kostenstruktur	Vorhersehbarkeit
DIY-Feinabstimmung	Variabel (Rechenleistung + Gehalt + Daten)	Gering (Kosten skalieren mit Komplexität und Zeit)
eesel AI	Feste monatliche/jährliche Gebühr	Hoch (basiert auf Nutzung, keine Gebühren pro Lösung)

Die Preise für eesel AI sind transparent und basieren auf den Funktionen und dem Volumen, das Sie benötigen. Sie werden niemals mit Gebühren pro Lösung für einen geschäftigen Monat bestraft, was Ihrem Team eine effektive Budgetierung ohne Überraschungsrechnungen ermöglicht.

Ein besserer Weg: Sofortiges Wissen ohne den Aufwand

Obwohl die Feinabstimmung leistungsstark ist, ist es ziemlich klar, dass der Weg mit mühsamer Datenvorbereitung, hohen und unvorhersehbaren Kosten, technischen Hürden und einem echten Risiko des Scheiterns gepflastert ist.

Glücklicherweise gibt es eine modernere Lösung. eesel AI bietet Ihnen alle Vorteile einer speziell trainierten KI, ohne die Mühen eines manuellen Feinabstimmungsprojekts.

Anstatt ein monatelanges Datenwissenschaftsprojekt zu starten, vereinheitlicht eesel Ihr vorhandenes Wissen sofort. Es verbindet sich direkt mit Ihrem Helpdesk, internen Wikis und öffentlichen Dokumenten und stellt Ihnen vom ersten Tag an einen kontextbewussten KI-Assistenten zur Verfügung. Sie erhalten eine leistungsstarke, spezialisierte KI, die Ihr Unternehmen kennt, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben oder eine einzige Trainingsdatei zu formatieren. Sie können in Minuten einsatzbereit sein, nicht in Monaten.

Eine Infografik, die veranschaulicht, wie eesel AI die Frage ‚Welche Daten benötigen Sie zur Feinabstimmung einer Support-KI?‘ vereinfacht, indem es Wissen aus verschiedenen Quellen wie Helpdesks und internen Wikis sofort vereinheitlicht.

Es geht um mehr als nur Daten

Herauszufinden, welche Daten Sie zur Feinabstimmung einer Support-KI benötigen, ist der erste Schritt, aber es ist der Beginn einer langen, komplexen und teuren Reise. Obwohl die Technologie an sich beeindruckend ist, machen die praktischen Hürden der Datenvorbereitung, der technischen Arbeit und der unvorhersehbaren Kosten sie für die meisten Support-Teams zu einem schwierigen Weg.

Glücklicherweise bieten moderne KI-Plattformen heute einen viel direkteren und effizienteren Weg, eine maßgeschneiderte Support-KI zu erhalten, die sofort einsatzbereit ist, um Ihrem Team und Ihren Kunden zu helfen.

Bereit für einen einfacheren Weg?

Erhalten Sie eine leistungsstarke Support-KI, die aus all Ihrem Unternehmenswissen lernt, ohne den Aufwand eines manuellen Feinabstimmungsprojekts. Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie Sie in nur wenigen Minuten einen maßgeschneiderten KI-Agenten für Ihr Team einrichten können.