Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen scheinen inzwischen allgegenwärtig zu sein. Doch was genau bedeutet die Nutzung dieser Technologien, und wie können sie eingesetzt werden, um SAP-Kunden besser zu unterstützen?
Für KI gibt es eine Vielzahl von Anwendungsszenarien, doch es stellt sich die Frage, wie man ihr Potenzial optimal ausschöpfen und damit bessere Geschäftsergebnisse erzielen kann. Die vielleicht wichtigste Frage lautet deshalb: Wie fördern wir eine KI-orientierte Denkweise, mit der wir in der Lage sind, innovative Einsatzmöglichkeiten für KI in unterschiedlichen Produkten und für unterschiedliche Unternehmen zu entwickeln?
Es steht außer Frage, dass wir gerade erst damit begonnen haben, die Möglichkeiten dieser Technologie zu nutzen. Zugleich muss überlegt werden, in welchen Bereichen sie zukünftig angewendet werden könnte.
Jens Trotzky, Leiter des Bereichs Artificial Intelligence Technology for Customer Solution Support & Innovation bei SAP, erläutert, wie die SAP ihre Strategie für automatisierten Support weiterentwickelt, was eine KI-orientierte Denkweise beinhaltet und was wir für die Zukunft erwarten können.
Wie wird sich die KI-Strategie der SAP in diesem Jahr weiterentwickeln?
Angefangen haben wir mit etwas, das ich gerne als halbautomatisiertes maschinelles Lernen bezeichne. Damit versuchen wir, unseren Kunden oder internen Stakeholdern Empfehlungen zu unterbreiten. Nach wie vor entscheidet jedoch ein Mensch, welche Inhalte den Kunden bereitgestellt werden – oder die Kunden entscheiden selbst, ob sie die Vorschläge der KI befolgen möchten.
Inzwischen investieren wir umfassend in vorausschauenden Support, der immer häufiger auch als „präventiver Support“ bezeichnet wird. Anstatt KI nach einem Ereignis mögliche Reaktionen vorschlagen zu lassen, versuchen wir mit diesem Modell, das Ereignis als solches vorherzusehen und gegebenenfalls mit entsprechenden Maßnahmen zu vermeiden. Damit möchten wir unseren Kunden helfen, voneinander zu profitieren. Wenn ein Kunde ein Problem hatte, war es bislang so, dass andere Kunden die bei der Problemlösung gewonnenen Erfahrungen nicht für sich nutzen konnten – zumindest nicht unmittelbar. Durch KI-fähigen vorausschauenden Support ändert sich das nun.
Ein weiteres wichtiges Element unserer Strategie ist die stärkere Personalisierung. Wir werden künftig keine einheitliche Strategie mehr für alle Kunden verfolgen, sondern unseren Ansatz stärker auf den jeweiligen Kunden ausrichten. Das ist möglich, weil wir über unsere Services und unseren Support immer mehr Daten zusammentragen. Dadurch stehen uns klare und präzisere Kontextinformationen zu jedem einzelnen Kunden zur Verfügung, sodass wir unsere Kunden mithilfe von maschinellem Lernen entsprechend individuell unterstützen können.
Wie hat sich die Denkweise im Hinblick auf KI innerhalb der SAP und unter den Kunden verändert?
Früher kamen andere Teams aus dem Unternehmen zu uns und meinten: „Wir wollen ein geschäftliches Problem lösen. Können wir dafür nicht einfach KI nutzen?“ Für uns war das ein Zeichen, dass wir zunächst eine KI-orientierte Denkweise innerhalb der SAP entwickeln müssen, da es bei KI grundsätzlich um Daten geht. Daher muss das Thema auch aus dieser Perspektive angegangen werden. Die Daten liefern das Gesamtbild, und es liegt an den Unternehmen, das Potenzial zu nutzen, das diese Daten bergen.
Außerhalb der SAP kann dies eine noch größere Herausforderung darstellen, da für Unternehmen vor allem ihre geschäftlichen Probleme im Vordergrund stehen. Natürlich möchten wir uns von den geschäftlichen Herausforderungen inspirieren lassen, mit denen wir konfrontiert sind, doch die Lösungen entstehen letztlich aus den Daten. Ich glaube, dass immer mehr Unternehmen zu der Erkenntnis gelangen, dass geschäftliche Anforderungen mit Datenwissenschaft verknüpft werden müssen. Man muss außerdem bereit sein, die bestehenden Geschäftsprozesse so anzupassen, dass man damit Daten erfassen kann, die bislang nicht erfasst werden. Diese können dann in KI-Prozessen genutzt werden.
Ein tolles Beispiel wie man KI bei unseren externen Kunden einsetzen kann, ist eine Änderung, die über den Service Incident Solution Matching am SAP Ariba Customer Support vorgenommen wurde. Der Service versucht, ein Problem zu lösen, indem er eine Lösung vorschlägt, bevor ein Supportticket angelegt wird – was Kunden sehr gerne tun. Letztes Jahr hat der SAP Ariba Customer Support damit begonnen, eine klassische Suchfunktion mit KI zu kombinieren. Wenn der Kunde eine Frage eingibt, bittet die KI den Kunden um weitere Informationen. Der Einsatz von KI diente dazu, die Suche durch zusätzliche Fragen weiter zu verfeinern. Durch diese Nutzung von KI wurde die Technologie Teil des Supporterlebnisses des Kunden, und zwar genau dort, wo die Wirkung am größten ist: Der Kunde erhielt schnell und einfach die benötigte Unterstützung. Unsere Frage lautet daher nicht, ob wir KI dafür nutzen können, sondern wie und wann wir KI so einsetzen, dass wir die größtmögliche Wirkung erzielen.
Welche Rolle wird KI in den nächsten zwölf Monaten im Support spielen, und worauf sind Sie am meisten gespannt?
Ein Projekt, an dem wir arbeiten, ist die sogenannten „Prozessintelligenz“. Anstatt jeden Prozess als einzelne Transaktion zu verstehen, die wir mit KI oder maschinellem Lernen beschleunigen möchten, betrachten wir die gesamte Customer Journey. Bei der Abbildung der Journey möchten wir mithilfe dieser Technologien besser vorhersagen können, welchen Weg ein Kunde einschlägt. KI und maschinelles Lernen sollen in diesem Prozess eine Vermittlerrolle einnehmen und den Kunden auf seinem Weg unterstützen.
