Anfang Januar hat eine KI-Anwendung zum ersten Mal einen Menschen in einem Leseverständnis-Test geschlagen, dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD). Der Test verwendet einen Crowdsourcing-Ansatz, um ein menschliches Leseverständnis zu approximieren. Der Marktforscher ISG zeigt, wie besonders dieses Ereignis ist und worin die nächsten Hürden bestehen.

Der SQuAD-Verstehenstest ist eine Sammlung von über 100.000 Frage-Antwort-Paaren, basierend auf 500 Wikipedia-Artikeln. Am dritten Januar gelang Microsoft mit einer AI-Lösung der große Wurf der besten Performance, gefolgt vom chinesischen E-Commerce-Riesen Alibaba am fünften Januar. Bis zu diesem Zeitpunkt war kein Computer dazu in der Lage, was die Besonderheit dieses Ereignisses deutlich werden lässt.

Der Schlüssel zum Kundenservice der Zukunft

Bereits seit einiger Zeit wird in den Kundenbetreuungs-Departments über die konkrete Verwendung von KI als Lösung für Chat- oder Konversationsszenarien gesprochen – und in der Tat wird umfassendes Know-how in Sachen Konversationsalgorithmen bald der Schlüssel für die erfolgreiche Teilnahme am Wettbewerb und für eine befriedigende Omni-Channel-Präsenz gegenüber dem Kunden sein.

Kontextverständnis bleibt problematisch

So fortgeschritten diese Form von künstlicher Intelligenz auch sein mag, das Problem des Kontextverständnisses bleibt. Denn es besteht ein Unterschied zwischen dem, was gesagt wird und dem, was gemeint ist: Sprache wird eben oft nur durch den Kontext der jeweiligen Kommunikation eindeutig. Damit ein Algorithmus wirklich versteht, ist entweder aufwendiges maschinelles Lernen oder viel Knowledge Engineering nötig – oder beides. Ohne diesen Aufwand sind Ausfälle in der Kundeninteraktion vorprogrammiert – ein absolutes No-Go in den aktuellen kundenzentrierten Märkten.

Falls Sie also Chatbots oder virtuelle Agenten in Ihr Kundenservice-Bereitstellungsmodel integrieren wollen, sollten Sie sich bewusst sein, dass die Schwierigkeit nicht darin liegt, Sprachäußerungen oder geschriebenen Text zu erkennen, sondern zu verstehen, was Ihre Kunden wirklich wollen, und eine zufriedenstellende Kommunikation mit Ihren Algorithmen möglich zu machen.

 

Quelle Titelbild: YouTube/Green Rabbit/Philosophie
Dieser Beitrag basiert in Teilen auf einem Artikel des ISG Research Teams.