Nur was der Kunde wirklich will

Interview mit Jan Morgenthal

Jan Morgenthal ist Chief Product Owner, also oberster Produktaufseher im eLIZA-Projekt. Er koordiniert das Projekt mit Mitarbeitern und Stakeholdern. Nützlich, relevant oder überflüssig – er schaut, was der Kunde will und untersucht Prototypen auf Marktfähigkeit.


Wie unterscheiden sich Begriffe wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und dergleichen?

Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, um einen sehr komplizierten Sachverhalt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu beschreiben, beziehungsweise zusammenzufassen. Hinter dem Begriff verbergen sich unterschiedlichste Technologien wie Bilderkennung, natürliche Sprache verstehen, Texterkennung, aber auch Themen wie maschinelles Lernen oder maschinelle Intelligenz.

Wenn man sich überlegt, dass es für alle diese Themen unterschiedlichste Wissenschaften gibt, die sich damit beschäftigen, wie Linguistik, Kunst, Psychologie und andere, merkt man, dass es sich nur um einen übergeordneten Sammelbegriff handeln kann. Letztlich versucht man, die Intelligenz eines Menschen nachzuahmen. Es geht um kognitive Kompetenzen wie sehen, sprechen, riechen, hören und den Versuch, diese mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu etablieren, beziehungsweise überhaupt zu rekonstruieren. Man muss verstehen, wie ein Gehirn funktioniert und dann versuchen, diese ja rein chemischen Prozesse auf die Mathematik zu übertragen.

Die anderen Begriffe bezeichnen Subkategorien innerhalb des Begriffs künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen bedeutet, dass ich in einem großen Set an Daten Muster erkennen und wiedererkennen kann. Auf die Telekom übertragen heißt das, dass ich aus hunderttausenden von Kundenanfragen die identifiziere, die miteinander gleich sind. Ich kann so viel einfacher und schneller kategorisieren und katalogisieren und dadurch das Kundenanliegen für den Agenten greifbarer, aber auch für die Maschine schneller lesbar machen. Im Grunde ist maschinelles Lernen eher eine Vorstufe von künstlicher Intelligenz.

Deep Learning wiederum hat einen ganz anderen Ansatz. Es arbeitet auf Grundlage neuronaler Netze. Beim maschinellen Lernen habe ich Nullen und Einsen als Zustand eines Computers. Beim Deep Learning habe ich mehrere Schichten, da ich Netze übereinander aufbauen kann. So kann ich nicht nur den Zustand Null und Eins darstellen, sondern durch ein Netz mehrere Zustände übereinanderlegen.


Was gab es für Meilensteine im Allgemeinen im Bereich künstlicher Intelligenz?
Was ist da realistischer Weise noch zu erwarten?

Grundsätzlich betrachtet gab es im Bereich der künstlichen Intelligenz vier große Phasen. Die erste große Sturm- und Drangphase begann in den Fünfziger und dauerte bis Anfang, Mitte der Sechziger Jahre. Da gab es Entwicklungen wie das Software Programm eLIZA von Joseph Weizenbaum aus den USA. Es gab einen ersten großen Hype. Es wurde vielfach vorausgesagt, dass Computer in vier, fünf Jahren die natürliche Sprache eines Menschen komplett verstehen würden. Wie wir heute wissen, war das nicht der Fall. KI hat sich nicht so schnell entwickelt, wie damals von durchweg allen Forschern in dem Bereich vorhergesagt wurde.

Ab den Sechziger Jahren gab es so eine Art Eiszeit. Viele Firmen, die sich ganz am Anfang darum gekümmert hatten, und viele Wissenschaftler kehrten dem Thema den Rücken. Ab Mitte, Ende der Achtziger Jahre bis Mitte der Zweitausender Jahre gab es eine Aufwärmphase. Es gab wieder erste Entwicklungen zum Thema. Aber alle waren noch sehr vorsichtig, es gab keinen wirklichen Hype um das Thema. Und es gab in der Zeit auch, das muss man fairerweise sagen, keine wahnsinnig großen Sprünge. Man hat im Grunde das, was zuvor entwickelt worden war, wiederbelebt und langsam weiterentwickelt.

Ab Mitte der Zweitausender Jahre haben Firmen mit dazu beigetragen, dass das Thema künstliche Intelligenz einen Hype erlebte. Dazu gehörten unter anderem die IBM, aber auch Einrichtungen wie das Deutsche Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz in Saarbrücken. Dann begann ab 2008 bis 2011 die zweite Sturm- und Drangphase. Seitdem gibt es an den Universitäten unglaublich viele Lehrstühle in diesem Bereich.

Im Bereich Automotive passierte seitdem einiges in Richtung Parkpiloten, Parkassistenz-Systeme, dabei handelt es sich ja auch um künstliche Intelligenz. Schließlich kamen mit Siri und Alexa weitere Ansätze, natürliche Sprache zu verarbeiten. Seit letztes Jahr Microsoft und Facebook ihre Bots-Frameworks bekanntgegeben haben, ist der Hype meiner Meinung nach noch einmal um 200 Prozent gestiegen.


Was gab es für Meilensteine bei der Deutschen Telekom im Bereich künstlicher Intelligenz?
Was ist noch zu erwarten?

Für die Deutsche Telekom sind wir mit dem Thema Mitte 2015 mit einem relativ kleinen Workshop mit der T-Mobile Österreich zusammen gestartet, ohne wirklich zu wissen, dass wir bei dem Thema künstliche Intelligenz landen werden. Wir haben uns in den ersten 13 Monaten vorsichtig durch verschiedenste Workshops durchgearbeitet, auch um zu schauen, was gibt es für alternative Methoden und was ist eigentlich das Innovationsziel. Unser Fokus war von Anfang an: Wie können wir die Schnittstelle zwischen unseren Endkunden und der Telekom soweit vereinfachen, dass die digitalen Touchpoints, die wir haben, wirklich einfacher werden.

Im Herbst 2015 sind wir dann auf das Thema künstliche Intelligenz gekommen und haben uns entschlossen, uns ganz bewusst um das Thema digitale Assistenz zu kümmern. Das ist ein absolutes Trendthema und auch ein Thema, das der Deutschen Telekom nützt. Seit Beginn im letzten Jahr haben wir Erfolge erzielt – zuerst mit der österreichischen Tochter. Seit Anfang diesen Jahres ist auch die Telekom Deutschland offiziell in unserem Programm mit an Bord. Für dieses Jahr gibt es definierte Meilensteile, wir wollen künstliche Intelligenz im Bereich Kundenservice und testweise im Vertrieb auch für Privatkunden einsetzen.


Wie schnell ist KI bei der Deutschen Telekom gewachsen, wie schnell wird sie weiterwachsen?

Das ist äußerst bemerkenswert: die Dynamik und das Wachstum, das wir derzeit selber sehen, sind enorm. Wie gesagt, wir sind 2015 gestartet sind und relativ schnell auf zehn Mitarbeiter gekommen. Über das Jahr 2015 haben wir diese Zahl ungefähr verdoppelt auf knapp 20 Mitarbeiter und mittlerweile sind wir jetzt schon im Plan für 2017, etwa 50 bis 60 Mitarbeiter einzustellen. Das ist eine relativ steile Kurve und die Kurve wird noch einmal deutlich nach oben gehen, weil wir Mitarbeiter für andere Länder dazubekommen. Das heißt, der Job wird deutlich internationaler werden.


Was ist der Nutzen für den Kunden?

Obwohl man sagt, Digitalisierung mache alles einfacher, sind viele digitale Touchpoints wie Webseiten oder Apps viel zu komplex für den Kunden. Er findet sich gar nicht mehr zurecht. Da hilft künstliche Intelligenz unter anderem durch eine natürlichsprachige Schnittstelle, das heißt, der Kunde kann per Textansage oder per Stimmeneingabe genau solche Touchpoints bedienen. So kann er viel schneller und einfacher seine Geschäfte abwickeln und seine Anliegen vortragen, sei es der Abschluss eines Vertrages oder einfach nur einen Wechsel seines Nachnamens oder der Adresse.

Dadurch werden andererseits auch die Transaktionskosten sowohl für uns als auch für den Kunden deutlich geringer. Das ist ein großer Vorteil für beide Seiten. Experience und Zeitersparnis sind für die Kunden die beiden ausschlaggebenden Punkte. Es kostet ihn natürlich keinen Cent mehr, weil es kein Premiumservice ist, den wir da anbieten, sondern ein regulärer Service.


Was erwarten Sie an sichtbaren Produkten für den Kunden?

Ab Sommer planen wir einen Chatbot auf der Webseite und ein paar Wochen später auch in der Service-App der Deutschen Telekom. Dort bietet er per textlicher Eingabe diverse Services an rund um Störungen oder Rechnungen. Er steht dort dem Kunden mit Rat und Tat zur Seite und kann auch erste Aktionen wirklich automatisiert durchführen. Das wird anschließend um einen so genannten Voice Claim ergänzt, das heißt, dass dort der Kunde dann nicht nur textlich seine Anliegen eingeben kann, sondern diese auch einsprechen kann.

Als nächstes planen wir ein interaktives Voice-Portal. Das heißt, wenn der Kunde uns in der Hotline anruft und er zum Beispiel eine Störung melden will, muss er nicht mehr warten, bis er mit dem Agenten verbunden wird. Denn obwohl wir die größte Kundenservice-Organisation in Mitteleuropa haben, kann es im Moment noch durchaus ein bisschen länger dauern, wenn er gerade in der Rush Hour anruft. Künftig wird der Kunde also direkt mit dem digitalen Assistenten sprechen und ganz konkret seinen Bedürfnissen entsprechend abgeholt, ohne dass er Nerven oder Zeit verliert.

Wir werden auch den internen Kundenservice durch KI anreichern. Das heißt, wir werden dem Agenten helfen, mit künstlicher Intelligenz besser agieren zu können. Viele unserer Kunden möchten nicht gerne mit einen Chatbot oder einem Callbot sprechen, sondern sie wollen mit einem Menschen reden. In diesem Fall wollen wir unsere eigenen Kollegen mit KI unterstützen. Das heißt, der Agent kann die komplette Frage eines Kunden oder nur ein Keyword in eine Datenbank eingeben und bekommt dann Vorschläge. Er wird zudem automatisch mit den Kundendaten verbunden, um eine bestmögliche persönliche und individuelle Beratung am Telefon geben zu können.

Für die Zukunft ist geplant, dass die KI mithört, um eine Antwort zu geben oder einen Lösungsvorschlag machen zu können. Die Planung für 2018 ist momentan noch ziemlich breit. Wir sind gerade dabei zu verdichten, weil es einfach unglaublich viele Anwendungsfälle gibt, die wir mit KI potenziell bespielen können. Es gibt schon jetzt viele Ideen und viele Prototypen.


Wie finden Sie heraus, was genau der Kunde will?

Wir haben ein komplettes Team für Customer Research. Da gibt es schon überraschende Momente, bei denen wir bestimmte Ideen für perfekt halten, aber die Kundenbefragung zu einem ganz anderen Ergebnis kommt und der Kunde sagt: auf gar keinen Fall, das mache ich nicht mit. Genauso gibt es Features, bei denen wir viel zu konservativ gedacht haben und die Kunden kamen auf ganz andere, viel visionärere Ideen. Jede Idee ist nur etwas wert, wenn sie wirklich auch funktioniert und der Kunde sie auch gut findet.


Wenn ich etwas mit AI machen möchte, warum sollte ich bei der Telekom anheuern?

Wir bieten einige sehr coole Sachen. Es gibt nur wenige Adressen in Deutschland, bei denen das Thema Innovation im Allgemeinen und künstliche Intelligenz im Speziellen wirklich so kundennah absolviert wird. Zudem sind wir bei der Telekom ein unglaublich junges und dynamisches Team. Wir haben es geschafft, ein Start-up innerhalb der Telekom zu gründen. Natürlich haben wir Schnittstellen zum Unternehmen, aber gerade in der Entwicklung von eigenen Algorithmen, Produkten oder News Cases sind wir relativ ungezwungen und können das dynamisch und agil machen, wie es ein Start-up tut. Das ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal.

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