Wenn Sie generative KI-Lösungen zu Ihren Contact Center-Technologien hinzufügen, gibt es kein "Zuviel an Vorsicht".
Wenn Sie neue Softwarelösungen mit Gen AI evaluieren, stellen Sie sich vor, Sie wären ein Türsteher.
Du kennst doch diese großen, stämmigen Kerle vor den angesagtesten Nachtclubs, oder? Sie stehen mit leeren Gesichtern da, haben die Arme verschränkt und lassen sich nichts anmerken.
Sie wollen wie sie sein.
Doch anstatt das Gesindel aus den VIP-Bereichen fernzuhalten, schützen Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden vor falsch gehandhabten Informationen, Datenverletzungen und KI-Halluzinationen.
Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value hat gezeigt, dass 94 % der Führungskräfte die Sicherheit von KI-Lösungen als oberste Priorität betrachten. Die Studie zeigt aber auch, dass 69 % der Befragten Innovation über eben diese Sicherheit stellen.
Und während 47 % der Befragten in Gen AI ein Werkzeug sahen, um "die Zeit für die Erkennung von und die Reaktion auf Cyber-Bedrohungen zu verkürzen", war genau der gleiche Prozentsatz "besorgt, dass die Einführung von Gen AI im Betrieb zu neuen Arten von Angriffen führen wird".
Wir befinden uns in Bezug auf KI auf unbekanntem Terrain.
Deshalb ist ein bisschen zusätzliche Vorsicht sehr hilfreich.
Als "Türsteher" können Sie keine Lösungen durch die Tür lassen, nur weil Gen AI berühmt ist und jeder davon gehört hat. Sie haben die Verantwortung zu dienen und zu schützen... und das beginnt damit, dass Sie viele Fragen stellen.
15 Schlüsselfragen, die CCaaS-Leiter den Anbietern von KI stellen müssen
Die Bewertung von Softwarelösungen erforderte schon immer einen angemessenen Anteil an Due Diligence. Aber die Hinzufügung von generativer KI macht die ohnehin schon komplexe CCaaS-Technologielandschaft noch unruhiger.
Es ist leicht, sich von den kühnen Versprechungen der KI verführen zu lassen. Die Leiter von Contact Centern stehen unter ständigem Druck, ihre Kennzahlen zu verbessern und Ergebnisse zu liefern.
Nur wenige können der Vorstellung von virtuellen Assistenten widerstehen, die Tag und Nacht blitzschnell arbeiten. Aber es ist wichtig zu verstehen, wie Sie Kundeninformationen und Unternehmensdaten in Gefahr bringen können.
Beginnen Sie zunächst mit diesen drei internen Fragen...
Welche spezifischen Aufgaben oder Probleme wird gen AI angehen?
Legen Sie Ziele fest, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Wollen Sie KI für die Automatisierung des Kundenservice, die Erstellung von Inhalten oder die Entscheidungsunterstützung nutzen? Behandeln Sie Gen AI wie einen neuen Mitarbeiter. Geben Sie ihr eine Stellenbeschreibung mit Verantwortlichkeiten und Erwartungen.
Wie wird Gen AI in unsere bestehenden Systeme integriert?
Lässt sich Ihre Lösung nahtlos anschließen? Oder wird sie eine Umgehung benötigen? Berücksichtigen Sie APIs, Datenaustauschprotokolle und die Änderung bestehender Arbeitsabläufe.
Wie werden wir das Personal, das Gen AI einsetzt, schulen und unterstützen ?
Stellen Sie sicher, dass Ihre Teams wissen, wie sie die Technologie nutzen können. Dies sollte auch Diskussionen über die Einhaltung von Vorschriften und die Sicherheit umfassen.
Sobald Sie verstanden haben, wie KI zu Ihren Geschäftszielen passt, ist es an der Zeit, eine Liste mit Fragen an KI-Anbieter zu erstellen.
Ihre Liste kann variieren, aber hier ist ein gutes Dutzend für den Anfang:
Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz und Privatsphäre
Verstehen Sie, wie Gen AI sensible Kundeninformationen, einschließlich persönlicher und finanzieller Daten, behandelt und verarbeitet. Die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, CCPA, HIPAA (wenn es um gesundheitsbezogene Informationen geht) und anderen relevanten Datenschutzgesetzen ist entscheidend.
Wie stellen Sie die Einhaltung globaler Datenschutzvorschriften (z. B. GDPR, CCPA, HIPAA) sicher?
- Warum das wichtig ist: Die Einhaltung von Vorschriften schützt Ihr Unternehmen vor rechtlichen Sanktionen oder Rufschädigung. Starke Compliance-Funktionen zeigen das Engagement eines Anbieters für Datenschutz und Sicherheit.
Können Sie die bei der Datenübertragung und im Ruhezustand verwendeten Verschlüsselungsmethoden im Einzelnen erläutern?
- Warum das wichtig ist: Die Frage nach den Verschlüsselungspraktiken für Daten während der Übertragung (beim Senden) und im Ruhezustand (bei der Speicherung) bewertet die Fähigkeit eines Anbieters, sensible Kundendaten zu schützen.
Welche Richtlinien und Verfahren haben Sie für den Datenzugriff und wie stellen Sie sicher, dass nur befugtes Personal auf sensible Informationen zugreifen kann?
- Warum das wichtig ist: Stellen Sie sicher, dass die richtigen Personen aus den richtigen Gründen den richtigen Zugang haben. Eine wirksame Kontrolle ist entscheidend für die Minimierung des Risikos von Datenschutzverletzungen sowohl durch externe Angriffe als auch durch interne Bedrohungen.
Minimierung der Risiken bei der Datenverarbeitung und -speicherung
Das Risiko von Datenschutzverletzungen ist ein großes Problem bei der Integration von Gen AI in Ihren Call Center-Betrieb. Es ist wichtig zu wissen, welche Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff, Hackerangriffen oder anderen Cyber-Bedrohungen vorhanden sind.
Wo werden die Daten gespeichert, und welche physischen und logischen Sicherheitsmaßnahmen gibt es an diesen Orten?
- Warum das wichtig ist: Die Kenntnis der physischen und logischen Sicherheitsmaßnahmen der Datenspeicherorte gewährleistet, dass die Einrichtungen des Anbieters hohen Sicherheitsstandards entsprechen.
Nutzen Sie öffentliche, private oder hybride Cloud-Dienste für die Datenspeicherung, und wie gewährleisten Sie deren Sicherheit?
- Warum das wichtig ist: Die Kenntnis der verwendeten Cloud-Infrastruktur (öffentlich, privat, hybrid) ist der Schlüssel zur Bewertung der potenziellen Risiken und der erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen.
Welche Strategien und Verfahren gibt es für die Aufbewahrung und Löschung von Daten?
- Warum das wichtig ist: Wirksame Richtlinien zur Datenaufbewahrung und -löschung helfen bei der Verwaltung des Lebenszyklus von Daten, gewährleisten die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften und verringern das Risiko, unnötig sensible Informationen aufzubewahren.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Training und Wartung von AI-Modellen
Modelltraining und -pflege sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Kundeninteraktionen effizient, personalisiert und effektiv bleiben. Regelmäßige Trainings-Updates sorgen dafür, dass die KI-Modelle relevant und genau auf die sich ändernden Verhaltensweisen und Vorlieben der Kunden reagieren.
Wie gewährleisten Sie die Sicherheit und den Schutz der Daten, die beim Training Ihrer KI-Modelle verwendet werden?
- Warum das wichtig ist: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Kundendaten, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, nicht unbefugtem Zugriff oder Missbrauch ausgesetzt sind. Die Sicherung von Trainingsdaten schafft auch das Vertrauen, dass mit Kundeninformationen verantwortungsvoll umgegangen wird.
Welche Maßnahmen gibt es, um zu verhindern, dass Ihre KI-Modelle verzerrte Ergebnisse liefern?
- Warum das wichtig ist: Voreingenommenheit in KI-Modellen kann zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen, die die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen und dem Ruf schaden. Fragen Sie nach Strategien zur Eindämmung von Vorurteilen, um sicherzustellen, dass KI-Modelle einen gerechten und fairen Service bieten.
Wie verwalten Sie Updates und Wartung für KI-Modelle, um sicherzustellen, dass sie dass sie auch im Laufe der Zeit effektiv und sicher bleiben?
- Warum das wichtig ist: KI-Modelle müssen sich weiterentwickeln. Regelmäßige Updates und Wartung sind entscheidend, um die Langlebigkeit und Effektivität von KI-Lösungen in dynamischen Umgebungen zu erhalten.
Beibehaltung der AI-Transparenz und -Erklärbarkeit
KI ist nicht perfekt. Es werden Fehler gemacht, und Sie müssen verstehen, warum. Verschaffen Sie sich Klarheit darüber, wie die von der KI getroffenen Entscheidungen zustande kommen, insbesondere bei sensiblen Kundeninteraktionen. Die Fähigkeit, KI-Entscheidungen zu überprüfen und zu erklären, ist entscheidend für die Rechenschaftspflicht, Fehlerbehebung und Compliance.
Kann Ihr KI-System Erklärungen für seine Entscheidungen oder Ergebnisse liefern?
- Warum das wichtig ist: Transparenz bei der KI-Entscheidungsfindung ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen bei den Nutzern, die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen (wie das Recht auf Erklärung gemäß GDPR) und die Identifizierung potenzieller Verzerrungen oder Fehler im KI-System.
Wie detailliert sind die Erklärungen, und sind sie auch für nicht-technische Beteiligte zugänglich?
- Warum das wichtig ist: Die Erklärungen müssen detailliert und für nicht-technische Benutzer, einschließlich Kundendienstmitarbeiter und Kunden selbst, verständlich sein.
Wie stellen Sie sicher, dass das KI-System erklärbar bleibt, wenn es sich durch weiteres Training und Updates weiterentwickelt?
- Warum das wichtig ist: Kontinuierliche Erklärbarkeit ist eine wesentliche Voraussetzung für langfristiges Vertrauen und Compliance, denn sie stellt sicher, dass der Entscheidungsprozess der KI transparent bleibt, auch wenn das System immer ausgefeilter wird.
Streben nach Innovation, Engagement für Sicherheit
Die Integration von Gen AI in CCaaS-Umgebungen erfordert einen akribischen Ansatz für Sicherheit und Compliance. Wie wachsame Türsteher, die die Tore zu exklusiven Veranstaltungsorten bewachen, müssen CCaaS-Führungskräfte potenzielle Gen-KI-Lösungen rigoros bewerten, um die Datenintegrität und die Privatsphäre der Kunden zu schützen.
Angesichts der rasanten technologischen Entwicklung und der damit einhergehenden neuen Bedrohungen müssen Sie standhaft bleiben. Hart bleiben. Akzeptieren Sie keinen Unsinn.
Denn auf dem Weg in die Ära der KI liegt die Verantwortung bei den CCaaS-Verantwortlichen. Es liegt an Ihnen, die richtigen Fragen zu stellen und sich (und Ihre Mitarbeiter) weiterzubilden, um sicherzustellen, dass das Streben nach geschäftlicher Innovation nicht das Engagement für die Informationssicherheit übersteigt.
Dieser Artikel erschien zuerst bei ICMI.