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Sie mögen KI bereits jetzt. Sie wissen es nur noch nicht.

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Und mit jeder Erfahrung, die Sie machen, zeigt KI Ihnen systematisch immer wieder, dass Sie von jeder Anwendung, die Sie nutzen, und jeder Website, die Sie besuchen, mehr erwarten können. Hier ein Beispiel: Wendy ist eine Kundenbetreuerin in einem Ballungsraum.

Wendy nutzt Uber, um sich durch die Stadt zu bewegen, und wenn sie eine Frage hat, googelt sie die Antwort.

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Mit anderen Worten: Sie ist ziemlich technikaffin. Stellen Sie sich nun einmal lektion 1 kennenlernen lösungen, Wendy geht in ihren Lieblingsladen, um sich ein Kleid zu kaufen.

So, wie Wendy Technik erlebt hat, würde sie erwarten, dass der Einzelhändler ihre Daten im System hat, da sie schon mal online bei ihm eingekauft hat. Aber wie sieht es aus, wenn dieser Laden immer noch an einen Zentralrechner angeschlossen ist? Wird sich der Kunde von diesem Laden abwenden?

Davon können Sie ausgehen! Das ist genau die Erwartungshaltung, die jetzt in Bezug auf KI entsteht.

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Verbraucher erwarten heutzutage, dass Unternehmen, mit denen sie interagieren, ihren Bedarf im Voraus erkennen und dafür sorgen, dass die Geschäfte mit ihnen möglichst reibungslos ablaufen können.

Zurück zu Wendy.

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Wie bereits erwähnt, nutzt sie oftmals Uber, um durch die Stadt zu fahren. Nun ja, Wendy fährt vielleicht jeden Tag um dieselbe Uhrzeit und vom bzw. Uber könnte ihr problemlos unaufgefordert einen Wagen schicken, da das Unternehmen ihren Tagesablauf kennt.

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Wendy könnte sich dann nach Bedarf entscheiden, die Fahrt anzunehmen oder abzulehnen. Auf diese Weise erleichtert KI uns sogar das Interagieren mit den Anwendungen, die wir ohnehin jeden Tag nutzen, indem es unsere Abläufe erkennt.

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Sehen wir uns eine anderes Szenario an. Sagen wir einmal, eine Bank hat eine benutzerdefinierte Banking-Anwendung, die auf der Lightning Platform von Salesforce aufbaut. Wir wissen bereits, dass maschinengestützte Lernalgorithmen, verstehen können, wie menschliche Akteure Kundenprobleme diagnostizieren und lösen, indem sie dies im Laufe der Zeit aus historischen Daten lernen. Was wäre, wenn jetzt ein menschenähnlicher Assistent in der mobilen Anwendung der Bank auf den Plan tritt, der durch maschinengestütztes Lernen unterstützt wird?

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Der KI-Assistent wüsste, wer der Kunde ist, wie seine Bankgeschäfte bisher aussahen und wie seine Fragen auf der Grundlage früherer Anfragen am besten zu beantworten sind. Jetzt kann der Kunde seine Fragen allein über sein mobiles Lektion 1 kennenlernen lösungen schneller beantwortet bekommen, ohne dass er die Bank anrufen oder ihre Website besuchen muss.

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Das bedeutet, dass Kunden nach dem Selbstbedienungsprinzip mit weniger Berührungspunkten schnell Antwort auf ihre Fragen erhalten. Supportmitarbeiter mehr Zeit übrig haben, sodass sie Top-Kunden Kundensupport bieten können. Vertriebsmitarbeiter müssen Vertriebsdaten nicht mehr manuell eingeben.

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Und Kundendienstmanager müssen keine langen Listen aus eingehenden Kundendienstanrufen mehr durcharbeiten, um ihre Zeit nach Wichtigkeit der Anrufe einzuteilen. Brauchen Sie noch ein paar Beispiele?

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