Eine brandaktuelle Kategorie im Bereich der generativen KI ist der Kundensupport. Das ist eigentlich nicht überraschend, wenn man bedenkt, dass die Technologie das Potenzial hat, die Kosten von Callcentern zu senken und gleichzeitig die Skalierbarkeit zu erhöhen. Kritiker argumentieren, dass generative KI-gestützte Kundensupport-Technologie die Löhne drücken, zu Entlassungen führen und letztlich zu einer fehleranfälligeren Endbenutzererfahrung führen könnte. Befürworter hingegen sagen, dass generative KI die Mitarbeiter ergänzen – nicht ersetzen – und ihnen gleichzeitig ermöglichen wird, sich auf sinnvollere Aufgaben zu konzentrieren.
Jesse Zhang gehört zum Lager der Befürworter. Natürlich ist er ein wenig voreingenommen. Zusammen mit Ashwin Sreenivas gründete Zhang Zehneckeine generative KI-Plattform zur Automatisierung verschiedener Aspekte von Kundensupportkanälen.
Zhang ist sich durchaus bewusst, wie hart der Wettbewerb auf dem Markt für KI-gestützten Kundensupport ist, der nicht nur Technologiegiganten wie Google und Amazon, sondern auch Start-ups wie Parloa, Retell AI und Cognigy (das kürzlich 100 Millionen Dollar einsammelte) umfasst. Einer Schätzung zufolge Der Sektor könnte bis 2032 einen Wert von 2,89 Milliarden Dollar erreichengegenüber 308,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2022.
Zhang glaubt jedoch, dass sowohl Decagons technisches Know-how als auch sein Markteinführungsansatz dem Unternehmen einen Vorteil verschaffen. „Als wir anfingen, wurde uns vor allem geraten, den Bereich Kundensupport nicht weiter zu verfolgen, weil er zu überfüllt sei“, sagte Zhang gegenüber Tech. „Letztendlich hat es für uns funktioniert, die Wünsche der Kunden aggressiv zu priorisieren und uns darauf zu konzentrieren, was den Kunden einen Mehrwert bietet. Das ist der Unterschied zwischen einem echten Unternehmen und einer auffälligen KI-Demo.“
Sowohl Zhang als auch Sreenivas haben einen technischen Hintergrund und haben sowohl bei Startups als auch bei größeren Technologieunternehmen gearbeitet. Zhang war Softwareentwickler bei Google, bevor er Händler bei Citadel, dem Market-Making-Unternehmen, wurde und Lowkey gründete, eine Social-Gaming-Plattform, die 2021 vom Pokémon-Go-Hersteller Niantic übernommen wurde. Sreenivas war Bereitstellungsstratege bei Palantir, bevor er das Computer-Vision-Startup Helia mitbegründete, das er 2020 an das Unicorn Scale AI verkaufte.
Decagon, das hauptsächlich an Unternehmen und „wachstumsstarke“ Startups verkauft, entwickelt Chatbots für den Kundensupport. Die Bots werden von KI-Modellen von Erst- und Drittanbietern gesteuert und sind feinabstimmbar. Sie können die Wissensdatenbank eines Unternehmens und historische Kundengespräche aufnehmen, um ein besseres kontextbezogenes Verständnis der Probleme zu erlangen.
„Als wir mit dem Aufbau begannen, erkannten wir, dass ‚menschenähnliche Bots‘ viel mit sich bringen, da menschliche Agenten zu komplexen Schlussfolgerungen fähig sind, Aktionen ausführen und Gespräche im Nachhinein analysieren können“, sagte Zhang. „Aus Gesprächen mit Kunden geht klar hervor, dass zwar jeder eine höhere Betriebseffizienz wünscht, dies jedoch nicht auf Kosten der Kundenerfahrung gehen darf – niemand mag Chatbots.“
Wie also sind nicht Sind die Bots von Decagon wie traditionelle Chatbots? Nun, Zhang sagt, sie lernen aus vergangenen Gesprächen und Feedback. Vielleicht noch wichtiger ist, dass sie sich in andere Apps integrieren lassen, um im Namen des Kunden oder Agenten Aktionen auszuführen, wie etwa eine Rückerstattung zu bearbeiten, eine eingehende Nachricht zu kategorisieren oder beim Schreiben eines Support-Artikels zu helfen.
Im Backend erhalten Unternehmen Analysen und Kontrolle über die Bots von Decagon und ihre Konversationen.
„Menschliche Mitarbeiter können Gespräche analysieren, um Trends zu erkennen und Verbesserungen zu finden“, sagte Zhang. „Unser KI-gestütztes Analyse-Dashboard überprüft und markiert Kundengespräche automatisch, um Themen zu identifizieren, Anomalien zu kennzeichnen und Ergänzungen zu ihrer Wissensdatenbank vorzuschlagen, um Kundenanfragen besser beantworten zu können.“
Generative KI hat den Ruf, nicht perfekt zu sein – und in manchen Fällen auch ethisch fragwürdig. Was würde Zhang Unternehmen sagen, die befürchten, dass Decagons Bots jemandem sagen, er solle Klebstoff essen oder einen Artikel voller plagiierter Inhalteoder dass Decagon seine internen Modelle anhand ihrer Daten trainieren wird?
Im Grunde genommen, sagt er, besteht kein Grund zur Sorge. „Es war wichtig, den Kunden die notwendigen Schutzmaßnahmen und Überwachungsmöglichkeiten für ihre KI-Agenten bereitzustellen“, sagte er. „Wir optimieren unsere Modelle für unsere Kunden, aber wir tun dies auf eine Weise, die sicherstellt, dass keine Daten versehentlich einem anderen Kunden zugänglich gemacht werden können. Ein Modell, das beispielsweise eine Antwort für Kunde A generiert, würde niemals Daten von Kunde B ausgesetzt sein.“
Decagons Technologie – die denselben Einschränkungen unterliegt wie jede andere generative KI-gestützte App – hat in letzter Zeit namhafte Kunden wie Eventbrite, Bilt und Substack angezogen und Decagon geholfen, die Gewinnschwelle zu erreichen. Auch namhafte Investoren sind in das Unternehmen eingestiegen, darunter Box-CEO Aaron Levie, Airtable-CEO Howie Liu und Lattice-CEO Jack Altman.
Bisher hat Decagon 35 Millionen Dollar in Seed- und Series-A-Runden eingesammelt, an denen Andreessen Horowitz, Accel (das die Series A leitete), A* und der Unternehmer Elad Gil beteiligt waren. Zhang sagt, dass das Geld in die Produktentwicklung und den Ausbau der Belegschaft von Decagon in San Francisco gesteckt wird.
„Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass Kunden KI-Agenten mit Chatbots der vorherigen Generation gleichsetzen, die ihre Aufgabe nicht wirklich erfüllen“, sagte Zhang. „Der Markt für Kundensupport ist mit älteren Chatbots gesättigt, die das Vertrauen der Kunden verloren haben. Neue Lösungen dieser Generation müssen sich gegen den Lärm der etablierten Anbieter durchsetzen.“