Die Automatisierung von Kundendienstaufgaben, insbesondere solcher, bei denen Agenten mit Kunden telefonieren müssen, ist so etwas wie der heilige Gral im Unternehmen. Laut a Umfrage von OnePoll im Auftrag des Callcenter-Softwareanbieters TCN, sind Kunden bereit, durchschnittlich sechs Minuten in der Warteschleife zu warten, wenn sie darauf warten, mit einem Kundenbetreuer zu sprechen. Agenten können jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Anrufen entgegennehmen.
Das ist zumindest die gängige Erzählung unter Unternehmen, die Software zur Automatisierung des Kundendienstes verkaufen, einschließlich des in Palo Alto, Kalifornien, ansässigen Unternehmens Tenyx. Tenyx, das sprachbasierte Kundenservice-Apps entwickelt, gab heute bekannt, dass es in einer Seed-Runde 15 Millionen US-Dollar von AME Cloud Ventures, Cota Capital, Morado Ventures, Pathbreaker Ventures, Point72 Ventures und StageOne Ventures aufgebracht hat.
Tenyx wird vom Gründerteam hinter Apprente geleitet, das sprachbasierte Systeme zur Automatisierung der Bestellannahme an Drive-Through-Restaurantfenstern entwickelt hat. Nachdem McDonald’s seine Technologie an ausgewählten Standorten getestet hatte, übernahm es Apprente im Jahr 2019 und benannte es in McD Tech Labs um. Zwei Jahre später kaufte IBM die Sparte für einen nicht genannten Betrag.
Zum Führungsteam von Tenyx gehören Itamar Arel, ein ehemaliger Informatikprofessor an der University of Tennessee und CEO von Apprente, und Ron Chrisley, der Leiter des Programms für Kognitionswissenschaften an der Sussex University. Das Startup befindet sich noch vor dem Umsatz, befindet sich in einem frühen Stadium und zögert, viel über seine Technologie preiszugeben. Aber Arel sagte, dass Tenyx Herausforderungen angeht, darunter die Fähigkeit, kontinuierlich aus neuen Informationen zu lernen, und die Notwendigkeit, die Entwicklungszeiten von KI-Systemen zu verkürzen.
„Der … Enterprise Customer Service-Markt bleibt auch mit der Einführung digitaler und Self-Service-Alternativen von Sprachlösungen abhängig. Die Einführung von Conversational AI wurde durch die Komplexität der Bereitstellung, Herausforderungen bei der effizienten Skalierung und mangelndes Verbrauchervertrauen behindert. Bestehende Automatisierungslösungen für den sprachbasierten Kundenservice sind nach wie vor spröde und können Kunden nicht verstehen und mit ihnen interagieren“, so Arel weiter. „Die COVID-19-Pandemie hat zu Arbeitskräftemangel in Callcentern geführt und Möglichkeiten für die Einführung von Konversations-KI-Technologie eröffnet. In Verbindung damit erwarten Kunden bessere und konsistentere Kundenerlebnisse, die mit robusten sprachbasierten KI-Lösungen erreicht werden können.“
Selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme leiden heute unter einer entscheidenden Einschränkung: Statistik. Algorithmen werden einmal mit einem Datensatz und selten noch einmal trainiert, wodurch sie ohne erneutes Training nicht in der Lage sind, neue Informationen zu lernen. Während einige KI-Labore Lösungen untersucht haben, wie z. B. den Zugriff von Systemen auf Suchmaschinen, bringen diese ihre eigenen Hürden mit sich. Eines davon ist „katastrophales Lernen“, ein Phänomen, bei dem KI-Systeme sich nicht daran erinnern können, was sie aus einem Trainingsdatensatz gelernt haben, und ständig daran erinnert werden müssen.
Arel deutet an, dass Tenyx etwas in dieser Richtung im Ärmel hat.
„Aktuelle KI-Modelle können aus riesigen Datenmengen lernen, die zum Zeitpunkt des Trainings zur Verfügung gestellt werden, aber nicht schrittweise lernen, wenn neue Daten verfügbar werden. Das ist eine erhebliche Einschränkung bestehender Modelle für maschinelles Lernen, die die Technologie von Tenyx überwinden soll“, sagte Arel in einem E-Mail-Interview mit Tech. „Insbesondere aufgrund seines kontinuierlichen Lernens [AI systems]wird die Technologie von Tenyx Lösungen ermöglichen, die ihre Leistung durch interaktives Human-in-the-Loop-Lernen verbessern können.“
Wenn Tenyx bedeutende Fortschritte im Bereich des kontinuierlichen Lernens gemacht hat, wäre das wirklich beeindruckend. Der OpenAI-Forscher Jeff Clune, der 2017 an der Gründung von Uber AI Labs mitgewirkt hat, hat das katastrophale Vergessen als die „Achillesferse“ des maschinellen Lernens bezeichnet. Mit einem Fokus auf Kundenservice ist es nicht schwer zu sehen, wie kontinuierliche Lerntechniken für Tenyx von Nutzen sein könnten, die sie nutzen könnten, um beispielsweise ein KI-gestütztes Anrufbeantwortersystem mit aktuellen Informationen zu versorgen Geschäftsinformationen (z. B. Öffnungszeiten).
„Durch die Entwicklung neuartiger, kontinuierlich lernender KI-Fähigkeiten hat Tenyx unserer Meinung nach das Potenzial, den Markt für Unternehmenskundendienste zu revolutionieren und es einer Vielzahl von Unternehmen zu ermöglichen, die Effizienz und Effektivität, mit der sie ihren Kunden helfen, dramatisch zu verbessern“, Dan Gawk von Point72 Ventures sagte in einer Erklärung. „Das Unternehmen wird von technischen Experten geleitet, die bereits bewiesen haben, dass sie KI-Sprachlösungen entwickeln können, die in der Lage sind, jeden Tag Tausende von realen Kunden zu unterstützen.“
Arel sagt, dass die Erlöse aus der letzten Runde für die Erweiterung des Teams und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Kerntechnologie des Unternehmens verwendet werden Lernen, und das Erstellen und Bereitstellen des sprachbasierten KI-Produkts. Er behauptet, dass Tenyx, das etwa 10 Mitarbeiter hat, Gespräche mit potenziellen Kunden im Bereich Contact Center führt.