Kundendienst durch KI umsetzen Checklist

In dieser Abteilung wird Daten von verschiedenen Quellen wie Umfragen, Datenbanken und Online-Plattformen gesammelt. Die gewonnenen Informationen werden dann gereinigt und verarbeitet, um deren Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Die Integration der Daten beinhaltet die Kombination der gesammelten Daten mit bestehenden Datensätzen oder Aufzeichnungen, um eine einheitliche Sicht des Informationsinhalts zu schaffen. Bei diesem Prozess werden Muster, Beziehungen und Trends identifiziert, die bei der Betrachtung einzelner Datenpunkte nicht sichtbar sind. Die integrierten Daten werden dann nach spezifischen Anforderungen formatiert und strukturiert, um sie für weitere Analysen, Berichte oder Visualisierungen zu nutzen. Dies ermöglicht den Stakeholdern fundierte Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Einsichten.

In diesem Abschnitt wird das Modellwahlsystem und das Ausbildungsverfahren durchgeführt. Das Ziel dieser Phase ist die Auswahl eines optimalen Modells, das der Natur des Problems entspricht, und dessen Ausbildung auf einem relevanten Datensatz. Dabei werden Parameter wie Architektur von neuronalen Netzen oder Anpassung hyperparameter für andere Modelle definiert. Auch Vorbereitungsschritte bei den Daten wie Normalisierung, Skalierung der Merkmale oder Kodieren kategoriale Variablen werden hier durchgeführt, wenn notwendig. Das ausgewählte Modell wird trainiert, wo es sich von den mit Labels versehenen Daten anpasst und Vorhersagen trifft. Die Ausbildung wird in der Regel mit Algorithmen durchgeführt, die Rückschrittung und stochastische Gradientenersteigung beinhalten. Bewertungsparameter wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerung, F1-Score, Mittlere Quadratfehler (MSE) oder Korrelationssquarer (R-squared) werden berechnet, um die Leistung des trainierten Modells zu bewerten.

In dieser Abteilung werden Integration und Test der Systemkomponenten durchgeführt, um eine reibungslose Interaktion untereinander zu gewährleisten. Ziel ist es, sicherzustellen, dass jeder Modul richtig funktioniert, wenn er mit anderen verbunden ist und in einer einheitlichen Umgebung läuft. Der Prozess beginnt mit Komponentenprüfungen, bei denen Einzelmodule gründlich überprüft werden, um die Einhaltung der festgelegten Anforderungen sicherzustellen. Als nächstes führt das Integrations-Testing einzelne verbundene Module zusammen, um ihre Interoperabilität zu validieren. Bei dieser Stufe wird sichergestellt, dass das System wie erwartet unter verschiedenen Szenarien, einschließlich Spitzenlasten und Randfällen, funktioniert. Schließlich bestätigt die systemweite Prüfung die Gesamtfunktionalität und identifiziert Bereiche, die weitere Verbesserung benötigen. Eine umfassende Dokumentation mit Testergebnissen und Empfehlungen wird zum Abschluss dieser Phase erstellt.

Die Implementierung und Wartung ist ein entscheidender Schritt dafür, dass das System funktionsfähig und wie vorgesehen funktioniert. Bei dieser Phase wird das System in die Produktionsumgebung bereitgestellt, konfiguriert es für den optimalen Betrieb und sein Funktionieren überprüft. Hierzu gehören auch laufende Wartungsaktivitäten wie Software-Updates, Fehlerbehebungen und Sicherheitspfeile, um Ausfallzeiten zu vermeiden und einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen. Der Implementierungsprozess umfasst typischerweise mehrere Aufgaben, darunter die Einrichtung von Hardware und Infrastruktur, den Upload von Daten, Test- und Validierung sowie die endgültige Abstimmung der Systemkonfiguration. Darüber hinaus ist die Wartung des Systemleistungsverhaltens im Laufe der Zeit unerlässlich, was die Überwachung, Fehlerbehebung und die Behebung von Problemen beinhaltet, die während der Betriebszeit auftreten können.

Diese Abteilung legt die umfassende Schulung und Unterstützung fest, die zur erfolgreichen Umsetzung des Systems benötigt wird. Der Prozess beginnt mit einem umfassenden Onboarding-Programm für Endbenutzer, das wesentliche Funktionen und Funktionalitäten abdeckt. Darauf folgen regelmäßige Workshops und Webinare, die sich auf fortgeschrittene Themen und Best Practices konzentrieren. Zudem werden eine Online-Know-how-Basis und ein Benutzerhandbuch bereitgestellt, um Selbstlernprozesse zu erleichtern. Außerdem werden spezielle Unterstützungsteams eingerichtet, um alle während der Umsetzungsphase und darüber hinaus auftauchenden Fragen oder Bedenken zu beantworten. Darüber hinaus wird ein Mentorenprogramm implementiert, bei dem erfahrene Benutzer mit neuen Benutzern verpaart werden, um Anleitung und Unterstützung zu bieten.