How AI is Changing the CX Operating Model

How AI is Changing the CX Operating Model
Mitschnitt-Länge: 45 Minuten
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KI transformiert CX-Modelle: Strategien zur Integration und Skalierung von KI für Effizienz und Produktivität in Unternehmen.

Dr. Graham Hill analysiert in seinem Vortrag, wie Künstliche Intelligenz (KI) das Customer Experience (CX) Operating Model in Unternehmen transformiert. Der Fokus liegt auf der Diskrepanz zwischen technologischem Fortschritt und organisatorischer Realität. Hill zeigt auf, dass KI allein nicht ausreicht, um Produktivität zu steigern, sondern eine umfassende Neuausrichtung des Betriebsmodells erforderlich ist. Er beleuchtet die Herausforderungen, denen CX-Verantwortliche und Technologieentscheider in Enterprise-Unternehmen gegenüberstehen, und bietet konkrete Werkzeuge und Praxisbeispiele für die strategische und operative Integration von KI in CX-Strukturen.

Im Vortrag betont Hill die Bedeutung von Lead User Innovation und das Three Horizons Model, um KI-Initiativen strategisch zu priorisieren und langfristig zu skalieren. Er beschreibt die Entwicklung von KI in Unternehmen als Drei-Akt-Struktur, wobei die meisten Unternehmen noch in der 'Tinkering'-Phase verharren. Hill illustriert anhand von Praxisbeispielen, wie Unternehmen wie Netflix und Klarna KI erfolgreich einsetzen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Zudem fordert er ein Umdenken bei der Messung und Steuerung der Performance im KI-Betrieb und empfiehlt den Aufbau eines AI Center of Excellence, um die Transformation iterativ und lernorientiert voranzutreiben.

CX ist oft nur eine zeremonielle Rolle ohne echte Verantwortung oder Einfluss. – Dr. Graham Hill

Alte Organisation plus neue Technologie wie KI ergibt nur eine teure alte Organisation. Einfach mehr vom Gleichen zu tun, wird nicht funktionieren. – Dr. Graham Hill

Wir müssen alle Hebel im Betriebsmodell ziehen, um KI effektiv zu integrieren und die Produktivitätskurve zu erklimmen. – Dr. Graham Hill

  • AI allein verbessert nicht automatisch die Produktivität - es erfordert eine Neuausrichtung des gesamten Betriebsmodells.
  • Die meisten Unternehmen befinden sich noch in der 'Tinkering'-Phase und nutzen KI nur zur Effizienzsteigerung, nicht zur Transformation.
  • Lead User Innovation ist entscheidend, um die besten Anwendungsfälle für KI zu identifizieren und erfolgreich umzusetzen.
  • Ein effektives KI-Betriebsmodell erfordert die Kombination von technologischen und weichen Faktoren wie Governance und Kultur.
  • Die Einführung eines dreistufigen Horizontmodells hilft, KI-Initiativen strategisch zu priorisieren und langfristig zu skalieren.

Die Transformation von Customer Experience (CX) Betriebsmodellen durch Künstliche Intelligenz (KI) ist von strategischer Bedeutung für Unternehmen, die ihre Produktivität und Effektivität steigern wollen. Ein zentrales Spannungsfeld besteht in der Diskrepanz zwischen technologischem Fortschritt und organisatorischer Realität. Während KI als Disruptor in CX-Prozessen allgegenwärtig ist, bleibt die organisatorische Verankerung oft oberflächlich. Verantwortliche für das Kundenerlebnis sind häufig in ihrer Entscheidungsbefugnis eingeschränkt, da die eigentlichen Entscheidungsträger in operativen Bereichen gebunden sind. Dies führt zu einem strukturellen Widerspruch: Neue Technologien werden eingeführt, ohne dass das zugrunde liegende Betriebsmodell angepasst wird, was letztlich nur zu einer teureren Version des bisherigen Status quo führt. Die Herausforderung liegt in der Neuausrichtung von Betriebsmodellen, um KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern zur grundlegenden Transformation zu nutzen.

Der Beitrag liefert konkrete Prinzipien und Empfehlungen, um diese Transformation zu ermöglichen. Die Identifikation und Unterstützung von Lead Usern, die systematische Auswahl und Umsetzung der besten KI-Use Cases sowie der Aufbau eines AI Center of Excellence sind zentrale Handlungsfelder. Diese Ansätze fördern nicht nur die operative Praxis, sondern unterstützen auch strategische Ziele und kulturellen Wandel. Unternehmen werden aufgefordert, ihre Fähigkeiten ehrlich zu bewerten und die Transformation iterativ voranzutreiben. Die Perspektive verschiebt sich von einer reinen Effizienzsteigerung hin zu einer umfassenden Neugestaltung des Operating Models, bei der technologische und organisatorische Hebel gleichermaßen gezogen werden. Dies erfordert ein Umdenken in der Messung und Steuerung von Performance, um das volle Potenzial von KI im CX-Bereich zu heben.

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