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title: "Herausforderung \"Qualitätssicherung\" im Kontext der Customer Service Automation mit Conversational AI"
description: "Die Diskussion thematisiert die Bedeutung von Governance in der Qualitätssicherung bei Conversational AI im Kundenservice."
canonical_url: "https://www.shiftcx.de/mediathek/herausforderung-qualitaetssicherung-im-kontext-der-customer-service-automation-mit-conversational-ai.html"
published: "2024-09-20"
updated: "2026-09-12"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Herausforderung "Qualitätssicherung" im Kontext der Customer Service Automation mit Conversational AI

**Aufgezeichnet am:** 26.09.2024
**Dauer:** 30 Min.

## Sprecher
- [Björn Negelmann](/experten/bjoern-negelmann.html) — Head of Content & Conferences, Kongress Media
- [Bernd Guske](/experten/bernd-guske.html) — Bereichsleiter Service Operations & Analytics, Deutsche Glasfaser Unternehmensgruppe
- [Ralf Mühlenhöver](/experten/ralf-muehlenhoever.html) — CEO and Co-Founder, SVNTN.ai

Die Diskussion thematisiert die Bedeutung von Governance in der Qualitätssicherung bei Conversational AI im Kundenservice.

In der Diskussion "Qualitätssicherung" bei Customer Service Automation mit Conversational AI betonen Bernd Guske und Ralf Mühlenhöver die Bedeutung von Governance. Sie sprechen über die Herausforderung, Halluzinationen in LMM-Modellen zu vermeiden, und betonen die Notwendigkeit menschlicher Überwachung, um die Qualität zu sichern.

Die Experten betonen auch die wachsende Komplexität bei der Einführung von Voicebots und Chatbots, besonders bei der Integration von Skills. Sie diskutieren die Wichtigkeit von Input- und Output-Guardrails, um die Kontrolle über AI-Lösungen zu behalten. Abschließend wird die Entwicklung von Skills und der Aufbau von AI Competence Centern als entscheidend für den langfristigen Erfolg von AI im Kundenservice hervorgehoben.

## Kernaussagen
- Governance ist ein entscheidender Aspekt bei der Nutzung von Conversational AI und hybridem Ansatz mit LMM.
- Kontrolle des Inputs und Outputs des LMM und Implementierung von Leitplanken sind zentrale Herausforderungen.
- Quality Assurance und Training sowohl für menschliche als auch AI-Agenten sind unerlässlich.
- Die Entwicklung von Skills in Richtung KI-Verständnis und Qualitätsmanagement ist entscheidend.
- Monitoring, Feedback-Schleifen und Weiterbildung sind Schlüsselelemente für Qualitätssicherung.
- Ein hybrider Ansatz ermöglicht die effektive Nutzung von KI-Technologien im Customer Service.
- AI Competence Center werden zukünftig an Bedeutung gewinnen für die Integration von KI in den Unternehmensprozessen.
- Die Evaluierung des Einsatzes von LMM basiert auf den spezifischen Anforderungen und Potenzialen jedes Unternehmens.
- Die Arbeit an der Implementierung von Conversational AI ist kontinuierlich und erfordert eine iteratives Vorgehen.
- Die Balance zwischen Technologie und Servicequalität ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Conversational AI.

## Zitat
> Die Qualitätssicherung im Customer Service ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und -bindung. - Bernd Guske

Es ist wichtig, dass die Automatisierung im Kundenservice menschliche Interaktionen nicht ersetzt, sondern ergänzt. - Ralf Mühlenhöver

Die Implementierung von Conversational AI im Kundenservice erfordert eine nachhaltige Strategie für die Qualitätssicherung. - Ralf Mühlenhöver