Fallstudie – IT-Support Anfragen in schriftlicher Form im Zuge einer Fertigkeit des Artificial IT Service Desk Agents.

Problematik

Es gibt Datenbanken, welche über vorgefertigte Antworten zu verschiedensten Fragen verfügen und auf diese greifen Chatbots zurück. Dabei besteht das Problem darin, die Chatbots so zu programmieren, dass die Frage des Nutzers erkannt wird und richtig verarbeitet werden kann, damit eine passende Antwort gefunden werden kann, welche möglicherweise mit einer Nachfrage verbunden ist. Der Chatbot entwickelt sich mit jeder Anfrage weiter, denn daraus resultieren Lernergebnisse und der Chatbot trainiert. Zudem erfolgt stets ein Vergrößern der Datenbank, sodass noch mehr Antworten parat sind und diese spezifischer sind.

Die Maßnahme

Unsere KI-Trainer definieren 500 bereits bestehende IT-Support Anfragen in sieben Sprachen neu und bietet IT-Nutzern viele neue Kommunikationswege im Support-Chat an. Alle Anfragen werden in drei verschiedene Sichtweisen umformuliert (neutral, er, sie).

Exempel:
Bestehender Satz: „Ich schaffe es nicht, mich abzumelden.“
Neutrale Formulierung: „Eine Abmeldung ist nicht möglich.“

Umformulierung nach ihm: „Mein Freund ist nicht in der Lage, sich abzumelden.“
„Mein Kollege schafft es nicht, sich abzumelden.“ oder
„Der neue Praktikant schafft es nicht, sich abzumelden.“

Umformulierung nach ihr: „Meine Frau schafft es nicht, sich abzumelden.“ oder
„Die Chefin schafft es nicht, sich abzumelden.‘‘

In einem anderen Training stellen KI-Trainer völlig neue Anfragen an einen fiktiven IT_Support. Dazu werden den Trainern insgesamt 50 neue Problematiken vorgelegt.‘‘

Exempel:

Dem Nutzer wird eine fehlerhafte Botschaft angezeigt wie zum Beispiel: ,,Sie haben kein Benutzerkonto.‘‘

Für jede Sprache und jeden Sachverhalt sind jeweils 20 verschiedene Trainer zuständig, welche 6 verschiedene Anfragetexte aus der ich-Perspektive definieren, wie man sie selbst in einem IT-Support fragen könnte.

Mittels dieses Trainings kann die Programmierung von Chatbots gezielt optimiert werden und qualitativ gesteigert werden.

Projektdaten

Aufgabe „Umformulierungen“

Anzahl Tasks: 1500

Anzahl der umformulierten Sätze: 5.500

Sprachen: DE, ES, EN, NL, NO, SE, DK

Datenübermittlung: Datentransfer via API

Aufgabe „Neuformulierungen“

Anzahl Tasks: 5.000

Anzahl der neuformulierten Sätze: 22.000

Sprachen: DE, ES, EN, NL, NO, SE, DK

Datenübermittlung: Datentransfer via API