Wie KI unser Verhalten verändert und warum das erst der Anfang ist
Wer heute etwas wissen will, fragt keine Suchmaschine mehr, man fragt eine KI. ChatGPT und ähnliche Systeme haben unser Informationsverhalten radikal verändert. Statt sich durch Links und Tabellen zu klicken, formulieren wir einfach eine Frage und bekommen eine scheinbar präzise Antwort.
Diese neue Art der Interaktion prägt inzwischen nicht nur, wie wir suchen, sondern auch, wie wir denken. KI hat sich unbemerkt zwischen Mensch und Information geschoben – als Übersetzer, Filter und manchmal auch als Entscheider.
Im privaten Umfeld ist das faszinierend und meist harmlos. Wenn eine Antwort nicht ganz stimmt, scrollen wir weiter. Im Business-Kontext dagegen kann ein falsches Ergebnis fatale Folgen haben: Ein fehlerhaft berechneter Forecast, ein missverstandener Kundenwert oder eine falsch priorisierte Anfrage. All das kann reale Konsequenzen haben.
Und trotzdem gilt:
Auf KI zu verzichten ist keine Option.
Warum wir auf KI im CRM nicht verzichten können
Im Unternehmensumfeld verändert KI die Arbeit grundlegend, vor allem dort, wo viele Informationen zusammenfließen: im CRM.
Der Zugang zu diesen Informationen ebenso wie die Nutzung von Informationen in operativen Prozessen im CRM-System wird sich durch KI maßgeblich verändern.
KI wird zur eigentlichen Benutzeroberfläche, wie in der neuen AI Experience (https://www.servicenow.com/platform/ai-experience.html) von ServiceNow schön zu sehen. Statt sich durch Masken und Menüs zu navigieren, können Anwender das System einfach in natürlicher Sprache ansprechen oder Bilder hochladen.
Beispiele aus dem Alltag:
- „Welche Kunden haben in den letzten sechs Monaten keine persönlichen Kontakte mehr gehabt, obwohl ihr Umsatz steigt?“
- „Fass mir alle offenen Tickets mit hoher Priorität zusammen und schlag vor, welche zuerst gelöst werden sollten.“
- „Erstelle einen Vorschlag für eine E-Mail-Kampagne an Kunden, deren Verträge in den nächsten 45 Tagen auslaufen.“
- „Suche mir alles Cases zu dem Auftrag raus, den ich dir gerade als Screenshot hochgeladen habe.
KI macht Software dialogfähig, sie versteht, priorisiert und reagiert. Dadurch werden Aufgaben schneller erledigt, Mitarbeiter entlastet und Entscheidungen fundierter.
Der wahre Mehrwert liegt aber nicht in der Technik selbst, sondern im Zugang zu Wissen und der Möglichkeit Arbeitsschritte zu delegieren: CRM-Systeme werden von Werkzeugen zu Sparringspartnern.
Das Fundament: Ohne saubere Daten keine Intelligenz
Doch so mächtig die neuen Möglichkeiten sind, sie haben eine Achillesferse: die Datenbasis.
KI kann nur erkennen, was vorhanden ist. Wenn Kundenprofile unvollständig sind, Adressen doppelt auftauchen oder Verkaufschancen nicht aktuell gepflegt werden, sind auch die besten KI-Ergebnisse wertlos. Denn was für Menschen gilt, gilt auch für Maschinen: falsche Informationen führen zu falschen Entscheidungen.
Datenoptimierung ist jedoch nicht sexy und es macht einfach keinen Spaß, im Vergleich zur Einführung der nächsten Marketing Automation, die maximale Conversions versprechen. Das Ergebnis ist häufig eine glänzende Oberfläche mit einem wackligen Fundament.
Die Folge: KI liefert zwar Antworten, aber keine, denen man trauen kann.
Datenqualität als Vertrauensfrage
Die gute Nachricht: Datenqualität lässt sich gezielt verbessern, was sich doppelt auszahlt. Wer strukturiert investiert, erzielt neben stabileren Prozessen, auch verlässliche KI-Ergebnisse.
Servistio begleitet Unternehmen genau dabei:
Wir helfen, Daten, Streams und Prozesse zu bereinigen, Verantwortlichkeiten zu definieren und Systeme so aufzusetzen, dass KI zuverlässige, korrekte Ergebnisse liefert.
Intelligenz ohne Vertrauen ist wertlos
KI verändert unsere Arbeitsweise so tiefgreifend, wie die Suchmaschine einst unser Informationsverhalten. Aber wo früher ein falscher Klick keine bis wenig Konsequenzen hatte, kann heute eine falsche Antwort ganze Prozesse ins Wanken bringen.
Der entscheidende Unterschied zwischen einer verlässlichen und einer gefährlichen KI liegt nicht in der Technologie. Die Daten machen den Unterschied. Die Zukunft (und Gegenwart) intelligenter Systeme beginnt nicht mit der Frage an die Maschine, sondern mit der Sorgfalt in den Daten, die sie verstehen und interpretieren soll.
