Bot gestütztes Redesign von Serviceprozessen mit AI

Bot gestütztes Redesign von Serviceprozessen mit AI

Bot gestütztes Redesign von Serviceprozessen ist ein strukturierter und wiederholbarer Prozess, das durch AI (künstliche Intelligenz) und laufend trainierten Content viele Möglichkeiten eröffnet.

Die Industrie entdeckt künstliche Intelligenz und Bots als Mittel zum Redesign von Serviceprozessen. Kluges Vorgehen liefert beeindruckende Ergebnisse.

Dieser Post beschreibt die erforderlichen Schritte, um virtuelle Agenten (Chat Bots, Smart Bots, Interaction Bots) zu entwerfen, technisch umzusetzen und in einer Organisation einzuführen.

Methodischer Ansatz

Folgende Schritte werden je Release iterativ durchlaufen:  

Smart Bot Design Prozess

Nach dem ersten Release ist es in aller Regel möglich und auch wahrscheinlich, dass Schritte übersprungen, parallelisiert oder in anderer Reihenfolge ausgeführt werden können, wenn im vorausgegangenen Release bereits entsprechende Erkenntnisse oder Vorarbeiten bei der Erarbeitung des Backlog, von UX– oder UI-Design oder auch Content-Themen bereits erzeugt wurden. 

Service-Anforderungen verstehen

Analyse und Verständnis 

Zu Beginn eines jeden Release-Zyklus steht eine Phase, in der ein gemeinsames Verständnis für die Erwartungshaltungen und Bedürfnisse der Stakeholder und der späteren Anwender geschaffen wird. Begleitend werden die gegebenen Randbedingungen für Content, Technologien und Betrieb ermittelt.  Hier hilft das Design Thinking Modell.

User oder Customer Journey Analyse 

Bots imitieren das Frage- und Antwort- oder Logik-Verhalten von Menschen, so dass in vielen Fällen bisher durch Menschen abgebildete Prozesse intelligent virtualisiert werden sollen. Alternativ werden neue Prozesse etabliert, die bisher noch nicht interaktiv abgebildet waren.  

In beiden Fällen muss zunächst untersucht werden, wie die Prozess-Interaktion bisher funktioniert hatte oder geplant war – und welche Erwartungshaltung Stakeholder und User an den Nutzwert des Prozesses haben.  

Content Analyse 

Für interaktive Bots ist entscheidend, vorgesehene Persona-Typen mit Ihren potentiellen Fragestellungen zu verstehen und adäquaten Content als Antwort liefern zu können. In aller Regel liegt Content zwar vor, aber nur selten in der benötigten Form oder Qualität.  

Während der Content-Analyse wird deshalb ermittelt, in welchem Umfang bestehender Content genutzt werden kann und wo Content zur Erfüllung der Erwartungshaltung erzeugt werden muss.  

Backlog-Aufbau 

Das Back Log dient zur strukturierten Erfassung aller funktionalen, nicht funktionalen, prozessualen und organisatorischen Maßnahmen, die während der der Analyse-Phase identifiziert werden.  

Das Backlog wird zyklisch priorisiert und im Reifegrad bewertet und dient in den Nachfolgenden Phasen als Grundlage zur Entscheidung über Sprint- oder Release-Inhalte. 

Entwurf der Bot Interaktion

In der Entwurfsphase werden die priorisierten Erkenntnisse der Analyse-Phase in Konzepte transformiert, die die Grundlage der späteren Umsetzung bilden. Der Entwurfs-Prozess ist iterative und nähert sich vom abstrakten Blue-Print bis auf Umsetzungsfähige Details an. 

UX-Design 

Im UX (User Experience) Design entwerfen wir auf Basis der vorangegangenen Analysen varianten von Interaktions-Abläufen und optimieren diese mit repräsentativen Vertretern der zuvor identifizierten Persona-Typen.  

Die Arbeitsweise ist dabei auf Abläufe, nicht auf Design ausgelegt und wird mit verschiedenen Methoden und Werkzeugen unterstützt, die es Anwendern leicht machen, sich neue Abläufe auch visuell vorstellen zu können.  

UI-Design 

Hat das UX-Design einen ausreichenden Reifegrad erreicht, entwerfen wir oder eine entsprechende Agentur das visuelle Design, um die Akzeptanz der UX-optimierten Abläufe zu erhöhen. 

Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass auch ein optimaler UX-Prozess mit optimalem UI-Design aus Sicht der Benutzer eine Transformation Ihrer bestehenden Abläufe darstellt. Veränderung braucht explizit auch Change-Management in der Organisation. 

Content-Creation 

Anhand des UX-Designs liegen die Erwartungshaltungen an die Bedienung sowie an Content in einem guten Reifegrad vor, so dass in dieser Phase für einige wenige Szenarien konkreter Content erstellt werden kann.  

Das bedeutet sowohl die Erzeugung der Frage- und Antwort-Lernmuster für den Microsoft Q&A Maker als auch die Optimierung oder Erzeugung von Content als Ergebnis auf verstandene Fragen.  

Beispiel:  

Content zu einer Fragestellung liegt heute in einem System oder in einer Form vor, der aufgrund technischer Beschränkungen oder inhaltlicher Komplexität nur beschränkten Benutzergruppen zugänglich ist.  

Ein Bot soll Grenzen überwinden und Content einfach, verständlich und Persona-gerecht ausliefern. Das erfordert Arbeit, die in dieser Phase begonnen wird. 

Operations-Konzept 

Im Operations-Konzept werden der spätere DevOps- und Betriebs-Ablauf sowie die technischen Stages konzeptioniert und beschrieben.  

Umsetzung des Bots 

In der Umsetzung muss am wenigstens beschrieben werden, hier wird die technische Realisierung des Bots, des Designs und des Bot-Betriebs durchgeführt.  Wir nutzen hierzu Microsoft Power virtual Agent.

Parallel wird der zuvor erzeugte oder bereitgestellte Content in mehreren Test- und Verbesserungs-Schleifen bis zur Akzeptanz verfeinert.  

Bot Sprint Loops 

Aus dem Backlog werden vorgesehene Umsetzungs-Inhalte jeweils in so genannte Sprints gebündelt, die dann nach einer feststehenden Prozedur abgearbeitet und abgenommen werden. Inhalte können dabei funktional oder nicht funktional sein.  

Je nach Komplexität kann es nötig sein, mehrere Sprints zu durchlaufen, um zu einem  abnahme-fähigen Liefer-Ergebnis zu kommen.  

Bot-Training > Content-Acceptance-Loop 

In diesen Loops werden Fragen und Antworten mit der Bot-Logik getestet und so lange verbessert, bis potentielle Anwender die Ergebnisse als nützlich oder zufriedenstellend klassifizieren 

Bot-Entwicklung -> UX/UI-Loop 

In diesen Loops werden die Design-Entwürfe technisch umgesetzt und verbessert.  

Dieser Prozess ähnelt dem Messe-Prototypen-Prozess in der Industrie: In der Design-Phase werden nicht realisierbare Extreme vorgestellt, die in der Linienproduktion an die machbaren Realitäten angepasst werden.  

Diese Phase kann kritisch sein, wenn die Design-Entwürfe aus Sicht der Benutzer eher an Wert verlieren, statt durch Feinschliff zu gewinnen.  

Content-Performance Monitoring / App-Usage-Monitoring 

Um die Leistung des Bots im späteren Betrieb analysieren zu können, müssen Mechanismen definiert und realisiert werden, die eine laufende Verbesserung im Betrieb zu ermöglichen.  

Bot Performance wird dabei anhand der Fähigkeit bewertet, Fragen von Benutzern qualifiziert und zufriedenstellend zu beantworten. Das erfordert nicht nur die Fähigkeit, die Fragen und Antworten zu messen, sondern benötigt auch fachliche Logik und technische Metriken, um die Analyse semantisch zu unterstützen.  

Der Performance-Messprozess ähnelt dabei grundsätzlich den Mustern, die man von der Suchmaschinen-Optimierung kennt – nur dass die Komplexität bei Bots höher ist.  

Operations : Infrastructure as Code 

Beim Aufbau der Entwicklungsumgebung bietet es sich an, die Entwicklungs-Umgebung zu Scripten, um auch die später benötigten Cloud-Stages und DevOps-Prozesse per Code erzeugen zu können, wenn sie benötigt werden.  

Pilot Tests des AI Bots

Ein Pilot dient dann dazu, die Zwischenergebnisse bei ausgewählten Persona-Typen in einer Pilot-Umgebung testen zu lassen, um sich einem Minimum viable Product (MVP) zu nähern, der auch produktiv in einer limitierten Zielgruppe ausgerollt werden kann. 

Rollout der Bot gestützten Serviceprozesse

Bot MVP 

Ist ein Reifegrad erreicht, der die Mindestanforderungen einer Zielgruppe erfüllt, so wird dieser Stand an echte Benutzer bereitgestellt, um in der Praxis zu lernen, welche Funktionen aus Sicht der Benutzer nützlich sind, welche als zusätzlich erforderlich und welche als verzichtbar identifiziert werden.  

Spätestens in dieser Stufe ist es sinnvoll, Instrumente wie User-Voice einzuführen, um die Priorisierung von Feature-Request zu erleichtern.  

Bot Operations  

Spätestens mit der Bereitstellung des Bots als MVP muss der Betrieb des Bots aus der Entwicklung in eine DevOps-fähige Staging Umgebung überführt und Betrieben werden. Im besten Fall kann hier auf Infrastructure und DevOps As Code gesetzt werden.  

Content-Performance Monitoring  

Mit der Produktivsetzung wird auch das in der Umsetzung vorbereitete Content-Performance Monitoring aktiviert.  

Im Betrieb sollten dann zu diesem Zeitpunkt auch die laufende Analyse und die Verbesserungs-Schleifen mit dem Fachbereich auf Basis des Monitorings etabliert werden.  

App-Usage-Monitoring 

Neben der Messung des Content-Erfolgs wird auch gemessen, wie aktiv die Services von welchen Benutzergruppen genutzt werden, um den Rollout-Status und potentielle Marketing-, Kommunikations- oder Trainingsbedarfe ermitteln zu können. 

Erfolgs-Messung 

Jedes Bot-Release profitiert von Marketing und Rückmeldungen der Bot-Benutzer zu Ihrer Zufriedenheit mit der Customer Journey, User Experience, UI-Design und Nützlichkeit des Bots.  

Erfolgsmessung als fester Bestandteil im Release-Abschluss führt dazu, dass Bots als Instrument schneller als «Normalität» wahrgenommen werden – aber auch bei denjenigen Sichtbar werden, die nur sporadisch mit Bot-gestützten Diensten in Berührung kommen.  

Release-Planung 

Backlog-Review 

Zum Ende und Beginn eines Releases muss das Backlog restrukturiert werden, um mit Hilfe der gesammelten Erkenntnisse den Fokus auf wichtige Themen mit messbarer Nachfrage und Wertschöpfung legen können.  

Es ist üblich, dass ein Backlog kontinuierlich stärker wächst als die Fähigkeit, die Anforderungen abzuarbeiten. Und es ist ein gesunder Prozess, nur Bruchteile der Ideen und Anforderungen eines Backlogs umzusetzen.  

User-Voice Review 

Wenn User-Voice eingesetzt wurde, dann dienen die Rückmeldungen von Benutzern zur besseren Priorisierung sowie der Ergänzung oder Reduzierung des Backlogs. 

Release-Entscheidung 

Nach der Backlog-Review kann in aller Regel sinnvoll beurteilt werden, ob weitere Releases sinnvoll sind und welche Kernthemen diese beinhalten sollten.