IA on the job: Einen Kunden zu simulieren ersetzt kein Kundengespräch

Bei Finanzdienstleistern, Versicherungen, Tech-Unternehmen und europäischen Konzernzentralen in Zürich kann ein Assistent helfen, Reaktionen auf ein Angebot oder eine Serviceänderung vorwegzunehmen. Die präzise Führungsfrage lautet: Unter welchen Bedingungen können solche simulierten Reaktionen eine Entscheidung unterstützen, ohne die Befragung der Betroffenen zu ersetzen?

Was die Forschung belegt

Nicholas Epley, Boaz Keysar, Leaf Van Boven und Thomas Gilovich (2004, Journal of Personality and Social Psychology) zeigen, dass Menschen beim Verstehen einer fremden Perspektive von ihrem eigenen Standpunkt ausgehen und diesen anschliessend unzureichend anpassen können. Sich in einen Kunden hineinzuversetzen garantiert deshalb noch keine ausreichende Distanz zur eigenen Sichtweise. Für die KI-Nutzung legen diese Ergebnisse nahe, die Annahmen in der Eingabe zu prüfen; sie belegen jedoch nicht, dass das Modell diesen menschlichen Mechanismus reproduziert.

Eine Perspektive erfragen statt sie sich vorzustellen

Tal Eyal, Mary Steffel und Nicholas Epley (2018, Journal of Personality and Social Psychology) unterscheiden zwischen dem Versuch, sich eine fremde Perspektive vorzustellen, und dem Zugang zu ihr durch ein Gespräch. In ihren Experimenten verbessert die gedankliche Übernahme der Position einer anderen Person die Urteilsgenauigkeit nicht durchgängig, während das direkte Erfragen ihrer Sichtweise sie verbessern kann. Entscheidend ist der Unterschied zwischen einer plausiblen Hypothese und einer Information von der betroffenen Person.

Der vorschnelle Schluss

Daraus zu schliessen, dass die Simulation eines Kunden mit KI nutzlos sei, ginge zu weit. Eine Simulation kann helfen, Fragen vorzubereiten oder mögliche Einwände zu bedenken; das ist Vorbereitung, keine Bestätigung von Markterwartungen. Im SHR-Programm «IA on the job» lässt sich das Lernziel deshalb so formulieren: Eine simulierte Reaktion wird in eine überprüfbare Frage übersetzt, statt als gesicherte Tatsache übernommen. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht belegen

Diese Studien untersuchen menschliche Urteile, nicht die Fähigkeit generativer Modelle, Zürcher Kundinnen und Kunden abzubilden. Sie erlauben weder, die Zuverlässigkeit einer synthetischen Persona zu beziffern, noch den Schluss, ein Gespräch allein zeige das künftige Verhalten. Fragwürdig bleibt dennoch die Praxis, mehrere simulierte Antworten wie voneinander unabhängige Aussagen realer Kunden zu behandeln.

Eine überprüfbare Praxis in Zürich

Bei einem Finanzangebot, einem Kundenprozess in der Versicherung, einem Tech-Service oder einem Projekt einer europäischen Konzernzentrale in Zürich werden vor den Gesprächen die von der KI zugeschriebenen Kundenerwartungen und die möglicherweise davon beeinflussten Entscheidungen festgehalten. Anschliessend werden die Prioritäten betroffener Kunden in ihrer Arbeitssprache mit offenen Fragen erhoben, bevor ihnen die simulierten Hypothesen vorgelegt werden. Gemessen wird der Anteil der vorhergesagten Erwartungen, die spontan genannt werden; Widersprüche und in der Simulation fehlende Prioritäten werden separat dokumentiert. Diese Prüfung kann als Übung in «IA on the job» dienen: Sie misst die Übereinstimmung innerhalb der befragten Stichprobe, nicht deren Repräsentativität für den gesamten Markt. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Zürich, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Zürich

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