Für Tsai, die erst 15 Jahre alt war, als sie am MIT ankam, ist es nichts Neues, sich großen Herausforderungen zu stellen. Und obwohl sie Mathematik und Naturwissenschaften schon immer liebte, entdeckte sie am Institut noch mehr Interessen. „Das Magische am MIT war zum Teil, dass es einen wirklich dazu ermutigt, viele Dinge zu erforschen“, erinnert sie sich. Tatsächlich absolvierte sie ein Doppelstudium (Maschinenbau und Materialwissenschaft und -technik), ein Doppelstudium (Politikwissenschaft und Biotechnik) und erwarb einen Master am MIT Media Lab. Eine frühe Karriere im Rohstoffhandel führte sie in die Schweiz und nach Singapur. Anschließend arbeitete sie bei einem Fintech-Startup, und obwohl das Unternehmen keinen Erfolg hatte, stellte sie fest, dass die unternehmerische Denkweise zu ihr passte.
Während sie mit Unternehmensleitern sprach, kam immer wieder die Notwendigkeit eines besseren Kundenservices zur Sprache – eine entscheidende Funktion mit hohen Arbeitskosten. Und bei einer Fluktuationsrate in der Branche von bis zu 100 % pro Jahr ist es selten, dass die Belegschaft voll mit gut ausgebildeten und gut informierten Vertretern ist.
Während andere Kundensoftwaretools KI verwenden, um menschliche Agenten in bestimmten Bereichen produktiver zu machen, ist die HiQ-Plattform von HiOperator laut Tsai das erste KI-basierte System, das fast alles automatisiert, was ein Agent tut, einschließlich des Zurücksetzens von Passwörtern, der Einreichung von Rückerstattungen und der Bearbeitung von Retouren. Ersatz. Es nutzt generative KI, um kundenorientierte E-Mails, Chats und Textnachrichten zu verfassen und bietet so Unterstützung, die sich laut Tsai anfühlt, als würde man „mit einem wirklich scharfsinnigen Menschen sprechen“.
Laut Tsai steigen die Kundenzufriedenheitswerte bei Unternehmen, die bisher bei der Bearbeitung von Kundendienstanfragen ausschließlich auf Menschen angewiesen waren, wenn sie das System einsetzen. Sie besteht jedoch darauf, dass menschliche Kundendienstmitarbeiter dadurch nicht eliminiert werden. Stattdessen könnten sie dadurch die Möglichkeit erhalten, bei der Behebung komplexer Anfragen mitzuhelfen, etwa bei Gesundheits- und Sicherheitsbedenken eines Lebensmittelunternehmens.
Bei dieser Art der Automatisierung „geht es nicht darum, menschliche Arbeitskraft vollständig zu ersetzen“, sagt sie, „sondern vielmehr darum, die Leistung der Dienstleistungsbranche zu steigern und gleichzeitig interessantere und erfüllendere Arbeitsplätze zu schaffen.“