Ich versuche meinen Telefonanbieter zu erreichen und hänge – wie immer – in der Warteschleife. Irgendwann komme ich endlich durch, kurz vorher warnt mich eine wohlbekannte Computerstimme: „Das Gespräch wird zu Qualitätssicherungszwecken aufgezeichnet“. Ich willige ein und denke: Wen interessiert es schon, dass ich eine Nachfrage zu meinem Telefonvertrag habe. Niemanden. Denn darum geht es nicht bei jeder Aufzeichnung. Oft checkt während der Telefonaufzeichnung eine Software im Hintergrund, wie ich gerade emotional drauf bin und erstellt dabei ein charakterliches Profil von mir.
Deine Stimme für die Kundenzufriedenheit
Dr. Marion Büttgen lehrt an der Uni Hohenheim Betriebswirtschaftslehre. Sie forscht für Precire, einem der führenden Anbieter von Spracherkennungssoftwares und erklärt, dass Firmen Spracherkennungssoftware nutzen, um zum Beispiel die Kundenzufriedenheit zu prüfen. In diesem Sinne ginge es natürlich um die Sicherung der Qualität. Spracherkennungssoftwares sind nämlich nicht nur fest in unseren Smartphones verankert und heißen Siri oder Alexa. Spracherkennung wird noch in ganz anderen Bereichen genutzt. Nämlich von Unternehmen, um Kundenprofile zu erstellen. Anhand der Stimme werden Charakterzüge und der seelische Zustand festgestellt.
Büttgens Forschungen um Precire drehen sich vor allem um die Funktionalität. Das heißt, ob die Software Persönlichkeitsmerkmale feststellen kann. Precire könne erkennen, wie extrovertiert, kommunikativ oder gesellig jemand sei. Wie emotional stabil jemand sei und wie stressanfällig oder -resistent. Die Software wisse, wie offen eine Person für Neues sei und wie phantasievoll. Sie analysiere wie umgänglich, wie kooperativ, wie konfliktorientiert, gewissenhaft, organisiert und wie zuverlässig jemand sei. Mit anderen Worten: sie checkt uns komplett aus.
So funktionieren Spracherkennungssoftwares
Aber wie soll das gehen? Precire gibt auf seiner Seite an, es zerlege gesprochene Sprache in kleine Einzelteile. Diese Daten werden dann mit Daten, Mustern und Strukturen aus vorliegenden psychologischen Datensätzen verglichen. Dr. Büttgern erklärt, sie habe unter anderem Studien durchgeführt, um von Probanden zu erfahren, wie sie klingen, wenn sie beispielsweise wütend oder aufgebracht seien und welche Worte sie dann verwenden würden. Mit diesen Daten gleiche Precire die auszuwertende Stimme ab und ermittle so den Zustand des Sprechers.
Eine Software, um Mitarbeiter zu optimieren
Spracherkennungssoftwares werden auch firmenintern genutzt, um Mitarbeiter zu prüfen und schulen zu können. So kann zum Beispiel geprüft werden, wie selbstbewusst ein Abteilungsleiter ist und wenn es ihm an Selbstbewusstsein mangelt, kann er geschult werden, selbstsicherer im Unternehmen und vor seiner Abteilung aufzutreten.
Spracherkennung, um Kunden zu besänftigen
Häufig würden Spracherkennungssoftwares auch bei Kundenbeschwerden eingesetzt, so Büttgen. Rufe ein Anrufer bei einer Beschwerdehotline an, kann die Software ermitteln, wie der Anrufer eingestellt ist. So können Mitarbeiter rechtzeitig gegensteuern, um zum Beispiel eine Eskalation zu vermeiden. Der Einsatz der Sprachanalyse in Realtime, also während eines Gespräches, sei laut Büttgen bislang aber technisch noch schwierig, dennoch nicht unmöglich.
Unternehmen aus verschiedenen Branchen setzen mittlerweile auf Spracherkennung. Firmen aus dem Versicherungsbereich, zum Beispiel Gerling, Automobilfirmen, Telefonanbieter, zum Beispiel Net Aachen oder Vodafone für Marketingzwecke, Online-Marketingfirmen wie Euroweb oder Personaldienstleister wie Randstad, ifp oder Fraport. Firmen, wie RWE, nutzen Precire für ihre Personalentwicklung, die AOK für Kundenkommunikation. Auch In den USA ist die Nutzung von Spracherkennungssoftwares besonders verbreitet.
Spracherkennungssoftwares als “Robo-Recruiter”
Spracherkennungssoftwares würden heutzutage auch immer öfter dafür genutzt, Einstellungstests durchzuführen, erklärt Marion Büttgen. Beim sogenannten „Robo-Recruiting“ könne der Bewerber durch künstliche Intelligenz genau analysiert werden. Das helfe Personalabteilungen dabei, herausfinden, welcher Bewerber am besten auf die zu besetzende Stelle passe. Die Aussagen über die Persönlichkeit eines Menschen würden allerdings von der Realität abweichen können. Mit hundertprozentiger Sicherheit könne die Software kein Urteil fällen.
