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Im Zusammenhang mit KI bezeichnet dies systematische Fehler bei der Interpretation von Daten oder der Entscheidungsfindung durch KI-Modelle, die häufig auf Ungleichgewichte in den Daten zurückzuführen sind, mit denen sie trainiert wurden. In einem Contact Center kann Voreingenommenheit zu einer unfairen oder inkonsistenten Behandlung bestimmter Kundengruppen führen, beispielsweise durch Fehlinterpretationen von Absichten, unterschiedliche Serviceleistungen oder die Verstärkung von Stereotypen. Die Verringerung von Voreingenommenheit ist unerlässlich für die Entwicklung ethischer, integrativer KI-Systeme, die faire und vertrauenswürdige Kundenerlebnisse liefern sollen.
