Was ist konversationelle KI?
Konversationelle künstliche Intelligenz oder konversationelle KI ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und natürliche Gespräche mit Benutzern zu führen. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), großen Datenmengen und maschinellem Lernen (ML) erkennt die konversationelle KI Benutzereingaben und generiert eine angemessene Antwort.
Einige andere ausgeklügelte Techniken wie Benutzerprofilierung, Kontextbewusstsein, adaptives Lernen und Benutzerdateneinbindung ermöglichen es konversationellen KI-Plattformen wie Midjourney, IBM Watson Assistant, und Oracle digitale Assistenten, eine interaktive und personalisierte Benutzererfahrung zu bieten.
KI-Chatbot-Software nutzt diese Kraft der konversationellen KI, um Benutzereingaben zu verstehen und mit den gewünschten Informationen zu antworten. Diese Funktion ist in den Bereichen Einzelhandel, Banken und Gesundheitswesen für Kundenservicefunktionen hilfreich.
Komponenten der konversationellen KI-Technologie
Konversationelle KI hat die Fähigkeit, die zugrunde liegende Bedeutung und Absicht einer gegebenen Frage zu extrahieren. Nach der Analyse der Eingabe generiert sie relevante und genaue Antworten unter Verwendung einiger vordefinierter Regeln und der Wissensbasis des Systems. Die Technologien, die dies ermöglichen, können in fünf Komponenten unterteilt werden.
- Natürliche Sprachverarbeitung kombiniert computerlinguistische Verfahren mit anderen Technologien, um eine große Menge unstrukturierter menschlicher Sprachdaten zu verarbeiten und strukturierte Daten zu erzeugen - oder einfach gesagt, menschliche Sprache zu interpretieren und zu generieren. Der gesamte Prozess kann vereinfacht werden als natürliches Sprachverständnis (NLU) und natürliche Sprachgenerierung (NLG), wobei NLU die Eingabe in Bezug auf Kontext, Absicht, Syntax und Semantik verarbeitet und NLG die Ausgabe in einer für Menschen verständlichen Sprache generiert.
- Große Datenmengen werden verwendet, um Computer in menschlicher Sprache mit maschinellem Lernen zu trainieren. Die Trainingsdaten können alles sein, von Zahlen, Bildern, Texten, Berichten und Aufzeichnungen, die helfen, neue Informationen für zukünftige Interaktionen zu erwerben. Je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr kann sich eine Maschine selbst trainieren und allmählich bessere Antworten generieren.
- Textanalysetools werden verwendet, um bedeutungsvolle Informationen aus Textdaten zu extrahieren. Der Prozess umfasst Sentiment-Analyse, Themenmodellierung, Zusammenfassung und Absichtserkennung. Der Text wird in Subjekte, Verben, Adjektive und Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern zerlegt, um die Benutzeranfrage zu verstehen, relevante Informationen zu ziehen und angemessene Antworten zu generieren.
- Obwohl nicht direkt mit konversationeller KI verbunden, hilft Computer Vision bei der Analyse und Interpretation visueller Informationen. Es ermöglicht Computern, Bilder oder Videos zu verstehen, Objekte zu erkennen, den Kontext zu verstehen, optische Zeichenerkennung (OCR) durchzuführen und relevante Antworten basierend auf visuellen Eingaben zu generieren.
- Spracherkennung-Technologie erleichtert die Umwandlung menschlicher Sprache in Text. Sie beinhaltet die Umwandlung von Audiosignalen in geschriebene Wörter und wird für sprachbasierte Interaktionen verwendet. Spracherkennungssysteme verwenden akustische Modellierung, Sprachmodellierung und statistische Algorithmen, um gesprochene Wörter genau zu transkribieren.
Wie konversationelle KI funktioniert
Konversationelle KI funktioniert, indem sie eine Kombination der oben genannten Technologien einsetzt, um natürliche und bedeutungsvolle Interaktionen zu ermöglichen. Die vier Schritte, die menschliche KI-Gespräche antreiben, sind:
- Eingabegenerierung initiiert das Gespräch, indem der Benutzer aufgefordert wird, eine Text- oder Sprachnachricht über eine App oder eine Website bereitzustellen. Die Eingabe kann eine Frage, eine Aufforderung, ein Befehl oder eine andere Art von Anfrage sein.
- Eingabeanalyse verwendet NLU, um den gegebenen Befehl zu verstehen. Wenn die Aufforderung jedoch sprachbasiert ist, verwendet sie automatische Spracherkennung (ASR)-Technologie zusammen mit NLU. Die Eingabeanalyse umfasst syntaktisches Parsen, Sentiment-Analyse und Absichtserkennung.
- Ausgabegenerierung nutzt NLG, um eine angemessene Antwort basierend auf der analysierten Eingabe zu geben. Die Ausgabe wird auch durch Techniken wie vorlagenbasierte Antworten, abrufbasierte Antworten und Sprachgenerierungsmodelle beeinflusst. Die Antwort kann in Form von Text oder Sprache erfolgen.
- Mit ML trainiert sich die Maschine selbst mit Erfahrung, Benutzerdaten und Feedback. Das System verwendet Verstärkungslern-Algorithmen, um das Dialogmanagement und die Antwortgenerierung im Laufe der Zeit zu verfeinern.
Beispiele für konversationelle KI
Konversationelle KI ist ein großer Bestandteil alltäglicher Technologien wie fortschrittlichen Chatbots und virtuellen Assistenten. Die Vielseitigkeit dieser Technologie ermöglicht es, die Benutzererfahrung zu verbessern und die Effizienz für Unternehmen jeder Größe zu steigern. Heute nutzen verschiedene Organisationen die Kraft von konversationellen KI-Plattformen in mehreren Sektoren, um Gewinne und Produktivität zu steigern, wie die unten genannten Beispiele zeigen.
- Kundendienst. Konversationelle KI-Chatbots sind im Wesentlichen statische Chatbots, die für menschenähnliche Gespräche trainiert sind und sich hervorragend eignen, um Kundenanfragen schnell zu lösen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Häufige Probleme, wie die Sendungsverfolgung, können von KI-Chatbots bearbeitet werden, während komplexe Probleme an menschliche Agenten eskaliert werden können.
- Gesundheitswesen. KI-Lösungen haben die Fähigkeit, das Leben von Patienten, Ärzten und Krankenschwestern zu erleichtern. Dinge wie Terminbuchung, Eskalation von Notfällen, Gesundheitsüberwachung, Symptomerkennung und Patientenunterstützung werden mit konversationeller KI erleichtert.
- Finanzdienstleistungen. Prozesse im Bank- und Finanzwesen, wie Saldoabfragen, Geldüberweisungen und Rechnungszahlungen, werden mit konversationeller KI leicht automatisiert.
- Vertrieb. Konversationelle KI kann in Geschäftsmanagementplattformen wie Kundenbeziehungsmanagement (CRM)-Software integriert werden. Sie hilft, Lead- und Kundeninformationen automatisch zu aktualisieren, Produktempfehlungen zu geben, Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling zu identifizieren und Leads vorzuqualifizieren, bevor sie an das Vertriebsteam weitergeleitet werden.
- Sprachassistenten. Konversationelle KI treibt die bekannten Apple Siri, Google Assistant und Amazons Alexa an. Diese Assistenten verstehen Befehle und führen Aufgaben wie das Setzen von Erinnerungen, das Durchsuchen des Internets, das Steuern von Smart-Home-Geräten, das Abspielen von Musik und das Führen eines menschenähnlichen Gesprächs aus.
- KI-gestützte Suchmaschinen. Googles Bard und Bing AI können schnell Ergebnisse generieren, die am besten auf die Suchanfrage des Benutzers zugeschnitten sind, indem sie konversationelle KI-Technologien verwenden.
Vorteile der konversationellen KI
Es gibt mehrere Vorteile, konversationelle KI in den Geschäftsplan zu integrieren, insbesondere im Bereich des Kundensupports. Skalierbarkeit, schnellere Reaktionszeiten, erhöhte Effizienz und Produktivität sind einige der häufigen Vorteile in verschiedenen Branchen.
- Proaktiver Kundenservice. Unternehmen können rund um die Uhr auf Fragen oder Anfragen antworten, ohne dass Verkaufs- oder Kundendienstmitarbeiter eingreifen müssen. Das KI-Modell kann auf häufig gestellte Fragen trainiert werden, um sicherzustellen, dass heiße Leads auf der Website bleiben und ihre Antworten erhalten.
- Zeitersparnis. Wenn KI-Kundensupport wiederkehrende Fragen wie Bestelldetails und Sendungsverfolgung beantwortet, können sich Kundensupport-Teams auf Aufgaben konzentrieren, die einen menschlichen Touch erfordern.
- Verbrauchereinblicke. Die durch Kundenkonversationen gesammelten Daten sind entscheidend, um zu verstehen, was die Menschen tatsächlich vom Unternehmen wollen. Auf der Grundlage der Erkenntnisse können fundierte Entscheidungen zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit getroffen werden.
- Erhöhte Benutzerbindung. Konversationelle KI hat das Potenzial, die Benutzerbindung zu erhöhen, indem sie personalisierte Erlebnisse und maßgeschneiderte Antworten auf Kundenanfragen liefert.
Herausforderungen der konversationellen KI
Konversationelle KI wächst noch, und mehrere Bereiche wie Sicherheit und Sprachnuancen können eine Herausforderung für die Einführung der Technologie darstellen.
- Privatsphäre. Sicherheit ist ein großes Anliegen bei der Nutzung von KI. Unternehmen, die konversationelle KI einsetzen, sollten sicherstellen, dass sensible Informationen wie Kontaktdaten von Kunden sicher gespeichert werden, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
- Muttersprache. Bemerkenswerterweise hat nur ein kleiner Prozentsatz der Weltbevölkerung Englisch als Muttersprache. Es ist wichtig, die Chatbots und Sprachassistenten auf verschiedene Sprachen, Dialekte und kulturelle Unterschiede zu trainieren, um eine gute Benutzererfahrung für eine vielfältige Bevölkerung zu schaffen.
- Sprachliche Nuancen. Im Gegensatz zur menschlichen Kommunikation sind KI-Gespräche direkter. Das Verstehen und Hinzufügen von Nuancen wie Humor, Sarkasmus und Emotionen kann für Computer schwierig sein.
- Entdeckung und Akzeptanz. Selbst wenn KI immer beliebter und einfacher zu bedienen wird, könnte ein Teil des Publikums mit der Technologie nicht vertraut sein. Es ist eine gute Praxis, die Kunden über die verfügbaren Möglichkeiten aufzuklären.
Chatbot vs. konversationelle KI
Obwohl Chatbots und konversationelle KI wie dasselbe Konzept erscheinen, gibt es einen signifikanten Unterschied in den Regelwerken, auf denen sie basieren.
Chatbots sind statische Bots, die vordefinierte Regeln verwenden, um feste, geskriptete Antworten zu geben. Sie können mit oder ohne konversationelle KI betrieben werden. Diese Bots sind häufig auf Unternehmenswebsites zu finden und navigieren Benutzer von einem Ort zum anderen. Chatbots erfordern manuelle Updates des vordefinierten Skripts für gewünschte Änderungen. Texteingaben sind die einzige Möglichkeit, mit einem Chatbot zu interagieren.
Konversationelle KI umfasst alle Werkzeuge und Technologien, die in der Lage sind, ein Mensch-Maschine-Gespräch zu führen. Die Gespräche hier sind kontextbasiert und dialogorientierter. Auf mehreren Kanälen wie Websites, Apps und Assistenten zu finden, wächst die Technologie mit Daten und verfeinert Antworten durch maschinelles Lernen. Ein konversationeller KI-Chatbot geht über traditionelle Chatbots hinaus, indem er Sprach- und Texteingaben verarbeitet.
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Harshita Tewari
Harshita is a Content Marketing Specialist at G2. She holds a Master’s degree in Biotechnology and has worked in the sales and marketing sector for food tech and travel startups. Currently, she specializes in writing content for the ERP persona, covering topics like energy management, IP management, process ERP, and vendor management. In her free time, she can be found snuggled up with her pets, writing poetry, or in the middle of a Netflix binge.
