Seit es Computer gibt, besteht eines der größten Hindernisse für ihre breite Anwendung in der Interaktion zwischen Anwender und System. Denn diese Interaktion muss so erfolgen, dass das System den Anwender verstehen kann – und umgekehrt.
Die jüngsten Fortschritte haben aber eine Lösung für dieses Problem ergeben: konversationsfähige KI. Sie baut auf verschiedenen unterstützenden Technologien wie maschinellem Lernen (ML), Natural Language Processing (NLP), Spracherkennung und Back-End-Integrationen auf, um angeforderte Aktionen auszuführen. So kann konversationsfähige KI die Sprachbarriere zwischen Mensch und Maschine beseitigen. Anwender können in Echtzeit Informationen aus digitalen Systemen abrufen, mit ihnen kommunizieren und ihnen Anweisungen geben – genauso einfach, als würden sie mit einem anderen Menschen sprechen.
Wie bereits erwähnt, kann konversationsfähige KI verschiedene Formen annehmen. Jede Kategorie dient verschiedenen Zwecken und verbessert die Anwender-Experience auf einzigartige Weise:
- Gen AI-Assistenten
- KI-Chatbots
- Virtuelle Assistenten
- Text-to-Speech-Software
- Spracherkennungssoftware
Diese Assistenten verwenden generative Modelle, um basierend auf Eingabedaten neue Inhalte zu erstellen (z. B. Text oder Bilder).
Automatisierte Programme, die menschliche Konversationen simulieren, werden gern im Kundenservice verwendet, um häufig gestellte Fragen zu beantworten und grundlegenden Support zu bieten.
Fortgeschrittene virtuelle Assistenten sind Arten konversationsfähiger KI, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können: von der Einrichtung von Erinnerungen bis hin zur Steuerung von Smart Home-Geräten.
Text-to-Speech (TTS) konvertiert geschriebenen Text in gesprochene Wörter, macht Informationen für sehbehinderte Anwender zugänglich und verbessert die Interaktivität konversationsfähiger Systeme.
Mit konversationsfähiger KI, die Spracherkennung nutzt, können Maschinen menschliche Sprachbefehle verstehen und verarbeiten. Diese Technologie wird für Sprachassistenten und andere Anwendungen verwendet, bei denen Spracheingabe die primäre Form der Interaktion ist.
Konversationsfähige KI bedient eine breite Palette von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für konversationsfähige KI in Aktion:
- Online-Kundensupport
- Barrierefreiheit
- HR-Prozesse
- Unterstützung im Gesundheitswesen
- IoT-Geräte (Internet of Things)
- Markenbotschafter
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können rund um die Uhr Support bieten, Fragen beantworten und Probleme schnell und effizient lösen. Das reduziert Wartezeiten und steigert die Kundenzufriedenheit.
Konversationsfähige KI macht Technologie zugänglicher, indem sie Sprachbefehle ermöglicht und Text in Sprache konvertiert, um sehbehinderte Anwender zu unterstützen. Das verbessert die Anwenderfreundlichkeit digitaler Services für eine breitere Zielgruppe.
Konversationsfähige KI kann beim Mitarbeiter-Onboarding helfen, häufige HR-Fragen beantworten und Informationen zu Unternehmensrichtlinien und -leistungen bereitstellen. Das optimiert HR-Prozesse und verbessert die Mitarbeiter-Experience.
Konversationsfähige KI kann für virtuelle Arztgespräche, Patientenselektierung und die Bereitstellung medizinischer Informationen verwendet werden. Sie verbessert den Zugang zu Gesundheitsservices und hilft Gesundheitsdienstleistern beim effektiven Umgang mit Patientenanfragen.
Sprachassistenten, die in IoT-Geräte integriert sind, können Smart Home-Geräte steuern und so den Komfort und die Automatisierung im Alltag verbessern. So können Anwender intuitiver und natürlicher mit ihren Geräten interagieren als über physische Steuerungen.
Mit konversationsfähiger KI können Sie interaktive Marken-Experiences schaffen, Kunden ansprechen und die Markentreue stärken. KI-gestützte Markenbotschafter können personalisierte Interaktionen über soziale Medien und andere Kanäle durchführen, um die Verbindung zwischen einer Marke und ihren Unterstützern zu stärken.
Während konversationsfähige KI die Kommunikation mit Maschinen vereinfacht, sind die Technologien, die diesen Ansatz unterstützen, alles andere als simpel. Damit digitale Systeme natürliche menschliche Kommunikation verstehen und darauf reagieren können, baut konversationsfähige KI auf folgenden Komponenten auf:
Maschinelles Lernen ermöglicht es diesen Systemen, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. ML-Algorithmen verarbeiten große Datenmengen aus früheren Interaktionen, um Muster zu identifizieren und Anwenderwünsche vorherzusagen. Mit diesem Prozess des kontinuierlichen Lernens können konversationsfähige KI-Systeme Anwendereingaben genauer und effizienter verstehen und darauf reagieren.
Mit Spracherkennungstechnologie können konversationsfähige KI-Systeme gesprochene Sprache in Text umwandeln. Dies ist entscheidend für sprachbasierte Interaktionen, z. B. mit virtuellen Assistenten wie Siri oder Alexa. Spracherkennungssysteme interpretieren gesprochene Wörter, erkennen verschiedene Akzente und Dialekte und konvertieren sie in ein Format, das das KI-System verarbeiten kann.
Ein Dialogmanager ist dafür verantwortlich, den natürlichen Ablauf einer Konversation sicherzustellen, das Gesagte nachzuverfolgen und zu gewährleisten, dass die laufende Konversation Sinn ergibt. Hierbei wird nicht nur die aktuelle Absicht des Anwenders berücksichtigt, sondern auch zusätzlicher persönlicher Kontext sowie die bisherigen Interaktionen. Dank Dialogmanagement können KI-Tools Diskussionen verfolgen und logisch darauf reagieren: Sie können um Klärung bitten, Details zur Bestätigung wiederholen, natürlich zwischen Themen hin und her wechseln oder Antworten basierend auf neuen Anwendereingaben anpassen.
Natural Language Processing (NLP), also die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist die Grundlage der konversationsfähigen KI. NLP unterstützt konversationsfähige KI-Systeme bei der Verwaltung verschiedener linguistischer Funktionen wie Satzstruktur, grammatische Ausnahmen oder Redewendungen – und sogar Sarkasmus. Die ML-Algorithmen, die bei NLP zum Einsatz kommen, lernen kontinuierlich aus riesigen Mengen an Textdaten und erkennen so verschiedene linguistische Muster und Nuancen.
Natural Language Understanding (NLU), also das Verstehen natürlicher Sprache, ist ein Teilbereich von NLP, der sich speziell auf das Sprachverständnis konzentriert. Hiermit kann das KI-System die Absicht hinter der Anwendereingabe verstehen. NLU unterscheidet zwischen verschiedenen Bedeutungen ähnlicher Ausdrücke, und zwar basierend auf Kontext und Anwenderabsicht. Dieses Verständnis ist entscheidend, um eine geeignete Antwort zu ermitteln und sicherzustellen, dass das System komplexe und mehrdeutige Anfragen effektiv bearbeitet.
Natural Language Generation (NLG), also die Generierung natürlicher Sprache, ist der Prozess, mit dem zusammenhängende und kontextbezogene Antworten in natürlicher Sprache erstellt werden. Sobald das System per NLU die Absicht des Anwenders verstanden hat, werden mit NLG natürlich klingende Antworten generiert. Diese Antworten sind relevant und klar und hören sich natürlich an. So verbessern sie die Qualität von Interaktionen und lassen die KI menschlicher und ansprechender wirken.
NLP, NLU und NLG arbeiten Hand in Hand, damit konversationsfähige KI menschliche Sprache verarbeiten und darauf reagieren kann. NLP gliedert den eingegebenen Text auf und analysiert ihn, NLU interpretiert die Absicht und den Kontext, und NLG generiert eine passende Antwort. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass konversationsfähige KI-Systeme eine Vielzahl von Interaktionen verarbeiten können: von einfachen Anfragen bis hin zu komplexen Konversationen. So erhalten Anwender eine nahtlose und natürliche Experience.
Konversationsfähige KI-Systeme können aus jeder Interaktion kontinuierlich lernen und sich verbessern. Dieser iterative Lernprozess umfasst die Analyse früherer Interaktionen. So werden Muster identifiziert, und das System kann Anwendereingaben besser verstehen und darauf reagieren. ML-Algorithmen spielen eine primäre Rolle in diesem Prozess – denn so kann das System seine Antworten optimieren und wird mit der Zeit immer flexibler, je mehr Erfahrung es gewinnt. Mit jedem zusätzlichen Anwender, mit dem die KI interagiert, sammelt sie mehr und mehr Daten. Das trägt dazu bei, die Leistung zu verbessern und bei künftigen Interaktionen noch genauere und personalisiertere Antworten bereitzustellen.
Bei jedem Gespräch über konversationsfähige KI muss auch ihre Verbindung zu einer anderen leistungsstarken KI-Technologie zur Sprache kommen: generative KI (Gen AI).
Generative KI ist eine bestimmte Art von KI, die basierend auf Eingabedaten neue Inhalte erstellen kann, beispielsweise Text, Bilder, Musik, Videos usw. Im Kontext konversationsfähiger KI kann generative KI die Fähigkeit des Systems verbessern, vielfältigere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. Beispielsweise kann ein generativer, KI-gestützter Virtual Agent menschliche Antworten generieren, die nuancierter und personalisierter sind als bei herkömmlichen, regelbasierten Agents.
Während sich die konversationsfähige KI auf die interaktive Kommunikation mit Anwendern konzentriert, erweitert generative KI diese Fähigkeit, indem sie dem System neue und einzigartige Antworten ermöglicht.
Wie bei vielen intelligenten Technologien können generative und konversationsfähige KI kombiniert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen und die allgemeine Anwender-Experience zu optimieren.
Es lohnt sich auch, die Auswirkungen multimodaler KI auf diese beiden Technologien zu berücksichtigen. Der Begriff „multimodal“ bezieht sich auf die Fähigkeit, Inhalte in verschiedenen Datenformaten (z. B. Text, Bilder, Audio, Video usw.) zu verarbeiten, zu interpretieren und zu generieren.
Bei konversationsfähiger KI kann Multimodalität das Kontextbewusstsein der KI deutlich verbessern. Je nach den verfügbaren Daten kann multimodale KI über das bloße Verständnis des Gesagten hinausgehen und sogar den Ton der Stimme, den Gesichtsausdruck, die Gesten und weitere Aspekte des Anwenders analysieren. So leitet sie schnell und auf natürliche Weise die Bedeutung ab. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie nahtlose, intuitive Anwender-/KI-Experiences schaffen können.
Multimodale KI erweitert auch die Fähigkeiten generativer KI, indem sie verschiedene Inhaltsmodalitäten verknüpft, um zusammenhängende und kontextreiche Ausgaben zu erstellen. Sie kann Audioclips anhand visueller Prompts generieren, Videos erstellen, die zu einem Musikstück passen, oder detaillierte Textbeschreibungen zu Bildern generieren – dieser vernetzte Ansatz ermöglicht es generativer KI, immer komplexere kreative Workflows zu unterstützen und so die Gesamtqualität und Relevanz der generierten Inhalte zu verbessern.
Im Kern geht es bei konversationsfähiger KI darum, die Kommunikation zwischen Anwendern und digitalen Systemen zu verbessern. Obwohl das eigentlich nach einem einfachen Ziel klingt, kann es Unternehmen, die diese Technologie richtig nutzen, erheblich Vorteile bringen. Hier einige der wichtigsten Vorteile:
Konversationsfähige KI kann Routineaufgaben automatisieren, häufige Kundenserviceanfragen bearbeiten und eine große Menge an Interaktionen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten, was die Betriebskosten senkt. Unternehmen sparen Schulungs- und Arbeitskosten, da sie ihre Personalressourcen auf komplexere, strategische Aufgaben ausrichten können.
Konversationsfähige KI kann Kundeninteraktionen analysieren, um die Stimmung zu messen und wertvolle Einblicke in die Meinung von Kunden zu Produkten oder Services bereitzustellen. So können Unternehmen Probleme proaktiver angehen, ohne darauf warten zu müssen, dass ihre Kunden Umfragen ausfüllen oder Feedback abgeben.
Verschiedene Kunden haben unterschiedliche Fähigkeiten und Bedürfnisse. Behinderungen, Sprachbarrieren, eingeschränkte technische Erfahrung – all das kann durch effektive konversationsfähige KI überwunden werden. KI kann zusätzliche Anleitungen bereitstellen, Übersetzungsservices anbieten, komplexe Themen in einfachen Worten erklären und vieles mehr. Und diese Systeme sind auch außerhalb der Geschäftszeiten zugänglich – so bieten sie rund um die Uhr Support und schnelle Reaktionen, selbst wenn menschliche Serviceteams gerade nicht verfügbar sind.
Anhand von Anwenderdaten und -präferenzen kann konversationsfähige KI maßgeschneiderte Antworten liefern, die auf die individuellen Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind. KI-Assistenten und Chatbots können auf den Kundenverlauf zugreifen, um den Kontext der aktuellen Kundenanfrage besser zu verstehen, personalisierte Empfehlungen zu geben und sofortigen Support bereitzustellen.
Konversationsfähige KI-Systeme können eine nahezu unbegrenzte Anzahl von Interaktionen gleichzeitig verarbeiten und sind daher hochgradig skalierbar. Das ist insbesondere für Unternehmen von Vorteil, die ein schnelles Wachstum oder saisonale Unterschiede bei Kundenanfragen verzeichnen.
Dank personalisierter Interaktionen und Empfehlungen, ständiger Verfügbarkeit, kürzeren Antwortzeiten und einem klareren Verständnis der Kundenabsicht bietet konversationsfähige KI eine bessere Experience. Das führt zu Zufriedenheit beim Kundenstamm, fördert den Umsatz bei Kunden, die lieber mit konversationsfähiger KI interagieren, und die KI selbst kann effektiver die Kundenstimmung analysieren, um Up- und Cross-Selling-Optionen vorzuschlagen.
Der Einsatz konversationsfähiger KI im Unternehmen bietet zwar viele Vorteile, kann aber auch Herausforderungen mit sich bringen, die sich auf ihre Effektivität und Akzeptanz auswirken. Diese Herausforderungen zu meistern, ist eine Voraussetzung, um das Potenzial dieser aufregenden neuen Technologie voll auszuschöpfen:
- Verarbeitung verschiedener Spracheingaben
- Datenschutz- und Sicherheitsvorfälle
- Zögernde Anwender
Konversationsfähige KI-Systeme müssen in der Lage sein, mehrere Sprachen und Dialekte (einschließlich Slang) zu verstehen und zu verarbeiten. Das stellt aufgrund der Komplexität unterschiedlicher grammatischer Strukturen, kultureller Nuancen und regionaler Unterschiede im Sprachgebrauch eine große Herausforderung dar. Um eine fehlerfreie Sprachverarbeitung und das Verständnis verschiedener linguistischer Eingaben zu gewährleisten, sind umfangreiche Trainingsdaten erforderlich.
Da konversationsfähige KI-Systeme oft sensible Anwenderdaten verarbeiten, ist es äußerst wichtig, den Datenschutz und die Sicherheit dieser Informationen zu gewährleisten. Diese Systeme müssen den Datenschutzbestimmungen entsprechen und strenge Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Datenschutzverletzungen zu verhindern und die Privatsphäre der Anwender zu schützen. Dazu gehören die Verschlüsselung von Datenübertragungen, die Sicherung von Datenbanken, die Bereitstellung von Überwachungssystemen und die regelmäßige Aktualisierung von Sicherheitsprotokollen, um potenzielle Schwachstellen zu beheben.
Bei Anwendern gibt es möglicherweise Bedenken, was den Einsatz von KI-Technologien angeht. Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Stellenabbau und der Zuverlässigkeit von KI-Systemen können die Akzeptanz und das Vertrauen der Anwender beeinträchtigen. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Sie transparent vermitteln, wie die Daten erfasst und verwendet werden. Darüber hinaus sollten Unternehmen Anwendern die Möglichkeit bieten, bei Bedarf mit menschlichen Mitarbeitern zu interagieren, um ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichen Interaktionen zu gewährleisten.
Konversationsfähige KI demokratisiert die Interaktionen mit digitalen Systemen und schafft einen erheblichen Mehrwert, indem eine Brücke zwischen Mensch und Computer geschlagen wird. Und ServiceNow ist führend in dieser Entwicklung.
Die konversationsfähige KI von ServiceNow bietet eine umfassende und zentrale Plattform für die Automatisierung von Kundeninteraktionen, die Optimierung von Workflows und die Verbesserung der Barrierefreiheit. Die Lösung bietet vorgefertigte Vorlagen, nahtlose Integrationen und maschinelles Lernen, um genaue und personalisierte Antworten zu gewährleisten – so kann Ihr wachsendes Unternehmen von den Vorteilen konversationsfähiger KI profitieren. Und jetzt, mit den zusätzlichen Vorteilen generativer KI, kann konversationsfähige KI Ihr Unternehmen noch weiter voranbringen.
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