Konversationelle KI in Industrie und Logistik

Die künstliche Intelligenz schreitet weiter voran und kann zunehmend Prozesse simulieren, die bisher dem direkten menschlichen Eingriff unterlagen. Wie auch andere Trends, z. B. die Computer Vision, wird die konversationelle KI bereits von Unternehmen in zahlreichen Anwendungen eingesetzt und ist in Geräten in der Industrie, in Büros und zu Hause allgegenwärtig.

Was ist konversationelle KI?

Konversationelle KI ist eine künstliche Intelligenz, die auf die Simulation von Gesprächen zwischen Menschen trainiert ist. Dazu nutzt sie die Verarbeitung natürlicher Sprache – ein Bereich der künstlichen Intelligenz, mit dem Computer die zwischenmenschliche Kommunikation verstehen und verarbeiten können – sowie Big Data und Machine Learning. Einige der bekanntesten Anwendungen der Konversationstechnologie sind Chatbots oder virtuelle Agenten. Sie sind so programmiert, dass sie den Nutzern bei der Lösung ihrer Fragen oder der Buchung von Terminen helfen – aber sie sind nicht die einzigen.

Welche Technologie wird bei der konversationellen KI verwendet?

Diese Intelligenz benötigt zum Training große Mengen an Daten – sei es in schriftlicher oder akustischer Form – um verschiedene Sprachen zu verstehen und zu verarbeiten. Hierzu wird eine Kombination aus der Verarbeitung natürlicher Sprache, Basismodellen und maschinellem Lernen eingesetzt.

• Machine Learning Dieser Bereich der KI besteht aus Algorithmen und Daten, die sich mit der gewonnenen Erfahrung ständig verbessern. Die KI verbessert ihre Fähigkeit zur Erkennung von Mustern und nutzt sie, um genauere Vorhersagen zu treffen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache Mit dieser Methode wird die Sprache mit Hilfe des Machine Learning in der konversationellen KI analysiert. Darüber hinaus steigern ML-Algorithmen die Qualität der Dialoge mit dem Lernprozess. Sie umfasst vier Schritte, in denen unstrukturierte Daten in ein computerlesbares Format umgewandelt werden, so dass der Computer eine angemessene Antwort generieren kann:
  1. Erzeugung von Eingaben Die Nutzer geben Informationen entweder mündlich oder schriftlich über eine Website oder eine Anwendung ein.
  2. Analyse Handelt es sich bei der Eingabe um einen geschriebenen Text, verwendet die KI natürliche Sprache (Natural Language Understanding, NLU), um die Bedeutung des Textes zu entschlüsseln und die Absicht zu erkennen. Handelt es sich jedoch um Audio- oder Aufnahmedaten, wird die NLU mit der automatischen Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR) kombiniert.
  3. Dialogmanagement Die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG), eine der Komponenten des NLP, formuliert dann eine Antwort.
  4. Verstärkung des Lernens Schließlich verfeinern die Algorithmen des maschinellen Lernens die Informationen im Laufe der Zeit, um ihre Qualität zu verbessern.

Beispiele für konversationelle KI

Die Technologie der konversationellen KI ist bereits in vielen Anwendungen und unter verschiedenen Namen zu finden:

• Generative KI: Sie nutzt konversationelle KI, um den schriftlichen oder mündlichen Austausch zu verbessern.
• Chatbots: Sie werden häufig im Kundendienst eingesetzt. Sie beantworten häufig gestellte Fragen und bieten Unterstützung an.
• Virtuelle Assistenten: Sie sind in der Regel sprachaktiviert und mit mobilen Geräten und intelligenten Lautsprechern kompatibel.
• Text-to-Speech-Software: Sie eignet sich für die Erstellung von Hörbüchern und anderen Hilfsmitteln wie Bildschirmlesegeräten, die häufig von Menschen mit teilweiser oder vollständiger Blindheit verwendet werden.
• Programme zur Spracherkennung: Sie transkribieren Konferenzen oder Telefongespräche oder erstellen z. B. gleichzeitig Untertitel.

Somit fördert konversationelle KI den Zugang zu Produkten und Dienstleistungen, unterstützt den Online-Kundendienst, den Einsatz von Industriegeräten mit Internet of Things und sogar Heimlautsprechern. Sie wird auch in Anwendungen der Business Intelligence verwendet. Conversational Business Intelligence kombiniert konversationelle KI mit Datenanalysefunktionen, so dass die Nutzer Visualisierungen und Erklärungen zu den Ergebnissen erhalten.

Vorteile von konversationeller KI im Unternehmen

Der Einsatz von trainierten KI-Systemen zur Simulation von Dialogen bietet verschiedene Vorteile:

• Betreuung rund um die Uhr Die konversationelle KI steht Menschen jederzeit zur Verfügung, ohne dass menschliche Agenten in der Nähe sein müssen.
• Kosteneinsparungen Mit dieser Art der Unterstützung werden die Ressourcen, die beispielsweise für die Erbringung von Kundendienstleistungen erforderlich sind, reduziert.
• Automatisierung von Aufgaben Durch den Einsatz dieser Technologie für Aufgaben wie die Texttranskription können menschliche Fehler reduziert und Prozesse beschleunigt werden.
• Personalisierte Erlebnisse Die Systeme speichern Kundenpräferenzen und -historien und werden zunehmend in Omnichannel-Strategien eingesetzt. KI trägt somit auch zur Steigerung des Absatzes und der Wertschätzung der Marke durch die Nutzer bei.
• Skalierbarkeit Die Fähigkeiten dieser KI können schnell erweitert werden, was sie zu einer guten Ergänzung für Nachfragespitzen wie den Black Friday macht.

Das Design der konversationellen KI

Es gibt mehrere Tools für die Entwicklung von Chatbots und konversationeller KI, aber deren Gestaltung erfordert immer noch menschliches Eingreifen. Modelle für den Kundenkontakt werden durch Machine Learning und reale Chats trainiert. Sie werden von menschlichen Analytikern und Callcenter-Agenten mit Tags versehen und mit Verhaltensdaten wie zuvor besuchten Webseiten, Bestellstatus und sogar externen Quellen wie Wetter oder möglichen Ereignissen ergänzt. So lassen sich intelligentere Vorhersagen treffen und Probleme schneller lösen. Machine Learning wird auch zur Erkennung von Mustern in Dialogen zwischen Kunden und Betreibern eingesetzt.

Unterschied zwischen einem Chatbot und konversationeller KI

Zwar scheint die Grenze zwischen Chatbots und konversationeller künstlicher Intelligenz fließend, doch die eine Technologie ist eine Folge der anderen. Die konversationelle KI umfasst eine Reihe von für die Entwicklung von Chatbots grundlegenden Technologien. Das bedeutet, dass ein intelligenter Chatbot eine Anwendung ist, die auf einer Plattform für konversationelle KI basiert.

Ein Chatbot simuliert eine Konversation. Im Gegensatz dazu ermöglicht die konversationelle KI Omnichannel-Benutzerschnittstellen, liefert Kontext, verarbeitet Sprache, antizipiert Kundenanforderungen und integriert sich mit anderen Systemen und fortschrittlichen Analysemöglichkeiten. Ein Chatbot ist weniger komplex.

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