Conversational AI vs. Generative AI
Conversational AI vs. Generative AI und die Auswirkungen auf Kundenerfahrungen
In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) erhebliche Fortschritte gemacht und einen revolutionären Einfluss auf verschiedene Branchen und Aspekte des menschlichen Lebens gehabt. Innerhalb des KI-Bereichs haben zwei bedeutende Zweige besondere Aufmerksamkeit erregt: konversationelle KI (Conversational AI) und generative KI (Generative AI). Obwohl beide Technologien die Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten, haben sie unterschiedliche Zwecke und einzigartige Eigenschaften. In diesem Blogbeitrag werden wir eine Reise in die Welt der konversationellen KI und generativen KI unternehmen, um ihre Unterschiede, Merkmale und ihren Einfluss auf die Erfahrungen von Kunden genauer zu untersuchen.
Um die Kombination der beiden Technologien zu verstehen, müssen wir die Unterschiede zwischen ihnen kennen.
Was ist Conversational AI?
Konversationelle KI konzentriert sich, wie der Name schon sagt, auf die Erleichterung von Gesprächen in natürlicher Sprache zwischen Menschen und KI-Systemen.
Sprachverständnis (NLU): Diese Komponente konzentriert sich darauf, Benutzereingaben zu interpretieren und zu verstehen.
Dialog-Steuerung: Das Dialog-Management regelt den Ablauf des Gesprächs und stellt sicher, dass der Kontext erhalten bleibt und angemessene Antworten generiert werden.
Generierung natürlicher Sprache (NLG): NLG ist dafür verantwortlich, menschenähnliche Antworten basierend auf dem Verständnis der Benutzereingaben durch das System zu generieren. Dies umfasst die Auswahl geeigneter Antwortvorlagen, die Integration relevanter Informationen und die Erzeugung kohärenter und kontextbezogener Antworten.
Maschinelles Lernen: Durch das Lernen aus großen Datenmengen, einschließlich Konversationsverläufen, Benutzerfeedback und domänenspezifischem Wissen, wird das Sprachverständnis, die Antwortgenerierung und die allgemeine Konversationsfähigkeit verbessert.
Was ist Generative AI?
Generative KI ist eine fortschrittliche Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Inhalten zu erzeugen, darunter Texte, Bilder, Sprache, Musik und synthetische Daten. Der jüngste Hype um generative KI wurde durch die Einfachheit neuer Benutzeroberflächen zur Erstellung hochwertiger Texte, Grafiken und Videos in Sekundenschnelle ausgelöst.
Sprachmodelle können mittels großer Datensätze trainiert werden, um Muster und Abhängigkeiten im Text zu erfassen.
Sie nutzen Transformator-Architekturen, um kohärente und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Generative Sprachmodelle können Texte vervollständigen, Geschichten generieren, Sprachen übersetzen und Unterhaltungen simulieren. nDie Ergebnisse können gelegentlich faktisch falsch, voreingenommen oder unsinnig sein, weshalb eine Validierung und Filterung erforderlich ist.
Anwendungen umfassen Content-Erstellung, kreatives Schreiben, Sprachübersetzung und virtuelle Assistenten. Aktuelle Forschungsbemühungen zielen darauf ab, die generativen Fähigkeiten weiter zu verbessern.
Wie konversationelle KI das Kundenerlebnis verändert: 3 Ansätze
Die fortschreitende Entwicklung konversationeller KI hat maßgeblich zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beigetragen.
1. Verbesserte Chatbots
Chatbots können in einfacher oder fortschrittlicher Form existieren, wobei letztere durch konversationelle KI angetrieben werden. Herkömmliche Chatbots basieren auf Regeln und verwenden vordefinierte Skripte, um Kundenanfragen zu beantworten. Bei unerwarteten oder abweichenden Fragen stoßen sie jedoch schnell an ihre Grenzen.
Konversations-Chatbots hingegen verfügen über erweiterte Interaktionsfähigkeiten, die über ihre programmatische Grundlage hinausgehen. Sie nutzen maschinelles Lernen, insbesondere Natural Language Processing (NLP), um Sprache zu verstehen und menschliche Interaktionen zu imitieren. Konversations-Chatbots können komplexe Anfragen bearbeiten, über verschiedene Kanäle hinweg arbeiten und durch Interaktionen im Laufe der Zeit tatsächlich dazulernen.
2. Stimmungsanalyse
Durch eine Stimmungsanalyse weiss ein Chatbot, wann eine Person verärgert oder unzufrieden mit dem Service ist. Dieses KI-Tool für Konversationen kann verbale oder textuelle Warteschlangen aufgreifen, um die emotionale Haltung des Kunden vorherzusagen und entweder Tools zur Deeskalation der Situation einzusetzen oder den Kunden an einen Live-Agenten weiterzuleiten.
Beispiel: Die WLAN-Verbindung eines Kunden ist gestört, also kontaktiert er seinen Internetanbieter über einen Chatbot, um zu erfahren, wo das Problem liegt. Es stellt sich heraus, dass es in der Gegend einen Stromausfall gibt und die Mitarbeiter daran arbeiten, ihn zu beheben. Dank der Stimmungsanalyse kann der Bot erkennen, dass der Kunde mit dieser Antwort nicht zufrieden ist, und bietet ihm proaktiv einen Rabatt auf seine Rechnung an. Plötzlich ist der Kunde gar nicht mehr so unzufrieden.
3. Interaktive Sprachdialogsysteme (IVR)
Viele kennen das Gefühl, eine gebührenfreie Nummer anzurufen und dann aufgefordert zu werden, aus einer begrenzten Anzahl von Möglichkeiten auszuwählen. Hierbeis handelt es sich um ein veraltetes IVR-System, welches viele der gleichen Probleme wie herkömmliche Chatbots hat – insbesondere, dass es keine Eingaben außerhalb seiner geskripteten Antworten erkennen kann.
Aktuell erhalten IVR-Systeme einen enormen Schub durch Conversational AI. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können IVR-Systeme Konversationssprache erkennen und genauere und persönlichere Antworten geben, was auch bedeutet, dass ein IVR-System kein langes und kompliziertes Menü enthalten muss. Stattdessen können die Kunden einfach sagen, warum sie anrufen, und erhalten die passende Antwort oder werden an den richtigen Mitarbeiter weitergeleitet.
