Von Jayne Schultheis – „Hallo! Wie kann ich Ihnen helfen“? Ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht: Fast jeder von uns hatte schon einmal mit einem KI-Chat zu tun. Insbesondere im Geschäftsleben hat Conversational AI die Art und Weise, wie wir mit unserer Umwelt interagieren, revolutioniert. Laut einer Umfrage haben 88 % der Verbraucher im Jahr 2022 in irgendeiner Form mit einem Chatbot gesprochen. Ihre Meinung zu dieser Technologie war überwältigend positiv. Wer hätte gedacht, dass die Technologie in so kurzer Zeit zu unserem alltäglichen persönlichen Assistenten werden würde?

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Während sich die künstliche Intelligenz weiterhin in rasantem Tempo ausbreitet, sind einige der bedeutendsten Innovationen im Bereich der Conversational AI angesiedelt. Im folgenden Artikel werden wir die Details dieser speziellen Art von künstlicher Intelligenz näher erläutern und aufzeigen, wie sie eingesetzt wird und wie sie unsere Welt und unsere Unternehmen weiterhin bereichern wird.

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Was ist Conversational AI?

Conversational AI bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), um natürlichsprachliche Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen zu ermöglichen. Sie umfasst eine Reihe von Techniken und Fähigkeiten, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache so zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, dass sie eine natürliche Unterhaltung zwischen Menschen nachahmen.

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Conversational AI-Systeme setzen verschiedene Komponenten ein, darunter:

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1. Natural Language Understanding (NLU): Diese Komponente ermöglicht es Computern, die Bedeutung von menschlichen Spracheingaben zu verstehen und zu interpretieren. NLU-Techniken extrahieren wichtige Informationen aus Benutzeranfragen, z. B. Absicht, Entitäten und Kontext
2. Natural Language Generation (NLG): NLG konzentriert sich auf die Generierung von menschenähnlichen Antworten oder Ausgaben auf der Grundlage der von den Benutzern erhaltenen Eingaben. NLG-Techniken können Text, Sprache oder andere Formen der Kommunikation erzeugen, die für den Benutzer verständlich und relevant sind
3. Dialogmanagement: Das Dialogmanagement umfasst die Verwaltung des Gesprächsflusses zwischen dem Benutzer und dem KI-System. Basierend auf dem aktuellen Kontext der Konversation, früheren Interaktionen und vordefinierten Dialogrichtlinien, bestimmt es, wie das System auf Benutzereingaben reagiert
4. Spracherkennung: Wenn die Interaktion gesprochene Sprache beinhaltet, verwenden KI-Systeme zur Konversation Spracherkennungstechnologie. Gesprochene Wörter werden so in Text transkribiert, der vom System verarbeitet werden kann
5. Maschinelles Lernen: Viele KI-Systeme verwenden maschinelle Lerntechniken, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens lernen aus Daten, Benutzerinteraktionen und Feedback, um das Sprachverständnis, das Dialogmanagement und die Generierung von Antworten zu verbessern

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Die Entwicklung von einfachen Chatbots zu Conversational AI

Die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben große Fortschritte gemacht: Ursprünglich beruhte die Schnittstelle für einfache Chatbot-Konversationen auf der Codierung mit vordefinierten Regeln und Mustern, um einfache Antworten auf Benutzeranfragen oder Aufforderungen innerhalb eines engen Bereichs zu geben. Diesen frühen Chatbots fehlte es an Raffinesse und sie hatten Schwierigkeiten, nuancierte Sprache zu verstehen oder eine sinnvolle Unterhaltung zu führen. Die Benutzerfreundlichkeit eines Chatbots war bestenfalls unvorhersehbar.

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Mit dem Aufkommen maschineller Lerntechniken und der Verfügbarkeit großer Datensätze begannen sich die Fähigkeiten von Chatbots jedoch zu verbessern. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichten es Chatbots, aus Daten und Benutzerinteraktionen zu lernen. Dies verbesserte nach und nach ihr Sprachverständnis und ihre Fähigkeit zu antworten.

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Das Aufkommen von Conversational AI-Chatbots stellt einen Paradigmenwechsel in der Mensch-Computer-Interaktion dar. Dialogorientierte KI-Systeme nutzen fortschrittliche Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), einschließlich NLU und NLG. Diese ermöglichen interaktivere und menschenähnliche Unterhaltungen. Systeme wie diese können die Absicht des Benutzers, den Kontext und die Nuancen der Sprache verstehen. So ermöglichen sie eine ansprechendere und personalisierte Interaktion.

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Darüber hinaus integriert Conversational AI Dialogmanagement-Funktionen, um den Gesprächsfluss zu steuern und die Antworten an den Kontext der Interaktion anzupassen. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen hat die dialogorientierte KI die Art und Weise, wie Benutzer mit Technologie interagieren, verändert.

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Chatbot vs. Conversational AI: Was ist der Unterschied?

Chatbots sind eine spezielle Art von Conversational AI. Sie sind darauf ausgerichtet, textbasierte Konversationen für bestimmte Aufgaben oder Zwecke zu simulieren. Im Gegensatz dazu umfasst Conversational AI ein breiteres Spektrum an Technologien und Fähigkeiten. Sie ermöglicht die natürlichere und intelligentere Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen in verschiedenen Anwendungen. Alle Chatbots sind eine Art von Conversational AI, aber nicht jede Conversational AI ist ein Chatbot.

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NLP vs. Conversational AI: Was ist der Unterschied?

NLP und Conversational AI sind verwandte Bereiche, sie haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Anwendungen. Vereinfacht gesagt, konzentriert sich NLP auf die Verarbeitung und Analyse der menschlichen Sprache in verschiedenen Formen.

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Conversational AI erweitert dies durch:

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• Ermöglichung interaktiver und ansprechender Unterhaltungen zwischen Benutzern und Maschinen
• Nutzung von NLP-Techniken zusammen mit anderen Fähigkeiten, um natürliche Gespräche zu simulieren und die Kommunikationserfahrung zu verbessern

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Wozu verwendest Du KI-Chatbots?

Während viele von uns an die Innovationen denken, die ChatGPT auf den Tisch gebracht hat, findest Du überall Möglichkeiten, einen KI-Chatbot zu verwenden. Conversational AI findet in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung – mit dem Ziel, Nutzern ansprechende, effiziente und personalisierte Interaktionen zu bieten.

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Virtuelle Assistenten

Unternehmen wie Amazon, Google und Apple haben virtuelle KI-Assistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant bzw. Apple Siri entwickelt. Diese virtuellen Assistenten nutzen Conversational AI, um Benutzerbefehle und -anfragen zu verstehen. Sie sind auch in der Lage, Erinnerungen einzustellen, Musik abzuspielen, Wetterinformationen bereitzustellen und die Steuerung von Smart Home-Geräten zu übernehmen.

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Chatbots für den Kundendienst

Wahrscheinlich hast Du schon einmal eine Website besucht und dabei eine Benachrichtigung und eine Chatbox bemerkt, die automatisch in der Ecke Deines Bildschirms auftaucht. Viele Unternehmen setzen Chatbot-Technologien auf ihren Websites oder Messaging-Plattformen ein. So können sie mit Kunden kommunizieren und ihnen Unterstützung und Hilfe anbieten. Diese Chatbots nutzen Conversational AI, um mit Nutzern in Kontakt zu treten, häufig gestellte Fragen zu beantworten, Probleme zu beheben und Nutzer durch den Kundendienstprozess zu führen.

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Sprachgesteuerte Geräte und Anwendungen

Sprachgesteuerte Geräte und Anwendungen nutzen Conversational AI, um eine freihändige Interaktion zu ermöglichen. Mit sprachgesteuerten intelligenten Lautsprechern wie Amazon Echo und Google Home können Benutzer beispielsweise per Sprachbefehl Anrufe tätigen, Lebensmittel bestellen und Termine buchen.

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Assistenten im Gesundheitswesen

Conversational AI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um virtuelle Gesundheitsassistenten und telemedizinische Dienste anzubieten. Patienten können mit Hilfe von KI-Plattformen Termine vereinbaren, grundlegende medizinische Ratschläge erhalten und Erinnerungen zur Medikamenteneinnahme verwalten. Dies ist ein großer Fortschritt bei der Verbesserung des Zugangs zu grundlegenden Gesundheitsdiensten.

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Chatbots im Bildungsbereich

Einige Bildungseinrichtungen setzen Chatbots ein, um Studenten personalisierte Lernerfahrungen und Unterstützungsdienste zu bieten. Diese Chatbots unterstützen Studenten bei der Kurseinschreibung, der Übermittlung von Aufgaben, der akademischen Beratung und der Berufsberatung und verbessern so das Engagement der Studenten und die Bindungsrate.

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Finanzdienstleistungen

Banken und Finanzinstitute nutzen Conversational AI, um virtuelle Bankassistenten und personalisierte Finanzberatung anzubieten. Diese virtuellen Assistenten helfen Kunden bei Kontoabfragen, Transaktionshistorie oder Anlageempfehlungen und bieten bequeme und leicht zugängliche Bankdienstleistungen.

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Trends und Innovationen: Wie geht es weiter mit der sprechenden KI?

Die Zukunft der Conversational AI birgt immenses Potenzial für Personalisierung und Automatisierung. Sie wird die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie und Unternehmen interagieren, revolutionieren. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI wird sie immer besser in der Lage sein, die Präferenzen, das Verhalten und den Kontext der Nutzer zu verstehen. Wir werden mehr und mehr hochgradig personalisierte Interaktionen sehen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.

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Durch fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenanalyse werden KI-Systeme in der Lage sein:

• die Absichten des Nutzers zu antizipieren
• relevante Inhalte und Empfehlungen zu liefern
• Antworten in Echtzeit anzupassen und
• intuitivere Erlebnisse zu bieten

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Automatisierung wird auch die Effizienz in verschiedenen Bereichen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Bildung und Handel verbessern. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und Routine-Interaktionen wird KI Personal freisetzen, das sich auf komplexere und wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren kann.

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Der Aufstieg der Metabots: Die KI-Manager der Zukunft

„Metabots“ beziehen sich auf ein Konzept im Bereich der Conversational AI, insbesondere im Zusammenhang mit Chatbots und virtuellen Assistenten. Metabots sind im Wesentlichen Chatbots, die sich auf die Verwaltung anderer Chatbots oder Konversationsagenten spezialisiert haben. Sie fungieren als Assistenten und Kommunikatoren auf Metaebene, die die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Chatbots koordinieren und orchestrieren, um komplexere Aufgaben oder Arbeitsabläufe zu bewältigen.

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Die Idee hinter Metabots ist es, eine Hierarchie oder ein Netzwerk von Chatbots zu schaffen, die untereinander Aufgaben delegieren können, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. In einem Kundendienstszenario könnte ein Metabot beispielsweise mehrere spezialisierte Chatbots koordinieren, die für die Bearbeitung verschiedener Aspekte von Kundenanfragen zuständig sind. Er könnte Teilmengen von Bots für die Rechnungsstellung, den technischen Support und Produktinformationen verwalten.

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Metabots können die Skalierbarkeit und Flexibilität von Conversational AI-Systemen verbessern. Sie erleichtern die Integration von spezialisierten Chatbots, die von verschiedenen Teams oder Anbietern entwickelt wurden. Auf diese Weise können Unternehmen umfassende Conversational AI-Lösungen aufbauen, die sich an ihre sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen lassen.

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Wie Rellify KI einsetzt, um wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen

Obwohl sich Rellify eher auf die funktionale als auf die Conversational AI-Integration konzentriert, sind wir ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, die Erfahrung unserer Kunden weiter zu verbessern. Rellify setzt ähnliche Mechanismen ein wie die Conversational AI. Wir nutzen NLU und maschinelles Lernen, um schnell große Datenmengen zu durchsuchen. So helfen wir unseren Kunden, Nischenthemen und Schlüsselwörter zu finden, die auf natürliche Weise in Suchmaschinen besser ranken und für gezielten Traffic, Leads und Kunden sorgen.

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