Conversational AI - Worum geht's und wie unterscheidet sie sich von der Generative AI?

Die Nutzung von KI-Modellen hat spätestens seit der Öffnung von ChatGPT ihren Siegeszug angetreten. Immer mehr prägen die KI-Ansätze die technologische Landschaft und verändern rasant die Art und Weise, wie wir mit digitalen Plattformen und Maschinen interagieren. Im Kundenservice und Kundenmarketing ist es vor allem die "Conversational AI", die immer stärker in den Mittelpunkt rückt.

Diese spezialisierte KI-Form steht hinter den hilfreichen Chatbots auf Websites, der neuen Generation von Sprachsystemen (Voicebots) und den alltäglichen virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa. Mit ihrem nahezu menschlichen Gesprächserlebnis hat die Conversational AI die Kundenerfahrung auf ein neues Level gehoben, wodurch Kundenbeziehungen intensiviert und verbessert werden.

Doch in der Welt der KI gibt es vielschichtige Technologien mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Besonders auffällig sind die Unterschiede zwischen der Conversational AI und der "Generative AI". In diesem Beitrag beleuchten wir diese Unterschiede, tauchen in die Grundlagen der Conversational AI ein und entdecken, wie sie die Customer Experience transformiert und revolutioniert.

Conversational AI: Das Herzstück moderner Kundenerfahrung

Converational AI bezeichnet Technologien, die es Maschinen ermöglicht, auf natürliche und menschenähnliche Weise mit Menschen zu kommunizieren. Das Ziel dabei ist, dass die Interaktion nicht von einem Gespräch mit einem Menschen zu unterscheiden ist. Diese Technologie wird in der Regel bei Chatbots, virtuellen Assistenten und Messaging-Apps eingesetzt, um das Kundenservice-Erlebnis zu verbessern, Geschäftsprozesse zu optimieren und Schnittstellen benutzerfreundlicher zu gestalten. Siri, Alexa und Google Assistant sind bekannte Beispiele für konversationelle KI.

Modelle der Conversational AI werden mit umfangreichen Datensätzen menschlicher Dialoge trainiert, um konversationelle Sprachmuster zu verstehen und zu generieren. Sie verwenden Techniken wie die Natural Language Processing (natürlich sprachliche Informationsverarbeitung – kurz NLP), Natural Language Understanding (KI-basierte Sprachanalyse zur Reduktion und Bestimmung der Bedeutung von Sprache gemäß einer strukturierten Ontologie – kurz NLU) und Natural Language Generation (Generierungs-Engine für natürliche Sprache – kurz NLG).

Exkurs: Von regelbasierten Ansätzen zu Conversational AI basierten Konzepten für die Chatbot-Realisierung

Chatbots haben eine bemerkenswerte Entwicklung durchgemacht. Früher basierten sie hauptsächlich auf regelbasierten Systemen. Das bedeutet, dass sie auf vordefinierten Regeln und Skripten aufgebaut waren. Wenn ein Benutzer beispielsweise ein bestimmtes Wort oder eine bestimmte Phrase eingegeben hat, gab der Bot eine spezifische, vorprogrammierte Antwort darauf zurück. Diese regelbasierten Bots waren oft eingeschränkt in ihrer Flexibilität und konnten nur auf vorhergesehene Anfragen reagieren.

Conversational AI hingegen hat den Ansatz für die Chatbot-Entwicklung revolutioniert. Statt sich auf starre Regeln zu verlassen, nutzen diese Bots fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing (NLP), um menschliche Sprache in ihrer Komplexität und Nuance zu verstehen. Das erlaubt ihnen, auf eine Vielzahl von Anfragen zu antworten, auch wenn sie so nicht explizit programmiert wurden. Durch maschinelles Lernen können sie sogar von jedem Gespräch profitieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.

Der Übergang von regelbasierten zu Conversational AI basierten Konzepten hat den Horizont für das Potenzial von Chatbots erweitert. Während regelbasierte Bots oft wie starre Skripte wirken, ermöglicht Conversational AI Bots ein natürliches, flüssiges und oft menschenähnliches Gesprächserlebnis zu bieten. Dies führt nicht nur zu einer verbesserten Benutzererfahrung, sondern lässt auch Anwendungen in komplexeren und vielfältigeren Geschäftsszenarien zu.

Die Grundlagen und Kernkonzepte der Conversational AI

Conversational AI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen mit Technologie interagieren, grundlegend zu verändern. Hinter dieser revolutionären Technologie stehen eine Reihe von Konzepten und Mechanismen, die ihre Effizienz und Effektivität sicherstellen.

• Natural Language Processing (NLP):
  • Kernstück der Conversational AI, das Systemen ermöglicht, menschliche Sprache in Echtzeit zu verstehen und zu verarbeiten.
• Intentionserkennung (Intent Recognition):
  • Das System erkennt die Absicht hinter einer Benutzeranfrage, z. B. den Wunsch, ein Ticket zu buchen oder Informationen über das Wetter zu erhalten.
• Entities (Entitäten):
  • Spezifische Informationen in der Benutzeranfrage, wie "Ticket" oder "Wetter", die für die Erkennung der Absicht relevant sind.
• Dialogmanagement:
  • Stellt sicher, dass das Gespräch mit dem Benutzer natürlich und kohärent bleibt. Es verwaltet, wie und wann das System auf Benutzerinputs reagiert.
• Kontextbewusstsein:
  • Erkennt und speichert Informationen aus vorherigen Interaktionen, um ein kontinuierliches Gespräch zu ermöglichen, ohne dass Benutzer ständig wiederholen müssen.
• Maschinelles Lernen:
  • Moderne Systeme nutzen diese Technologie, um ständig von Benutzerinteraktionen zu lernen und ihre Reaktionsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Multimodalität:
  • Einige fortschrittliche Conversational AI-Systeme können mehr als nur Text oder Sprache verarbeiten. Sie können auch Bilder erkennen oder mit AR- und VR-Technologien interagieren.
• Fallback-Strategien:
  • Wenn das System eine Anfrage nicht versteht, bietet es dem Benutzer eine hilfreiche Antwort oder bittet um Klarstellung, anstatt einfach zu versagen.
• Integration in andere Systeme:
  • Durch das Einbinden in andere Plattformen können spezifische Aufgaben wie Buchungen oder Datenabrufe effizient durchgeführt werden.
• Datenschutz und Sicherheit:
  • Bei der Implementierung von Conversational AI ist es entscheidend, die Privatsphäre der Benutzer zu respektieren und sicherzustellen, dass ihre Daten sicher und geschützt sind.

Die Kombination dieser Konzepte ermöglicht es Conversational AI-Systemen, reibungslos und effektiv zu funktionieren. Für Unternehmen, die eine stärkere Kundeneinbindung und -zufriedenheit anstreben, bietet die Einführung dieser Technologie einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Unterschied zwischen Conversational AI und Generative AI

Beim Erkunden des breiten Feldes der künstlichen Intelligenz stoßen wir oft auf eine Vielzahl von Begriffen und Unterkategorien, die jeweils spezifische Anwendungen und Technologien beschreiben. Zwei dieser Begriffe, die oft Diskussionen und Interesse hervorrufen, sind "Conversational AI" und "Generative AI". Obwohl sie manchmal miteinander vermischt werden, haben sie unterschiedliche Ziele, Funktionalitäten und zugrunde liegende Technologien.

• Zweck und Ziel:

  • Conversational AI: Ziel ist es, Maschinen zu ermöglichen, in einer natürlichen, menschenähnlichen Weise mit Menschen zu kommunizieren. Die Hauptanwendungsfälle sind Chatbots, virtuelle Assistenten und interaktive Sprachantwortsysteme.
  • Generative AI: Diese Technologie zielt darauf ab, einzigartige Inhalte zu generieren, sei es Text, Bilder, Musik oder andere Medienformate. Ein typisches Beispiel sind DeepFakes oder automatisch komponierte Musikstücke.

• Funktionalität:

  • Conversational AI: Versteht Benutzereingaben und generiert darauf basierende Antworten.
  • Generative AI: Nimmt Eingaben als Inspiration oder Richtlinie und generiert basierend auf dieser Eingabe neue, oft kreative Inhalte.

• Technologie:

  • Conversational AI: Nutzt NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation), um Benutzereingaben zu interpretieren und angemessene Antworten zu generieren.
  • Generative AI: Verwendet Techniken wie GANs (Generative Adversarial Networks) und Transformer-Modelle, um aus großen Datensätzen zu lernen und einzigartige Ausgaben zu produzieren.

• Benutzeroberfläche:

  • Conversational AI: Präsentiert sich in der Regel als Chat-Interface oder Sprachassistent.
  • Generative AI: Hat keine standardisierte Benutzeroberfläche, da die Ausgaben vielfältig sein können - von Texten über Bilder bis hin zu Musik und darüber hinaus.

Anmerkung: ChatGPT als Conversational Interface zum Generative AI Model von Open AI ist eine Art Zwitter. Es kombiniert einen NLP-Ansatz für die dialogorientierte Eingabenerfassung, ist aber weiterhin auf die Inhaltegenerierung für die Benutzereingaben (Prompts) ausgelegt.

Das Verständnis der Unterschiede zwischen Conversational AI und Generative AI hilft dabei, die richtige Technologie für spezifische Anwendungsfälle zu wählen und die beeindruckenden Fortschritte in der KI-Welt besser zu schätzen.

Die Zukunft ist rosa - bzw. liegt in der Verschmelzung der beiden KI Ansätze

In der KI-Entwicklung zeichnet sich ein bemerkenswertes Phänomen ab: Die Konvergenz von Conversational und Generative AI. Die Verschmelzung dieser beiden Technologien könnte die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen interagieren und kreativ werden, revolutionieren. Hier ist ein Ausblick auf das Potenzial dieser Synergie:

• Gesprächsgetriebene Inhaltskreation:

  • Intuitive Benutzeranfragen: Stellen Sie sich vor, Sie bitten einen Chatbot, Ihnen eine originelle Geschichte oder ein Musikstück zu einem bestimmten Thema zu erstellen. Durch die Kombination von Conversational und Generative AI könnten Benutzer originelle Inhalte durch einfache Gespräche anfordern.
  • Adaptive Feedback-Schleifen: Wenn der generierte Inhalt nicht den Vorstellungen des Benutzers entspricht, könnte ein Gespräch mit dem System zu einer schnellen und kontinuierlichen Verbesserung führen.

• Interaktive und adaptive Benutzererfahrungen:

  • Personalisierte Erzählungen: Auf Basis der Benutzerinteraktion könnten Geschichten oder Simulationen in Echtzeit angepasst werden, wobei die Maschine den Inhalt entsprechend der Reaktion des Benutzers ändert.
  • Lernende virtuelle Welten: In Gaming und Virtual Reality könnten Umgebungen und Geschichten dynamisch basierend auf den Gesprächen und Vorlieben der Spieler generiert werden.

• Geschäftsintegration und Automatisierung:

  • Dynamische Kundeninteraktion: Unternehmen könnten personalisierte Produktvorschläge oder Marketingmaterialien basierend auf Echtzeit-Gesprächen mit Kunden generieren.
  • Proaktive Systeme: Anstatt auf eine Benutzeranfrage zu warten, könnten Systeme, die beide KI-Formen nutzen, antizipieren, was ein Benutzer als Nächstes benötigen könnte und entsprechende Inhalte oder Vorschläge generieren.

Die Verschmelzung von Conversational und Generative AI bietet eine transformative Vision für die Technologiewelt. Indem Maschinen sowohl "verstehen" als auch "erschaffen" können, betreten wir ein Zeitalter, in dem Technologie nicht nur auf menschliche Anforderungen reagiert, sondern auch proaktiv und kreativ agiert, um einzigartige und personalisierte Erfahrungen zu bieten.

Die Konvergenz von Conversational und Generative AI verspricht, die Grenzen dessen, was technologisch möglich ist, neu zu definieren. In einer Welt, die ständig nach personalisierten und nahtlosen Erfahrungen sucht, könnte die Verschmelzung dieser Technologien der Schlüssel zu einer noch nie dagewesenen Interaktion und Kreativität sein.