Konversationelle vs. generative KI: Was ist der Unterschied?

Conversational AI: Natürliche Sprachverarbeitung von ihrer besten Seite

Ziel des Einsatzes der konversationellen KI ist es, Interaktionen zwischen Mensch und Maschine unter Verwendung natürlicher Sprache zu ermöglichen. Die dialogorientierte KI ist in der Lage, die Fähigkeiten von Maschinen an die von Menschen heranzuführen und einen Dialog in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Im Idealfall sollte sich dieser so anfühlen wie ein menschliches Gespräch.

Wie funktioniert conversational AI?

Konversationelle KI nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um auf menschliche Eingaben auf natürliche Weise zu reagieren. Anstatt vorgefertigte Skripte zu verwenden und bestimmte Regeln zu befolgen, ist die Technologie in der Lage, Informationen aus natürlichen Gesprächsanregungen abzuleiten.

Zu diesem Zweck nutzt die KI für Konversationen die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um Sprachkomponenten zu identifizieren und die Bedeutung des Wortes und der Syntax zu “verstehen”. Es kann Grammatik erkennen, Rechtschreibfehler ausfindig machen und so die Stimmung bestimmen. Sobald das KI-Tool den Text “verstanden” hat, kommen Modelle für Deep Learning und maschinelles Lernen zum Einsatz, um Natural Language Understanding (NLU) zu ermöglichen. Dadurch wird die Anfrage oder das Thema identifiziert und es werden Aktionen ausgelöst, wie z. B. das Abrufen von Kontoinformationen, das Hinzufügen von Kontext oder das Beantworten von Anfragen. Es lassen sich auch Informationen über die Absichten des Benutzers speichern, die während der Konversation notiert, aber nicht befolgt wurden (Dialogmanagement).

Wie lässt sich conversational AI in der Customer Experience einsetzen?

Die dialogorientierte KI ist für die Customer Experience (CX) von großem Nutzen, da sie virtuelle Assistenten, Chatbots und sprachbasierte Schnittstellen “menschlicher” wirken lassen kann.

Anstatt dass die Kunden das Gefühl haben, mit einer Maschine zu sprechen, kann Konversations-KI einen natürlichen Gesprächsfluss ermöglichen, bei dem keine spezifischen Aufforderungen verwendet werden müssen, um eine Antwort zu erhalten. Anstatt vordefinierte Antworten zu speichern, sind die KI-Modelle in der Lage, menschenähnliche Interaktionen anzubieten, die ein tiefes Verständnis nutzen.

Dies kann dazu beitragen, dass Kunden schnelle Antworten auf Fragen zu Produkten und Dienstleistungen erhalten und so schneller eine Kaufentscheidung treffen können. Es kann den Druck auf den Kundenservice mindern, da das KI-Tool schnell auf Anfragen reagieren kann. Es ist ein nützliches Triage-Tool, um Kunden, das zu geben, was sie brauchen, und komplexere Anfragen oder Beschwerden an ein menschliches Gegenüber weiterzuleiten.

Vorteile der konversationellen KI in der CX

Der Einsatz von Konversations-KI in der CX-Strategie hat mehrere Vorteile. Dazu gehören:

• Verbesserte Kundenbindung: Kunden haben das Gefühl, dass sie das bekommen, was sie brauchen, und mit einer personalisierten KI-Interaktion fühlen sie sich gehört. Dies verbessert die Kundenzufriedenheit und das Engagement, da die conversational AI die menschliche Konversation nachahmen und eine gute Verbindung auf individueller Kundenebene herstellen kann.
• Schnellere Reaktionszeit: Konversationelle KI kann Informationen aus verschiedenen Quellen schnell abrufen und Kundenanfragen mit wenig bis gar keiner Wartezeit beantworten. Dies erspart die menschliche Interaktion, die kostspielig sein kann.
• 24/7-Verfügbarkeit: Contact Center können hohe Kosten verursachen, wenn sie mit ständiger Verfügbarkeit betrieben werden. Mit der Unterstützung von konversationeller KI sind 24/7-Antwortzeiten leichter zu erreichen und weniger kostspielig.
• Geringere Abwanderungsrate/Abbruchraten: Wenn Kunden in der Lage sind, schnell die Fragen zu stellen, die sie brauchen, und die Informationen zu erhalten, die sie für einen Kauf benötigen, ist es wahrscheinlicher, dass sie auf den Plattformen, wie z. B. der Website, bleiben und ihre ursprüngliche Aktion fortsetzen.

Generative KI: maschinelle Erzeugung

Generative KI zielt darauf ab, Inhalte zu erstellen, die den Anschein erwecken, als seien sie von Menschen gemacht – von Text und Bildern bis hin zu Audio und Video. Sie nutzt Deep-Learning-Techniken, um die Erzeugung von Bildern, natürlicher Sprache und mehr zu erleichtern.

Wie funktioniert generative KI?

Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Techniken, die alle auf unterschiedliche Weise neue Inhalte erstellen.

Dazu können gehören:

• Diffusionsmodelle: Diese Arten von generativen KI-Modellen können lernen, indem sie visuelles “Rauschen” zu den Daten hinzufügen, mit denen sie trainiert werden, und diesen Prozess dann umkehren. So kann das Modell “lernen”, wie es ähnliche Inhalte erstellen kann.

Bildquelle: Encord.com

• Generative Adversarial Networks (GANs): Bei diesem Ansatz kommen Methoden des Deep Learning zum Einsatz, um neue Inhalte zu erstellen. Es wird ein Lernproblem geschaffen, das von zwei verschiedenen Teilmodellen bewertet wird: einem Generator (der neue Inhalte erstellt) und einem Unterscheidungsmodell (das versucht festzustellen, ob der Inhalt echt oder generiert ist). Durch diesen vergleichenden Ansatz ist die Technologie in der Lage, neue Inhalte zu erstellen, die das Unterscheidungsmodell besser “täuschen” können.

Bildquelle: Encord.com

• Transformator-Modelle: Diese Art von Modell verwendet ein neuronales Netz, das über den Kontext lernen kann. Es kann die Bedeutung erfassen, indem es die Beziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Informationen, wie z. B. Wörtern in einem Satz, herausfindet.

Ein häufig verwendetes generatives KI-basiertes Tool ist ein textbasiertes Tool, das sogenannte Large Language Models (LLMs). Dabei handelt es sich um Deep-Learning-Modelle, die für die Erstellung von Textdokumenten wie Aufsätzen, die Entwicklung von Code, die Übersetzung von Text und mehr zum Einsatz kommen.

Unter Verwendung von menschlichen Eingaben und Datenspeichern kann die generative KI auch Audioclips, Musik und Sprache sowie Videos, 3D-Bilder und mehr erstellen. Sie lässt sich verwenden, um alles von Logos bis hin zu personalisierten Bildern in einem bestimmten Stil zu erstellen.

Wie lässt sich die generative KI in der CX einsetzen?

Generative KI kann sehr nützlich sein, wenn es darum geht, personalisierte Inhalte zu erstellen, ohne dass diese von Hand erstellt werden müssen. Generative KI-Tools können automatisch mehrere Arten von Inhalten erstellen, die auf bestimmte Zielgruppen ausgerichtet sind, oder wenn das interne Team Inspiration für kreative Ideen braucht. Die schnelle und massenhafte Erstellung von maßgeschneiderten Inhalten stellt für Marketing- und Vertriebsteams oft ein Problem dar, und das Potenzial der generativen KI, dieses Problem zu lösen, ist von großem Reiz.

Vorteile der generativen KI in der CX

Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von generativer KI im Bereich CX aufgeführt:

• Bessere Personalisierung: Anders als bei der Erstellung personalisierter Inhalte von Grund auf durch Menschen, kann generative KI mehrere Arten von Inhalten zur Spezifikation in großem Umfang erstellen.
• Gesteigerte Effizienz: Der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Bereitstellung maßgeschneiderter Inhalte wird erheblich gesenkt, sobald die entsprechenden Eingabeaufforderungen erstellt wurden. Im Laufe der Zeit ist das generative KI-Tool in der Lage, zu “lernen” und Elemente zu produzieren, die dem ursprünglichen Auftrag besser entsprechen.
• Hohe Skalierbarkeit: Von kleinen bis hin zu großen Projekten mit mehreren Zielgruppen lässt sich der Einsatz generativer KI leicht skalieren, ohne dass mehr Jobrollen geschaffen werden müssen.

Unterschiede zwischen konversationeller und generativer KI

Der allgemeine Unterschied zwischen den beiden Arten von KI-Technologien besteht darin, dass conversational AI authentisch wirkende, menschlich anmutende Interaktionen durch Text und Sprache erzeugt, während generative KI originäre Inhalte auf der Grundlage von Aufforderungen durch Menschen erstellt.

Beide benötigen jedoch Trainingsdaten, um “lernen” zu können, und sowohl die konversationelle als auch die generative KI werden durch die Entwicklung neuer Tools ständig weiterentwickelt.

Konvergenz von konversationeller und generativer KI in der CX

Im Bereich CX können konversationelle und generative KI synergetisch zusammenarbeiten, um natürliche, kontextbezogene Antworten zu erzeugen, die das Kundenerlebnis verbessern.

Der Einsatz von dialogorientierter KI und generativer KI ist entscheidend für reichhaltige Erlebnisse, die sich wie echte Gespräche anfühlen. Generative KI kann relevantere Inhalte erstellen, die auf eine menschenähnliche Art und Weise präsentiert werden, mit einem tieferen Verständnis der Kundenabsicht, die durch conversational AI ermittelt wurde.

Obwohl beide unabhängig voneinander eingesetzt werden können, kann die Kombination beider Arten von KI von großem Nutzen für eine Kundenerlebnisstrategie sein. Konversations-KI könnte auf generativer KI aufbauen, wobei die konversationelle KI auf ein bestimmtes Vertikal, eine bestimmte Branche, ein bestimmtes Segment und mehr trainiert wird, um ein hochspezifisches, reaktionsfähiges Tool zu werden.

Beispiele hierfür sind:

• Personalisierte Empfehlungen für Produkte oder Dienstleistungen, die auf natürliche Weise im Gespräch vermittelt werden
• Hochgradig reaktionsfähige und intelligente virtuelle Assistenten, die relevante Inhalte anbieten können
• Automatisierte Erstellung von Inhalten, die sich wie ein Mensch anfühlen

Die Zukunft der CX mit KI

Künstliche Intelligenz, insbesondere konversationelle KI und generative KI, werden wahrscheinlich einen enormen Einfluss auf die Zukunft von CX haben. Die richtige KI für die richtige Rolle zu finden, wird ein wichtiger Teil des Fortschritts von Unternehmen sein.

Um sicherzustellen, dass Sie der Masse voraus sind, ist die Auswahl, Implementierung und Skalierung dieser KI-Technologie für CX-Führungskräfte und andere CX-Experten von entscheidender Bedeutung. Derzeit gibt es kein umfassendes KI-Tool, das alle notwendigen Aufgaben für eine florierende CX erfüllen kann. Das bedeutet, dass Sie das Potenzial dieser Technologie zur Ergänzung und Verstärkung Ihrer Teams kontinuierlich erforschen und sich über die neuesten Entwicklungen und Trends auf dem Laufenden halten müssen.