Dialogorientierte künstliche Intelligenz (KI), auch bekannt unter Conversational AI, bezieht sich auf Technologien wie  Chatbots oder virtuelle Agenten, mit denen Benutzer sprechen können. Sie nutzen große Datenmengen,  maschinelles Lernen und  Verarbeitung natürlicher  Sprache, um menschliche Interaktionen zu imitieren, indem sie Sprach- und Texteingaben erkennen und deren Bedeutung in verschiedene Sprachen übersetzen.

Dialogorientierte KI  kombiniert  Verarbeitung  natürlicher Sprache  (Natural Language Processing, NLP) mit  maschinellem Lernen. Diese  NLP -Prozesse fließen in eine konstante Rückkopplungsschleife mit Prozessen für  maschinelles Lernen , um die KI-Algorithmen kontinuierlich zu verbessern. Interaktive KI  verfügt über wesentliche Komponenten, mit denen sie Antworten auf natürliche Art und Weise verarbeiten, verstehen und generieren kann.

Maschinelles Lernen  (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich aus einem Satz von Algorithmen, Funktionen und Datasets zusammensetzt, die sich mit zunehmender Erfahrung kontinuierlich verbessern. Wenn die Eingabe zunimmt, kann die  KI-Plattform  Muster besser erkennen und verwendet diese, um Vorhersagen zu treffen.

Verarbeitung  natürlicher Sprache  ist die aktuelle Methode zur Analyse von Sprache mit Hilfe von  maschinellem Lernen , das in  interaktiver KI verwendet wird. Vor dem  maschinellen Lernen ging die Entwicklung der Sprachverarbeitungsmethoden von Linguistik über Computerlinguistik zu statistischer Verarbeitung  natürlicher Sprache . In Zukunft wird  Deep Learning  die Funktionen  interaktiver KI  für die  Verarbeitung  natürlicher Sprache  noch weiter voranbringen.

NLP  besteht aus vier Schritten: Eingabegenerierung, Eingabeanalyse, Ausgabegenerierung und bestärkendes Lernen. Unstrukturierte Daten werden in ein Format umgewandelt, das von einem Computer gelesen werden kann und dann analysiert wird, um eine geeignete Antwort zu generieren. Zugrunde liegende ML-Algorithmen verbessern die Antwortqualität im Laufe der Zeit, wenn das System lernt. Diese vier NLP-Schritte können noch weiter heruntergebrochen werden:

• Eingabegenerierung:  Benutzer stellen Eingabe über eine Website oder eine App bereit; das Format der Eingabe kann entweder Sprache oder Text sein.
  
  
• Eingabeanalyse:  Wenn die Eingabe textbasiert ist, verwendet die  interaktive  KI -Lösungsapp  natürliches  Sprachverständnis  (Natural Language Understanding,  NLU), um die Bedeutung der Eingabe zu entschlüsseln und die Absicht daraus abzuleiten. Wenn die Eingabe jedoch sprachbasiert ist, nutzt die Lösung eine Kombination aus automatischer Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR) und NLU, um die Daten zu analysieren.
  
  
• Dialogmanagement:  In dieser Phase formuliert die natürliche Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG), eine Komponente des NLP, eine Antwort.
  
  
• Bestärkendes Lernen:  Schließlich optimieren Algorithmen für maschinelles Lernen im Laufe der Zeit die Antworten, um Genauigkeit sicherzustellen.

Interaktive KI beginnt mit der Überlegung, wie Ihre potenziellen Nutzer mit Ihrem Produkt interagieren möchten und deren wichtigsten Fragen. Sie können dann interaktive KI-Tools verwenden, um ihnen zu zeigen, wo sie relevante Informationen finden. In diesem Abschnitt werden wir Möglichkeiten zum Beginn der Planung und Erstellung einer interaktiven KI durchgehen.

1. Ermitteln Sie die Liste häufig gestellter Fragen für Ihre Endbenutzer
 

Häufig gestellte Fragen sind die Grundlage des Entwicklungsprozesses interaktiver KI. Sie unterstützen Sie dabei, die wesentlichen Anforderungen und Bedenken Ihrer Endbenutzer zu definieren, wodurch sich die Anzahl der Anrufe bei Ihrem Support-Team verringert. Wenn Sie über keine Liste häufig gestellter Fragen für Ihr Produkt verfügen, legen Sie zuerst mit Ihrem Kundenerfolgsteam eine entsprechende Liste von Fragen fest, bei denen Ihre interaktive KI unterstützen kann. 

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie seien eine Bank. Ihre anfängliche Liste häufig gestellter Fragen könnte wie folgt aussehen:

• Wie greife ich auf mein Konto zu?
  
  
• Wo finde ich meine Bankleitzahl und Kontonummer?
  
  
• Wann erhalte ich meine Kundenkarte?
  
  
• Wie aktiviere ich meine Kundenkarte?
  
  
• Wie bestelle ich Schecks?
  
  
• Wie spreche ich mit einem Berater vor Ort?

Sie können jederzeit im Laufe der Zeit weitere Fragen in die Liste aufnehmen; fangen Sie also mit einem kleinen Teil von Fragen an, um den Entwicklungsprozess für interaktive KI mithilfe eines Prototyps zu testen.

2. Verwenden Sie häufig gestellte Fragen, um Ziele in Ihrem interaktiven KI-Tool zu entwickeln
 

Ihre häufig gestellten Fragen bilden die Grundlage von Zielen oder Absichten, die in der Eingabe des Benutzers ausgedrückt werden, wie z. B. der Zugriff auf ein Konto. Sobald Sie Ihre Ziele umrissen haben, können Sie sie in ein wettbewerbsfähiges interaktives KI-Tool, wie  watsonx Assistant, als Absichten aufnehmen.

Dann müssen Sie Ihrer interaktiven KI beibringen, wie ein Benutzer etwas ausdrücken oder nach dieser Art von Information fragen kann. Wenn wir das Beispiel von „Wie greife ich auf mein Konto zu?" nehmen, könnten Sie an andere Sätze denken, die Nutzer möglicherweise verwenden, wenn sie mit einem Supportmitarbeiter chatten, beispielsweise „Wie melde ich mich an?", „Wie setze ich mein Kennwort zurück?", „Für ein Konto anmelden" und so weiter.

Sollten Sie nicht sicher sein, welche anderen Sätze Ihre Kunden möglicherweise verwenden, können Sie gerne mit unseren Analyse- und Support-Teams zusammenarbeiten. Wenn Ihre  Chatbot-Analyse -Tools ordnungsgemäß eingerichtet wurden, können Analyse-Teams Webdaten filtern und andere Anfragen von Site-Suchdaten überprüfen. Alternativ können sie auch aufgezeichnete Daten aus Web-Chatdialogen und Call-Centern analysieren. Sollten Ihre Analyse-Teams nicht für diese Art von Analyse eingerichtet sein, können Ihre Support-Teams auch wertvolle Erkenntnisse beisteuern, wie Kunden ihre Fragen gerne formulieren.

3. Verwenden Sie Ziele, um relevante Substantive und Schlüsselwörter zu verstehen und aufzubauen
 

Denken Sie an Substantive oder Elemente, die sich um Ihre Absichten drehen. In diesem Beispiel haben wir uns auf ein Bankkonto eines Benutzers konzentriert. Daher ist es sinnvoll, ein Element im Zusammenhang mit Bankkontoinformationen zu erstellen.

In diese Kategorie von Informationen können mehrere Werte fallen, wie z. B. „Benutzername", „Kennwort", „Kontonummer" und so weiter.

Um die Elemente kennenzulernen, die im Zusammenhang mit bestimmten Absichten von Benutzern stehen, können Sie die gleichen Informationen verwenden, die von Tools oder unterstützenden Teams zur Entwicklung von Zielen oder Absichten erfasst wurden. Diese Substantive kommen dann vor oder nach der primären Frage.

4. Kombinieren Sie alle Daten, um einen aussagefähigen Dialog mit Ihrem Benutzer zu erstellen
 

Alle diese Elemente arbeiten zusammen, um einen Dialog mit dem Endbenutzer zu erstellen. Über die Absichten kann ein System entschlüsseln, wonach der Benutzer fragt, und Elemente fungieren als eine Möglichkeit, relevante Antworten zur Verfügung stellen. Sie können sich den Dialog zwischen einer interaktiven KI und einem Benutzer, der sein Kennwort vergessen hat, beispielsweise wie folgt vorstellen:

Zusammen erstellen Ziele und Substantive (oder Absichten und Elemente, wie IBM sie gerne bezeichnet) einen logischen Dialogablauf basierend auf den Bedürfnissen des Benutzers. Wenn Sie bereit sind, mit der Erstellung Ihrer eigenen dialogorientierten KI zu beginnen, können Sie die  IBM watsonx Assistant Lite Version  gebührenfrei testen. 

Wenn man an interaktive  künstliche Intelligenz denkt, kommen einem Online-Chatbots und Sprachassistenten für  Kundendienstservices und Omni-Channel-Bereitstellung  in den Sinn. In den meisten Apps für  interaktive KI  ist umfangreiche Analyse in das  Back-End-Programm  integriert, was dazu beiträgt, menschenähnliche Gespräche zu ermöglichen. 

Experten betrachten  die aktuellen Anwendungen von interaktiver KI als schwache KI, da sie nur ein sehr enges Aufgabenfeld bearbeiten. Starke KI, bei der es sich immer noch um ein theoretisches Konzept handelt, konzentriert sich auf ein menschenähnliches Bewusstsein, das verschiedene Aufgaben bearbeiten und eine Vielzahl von Problemen lösen kann.

Trotz ihres begrenzten Fokus ist interaktive KI eine äußerst lukrative Technologie für Unternehmen, die damit profitabler arbeiten können. KI-Chatbots sind zwar die am häufigsten eingesetzte Form interaktiver KI, es gibt jedoch noch viele andere Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen. Einige Beispiele:

• Online-Kundendienst:  Online- Chatbots  ersetzen  menschliche Servicemitarbeiter im Rahmen der Customer Journey. Sie beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) zu Themen wie Versand oder bieten personalisierte Beratung, Cross-Selling von Produkten oder Größenvorschläge für Benutzer und verändern damit die Art und Weise, wie wir über Kundeninteraktion  auf Websites und Social-Media-Plattformen  denken. Beispiele sind  Messaging -Bots auf  E-Commerce -Seiten mit  virtuellen Agenten,  Messaging-Apps wie  Slack  und  Facebook Messenger sowie Aufgaben, die üblicherweise von  virtuellen Assistenten  und  Sprachassistenten übernommen werden.
  
  
• Barrierefreiheit:  Unternehmen können barrierefreier werden, indem sie Eingangshindernisse reduzieren, vor allem für Benutzer, die Technologien für behindertengerechte Bedienung verwenden. Häufig verwendete Funktionen interaktiver KI für diese Gruppen sind  Text-Sprache-Diktatfunktionalität und Sprachkonvertierung.
  
  
• HR-Prozesse:  Viele Human Resources-Prozesse lassen sich durch den Einsatz von  dialogorientierter KI optimieren, wie z. B. Mitarbeiterschulung, Onboarding-Prozesse und Aktualisierung von Mitarbeiterinformationen.
  
  
• Gesundheitswesen:  Dialogorientierte KI  kann Gesundheitsdienstleistungen für Patienten zugänglicher und kostengünstiger machen und gleichzeitig die  betriebliche Effizienz  und den administrativen Prozess, wie z. B. die Bearbeitung von Leistungsansprüchen, verbessern.
  
  
• IoT-Geräte (Internet der Dinge):  Die meisten Haushalte haben mittlerweile mindestens ein IoT-Gerät; diese reichen von Alexa-Lautsprechern über Smart Watches bis hin zu Mobiltelefonen. Diese Geräte verwenden automatisierte  Spracherkennung, um mit Endbenutzern zu interagieren. Beliebte Anwendungen schließen Amazon Alexa,  Apple  Siri  und  Google  Home ein.
  
  
• Computer-Software:  Viele Aufgaben in einer Büroumgebung werden durch  interaktive KI vereinfacht, wie z. B. das automatische Vervollständigen von Suchen, wenn Sie etwas in  Google  suchen, und Rechtschreibprüfung.

Während die meisten KI- Chatbots  und -Anwendungen derzeit nur rudimentäre Fähigkeiten bei der Problemlösung aufweisen, können sie bei  Kundendienstinteraktionen  den Zeitaufwand reduzieren und die Kosteneffizienz verbessern, sodass sich Mitarbeiter auf kompliziertere Kundeninteraktionen konzentrieren können. Insgesamt können Anwendungen für interaktive KI menschliche  Gespräche gut nachbilden, was zu höherer Kundenzufriedenheit führt.

Interaktive KI  ist eine kosteneffiziente Lösung für viele Geschäftsprozesse. Im Folgenden finden Sie Beispiele für Vorteile der Verwendung  interaktiver KI.

Kosteneffizienz
 

Die Personalausstattung im Kundenservice kann recht teuer sein, insbesondere, wenn Fragen auch außerhalb der regulären Geschäftszeiten beantwortet werden sollen. Die Bereitstellung von Kundenunterstützung über interaktive Schnittstellen kann Geschäftskosten in Verbindung mit Gehältern und Training, vor allem für kleine und mittelgroße Unternehmen, reduzieren. Chatbots und virtuelle Assistenten können in kürzester Zeit antworten und stehen potenziellen Kunden rund um die Uhr zur Verfügung.

Menschliche Gespräche können auch zu widersprüchlichen Antworten an potenzielle Kunden führen. Da es sich bei den meisten Interaktionen mit dem Support um Informationssuche und wiederholte Anfragen handelt, können Unternehmen interaktive KI so programmieren, dass sie verschiedene Anwendungsfälle abwickelt, und damit umfassende Beantwortung und Konsistenz sicherstellen. Dies sorgt für Kontinuität im Kundenerlebnis und wertvolle Mitarbeiter sind für komplexere Anfragen verfügbar.

Höherer Umsatz und bessere Interaktion mit Kunden
 

Da Verbraucher mobile Geräte im täglichen Leben nutzen, müssen Unternehmen darauf vorbereitet sein, ihren Endbenutzern Echtzeitinformationen bereitzustellen. Da interaktive KI-Tools leichter zugänglich sind als menschliche Mitarbeiter, können Kunden schneller und häufiger mit Marken interagieren. Dank dieser sofortigen Unterstützung können Kunden zu lange Call-Center-Wartezeiten vermeiden, was zu Verbesserungen des allgemeinen Kundenerlebnisses führt. Wenn die Kundenzufriedenheit zunimmt, sehen Unternehmen die entsprechenden Auswirkungen in höherer Kundenloyalität und zusätzlichem Ertrag aus Empfehlungen.

Personalisierungsfunktionen in interaktiver KI stellen auch Chatbots zur Verfügung, die Endbenutzern Empfehlungen geben können, sodass Unternehmen, Produkte per Cross-Selling verkaufen können, die Kunden ursprünglich nicht in Betracht gezogen haben.

Skalierbarkeit
 

Interaktive KI  ist zudem sehr skalierbar, da das Hinzufügen von Infrastruktur zur Unterstützung interaktiver KI kostengünstiger und schneller ist als der Einstellungs- und Onboarding-Prozess für neue Mitarbeiter. Dies ist besonders hilfreich, wenn Produkte auf neuen geografischen Märkten eingeführt werden oder bei unerwarteten kurzfristigen Nachfragespitzen, wie in der Weihnachtszeit.

Dialogorientierte KI  steckt noch in den Kinderschuhen, und die verbreitete geschäftliche Nutzung begann erst in den letzten Jahren. Wie bei jedem neuen technologischen Fortschritt gibt es auch beim Übergang zu Anwendungen für dialogorientierte KI einige Herausforderungen. Einige Beispiele:

Spracheingabe
 

Spracheingabe kann eine Problemstellung für  dialogorientierte KI darstellen, unabhängig davon, ob es sich bei der Eingabe um Text oder Sprache handelt. Dialekte, Akzente und Hintergrundgeräusche können sich auf das Verständnis der unbearbeiteten Eingabe durch die KI auswirken. Umgangssprache und improvisierte Sprache können auch zu Problemen bei der Verarbeitung der Eingabe führen.

Die größte Herausforderung für  interaktive KI  ist jedoch der menschliche Faktor bei der Spracheingabe. Emotionen, Tonfall und Sarkasmus machen es schwer für  dialogorientierte KI , die beabsichtigte Bedeutung zu interpretieren und entsprechend zu antworten.

Datenschutz und Sicherheit
 

Da dialogorientierte KI  Daten erheben muss, um Benutzeranfragen zu beantworten, ist sie auch anfällig für Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen. Die Entwicklung von Anwendungen für  dialogorientierte KI  mit hohen  Datenschutz- und Sicherheitsstandards  und die Überwachung von Systemen tragen dazu bei, Vertrauen bei Endbenutzern aufzubauen und damit letztlich die Verwendung von Chatbots im Laufe der Zeit zu steigern.

Bedenken von Benutzern
 

Benutzer können Bedenken hinsichtlich der Weitergabe personenbezogener oder vertraulicher Informationen haben, insbesondere wenn sie merken, dass sie sich mit einer Maschine und nicht mit einem Menschen unterhalten. Da nicht alle Ihre Kunden frühzeitige Anwender sein werden, ist es wichtig, Ihr Zielpublikum in Bezug auf die Vorteile und Sicherheit dieser Technologien zu schulen und damit vertraut zu machen, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Ansonsten kann dies zu einem schlechten  Benutzererlebnis  und reduzierter Leistung der KI führen und die positiven Effekte zunichtemachen.

Darüber hinaus sind Chatbots manchmal nicht dafür programmiert, die ganze Bandbreite von Benutzeranfragen zu beantworten. Wenn das passiert, ist es wichtig, einen alternativen Kommunikationskanal zur Verfügung stellen, um diese komplexeren Anfragen zu bewältigen, da es für den Endbenutzer frustrierend sein kann, wenn er eine falsche oder unvollständige Antwort erhält. In diesen Fällen sollten Kunden die Gelegenheit haben, Kontakt zu einem menschlichen Ansprechpartner des Unternehmens aufzunehmen.

Schließlich kann dialogorientierte KI  auch den Workflow in einem Unternehmen optimieren, was eine Reduzierung der Mitarbeiter für einen bestimmten Aufgabenbereich ermöglicht. Dies kann allerdings zu sozioökonomischem Aktivismus führen und letztlich zu einem Rückschlag für ein Unternehmen.