Dialogorientierte KI für Unternehmen: Anwendungsfälle

Die Menschen wünschen sich heutzutage nicht nur, dass Kommunikation direkt stattfindet, sie erwarten sie sogar. Dialogorientierte künstliche Intelligenz trägt dazu bei, die Grenzen zwischen Unternehmen und ihren Zielgruppen abzubauen. Diese Kategorie von KI-basierten Tools, darunter Chatbots und virtuelle Assistenten, ermöglicht einen nahtlosen, menschenähnlichen und personalisierten Austausch.

Jenseits der simplen Chatblase der dialogorientierten KI verbirgt sich ein komplexer Mix aus Technologien, wobei die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Mittelpunkt steht. NLP übersetzt die Worte des Benutzers in maschinelle Vorgänge und ermöglicht es Maschinen, Kundenanfragen genau zu verstehen und zu beantworten. Diese hochentwickelte Technologie ermöglicht es, die dialogorientierte KI von einem Zukunftskonzept in eine praktische Lösung zu verwandeln.

Mehrere Teilprozesse für natürliche Sprache in NLP arbeiten zusammen, um eine dialogorientierte KI zu erstellen. Zum Beispiel konzentriert sich Natural Language Understanding (NLU) auf das Verstehen, damit Systeme den Kontext, die Gefühle und die Absichten von Nutzernachrichten erfassen können. Unternehmen können NLU nutzen, um ihren Benutzern personalisierte Erfahrungen in großem Umfang anzubieten und Kundenbedürfnisse ohne menschliches Eingreifen zu erfüllen.

Die Generierung natürlicher Sprache (NLG) vervollständigt diese Funktion, indem sie KI in die Lage versetzt, menschenähnliche Antworten zu generieren. NLG ermöglicht es dialogorientierten KI-Chatbots, relevante, ansprechende und natürlich klingende Antworten zu geben. Mit dem Aufkommen von NLG hat sich die Qualität der automatisierten Kundenservice-Tools drastisch verbessert. Dadurch wurden die Interaktionen für die Benutzer angenehmer und die Notwendigkeit menschlicher Mitarbeiter bei routinemäßigen Anfragen geringer.

Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) bilden die Grundlage für die Entwicklung einer dialogorientierten KI. ML-Algorithmen verstehen die Sprache in den NLU-Teilprozessen und erzeugen menschliche Sprache innerhalb der NLG-Teilprozesse. Außerdem unterstützen ML-Techniken auch z. B. die Spracherkennung, Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Entitätserkennung. Diese sind entscheidend, damit dialogorientierte KI-Systeme Benutzeranfragen und -absichten verstehen und entsprechende Antworten generieren können.

DL, eine Untergruppe von ML, versteht besonders gut den Kontext und erzeugt menschenähnliche Antworten. DL-Modelle können sich im Laufe der Zeit durch weiteres Training und den Einsatz zusätzlicher Daten verbessern. Wenn ein Benutzer eine Nachricht sendet, verwendet das System NLP, um die Eingabe zu analysieren und zu verstehen, oft unter Verwendung von DL-Modellen, um die Nuancen und die Absicht zu erfassen.

Vorausschauende Analysen lassen sich in NLP, ML und DL integrieren, um die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern, Erkenntnisse zu gewinnen und historische Daten für Forecasts von zukünftigem Verhalten, Präferenzen und Trends zu nutzen. ML und DL bilden den Kern der vorausschauenden Analyse und ermöglichen es Modellen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Durch diese Technologien können Systeme interagieren, aus Interaktionen lernen, sich anpassen und effizienter werden. Immer mehr Unternehmen profitieren von einer ausgefeilten Automatisierung, die komplexe Abfragen besser bewältigt und die Bedürfnisse der Benutzer vorhersagt. Bei der dialogorientierten KI bedeutet dies, dass Unternehmen in der Lage sind, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die sich an den Erwartungen der Kunden und der Marktlage orientieren.

Dialogorientierte KI stellt mehr als nur einen Fortschritt bei automatisiertem Messaging oder sprachaktivierten Anwendungen dar. Sie stellt einen Wandel in der menschlich-digitalen Interaktion dar und bietet Unternehmen innovative Möglichkeiten, mit ihrem Publikum in Kontakt zu treten, Abläufe zu optimieren und die Customer Experience weiter zu personalisieren.

Laut Allied Market Research (Link ist nicht auf IBM.com) wird der Markt für die dialogorientierte KI bis 2030 voraussichtlich 32,6 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieser Wachstumstrend spiegelt die wachsende Begeisterung für die Technologie der dialogorientierten KI wider, insbesondere in der heutigen Geschäftslandschaft, in der der Kundenservice wichtiger denn je ist. Schließlich bietet diese Form der KI eine ständig verfügbare Plattform für die Interaktion über verschiedene Domänen und Kanäle hinweg in einer globalen 24-Stunden-Geschäftswelt.

Im Personalwesen (HR) bearbeitet die Technologie effizient Routineanfragen und führt Unterhaltungen. Im Kundenservice können dialogorientierte KI-Apps erkennen, wenn sie das Problem nicht lösen können, und Kunden in Echtzeit an Mitarbeiter im Contact Center weiterleiten, sodass sich Menschen ausschließlich auf komplexere Kundeninteraktionen konzentrieren können. Mit Spracherkennung, Stimmungsanalyse und Dialogmanagement kann dialogorientierte KI genauer auf Kundenbedürfnisse eingehen. 

Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten stellen zwei verschiedene Arten von dialogorientierter KI dar. Klassische Chatbots, die überwiegend regelbasiert und auf ihre Skripte beschränkt sind, können nur begrenzt Aufgaben jenseits vordefinierter Parameter bearbeiten. Außerdem sind sie aufgrund ihrer Abhängigkeit von einer Chat-Schnittstelle und Menüstruktur nicht in der Lage, hilfreiche Antworten auf individuelle Kundenanfragen und -wünsche zu geben. 

Es gibt zwei Hauptarten von Chatbots: 

1. KI-gestützte Chatbots: Basieren auf fortschrittlicher Technologie, um grundlegende Fragen effizient zu beantworten, Zeit zu sparen und die Effizienz des Kundendienstes zu verbessern. 
   
2. Regelbasierte Chatbots: Auch bekannt als Decision Tree oder skriptgesteuerte Bots, folgen sie vorprogrammierten Protokollen und generieren Antworten auf der Grundlage vordefinierter Regeln. Sie sind optimal für die Bearbeitung sich wiederholender, einfacher Anfragen und ideal für Unternehmen mit einfacheren Anforderungen an die Kundeninteraktion. 

Dagegen ist ein virtueller Assistent ein komplexes Programm, das natürlichsprachliche Sprachbefehle versteht und Aufgaben für den Benutzer ausführt. Bekannte Beispiele für virtuelle Assistenten sind Apples Siri, Amazon Alexa und Google Assistant. Sie werden in erster Linie für die individuelle Unterstützung, die Automatisierung des Zuhauses und die Bereitstellung von benutzerspezifischen Informationen oder Diensten eingesetzt. Während Unternehmen dialogorientierte KI in zahlreiche Systeme integrieren können, z. B. in Bots für den Kundensupport oder virtuelle Agenten für Unternehmen, werden virtuelle Assistenten in der Regel eingesetzt, um einzelnen Nutzern gezielte Unterstützung und Informationen zu bieten.

Durch die Kombination von ML und NLP wird die KI von einer einfachen Frage-Antwort-Maschine zu einem Programm, das in der Lage ist, sich intensiver mit Menschen auseinanderzusetzen und Probleme zu lösen. Ausgeklügelte ML-Algorithmen liefern die intelligente Grundlage für dialogorientierte KI und ermöglichen es ihr, durch Erfahrung zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Solche Algorithmen analysieren Muster in Daten, passen sich an neue Eingaben an und verfeinern ihre Antworten im Laufe der Zeit, sodass die Interaktion mit den Nutzern flüssiger und natürlicher wird. 

NLP und DL sind integrale Bestandteile von dialogorientierten KI-Plattformen, wobei beide eine einzigartige Rolle bei der Verarbeitung und dem Verständnis menschlicher Sprache spielen. NLP konzentriert sich auf die Interpretation der Feinheiten der Sprache, wie Syntax und Semantik, und der Feinheiten des menschlichen Dialogs. Sie stattet die dialogorientierte KI damit aus, die Absicht hinter den Benutzereingaben zu erfassen und Nuancen im Tonfall zu erkennen, was kontextbezogene und angemessen formulierte Antworten ermöglicht.

DL verstärkt diese Vorgehensweise, indem es Modelle in die Lage versetzt, aus riesigen Datenmengen zu lernen und so nachzuahmen, wie Menschen Sprache verstehen und erzeugen. Dank dieser Kombination aus NLP und DL kann die dialogorientierte KI durch die genaue Nachbildung der Komplexität und Variabilität der menschlichen Sprache bemerkenswert menschenähnliche Konversationen erzeugen.

Die Integration dieser Technologien geht über die reaktive Kommunikation hinaus. Dialogorientierte KI nutzt Erkenntnisse aus vergangenen Interaktionen, um die Bedürfnisse und Präferenzen der Benutzer vorherzusagen. So ist das System in der Lage, direkt auf Anfragen zu reagieren und proaktiv Gespräche zu initiieren, relevante Informationen vorzuschlagen oder Ratschläge zu erteilen, bevor der Nutzer explizit danach fragt. Eine Chatblase könnte beispielsweise fragen, ob ein Benutzer beim Durchsuchen des Abschnitts mit häufig gestellten Fragen (FAQs) einer Website Hilfe benötigt. Diese proaktiven Interaktionen zeigen einen Wandel von rein reaktiven Systemen hin zu intelligenten Assistenten, die die Bedürfnisse der Nutzer vorhersehen und darauf eingehen.

Es gibt zahlreiche Beispiele. Ihre weite Verbreitung ist ein Beweis für ihre Leistungsfähigkeit, und die Vielseitigkeit ihrer Einsatzmöglichkeiten hat die tägliche Arbeit in den folgenden Bereichen für immer verändert:

1. Kundenservice:

Dialogorientierte KI unterstützt Chatbots im Kundenservice an der vordersten Front der Kundeninteraktion, wodurch erhebliche Kosteneinsparungen erzielt und die Kundenbindung verbessert werden. Unternehmen integrieren dialogorientierte KI-Lösungen in ihre Kontaktzentren und Kundensupportportale.

Dialogorientierte KI steigert die Self-Service- Möglichkeiten der Kunden direkt, was zu einem personalisierten und effizienteren Support-Erlebnis führt. Die Wartezeiten, die bei konventionellen Call-Centern üblich sind, werden durch sofortige Antworten erheblich reduziert. Durch die Fähigkeit der Technologie, sich anzupassen und aus den Interaktionen zu lernen, werden die Metriken des Kundensupports weiter verfeinert, einschließlich der Reaktionszeit, der Genauigkeit der bereitgestellten Informationen, der Kundenzufriedenheit und der Effizienz der Problemlösung. Diese KI-gesteuerten Systeme können die Customer Journey von Routineanfragen bis hin zur Bewältigung komplexer und datenintensiver Aufgaben verwalten. 

Dank der schnellen Analyse von Kundenanfragen kann die KI Fragen beantworten und genaue und passende Antworten geben. So wird sichergestellt, dass Kunden relevante Informationen erhalten und Mitarbeiter keine Zeit mit Routineaufgaben verbringen müssen. Übersteigt eine Anfrage die Fähigkeiten des Bots, können diese KI-Systeme das Problem an echte Mitarbeiter weiterleiten, die besser in der Lage sind, komplizierte, nuancierte Kundeninteraktionen zu bearbeiten.

Die Integration von dialogorientierten KI-Tools in Customer-Relationship-Management-Systeme ermöglicht es der KI, aus bisherigen Kundendaten zu schöpfen und individuelle Empfehlungen und Lösungen für jeden einzelnen Kunden anzubieten. KI-Bots bieten einen 24-Stunden-Service und tragen dazu bei, dass Kundenanfragen jederzeit bearbeitet werden, unabhängig von hohem Anrufaufkommen oder Spitzenzeiten; der Kundenservice wird also nicht beeinträchtigt.

2. Marketing und Vertrieb:

Dialogorientierte KI ist zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Datenerfassung geworden. Das System unterstützt die Kunden und sammelt während der Interaktionen wichtige Kundendaten, um potenzielle Kunden in aktive Kunden zu verwandeln. Anhand dieser Daten lassen sich die Vorlieben der Kunden besser verstehen und die Marketingstrategien entsprechend anpassen. Sie erleichtert Unternehmen die Erfassung und Analyse von Daten als Grundlage für strategische Entscheidungen. Das Auswerten von Kundenbedürfnissen, das Erkennen allgemeiner Nutzeranfragen und das Sammeln von Kundenfeedback liefern wertvolle Erkenntnisse, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung unterstützen.

3. HR und interne Prozesse:

Dialogorientierte KI-Anwendungen erleichtern die Abläufe im Personalwesen, indem sie häufig gestellte Fragen schnell beantworten, ein reibungsloses und personalisiertes Onboarding von Mitarbeitern ermöglichen und Schulungsprogramme für Mitarbeiter verbessern. Außerdem können dialogorientierte KI-Systeme Support-Tickets verwalten und kategorisieren und sie nach Dringlichkeit und Relevanz priorisieren.

4. Einzelhandel:

Kunden können ihr gesamtes Einkaufserlebnis online verwalten – von der Aufgabe der Bestellungen über die Abwicklung des Versands, der Änderungen, der Stornierungen, der Rückgabe und sogar des Kundensupports – alles ohne menschliches Eingreifen. Im Backend verbessern diese Plattformen die Bestandsverwaltung und verfolgen die Bestände, um den Einzelhändlern zu helfen, ein optimales Verhältnis zwischen den Beständen zu halten. 

Wenn dialogorientierte KI-Anwendungen mit Kunden interagieren, sammeln sie auch Daten, die wertvolle Erkenntnisse über diese Kunden liefern. Die KI kann Kunden dabei unterstützen, Artikel schnell zu finden und zu kaufen, oft mit Vorschlägen, die auf ihre Vorlieben und ihr bisheriges Verhalten zugeschnitten sind. Dies verbessert das Einkaufserlebnis und wirkt sich positiv auf das Kundeninteresse, die Kundenbindung und die Konversionsraten aus. Im E-Commerce kann diese Fähigkeit die Zahl der abgebrochenen Kaufvorgänge erheblich reduzieren, da sie den Kunden hilft, schnell eine fundierte Entscheidung zu treffen.

5. Bankwesen und Finanzdienstleistungen:

KI-gestützte Lösungen machen das Bankwesen transparenter und sicherer - von der Unterstützung der Kunden bei Routinetransaktionen bis hin zur Finanzberatung und sofortigen Betrugserkennung.

6. Soziale Medien:

Dialogorientierte KI kann mithilfe von KI-Assistenten in Echtzeit mit Nutzern in sozialen Medien interagieren, auf Kommentare antworten oder in Direktnachrichten interagieren. KI-Plattformen können Nutzerdaten und -interaktionen analysieren, um individuelle Produktempfehlungen, Inhalte oder Antworten anzubieten, die auf die Vorlieben und das bisherige Verhalten des Nutzers abgestimmt sind. KI-Tools sammeln Daten aus Social-Media-Kampagnen, analysieren deren Leistung und gewinnen Erkenntnisse, die Unternehmen dabei helfen, einen besseren Einblick in die Effektivität ihrer Kampagnen, den Grad der Zielgruppenbindung und die Möglichkeiten zur Verbesserung zukünftiger Strategien zu bekommen. 

7. Mehrzweck:

Generative KI-Anwendungen wie ChatGPT und Gemini (zuvor Bard) zeigen die Vielseitigkeit der dialogorientierten KI. Bei diesen Systemen wird die dialogorientierte KI auf riesigen Datensätzen trainiert, die als große Sprachmodelle bekannt sind. Dadurch können sie Inhalte erstellen, spezifische Informationen abrufen, Sprachen übersetzen und Problemlösungen für komplexe Fragen anbieten.

Dialogorientierte KI macht auch in anderen Branchen wie Bildung, Versicherungen und Reisen erhebliche Fortschritte. In diesen Bereichen verbessert die Technologie das Engagement der Benutzer, rationalisiert die Bereitstellung von Dienstleistungen und optimiert die betriebliche Effizienz. Die Integration der dialogorientierten KI in das Internet der Dinge (IoT) bietet ebenfalls enorme Möglichkeiten, z. B. intelligentere und interaktivere Umgebungen schaffen durch nahtlose Kommunikation zwischen vernetzten Geräten.

Dialogorientierte KI in Ihr Unternehmen zu integrieren, kann zum zuverlässiger Ansatz zur Verbesserung der Kundeninteraktionen und zur Rationalisierung von Abläufen führen. Der Schlüssel einer erfolgreichen Bereitstellung liegt in der strategischen und durchdachten Umsetzung des Prozesses.

• Wenn Sie dialogorientierte KI in Ihrem Unternehmen implementieren, ist es entscheidend, sich auf den Anwendungsfall zu konzentrieren, der den Bedürfnissen Ihres Unternehmens am besten entspricht und ein bestimmtes Problem effektiv löst. Die Identifizierung des richtigen Anwendungsfalls hilft sicherzustellen, dass Ihre dialogorientierte KI-Initiative einen spürbaren Mehrwert für die Geschäftsabläufe oder Customer Experience darstellt. 
  
• Die Auseinandersetzung mit verschiedenen Arten von KI-Anwendungen und das Verständnis dafür, wie sie in Ihr Geschäftsmodell passen können, ist in der Anfangsphase entscheidend. Dieser Schritt ist entscheidend, um die KI-Funktionen mit Ihren Geschäftszielen in Einklang zu bringen. 
  
• Indem Sie den Tracking-Metriken Priorität einräumen, können Sie den Erfolg Ihrer Implementierung genau messen. Die wichtigsten Leistungsindikatoren wie Nutzerbindung, Lösungsrate und Kundenzufriedenheit können Aufschluss über die Wirksamkeit der KI-Lösung geben. 
  
• Für das Training Ihrer KI sind „sauber“ Daten von grundlegender Bedeutung. Die Datenqualität, die in Ihr KI-System eingespeist wird, wirkt sich direkt auf dessen Lernfähigkeit und Genauigkeit aus. Die Sicherstellung, dass die Daten relevant, umfassend und frei von Verzerrungen sind, ist für das praktische KI-Training entscheidend. 
  
• KI-Training ist ein kontinuierlicher Prozess. Durch die regelmäßige Aktualisierung der KI mit neuen Daten und Rückmeldungen lassen sich ihre Antworten verfeinern und ihre Interaktionsmöglichkeiten verbessern. Diese ständige Fortbildung ist wichtig, damit die KI relevant und wirksam bleibt. 
  
• Es ist wichtig, das KI-System vor der endgültigen Bereitstellung gründlich zu testen. So können Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche identifiziert und sichergestellt werden, dass die KI wie vorgesehen funktioniert. 
  
• Das Unternehmen in den Implementierungsprozess einzubeziehen, einschließlich der Schulung der Mitarbeiter und der Abstimmung der KI-gestützten Prozesse auf die Geschäftsabläufe, trägt dazu bei, die Unterstützung des KI-Projekts durch das Unternehmen sicherzustellen. 
  
• Wenn Sie die richtige Plattform für Ihre dialogorientierte KI auswählen, stellen Sie sicher, dass Ihre Wahl skalierbar, sicher und mit bestehenden Systemen kompatibel ist. Es sollte auch die notwendigen Tools und die Unterstützung für die Entwicklung und Pflege Ihrer KI-Lösung bieten. 
  
• Letztendlich hängt der nachhaltige Erfolg Ihrer dialogorientierten KI davon ab, dass Sie bei der Nachbearbeitung Unterstützung erhalten. Diese umfasst die regelmäßige Wartung, Aktualisierung und Fehlerbehebung, um sicherzustellen, dass die KI effektiv arbeitet und sich mit Ihren Geschäftsanforderungen weiterentwickelt. 

Auf der Grundlage aktueller Trends und technologischer Fortschritte können wir in den nächsten fünf Jahren mit mehreren Entwicklungen rechnen: 

1. Optimiertes Natural Language Understanding: Wir erwarten erhebliche Verbesserungen beim Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache, was zu einer differenzierteren und kontextbezogeneren Interaktion führen wird. Gespräche mit der KI werden zunehmend menschengleich. 
   
2. Personalisierung: Dialogorientierte KI wird wahrscheinlich mehr Personalisierungsmöglichkeiten bieten können. Mithilfe von Datenanalyse und ML werden diese Systeme hochgradig individualisierte Erlebnisse bieten, indem sie Antworten auf der Grundlage früherer Interaktionen, Vorlieben und Verhaltensmuster eines Benutzers anpassen. 
   
3. Erhöhte Integration und Allgegenwärtigkeit: Dialogorientierte KI wird sich immer mehr nahtlos in unser tägliches Leben integrieren. Ihre Präsenz wird weit verbreitet sein und die Interaktion mit Technologie natürlicher und intuitiver machen, sei es bei Smart Homes und Autos bis oder öffentlichen Dienstleistungen und dem Gesundheitswesen.
   
4. Fortschritte in der Sprachtechnologie: Sprachbasierte, dialogorientierte KI wird sich erheblich weiterentwickeln. Verbesserungen bei der Spracherkennung und -generierung werden zu flüssigeren und genaueren Sprachinteraktionen führen und den Einsatz von Sprachassistenten in verschiedenen Bereichen erweitern. 
   
5. Emotionale Intelligenz: Die nächste Grenze für dialogorientierte KI ist die Entwicklung emotionaler Intelligenz. KI-Systeme werden wahrscheinlich besser darin sein, menschliche Emotionen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren, sodass Interaktionen einfühlsamer und ansprechender werden. 
   
6. Verstärkter Einsatz in den Geschäftsanwendungen: In der Geschäftswelt wird dialogorientierte KI in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Kundenservice, Vertrieb, Marketing und Personalwesen eine entscheidende Rolle spielen. Ihre Fähigkeit, Kundeninteraktionen zu automatisieren und zu verbessern, Erkenntnisse zu sammeln und die Entscheidungsfindung zu unterstützen, macht es zu einem unverzichtbaren Geschäftstool. 
   
7. Ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen: Je fortschrittlicher und verbreiteter die dialogorientierte KI wird, desto mehr werden ethische und datenschutzrechtliche Bedenken in den Vordergrund treten. Dies wird wahrscheinlich zu einer verstärkten Regulierung und zur Entwicklung ethischer Richtlinien für die Entwicklung und Nutzung von KI führen. 
   
8. Mehrsprachigigkeit und kulturübergreifendes Verständnis: Dialogorientierte KI wird in mehreren Sprachen interagieren und sich an kulturelle Kontexte anpassen können, was diese Systeme global relevant und nutzbar macht. 
   
9. Anwendungen im Gesundheitswesen : Im Gesundheitswesen könnte dialogorientierte KI eine entscheidende Rolle in der Diagnose, der Patientenversorgung, der psychischen Gesundheit und der personalisierten Medizin spielen, indem sie Patienten und Mitarbeitern unterstützt und Informationen liefert. 
   
10. Bildungs- und Schulungsinstrumente: Dialogorientierte KI wird in großem Umfang für pädagogische Lernerfahrungen, Nachhilfeunterricht und Training eingesetzt werden. Ihre Fähigkeit, sich an individuelle Lernstile und -tempos anzupassen, kann Bildungsmethoden revolutionieren. 

Mit der Weiterentwicklung der dialogorientierten KI zeichnen sich mehrere wichtige Trends ab, die die Art und Weise, wie diese Technologien mit den Nutzern interagieren und sich in unser tägliches Leben integrieren, erheblich verbessern werden.

• Verbessertes NLP: Dank fortschrittlicher NLP-Techniken wie der Stimmungsanalyse und der Erkennung von Sarkasmus kann die dialogorientierte KI die Absicht und die Emotionen hinter den Benutzereingaben besser verstehen, was zu natürlicheren und ansprechenderen Interaktionen führt. 

• Neue kreative Entwicklungen: Führende Experten aus der Technologiebranche weisen darauf hin, dass umfangreichere Modelle nicht unbedingt zu einer Verbesserung der KI führen, und erforschen andere Wege, um sie zu verbessern, auch wenn der Schwerpunkt auf den großen Modellen liegt, die die Konversations-KI vorantreiben. GPT-4 von OpenAI, angeblich mit rund 1,76 Billionen Parametern, die die Entscheidungen steuern, ist ein Beispiel für diesen Trend. 

• Modalübergreifende Integration: Die Kombination von dialogorientierter KI mit anderen Technologien wie Computer Vision und Spracherkennung wird vielfältigere, persönlichere Interaktionen ermöglichen. Stellen Sie sich einen virtuellen Assistenten vor, der die Gegenstände in Ihrem Zimmer versteht und sie in seine Antworten einbezieht oder seinen Tonfall an Ihre Gefühlslage anpasst.

• Interne KI-Abteilungen: Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigen auch die Cloud-Preise. Viele Unternehmen führen intern KI-Funktionen ein, um Kosten zu sparen und flexibler zu sein, anstatt sich ausschließlich auf Cloud-Anbieter zu verlassen, die den größten Teil der Rechenlast von dialogorientierter KI übernehmen. Einige Abteilungen können sich der Forschung und Entwicklung widmen, während andere sich auf die Anwendung von KI auf spezifische geschäftliche Problemstellungen konzentrieren können.

Die Landschaft der dialogorientierten KI entwickelt sich rasant weiter. Angetrieben wird sie von Schlüsselfaktoren, die ihre künftige Entwicklung und Einführung prägen:

• Wachsende Nachfrage nach KI-Assistenten: Da wir in unserem täglichen Leben zunehmend auf Technologie angewiesen sind, wird die Nachfrage nach intelligenten Assistenten, die verschiedene Aufgaben und Gespräche übernehmen können, weiter steigen. 
  
• Mehr Fokus auf Benutzerfreundlichkeit: Entwickler werden sich darauf konzentrieren, KI zu entwickeln, die nicht nur gut funktioniert, sondern auch eine angenehme Interaktionserfahrung bietet. Dies kann bedeuten, dass Humor, Empathie und Kreativität in KI-Persönlichkeiten integriert werden. 
  
• Ethische Überlegungen: Mit zunehmender Leistungsfähigkeit der KI wird die Entwicklung ethischer Leitlinien und die Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes von dialogorientierter KI in Gesprächen immer wichtiger werden. 

Allerdings gibt es auch potenzielle Herausforderungen und Einschränkungen zu berücksichtigen: 

• Datenverzerrung: KI-Modelle stützen sich auf von Menschen bereitgestellte Daten, die auf verschiedene Weise verzerrt sein können. Es ist wichtig, dass die konversationelle KI gleichberechtigt und inklusiv arbeitet. 
  
• Erklärbarkeit und Vertrauen: Je größer das Verständnis dafür ist, wie KI-Modelle zu ihren Ergebnissen kommen, desto größer ist auch das Vertrauen in ihre Fähigkeiten. 
  
• Sicherheit: Robuste Sicherheitsmaßnahmen sind notwendig, damit böswillige Akteure dialogorientierte KI-Systeme nicht manipulieren oder kompromittieren.

Unternehmen müssen sich mit der Komplexität und den Möglichkeiten der dialogorientierten KI auseinandersetzen und können die Bedeutung der Wahl einer robusten, intelligenten Plattform gar nicht genug betonen. Unternehmen benötigen eine ausgereifte, skalierbare Lösung, um die Kundenbindung zu verbessern und Betriebsabläufe zu optimieren. Erfahren Sie, wie der IBM watsonx™ Assistant Ihre dialogorientierte KI-Strategie verbessern und den ersten Schritt zur Revolutionierung Ihres Kundenservice-Erlebnisses machen kann.