Es wird erwartet, dass Chatbots den Verbrauchern und Unternehmen bis zum Jahr 5 Milliarden Stunden bis 2023einsparen werden, stellt eine bessere Konversation eindeutig einen unübersehbaren Wert dar. Aber Chatbots und interaktive Voice-Response-Systeme (IVR) sind nicht die Treiber dieser Zeitersparnis. Der Geheimtipp? Künstliche Intelligenz (KI).
Konversationelle KI erweitert die Möglichkeiten heutiger Chatbots von starren, voreingestellten Antworten hin zu intelligentem, adaptivem Handeln.
Viele Unternehmen wollen den Weg vom einfachen Kundensupport zum agilen Frontend- und Backend-Betrieb beschreiten. Um zu denjenigen zu gehören, die die besten Ergebnisse erzielen, sollten Sie erfahren, was Ihr Unternehmen von den heutigen KI-Bot-Lösungen erwarten kann.
In diesem Artikel möchten wir Ihnen helfen, diese wichtigen Fragen zu klären:
- Was ist konversationelle KI?
- Was ist der Unterschied zu Chatbots?
- Warum sollte ich konversationelle KI für Unternehmen nutzen?
- Wie funktioniert dialogorientierte KI?
- Was muss ich über neuronale KI für Unterhaltungen wissen?
- Wo passt KI in iBPMS-Lösungen?
Was ist konversationelle KI und wie unterscheidet sie sich von Chatbots?
Konversationelle KI ist jede Software, die lernt damit Menschen und Computer auf natürlichere Weise miteinander sprechen und zusammenarbeiten können. Chatbots sind eine ältere, geskriptete Version der Dienste, die durch KI-Technologien erweitert und verbessert werden sollen.
Sowohl Chatbots als auch KI-basierte Tools versuchen, die manuellen Lücken zwischen menschlichen Gesprächen und Folgeaktionen zu automatisieren. Intelligente Konversationstechnologien sollen Unternehmen von herkömmlichen Chatbots ablösen, um dieses Ziel besser zu erreichen.
Bots mit künstlicher Intelligenz sind mehr als nur Werkzeuge für den Kundenservice. Diese intelligenten digitalen Assistenten bedienen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, entweder durch Tippen oder durch Sprachdialoge.
Die Unterscheidung zwischen automatisierten Konversationstools ist wichtig, um das richtige System für Ihre Bedürfnisse zu finden.
Chatbots
Aufgabenbasierte Chatbots erledigen einfachere Aufgaben, für die sie voreingestellt wurden.
In der Vergangenheit mussten Menschen immer mit Computern an deren vorprogrammierten Verständnisgrenzen "sprechen". Präzise Schlüsselwörter und abgehackte Formulierungen haben nichts damit zu tun, wie wir mit anderen Menschen sprechen, doch viele moderne Chatbots verlangen dies.
Beispiele für solche Chatbots sind Interactive Voice Response-Systeme zur Anrufweiterleitung und FAQ-Tools auf Unternehmenswebsites.
Einfache, vorhersehbare Aktionen wie die Abfrage von Geschäftszeiten passen gut in dieses Chatbot-Modell.
Diese Einheitslösung für alle Bots wird jedoch dem Problem nicht gerecht warum jemand die Konversation initiiert. Diese Bots können nicht lernen warum. In Kombination mit dem fehlenden Gedächtnis beginnt jedes Gespräch bei Null und wird nicht aus früheren Interaktionen übernommen.
Konversationelle KI
Konversationelle KI ist so konzipiert, dass sie für komplexere, fließende Antworten und solche, die keinen vordefinierten Umfang haben, prädiktiv und persönlich ist.
Ziel ist es, die Benutzer besser zu verstehen, mit weniger Schritten effektivere Maßnahmen zu ergreifen und eine natürliche Arbeitsweise zu erreichen. Das Ergebnis ist eine Annäherung an die menschliche Entscheidungsfindung.
Um die üblichen Chatbots, die Sie wahrscheinlich kennen, zu übertreffen, wird die KI-gesteuerte Technologie verbessert:
- Beobachten Sie nutzerspezifische Merkmale wie Standort, Stimmung, Geschlecht usw.
- Erinnern und Abrufen Vorhandene Daten wie CRM-Datenbanken und vergangene Konversationen.
- Lernen anhand von Mustern in früheren Gesprächen mit jedem Nutzer.
- Komplexe Maßnahmen ergreifen durch die Integration in Tools für Geschäftsabläufe wie Robotic Process Automation (RPA) und Business Process Management Software (BPMS).
Arten von konversationeller KI
Die KI-Dialogtechnologie wurde zur Unterstützung verschiedener fortschrittlicher digitaler Assistenten - oder intelligenter virtueller Assistenten (IVA) - eingesetzt. Diese interagieren mit menschlichen Nutzern in einer von zwei Formen:
- Aktive Kommunikation durch Mensch-zu-Maschine-Interaktion (H2M)
- Passive Beobachtung von Mensch-zu-Mensch-Interaktionen (H2H)
In diesen Bereichen wird die konversationelle KI oft so verpackt, dass sie einen bestimmten Benutzertyp bedient.
Digitale persönliche Assistenten kümmern sich um individuelle Bedürfnisse wie Smart-Home-Interaktionen und tägliche Terminabfragen (Wetter, Kalender usw.). Kommerzielle Assistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant fallen in diese Kategorie.
Digitale Kundenassistenten stellen eine direkte Verbindung zwischen Kunden und Unternehmensdiensten ohne menschliche Interaktion her. Dazu gehören benutzerdefinierte Assistenten auf Unternehmenswebsites, Marken-Apps oder Social-Messaging-Apps, um eine Pizza zu bestellen oder schnell ein Support-Ticket einzureichen.
Digitale Mitarbeiterassistenten erledigen unternehmensinterne Aufgaben, wie z. B. die Zusammenstellung wichtiger Informationen in Besprechungen, die Bearbeitung von Supportanfragen der Personalabteilung und das automatische Zurücksetzen von IT-Passwörtern.
Warum KI im Dialog nutzen?
Konversationelle KI soll Unternehmen vor einigen großen Problemen bewahren:
- Automatisierung von überflüssigen oder anstrengenden Aufgaben.
- Ergänzung menschlicher Teams durch mehr Informationen und effiziente Werkzeuge.
Angesichts der vielen Arbeitsstunden, die in mündlichen oder schriftlichen Gesprächen stecken, ist es wichtig, schnell und zuverlässig herauszufinden, wie man Worte mit den besten Ergebnissen in die Tat umsetzt.
Egal, ob es um die Bedürfnisse von Mitarbeitern oder Kunden geht, KI-Assistenten ermöglichen die Automatisierung dieser bisher rein menschlichen Tätigkeiten. Jeder Dialog entpackt, was wichtig ist, was getan werden muss und leitet die besten Maßnahmen ein, um die Aufgabe zu erledigen.
Eine wichtige Motivation für den Einsatz von Chatbots ist die Entlastung der menschlichen Mitarbeiter von sich wiederholenden, wenig wertvollen Kommunikationsaufgaben. Wo Ihre Teams unterbesetzt oder für monotone Aufgaben nicht ausgelastet sind, können Sie einen wertvollen Impuls für Ihre Abläufe sehen.
Auch wenn viele Unternehmen derzeit Chatbots einsetzen, kann eine Aufrüstung mit künstlicher Intelligenz diese Bemühungen auf mehr Aufgaben ausweiten und ihre Effizienz drastisch steigern.
Dies hat zur Folge, dass Unternehmen ihre Arbeitsabläufe umstellen müssen:
- Verknüpft über End-to-End-Automatisierung für schnelle, konsistente Ergebnisse im großen Maßstab.
- Personalisierte für mehr Benutzerzufriedenheit.
- Gestrafft um nicht benötigte Aktionen zu streichen und den Rest zu vereinfachen.
- Anpassungsfähig durch selbstlernende Werkzeuge, d.h. weniger Vorprogrammierung.
- Erweitert durch die Ausstattung der Teams mit besseren Erkenntnissen durch sauberere Daten.
- Neuausrichtung wenn die Mitarbeiter Zeit und Energie für wichtigere Aufgaben zurückgewinnen
- Verfügbar 24/7 mit KI-Bots, die auch außerhalb der Geschäftszeiten arbeiten.
Letztendlich können die Teams mehr Informationen gewinnen und schneller handeln, um Geld zu sparen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Skalierbarkeit des Unternehmens zu gewährleisten.
Welche Möglichkeiten gibt es, Conversational AI zu nutzen?
Marketing kann Leads schneller sortieren und sich auf Leads konzentrieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Kunden werden. Interaktionen mit Bots mit künstlicher Intelligenz können zwischen Geräten übertragen werden und die Bedürfnisse und Wünsche eines Kunden kennenlernen. Da die Daten in integrierten CRMs und Datenbanken gespeichert werden, nutzen IVAs diese Metadaten automatisch, um vorausschauende Produktangebote zu erstellen und sogar die End-to-End-Verkaufsabwicklung über RPA direkt im Chat zu übernehmen.
Kundensupport können ihre häufigsten, sich wiederholenden Anfragen zur Fehlerbehebung an konversationelle KI-Tools auslagern, damit sie rund um die Uhr als Self-Service zur Verfügung stehen, z. B. zum Zurücksetzen von Passwörtern oder zur Paketverfolgung. KI-Bots können komplexere Aufgaben intelligent eskalieren, um eine nahtlose Übergabe an den menschlichen Service zu ermöglichen, anstatt Kunden zu zwingen, sich zu wiederholen und sich durch klobige Chatbot-Menüs zu kämpfen.
Verwaltung kann Erkenntnisse aus Teambesprechungen gewinnen, indem es automatisch Schlüsselinformationen sammelt und mögliche Aktionspunkte über die H2H-Besprechungsüberwachung identifiziert. Vollständige, maschinell erstellte Besprechungsprotokolle können zur weiteren Überprüfung zur Verfügung gestellt werden. Durch mehrsprachige Übersetzungen können diese Erkenntnisse dem höheren Management weltweit an allen Unternehmensstandorten zur Verfügung gestellt werden, wodurch kulturelle und sprachliche Barrieren überbrückt werden.
Wie konversationelle KI funktioniert
Die einfachste Form der KI ist die Umwandlung von Worten in Handlungen. Das System der Komponenten ermöglicht es ihr, jede Interaktion zu verstehen, darauf zu reagieren und sich anzupassen.
Die Einrichtung ist einfach: Das Tool wird im Rahmen einer Vorabschulung mit Daten gefüttert, um es in Gang zu bringen, und anschließend nehmen die Teams eine Feinabstimmung auf der Grundlage des echten Benutzerfeedbacks vor.
Was sind die Kernbestandteile der konversationellen KI?
Digitale KI-Assistenten haben ähnliche Kernkomponenten wie die einfachen Chatbots, die Sie vielleicht kennen.
Eingaben werden von Sprechern bereitgestellt, die den KI-Bot nutzen wollen. Dies ist die Grundlage jeder konversationellen KI-Interaktion.
- Textbasierte Eingabe funktioniert durch Tippen zur Interaktion. Diese Methode ist diskret und durch die direkte Eingabe sehr konsistent.
- Sprachbasierte Eingabe funktioniert durch Sprechen zur Interaktion. Diese Form der Eingabe bietet mehr Vielseitigkeit durch die freihändige Nutzung, auch wenn sie weniger datenschutzfreundlich ist.
Automatisierte Spracherkennung (ASU) hört auf Sprachanfragen. Bei reinen Textgesprächen schließt das System diesen Teil der Technik aus.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zerlegt Dialogstrings in zusammenhängende Sätze und formt sie so, dass sie vom KI-Bot leicht gelesen und verarbeitet werden können. Außerdem werden den Eingaben weitere Merkmale wie Emotionen zugeordnet.
Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) bietet eine Antwort. Diese Version von NLG ist ein fortschrittlicherer Schritt im Vergleich zu älteren Chatbots und kann auf Unternehmensdatenbanken wie CRM zurückgreifen, um Antworten zu personalisieren. Dies fungiert quasi als Gedächtnis für den digitalen Assistenten.
Text-to-Speech (TTS) um die Antwort ggf. per maschinell erzeugter Stimme zu geben.
Nicht-AI-Chatbots verwenden diese grundlegenden Frage-Antwort-Tools für FAQ-ähnliche Zwecke.
Ausgehend von einer einfachen Anfrage, wandelt ein Bot Sprache oder Text in eine computerlesbare Form um. NLP gleicht die Schlüsselwörter einer Anfrage mit einer vorprogrammierten Aktion ab. NLG führt diese zugewiesene Aktion aus, manchmal mit einer Bestätigungsaufforderung, um sicherzustellen, dass sie korrekt ist. Dieser Prozess ist, gelinde gesagt, steif.
Was macht dialogorientierte KI intelligent?
Komplexe prädiktive Aktionen erfordern das Erlernen idealer Reaktionen im Laufe der Zeit. Um diese Systeme zu erweitern, fügt die konversationelle KI die folgenden Komponenten hinzu, um ihre Fähigkeiten zu verbessern:
Verstehen natürlicher Sprache (NLU) wird verwendet, um die NLP-Operationen zu erweitern und der KI zu helfen, zu verstehen, was ein Sprecher sagen will. Es greift auf verschiedene verfügbare Themenbereiche zurück und verwendet sprachliche Hilfsmittel wie Synonyme, um mögliche Bedeutungen zu finden. Auf der Grundlage vorgegebener Regeln und der KI lernt NLU neue Antworten.
Künstliche Intelligenz (KI) Technologien lernen aus jeder abgeschlossenen Interaktion. Ein bestimmter digitaler Assistent nutzt in der Regel entweder maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning (DL). Sie arbeiten innerhalb und nach der Konversation, um jedes Mal besser zu werden.
Integrationen ermöglichen es diesen Systemen, End-to-End-Aktionen über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und andere Werkzeuge für den Geschäftsbetrieb durchzuführen. Diese Funktionen ermöglichen mehr autonome Aktionen.
Je häufiger die konversationelle KI eingesetzt wird, desto schneller lernt sie die effizientesten Lösungen.
Neuronale Ansätze für konversationelle KI
Ein Hauptmerkmal der konversationellen KI ist das adaptive Lernen, mit dem versucht wird, die neuronale Logik des menschlichen Verstandes zu imitieren. ML und DL sind Teil des Bestrebens, menschliche Denkprozesse völlig authentisch nachzubilden.
Echte künstliche Intelligenz wäre in der Lage, vollständig wie ein Mensch zu denken und zu reagieren - einschließlich abstraktem und allgemeinem Denken.
Neuronale Konversations-KI ist die nächste Stufe auf dem Weg zum grenzenlosen Dialog einer hypothetischen menschenähnlichen künstlichen Intelligenz.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Heutige ML- und DL-Technologien verarbeiten nur Muster, mit denen sie in Berührung gekommen sind, und sind in hohem Maße auf bestimmte Bereiche beschränkt. Trotz ihrer Anpassungsfähigkeit sind Konversationswerkzeuge, die auf dieser Technologie basieren, stark auf bestimmte Themen und Anwendungsfälle spezialisiert.
Sowohl ML als auch DL arbeiten nach der Interaktion, um aus jedem Erfolg und Fehler zu lernen und in Zukunft präzisere Antworten zu geben. Sie arbeiten auch innerhalb der NLU, um neue und bestehende Dialogmerkmale zu sortieren und zu gruppieren, damit die Antworten zuverlässiger zugeordnet werden können. Ihre NLU-Funktionen unterscheiden sich in folgenden Punkten:
- Maschinelles Lernen erfordert die manuelle Erfassung von Merkmalen wie CRM-Kundeninformationen wie Geschlecht, Emotionen und Absichten. Dieser Eingriff kann das Modelltraining verlangsamen und etwas störend sein, ist aber mit geringeren Kosten verbunden.
- Deep Learning erfordert kein menschliches Eingreifen, um Merkmale einer Interaktion zu erkennen, zu sortieren und zu kategorisieren. Daher kann es mehr Dialoge im großen Maßstab aufnehmen und verarbeiten, wenn auch zu höheren Kosten.
Antwortgenerierung und Gesprächsumfang
Ältere Chatbot-Modelle arbeiten mit regelbasierten Abfrage von Antworten aus bestehenden Datenbanken. Dies lässt nicht programmierte, generative Antworten der konversationelle KI. Da wir uns bereits mit einfachen aufgabenbasierten Chatbots befasst haben, wollen wir uns nun auf intelligente Gesprächsmodelle konzentrieren.
Geschlossene Domäne Generative Modelle sind in den heutigen intelligenten digitalen Assistenten häufig anzutreffen. Diese sind je nach Design des KI-Bots auf ein begrenztes Spektrum von Aufgaben spezialisiert. Sie sind zwar schwierig zu entwerfen, aber durch ML und DL möglich.
Offene Domäne Generative Modelle können als "echte KI" bezeichnet werden. Sie sind völlig offen für jedes Thema und jede Aufgabe, die über den Rahmen von geskripteten Aktionen hinausgeht. Das ist heute noch unerreichbar, aber es besteht die Hoffnung, eines Tages diese neue Ära der maschinellen Interaktion zu erreichen.
Unternehmen für konversationelle KI
Unter den vielen Unternehmen, die intelligente virtuelle Assistenten und KI-Plattformen für Unterhaltungen anbieten, sind hier einige der bekanntesten:
Diese Unternehmen haben sich durch Funktionen wie mehrsprachige Konversationen und Low-Code-IVA-Entwicklung hervorgetan. Unternehmen, die eine KI-Assistentenlösung suchen, werden die besten Vorteile in Tools finden, die auf Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit für den globalen Einsatz ausgelegt sind.
Die Rolle von Conversational AI in der Digital Operations Toolbox und wie sie mit einem iBPMS wie ProcessMaker eingesetzt wird
Intelligente virtuelle Assistenten sind ein weiterer Schritt in Richtung vollständigen digitalen Transformation. Bei diesem Konzept handelt es sich nicht nur um ein technisches, sondern auch um ein betriebliches Konzept für bessere und schlankere Ergebnisse in der gesamten Organisation.
Mit anderen Worten: Konversations-KI hat die Möglichkeit, von anderen Tools zu profitieren und diese bei Ihren digitalen Geschäftsabläufen zu unterstützen. Diese Veränderungen drehen sich um zwei Schlüsselbereiche:
- Geschäftsprozessmanagement (BPM): Bewertung, Optimierung und Iteration Ihrer Geschäftsprozesse.
- Hyperautomation: Integration in Ihre End-to-End-Geschäftssysteme und -abläufe.
Der effektive Einsatz von KI setzt voraus, dass Sie sich zunächst mit den Abläufen in Ihrem Unternehmen und Ihren aktuellen technischen Strategien auseinandersetzen. Die täglichen Probleme zu finden, sie zu beheben und Ihre bestehenden Automatisierungsmethoden zu verbessern, bringt das Beste aus Ihrer Conversational AI-Strategie heraus.
Geschäftsprozessmanagement (BPM)
Digitale KI-Assistenten reparieren Ihre Prozesse nicht - und alle bestehenden Mängel werden in Ihre Bemühungen einbezogen, bis sie behoben sind. Die Geschäftsprozessanalyse (BPA) hilft Ihnen, die Ineffizienzen in Ihrem Unternehmen zu verstehen und zu beheben.
Intelligente Geschäftsprozessmanagement-Software (iBPMS) macht Ihre Untersuchung einfach. Teams stellen fest, dass Low-Code-Plattformen wie ProcessMaker ihnen helfen, Geschäftsprozesse auf Unternehmensebene zu erstellen. Wenn ein Prozess abgebildet und analysiert wird, kann er besser optimiert werden und letztlich das Funktionieren Ihrer IVAs verbessern.
Hyperautomatisierung
Viele Unternehmen, die eine konversationelle KI in Betracht ziehen, verfügen bereits über eine Teilautomatisierung. Diese Verbesserungen sind jedoch oft segmentiert und erfordern manuelle Handgriffe, um die Prozesse voranzutreiben. Der nächste Schritt ist die Zusammenführung dieser Automatisierungen für eine unternehmensweite Effizienz.
Hyperautomation soll fragmentierte Lücken in Ihrem Unternehmen schließen, um die Abläufe zu optimieren.
Nach der Planung mit iBPMS können siloartige Anwendungen von RPA und anderen Tools durch IVAs zusammengeführt werden. Indem natürliche Sprache in die Automatisierung einbezogen wird, werden Reibungsverluste an verschiedenen Interaktionspunkten verringert.
Infolgedessen können Front-End-Kundeninteraktionen Back-End-Prozesse in verschiedenen Abteilungen mit weniger menschlichem Aufwand auslösen. Weniger dieser prozessübergreifenden manuellen Übergaben bedeuten, dass die Teams mehr Zeit für ihr Geschäft gewinnen können. Dies bedeutet einen geringeren Bedarf an Personal, Arbeitsstunden und letztlich geringere Kosten.
Unternehmen auf der ganzen Welt entdecken den Wettbewerbsvorteil, den die Einbeziehung von IVAs in ihre digitale Transformation mit sich bringt. Zuverlässigere Ergebnisse und weniger Zeit, die in Arbeit mit geringer Priorität vergeudet wird, ermöglichen es den Teams, ihre Mitarbeiter auf sinnvolle Aufgaben zu konzentrieren.
Zweifellos sollten Sie immer die Kosten und die Komplexität jeder neuen Lösung bewerten. Sie werden sich jedoch vielen Teams anschließen, die konversationelle KI als wichtig für die Zukunft der globalen Wettbewerbslandschaft ansehen - unabhängig von der Branche.
