Was ist Generative AI?

Generative KI-Chatbots haben verschiedene Branchen revolutioniert, indem sie Aufgaben wie das Erstellen von Vorschlägen, das Recherchieren von Themen, das Schreiben von Codeschnipseln und das Verfassen von E-Mails automatisieren.

Diese Chatbots nutzen große Sprachmodelle (LLMs), um Texte in menschenähnlicher Qualität zu erstellen, Sprachen zu übersetzen und informative Antworten auf Benutzerfragen zu liefern.

Definition Generative AI

Generative AI (Generative Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Videos oder sogar 3D-Modelle zu erzeugen. Diese KI-Modelle lernen Muster, Strukturen und Zusammenhänge in den Daten, mit denen sie trainiert wurden, und nutzen dieses Wissen, um ähnliche, aber originelle Inhalte zu erstellen.

Die bekanntesten Beispiele für Generative AI sind Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Generative Adversarial Networks und Transformer-Modelle

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, während der Diskriminator versucht zu unterscheiden, ob die Daten echt oder künstlich sind. Im Laufe der Zeit wird der Generator immer besser darin, realistisch aussehende Inhalte zu erzeugen.

Transformer-Modelle, wie GPT, basieren auf einem anderen Ansatz, bei dem große Mengen an Text analysiert werden, um komplexe Zusammenhänge zu verstehen. Diese Modelle können dann genutzt werden, um auf Grundlage kurzer Eingaben lange, zusammenhängende Texte zu generieren.

Anwendungsbeispiele für Generative AI

Generative AI hat vielfältige Anwendungen, darunter:

• Texterstellung: Generieren von Artikeln, Geschichten oder sogar Programmcode.
• Bildgenerierung: Erstellen von Bildern oder Kunstwerken, die vorher nicht existierten.
• Musikkomposition: Automatisches Komponieren von Musikstücken.
• Simulationen und Spiele: Erstellen von virtuellen Welten oder Charakteren.

Generative AI hat großes Potenzial, aber auch Herausforderungen, insbesondere im Bereich der ethischen Implikationen, wie etwa die Gefahr der Erstellung von Deepfakes oder die Verbreitung von Fehlinformationen.

Merkmale von Generative AI

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing, auch bekannt als Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein entscheidender Aspekt der Funktionalität von Chatbots. Diese Technologie ermöglicht es den Bots, menschliche Sprache in ihrer natürlichen, informellen und oft unstrukturierten Form zu verstehen und zu interpretieren.

Sie analysiert die Eingabe des Benutzers, erkennt wichtige Wörter und Phrasen, bestimmt die Absicht hinter der Anfrage und generiert eine passende Antwort. NLP macht es möglich, dass Benutzer:innen mit dem Chatbot interagieren können, als würden sie mit einem anderen Menschen sprechen. Dies führt zu einer intuitiveren und zufriedenstellenderen Benutzererfahrung.

Kontextverständnis

Ein weiteres wichtiges Merkmal generativer KI-Chatbots ist ihr Kontextverständnis. Im Gegensatz zu einfacheren Chatbots, die jede Benutzeranfrage isoliert behandeln, sind generative KI-Chatbots in der Lage, den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten.

Das bedeutet, dass sie sich an frühere Anfragen erinnern und diese Informationen nutzen können, um ihre Antworten auf nachfolgende Anfragen zu informieren. Dies ermöglicht fließendere und natürlichere Gespräche, da der Benutzer nicht ständig wiederholen muss, was bereits gesagt wurde.

Personalisierung

Die Fähigkeit zur Personalisierung ist ein weiteres Schlüsselmerkmal von KI-Chatbots. Sie können ihre Antworten basierend auf den individuellen Vorlieben, dem Verhalten und der Historie des Benutzers anpassen.

Zum Beispiel kann ein Chatbot, der für einen Online-Shop entwickelt wurde, Produktempfehlungen basierend auf den früheren Käufen und Browsing-Gewohnheiten des Benutzers geben.

Diese Art von personalisiertem Service kann die Kundenzufriedenheit und -bindung erheblich verbessern.

Multilinguale Unterstützung

Generative KI-Chatbots sind oft in der Lage, in mehreren Sprachen zu kommunizieren und Texte zu übersetzen. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die Kund:innen aus verschiedenen Ländern bedienen.

Ein multilingualer Chatbot kann Fragen von Kund:innen in ihrer Muttersprache beantworten, was zu einer besseren Kundenerfahrung führt. Darüber hinaus können diese Chatbots auch verwendet werden, um die internationale Expansion von Unternehmen zu unterstützen, indem sie als virtuelle Übersetzer fungieren.

Der Unterschied zwischen KI und Generative AI

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein allgemeiner Begriff, der sich auf Technologien bezieht, die darauf ausgelegt sind, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen, das Verstehen und Generieren von Sprache sowie das Erkennen von Bildern.

KI wird in vielen Bereichen eingesetzt, von der Spracherkennung von virtuellen Assistenten bis hin zur Analyse von großen Datenmengen in der Wissenschaft und Wirtschaft.

Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) ist eine spezielle Unterkategorie der KI. Während traditionelle KI-Systeme darauf ausgelegt sind, Aufgaben basierend auf vorgegebenen Regeln oder Mustern zu lösen, geht generative AI einen Schritt weiter: Sie ist in der Lage, völlig neue Inhalte zu erzeugen. Das bedeutet, dass sie nicht nur Daten analysiert oder Entscheidungen trifft, sondern auch neue Texte, Bilder, Musikstücke oder andere Formen von Inhalten erstellt, die zuvor nicht existierten.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen allgemeiner KI und generativer AI liegt also in der Funktion. KI kann Aufgaben wie das Klassifizieren von Bildern oder das Vorhersagen von Ergebnissen ausführen, während generative AI speziell darauf ausgelegt ist, kreative Aufgaben zu übernehmen, bei denen etwas Neues geschaffen wird. Ein Beispiel für generative AI ist das Modell GPT, das neue, zusammenhängende Texte auf Basis einer kurzen Eingabe erzeugen kann.

Zusammengefasst: KI ist ein umfassender Begriff für Technologien, die intelligente Aufgaben ausführen, während generative AI eine spezialisierte Form der KI ist, die kreative Prozesse simuliert und neue Inhalte generiert.

Generative AI im Kundenservice

Generative AI spielt eine immer wichtigere Rolle im Kundenservice. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundenbetreuung zu automatisieren und gleichzeitig personalisierte und effektive Unterstützung zu bieten.

Ein Hauptanwendungsbereich von generativer KI im Kundenservice sind Chatbots. Diese intelligenten digitalen Assistenten können menschenähnliche Texte erzeugen und auf Kundenanfragen in natürlicher Sprache reagieren. Durch das Lernen aus großen Mengen an Kundendialogdaten können sie eine Vielzahl von Anfragen bearbeiten, von einfachen Fragen wie Öffnungszeiten und Produktinformationen bis hin zu komplexeren Aufgaben wie der Diagnose technischer Probleme oder der Beratung bei Kaufentscheidungen.

Generative AI kann auch dazu beitragen, den Kundenservice zu personalisieren. Indem sie das Verhalten und die Vorlieben einzelner Kunden analysiert, kann sie maßgeschneiderte Empfehlungen und Ratschläge geben. Darüber hinaus kann generative KI dazu beitragen, den Kundenservice effizienter zu gestalten.

Durch die Automatisierung routinemäßiger Anfragen können Kundenbetreuer entlastet werden, so dass sie sich auf komplexere Fälle konzentrieren können. Schließlich kann generative AI auch dazu beitragen, die Verfügbarkeit des Kundenservices zu erhöhen.

Da Chatbots rund um die Uhr verfügbar sind, können sie Kundenanfragen außerhalb der normalen Geschäftszeiten bearbeiten oder Zeiten mit hohem Anrufvolumen bewältigen. Insgesamt kann der Einsatz von generativer KI im Kundenservice dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.