Deshalb ist dialogorientierte KI für die Zukunft von Unternehmen und den Kundenerfolg wichtig

Die Möglichkeiten zur Nutzung von KI sind in letzter Zeit dank der beeindruckenden Fähigkeiten des kürzlich eingeführten ChatGPT von OpenAI in die Höhe geschossen. Für viele von uns aus der Datenbranche ist es interessant zu sehen, wie sich die vielversprechende dialogorientierte KI immer mehr durchsetzt, seit sie 2018 zum ersten Mal in Erscheinung trat, als Google sein Duplex-System vorstellte.

Diese Entwicklung ist jedoch nicht erst seit ein paar Wochen zu beobachten. KI beeinflusst unser Leben schon seit Jahren immer stärker. Der Unterschied besteht jedoch darin, dass die Menschen diese Veränderungen im Allgemeinen nicht direkt miterleben. Viele der Vorteile von KI und maschinellem Lernen bleiben eher unbemerkt.

In der Gesundheitsbranche wird KI zum Beispiel zur Bildanalyse eingesetzt, um die Diagnoseergebnisse zu verbessern. Bei Finanzdienstleistungen hilft KI seit langem bei der Identifizierung potenziell betrügerischer Transaktionen. Die meisten Menschen wissen, dass KI ihre Suchergebnisse und personalisierte Online-Erfahrungen verbessern kann und zu einer Optimierung des Datenschutzes beiträgt. Aber die Einführung generativer Inhalte durch KI hat die Fantasie der Menschen auf eine Art und Weise beflügelt, wie es bei diesen vorherigen Entwicklungen nicht der Fall war.

In den letzten Wochen haben sehr viele Menschen ChatGPT von OpenAI ausprobiert. Vom Verfassen von Liebesbriefen bis hin zur Hilfe bei der Erstellung eines Werbespots für Ryan Reynolds wird die Plattform von allen Seiten getestet. Gleichzeitig machen sich die Menschen eine Menge Gedanken darüber. Das ist nicht wirklich überraschend: Seit der ersten filmischen Darstellung von KI in Metropolis im Jahr 1927 hat die Welt eine fiktive Beziehung zwischen Menschen und KI geschaffen. Sie war der Nährboden für fantastische Mythen, aber auch für brutalen Horror. Allerdings hatten die Fantasien über die Beziehung zwischen KI und Mensch immer ein gemeinsames Thema: Unterhaltungen.

Unterhaltungen liegen in der Natur des Menschen. Bereits im Alter von sieben Monaten beginnen wir, uns zu unterhalten. In einem Artikel im Journal of Science aus dem Jahr 2007 wird geschätzt, dass der durchschnittliche Mensch etwa 16.000 Wörter pro Tag spricht. Aber was passiert, wenn die Zahl der potenziellen Gesprächspartner über die Zahl der Menschen hinausgeht? Genau das ist der Wendepunkt in Sachen KI, der die Leute so bewegt. Und er hat große Auswirkungen auf die weitere Entwicklung.

Erstens: Es bedeutet, dass es heute kein digitales Erlebnis gibt, das nicht irgendwann in eine dialogorientierte KI umgewandelt oder durch diese angereichert werden wird. Aber wie wir sehen werden, ist der Weg zu sinnvollen digitalen Erlebnissen auf Basis der dialogorientierten KI voller Herausforderungen und Fehlschläge. Dialogorientierte KI braucht mehr als ein Testgelände, um wirklich Eingang in jede digitale Erfahrung zu finden. Und so müssen Unternehmen jetzt planen, wie sie diese Möglichkeiten in ihrer Customer Journey optimal nutzen können.

Dialogorientierte KI ist nur so nützlich wie das Wissen, über das sie verfügt. Wie bei allen Anwendungen des maschinellen Lernens gibt es erhebliche Bedenken in Bezug auf Voreingenommenheit, Fehlinformationen und das Problem, dass der Output bei qualitativ schlechten Inhalten ebenfalls nur schlecht sein kann. Erste Ergebnisse von Experimenten mit ChatGPT und anderen großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) zeigen, dass die von diesen Modellen erzeugte Ausgabe ein Spiegelbild der Abfrage selbst oder der Daten sein kann, auf die diese Modelle trainiert wurden.

Aus diesem Grund sollten Unternehmen einen Schritt zurücktreten. Sie sollten eine dialogorientierte KI-Schnittstelle nicht als die Lösung für alle Arten von Fragen ihrer Mitarbeitenden oder Kunden ansehen. Wenn Unternehmen jedoch die verschiedenen Arten der von Menschen gestellten Fragen in vier Kategorien unterteilen, können sie sofort erkennen, wo die Möglichkeiten für sinnvolle, KI-gesteuerte Unterhaltungen bestehen und gleichzeitig die möglichen Fehler oder Fehltritte in ihrer Strategie begrenzen.

Es gibt zwei Arten von Fragen, die von Menschen in alltäglichen Gesprächen oder bei Suchanfragen gestellt werden. Bei der ersten Art handelt es sich um Fragen mit oder ohne Markennamen, bei der zweiten um objektive oder subjektive Fragen. Wenn man diese beiden Fragetypen kombiniert, erhält man vier verschiedene Fragekategorien: objektive Fragen ohne Markennamen, subjektive Fragen ohne Markennamen, subjektive Fragen mit Markennamen und objektive Fragen mit Markennamen.

Die ersten drei Kategorien sind eher bei breit angelegten Suchanfragen oder bei Menschen, die nach Meinungen oder Bewertungsinformationen suchen, anzutreffen. Die letzte Kategorie, die objektiven Fragen mit Markenbezug, dürfte der Bereich sein, in dem dialogorientierte KI am ehesten Erfolge verzeichnen wird. Für dialogorientierte KI werden subjektive Fragen und Unterhaltungen problematisch sein, vor allem weil Menschen hinterfragen werden, wie und warum eine bestimmte Meinung zu einem bestimmten Thema geäußert wurde. Außerdem sind die meisten Unternehmen bei Meinungsäußerungen auf Websites von Drittanbietern angewiesen.

Betrachten Sie nun die folgenden vier Fragearten:

Der obere rechte Quadrant – die markenbezogene objektive Frage – stellt für die meisten Unternehmen die eindeutigste Möglichkeit für eine Unterhaltung durch eine dialogorientierte KI dar. Objektive Fragen, die an ein Geschäft oder Unternehmen gerichtet werden, ermöglichen die beste Erfahrung, erfordern jedoch auch einen anderen Umgang mit Daten. Um Fragen mit direkten, verbindlichen Antworten beantworten zu können, muss das notwendige Wissen aus verschiedenen Teilen des Unternehmens zusammengetragen und so gespeichert werden, dass die dialogorientierte KI problemlos auf diese Informationen zugreifen und Änderungen vornehmen kann.

Yext verwendet einen wissensgraph, um die objektiven Fakten eines Unternehmens zu erfassen, zu strukturieren und mit Hunderten von Plattformen zu verknüpfen, die Zugang zu den richtigen Informationen benötigen. Derzeit speisen wir Google, Bing, Siri und Alexa (allesamt selbst KI-Plattformen) mit Daten, doch es liegt auf der Hand, dass derselbe Ansatz auch dafür geeignet ist, sicherzustellen, dass Systeme mit dialogorientierter KI wie ChatGPT über die richtigen Daten verfügen, die sie bei der Beantwortung der auf Marken bezogenen, objektiven Fragen verwenden können.

Der Kampf um die beste dialogorientierte KI-Technologie hat gerade erst begonnen. Google, Bing, Amazon und sogar Netflix werden wahrscheinlich schon bald ermöglichen, reibungslose Unterhaltungen mit ihren jeweiligen Plattformen zu führen. Trotzdem wird das Thema einer ethischen KI und der Datenintegrität als wichtigstes Problem der dialogorientierten KI in den Vordergrund treten, ähnlich wie bei den großen technologischen Plattformen der Vergangenheit. Damit Unternehmen das Potenzial der dialogorientierten KI ausschöpfen können, müssen sie einen proaktiven Ansatz für die Verwaltung ihrer Daten (und ihres betrieblichen Wissens) wählen, und zwar auf eine kontrollierte, transparente und vorschriftsmäßige Weise.

Und damit kennen wir uns hier bei Yext ziemlich gut aus. Seit mehr als 10 Jahren arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um sicherzustellen, dass alle Daten und Informationen, die Kunden oder Mitarbeitende wissen müssen, sowohl korrekt als auch auf allen relevanten Plattformen vorhanden sind – ganz gleich, wo diese Personen suchen. Dank der dialogorientierten KI können Marken nicht mehr nur indirekt mit Kunden oder ihren Mitarbeitenden kommunizieren, indem sie Plattformen von Drittanbietern wie Suchmaschinen aktualisieren. Sie werden vielmehr von der Möglichkeit einer direkten Interaktion auf der Grundlage ihres eigenen Knowledge Graphs profitieren, der mit einer Schnittstelle für die dialogorientierte KI verbunden ist.

Jedes Unternehmen muss eine Strategie entwickeln, um wichtiges Know-how auf einer Plattform zu bündeln und zu strukturieren, über die KI-Systeme mit Antworten versorgt werden können, ohne dass Menschen die Kontrolle darüber verlieren, woher die Antworten stammen. Durch den Einsatz von Knowledge Graphs kann sich Ihr Unternehmen auf diese unglaubliche neue Benutzererfahrung vorbereiten und bei jedem Kundengespräch die richtigen Antworten liefern.

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