Was es ist und wie man es benutzt

Die Popularität von ChatGPT ist sprunghaft angestiegen – es wuchs in nur fünf Tagen auf 1 Million Benutzer an.

ChatGPT ist eine Konversations-KI, und ihre Berühmtheit kommt zu einer Zeit, in der viele Unternehmen ähnliche zeitsparende Tools in ihre Marketingprozesse einführen.

Dieser Beitrag behandelt alles, was Sie über Konversations-KI wissen müssen, einschließlich:

Im Kern wendet es künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an. Gängige Beispiele für Konversations-KI sind virtuelle Assistenten und Chatbots.

Konversations-KI vs. Chatbots

Konversations-KI und Chatbots werden oft zusammen diskutiert, daher ist es wichtig zu wissen, wie sie zusammenhängen.

Chatbots sind eine Anwendung der Konversations-KI, aber nicht alle Chatbots verwenden Konversations-KI. Die meisten Chatbots sind regelbasiert, wobei sie mit bestimmten vorgefertigten Antworten und Skripten vorprogrammiert sind und komplexere Konversationen nicht bewältigen können.

KI-Chatbots können verschiedene Arten von Gesprächen und Themen verarbeiten und Daten verwenden, um die genaueste Antwort zu geben.

Wie funktioniert Konversations-KI?

Conversational AI existiert durch maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Generation (NLG).

Durch maschinelles Lernen erhält ein dialogorientiertes KI-Tool seine Intelligenz. Es beginnt mit menschlichen Eingaben, bei denen jemand eine Maschine mit einem einzigartigen Datensatz füttert, aus dem sie lernen kann. Es untersucht die Daten, versteht Zusammenhänge und ist schließlich bereit, echte Gespräche mit echten Menschen zu führen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Fähigkeit der Maschine, Wörter und Sätze aus Gesprächen mit Menschen aufgrund der ursprünglichen Daten zu erkennen, aus denen sie gelernt hat. Das Tool verwendet dann NLG, um die bestmöglichen Antworten auf menschliche Anfragen zu entwickeln.

Conversational AI wird mit der Zeit immer besser und genauer, da sie kontinuierlich aus jeder Konversation lernt.

Der Gesamtprozess ist dieser:

1. Eingaben werden als Text oder Audio (gesprochene Wörter oder allgemeine Geräusche) empfangen.
2. Die Maschine analysiert die Eingabe mit natürlicher Sprachverarbeitung, um herauszufinden, was die Eingabe bedeutet und was eine Antwort beinhalten könnte.
3. Sobald die Eingabe verstanden wurde, liefert die Konversations-KI einem Benutzer die besten und genauesten Informationen (NLG).

Maschinen verwenden Daten aus jedem Gespräch, um Wissen aufzubauen und genauere Antworten zu generieren.

Beispiele für Konversations-KI

Eine gängige Marketinganwendung von Konversations-KI sind Tools zur Inhaltsgenerierung, die Themen online recherchieren und Inhaltsausgaben wie Blogbeiträge, E-Mails und sogar Anzeigentexte erstellen.

Der Inhaltsassistent von HubSpot ist ein großartiges Beispiel für ein Tool, das generative KI verwendet, um Vermarktern bei der Erstellung schriftlicher Inhalte zu helfen.

Sie können HubSpot einfach mitteilen, worüber Sie schreiben möchten, und der Inhaltsassistent kann Folgendes tun:

• Erstellen Sie eine Liste mit Blog-Themen, die Ihrem Publikum wichtig sind
• Erstellen Sie eine Gliederung, um Ihren Schreibprozess anzukurbeln
• Schreiben Sie klare und überzeugende Texte, die für Ihre Leser und Suchmaschinen optimiert sind.

Der KI-Inhaltsassistent lässt sich nativ in Ihre bevorzugten HubSpot-Funktionen integrieren.

Eine weitere Anwendung sind Text-to-Speech-Tools, die Text in natürlich klingende Sprache umwandeln und so die Zugänglichkeit für Menschen verbessern, die Hilfstechnologien verwenden. Social Listening- und Monitoring-Tools verwenden NLP auch, um den Ton und die Absicht von Online-Gesprächen zu verstehen, um zu verstehen, wie Menschen über Ihre Marke denken.

HR- und Rekrutierungstools scannen auch Lebensläufe und Anschreiben nach Schlüsselwörtern und Phrasen, um ideale Kandidaten für Stellenausschreibungen zu identifizieren.

Andere Anwendungen sind Smart-Home-Geräte wie Google Home und virtuelle Assistenten wie Apples Siri.

Um in einem wachsenden Markt auf dem neuesten Stand zu bleiben, sehen Sie sich die Playlist The Business of AI von HubSpot an, die Shows enthält, die zukünftige Geschäftsanwendungen von KI diskutieren.

Vorteile der Konversations-KI

Welche Vorteile kann Conversational AI angesichts dieser Beispiele für ein Unternehmen bringen?

1. Conversational AI kann Zeit sparen.

Conversational AI kann Gespräche mit Verbrauchern übernehmen und relevante Ergebnisse liefern, wodurch Teams sich auf dringendere Probleme konzentrieren können, die eine menschliche Note erfordern.

Conversational AI kann auch große Mengen an Datenpunkten verarbeiten und Geschäftsteams schnell Erkenntnisse und Antworten liefern, was dazu beiträgt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Last der Datenverarbeitung zu verringern.

2. Conversational AI gibt datengesteuerte Einblicke

Die von Konversations-KI-Tools gesammelten Daten können hilfreiche Ressourcen für Unternehmen sein, um mehr über Verbraucher und ihre Wünsche zu erfahren, ob es sich um häufig gestellte Fragen handelt, die zum Aktualisieren einer FAQ-Seite verwendet werden können, oder um mehr darüber zu erfahren, wie Menschen online über Sie sprechen.

3. Conversational AI kann Käufe fördern.

Konversations-KI-Tools können NLP verwenden, um Kundenanfragen zu verstehen, Bedürfnisse und Schmerzpunkte zu erfahren und Produkt- oder Serviceempfehlungen zu generieren, die zum Kauf anregen.

4. Conversational AI kann die am besten geeigneten Kunden finden.

Conversational AI kann viele Datenpunkte sortieren, um Ihnen zu helfen, ideale Kunden zu finden.

5. Conversational AI kann Markenüberwachung durchführen.

Wie oben erwähnt, kann die Konversations-KI analysieren, was die Leute online über Ihr Unternehmen sagen, und nach gängigen Phrasen und Schlüsselwörtern suchen, um die Markenstimmung zu verstehen. Dies ist eine erhebliche Zeitersparnis, da Vermarkter weniger Zeit damit verbringen müssen, Hunderte von Gesprächen und Interaktionen zu sortieren.

Hier gibt es Nachteile der Konversations-KI, da nichts die Bedeutung des menschlichen Verständnisses nachahmen kann.

Herausforderungen der Conversational AI

Conversational AI ist eine aufregende Front für Marketer, aber es ist immer wichtig, das Gesamtbild zu verstehen, da jede Medaille zwei Seiten hat.

Der bedeutendste Weg, auf den Marken bei der Einführung von Konversations-KI Fehler machen können, ist, wenn sie Funktionen übernimmt, die immer noch von menschlicher Überwachung und Interaktion profitieren können.

Beispielsweise kann ein Tool Online-Gespräche überwachen, aber ein Mensch kann Feinheiten erkennen, die eine Maschine nicht erkennen kann. Ein HR-Tool kann Bewerbungen nach bestimmten Schlüsselwörtern und Ausdrücken durchsuchen, um die am besten geeigneten Kandidaten zu finden, aber ein menschlicher Prüfer kann feststellen, ob ein Kandidat über die entsprechende Erfahrung verfügt, die ihn zu einem großartigen Kandidaten macht, selbst wenn sein Lebenslauf keine Zielschlüsselwörter enthält .

Einige zusätzliche Herausforderungen der Konversations-KI sind:

• Spracheingabe: Dialekte, Slang und sogar Hintergrundgeräusche können die Fähigkeit einer Maschine beeinträchtigen, Spracheingaben zu verarbeiten.
• Datenschutz: Konversationstools speichern und sammeln Daten, um ihre Prozesse zu verbessern, aber Sicherheits- oder Datenschutzverletzungen können Sicherheitsbedenken hervorrufen, wenn die persönlichen Daten der Verbraucher offengelegt werden.
• Menschliche und kulturelle Entwicklung: Maschinelles Lernen muss sich kontinuierlich weiterentwickeln, um neben der menschlichen kulturellen Entwicklung zu lernen, sei es allgemeines kulturelles Wissen oder etwas Spezifischeres wie Spielzeiten für einen neu veröffentlichten Film.

Konversations-KI-Statistiken

KI ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld. Wenn Sie nicht sicher sind, ob Sie es übernehmen möchten oder einfach mehr über das Gebiet erfahren möchten, finden Sie hier einige wichtige Statistiken, die Sie kennen sollten.

• Die globale Marktgröße für Konversations-KI wird bis 2023 voraussichtlich 32 Milliarden US-Dollar erreichen. ( Allied Market Research)
• Es wird erwartet, dass sich der digitale Sprach-E-Commerce bis 2023 auf eine 80-Milliarden-Dollar-Industrie verdreifacht. (Juniper Research)
• Die Zahl der digitalen Sprachassistenten wird bis 2023 8,4 Milliarden Einheiten erreichen. (Statista)
• eMarketer prognostiziert, dass 126 Millionen US-Erwachsene mindestens einmal im Monat Sprachassistenten verwenden werden. (eMarketer)
• 1 von 5 Verbrauchern nutzt täglich Live-Chat oder In-App-Chat. (Vonage)
• 62 % der Vermarkter geben an, künstliche Intelligenz in ihren Marketingstrategien einzusetzen. (Statista)
• Vermarkter, die Automatisierung in ihren Rollen einsetzen, berichten mit größerer Wahrscheinlichkeit von einer effektiven Marketingstrategie als diejenigen, die dies nicht tun. (HubSpot-Blog-Recherche)
• Im Jahr 2021 war die Verarbeitung natürlicher Sprache die beliebteste Art der KI-Einführung für Unternehmen. (Stanford University AII)
• Die leistungsstärksten KI-Systeme schätzen die Stimmung in 9 von 10 Fällen richtig ein. (Stanford University AII)
• Abduktiver Sprachschluss zieht die plausibelsten Schlussfolgerungen mit begrenzten Informationen. Die menschliche Basis für die Genauigkeit liegt bei 92,90 % und bei KI-Systemen bei 91,87 %. (Stanford University AII)
• Während die KI-Nutzung zugenommen hat, gab es seit 2019 keine signifikante Zunahme der Minderung von KI-Risiken. (McKinsey)
• 15 % der Amerikaner sind mehr begeistert als besorgt über die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz, und 46 % äußern gleichermaßen Besorgnis und Aufregung. (Pew-Forschungszentrum)