Konversations-KI

3 Hindernisse für die Entwicklung der Konversations-KI

Dank kontinuierlicher Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Computer eine wachsende Zahl kognitiver Aufgaben erfüllen. Infolgedessen können sich Unternehmen für kritische Funktionen auf Maschinen verlassen, die früher als unmöglich zu automatisieren galten. Insbesondere der Aufstieg von Conversational AI-Plattformen wie Chatbots und virtuelle kognitive Agenten haben Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen die Möglichkeit gegeben, den Kundensupport zu verbessern und HR-Aktivitäten – und diese Plattformen sind nur schlauer werden.

Interesse an dialogorientierter KI im Jahr 2020 in die Höhe geschossen, ebenso wie die Investitionen der Unternehmen in Plattformen für maschinelles Lernen. Dies war zum großen Teil auf die COVID-19-Pandemie zurückzuführen, die Unternehmen in fast allen Sektoren dazu zwang, Wege zu finden, mit weniger mehr zu erreichen. Der plötzliche Anstieg der Kundenanfragen bei Banken, Einzelhändlern und Fluggesellschaften hat beispielsweise die Grenzen menschlicher Kundenbetreuungsteams und den dringenden Bedarf an automatisierten Funktionen aufgezeigt. Darüber hinaus hat die Pandemie unsere Erwartungen als Verbraucher verändert und die Nachfrage nach digitalen Kundenerlebnissen erhöht.

Wo sind wir jetzt?

Wo ist Shaip jetzt? Eine vor der Pandemie durchgeführte Salesforce-Umfrage ergab, dass 62% der Verbraucher waren offen für Unternehmen, die KI in Kundeninteraktionen integrieren. Dieser Prozentsatz ist wahrscheinlich gestiegen, ebenso wie die Fähigkeiten von KI-Plattformen. Damit Conversational AI als Tool zur Kundenbindung wirklich allgegenwärtig wird, müssen jedoch noch einige Hürden genommen werden:

  1. Emotionen erkennen:

    Zunächst einmal sind die meisten Plattformen noch relativ unausgereift, wenn es darum geht, Emotionen zu erkennen. Menschliche Kommunikation hängt ebenso von Emotionen wie von Sprache ab, und eine Änderung des Tonfalls könnte die Bedeutung von gesprochenen oder geschriebenen Dialogen völlig verändern. Um Computern beizubringen, subtile kontextbezogene Hinweise zu erkennen, benötigen Produktteams Datenbestände mit vielen verschiedenen menschlichen Stimmen. All diese Daten zu finden ist keine kleine Herausforderung.

  2. Neue Sprachen lernen:

    Der größte Teil der Weltbevölkerung spricht kein Englisch. Globale Unternehmen, die mit Conversational AI mit Kunden außerhalb der USA interagieren möchten, benötigen Plattformen, die nicht nur verschiedene Sprachen, sondern auch verschiedene regionale Dialekte und kulturelle Unterschiede verstehen. Dies würde wiederum große Mengen mehrsprachiger Sprach- und Audiodaten aus verschiedenen Communities und einer Vielzahl von Situationen erfordern (z. B. TED-Vorträge, Debatten, Telefongespräche, Monologe usw.) und diese Daten müssten eine Vielzahl von Themen abdecken .

  3. Die richtige Stimme erkennen:

    Die KI zu trainieren, um einen einzelnen Sprecher unter einer Vielzahl von Stimmen zu erkennen, ist eine weitere Herausforderung, die wahrscheinlich jedem mit einem intelligenten Heimlautsprecher wie Google Home oder Amazons Alexa vertraut ist. In einem überfüllten Wohnzimmer reagieren diese Plattformen möglicherweise auf Befehle, die nicht für sie bestimmt sind, oder sind möglicherweise nicht in der Lage, Befehle über mehrere Konversationen hinweg zu unterscheiden. Dies sorgt normalerweise für leichte Frustration und vielleicht eine komische Erleichterung, aber wenn Geschäftstransaktionen mit sensiblen Kundendaten über Sprachbefehle abgewickelt werden, ist es unerlässlich, dass die KI verwechselt keine Benutzerkonten.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Trotz dieser Hindernisse birgt Conversational AI ein immenses Potenzial für Unternehmen aller Art. Shaip ist hier, um Ihnen zu helfen, dieses Potenzial zu erschließen, und alles beginnt mit Daten. Wir können Produktteams stundenlang transkribierte, kommentierte Audiodaten in mehr als 50 Sprachen zur Verfügung stellen. Mit unserer proprietären Datenerfassungs-App sind wir in der Lage, die Verteilung von Datenerfassungsaufgaben an globale Teams erfahrener Datensammler zu rationalisieren. Die App-Schnittstelle ermöglicht es Anbietern von Datenerfassungs- und Anmerkungsdiensten, ihre zugewiesenen Erfassungsaufgaben einfach einzusehen, detaillierte Projektrichtlinien einschließlich Mustern zu überprüfen und Daten schnell zur Genehmigung durch Projektprüfer zu übermitteln und hochzuladen.

Wird in Verbindung mit dem ShaipCloud-Plattform, unsere App ist nur eines von vielen Tools, die uns in die Lage versetzen, Daten in praktisch jeder Größenordnung zu beschaffen, zu transkribieren und zu kommentieren, um anspruchsvolle Algorithmen für den Einsatz in realen Kundeninteraktionen zu trainieren. Möchten Sie erfahren, was uns sonst noch zu den führenden Anbietern von Conversational AI macht? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und lassen Sie uns Ihre KI zum Reden bringen.

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