Künstliche Intelligenz als neue Herausforderung für Unified Communications – Teil 1

Der Online-Service einer italienischen Bank ist derzeit dank des cleveren Einsatzes eines Chatbots sehr erfolgreich. Da der Bank bewusst war, wie kontraproduktiv es ist, den gesamten Kundenkontakt einer Maschine zu übergeben, entschied sie sich für ein gemischtes System, in dem die Maschine einen Kundenberater unterstützt – und nicht ersetzt.

Der von einem Software-Unternehmen eigens entwickelte Algorithmus für das Projekt kann die Stimmung des Kunden basierend auf der Stimmlage und den ersten Antworten ermitteln. Wie jeder gute Verkäufer wissen sollte, ist es ausschlaggebend, die Strategie und eventuell sogar das Angebot an das Verhalten des Gesprächspartners anzupassen.

Es lohnt sich, die Nuancen der Stimme oder die verwendeten Begriffe von einem Algorithmus in Echtzeit aufzeichnen und verarbeiten zu lassen, da der Kundenservice-Mitarbeiter dadurch wertvolle Zeit gewinnt und sich auf das einzig Wichtige konzentrieren kann: den Kunden zufriedenzustellen.

Die tausend Gesichter der künstlichen Intelligenz

Ein Algorithmus, der die Stimmlage in Echtzeit semantisch analysiert, ist nur eine der unzähligen Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz. Sie umfasst verschiedenste Funktionen, welche in unterschiedlichsten Bereichen Anwendung finden und zahlreiche Ziele verfolgen.

Alle Spezialisten sind sich einig: künstliche Intelligenz gehört zu den wichtigsten Trends der Unified-Communications-Technologie. Da sich der Fokus immer stärker auf den Anwender der Technologie und die von ihm generierten Daten richtet, erhält die künstliche Intelligenz, für die Daten lebenswichtig sind, automatisch eine Hauptrolle.

Wir können uns also sicher sein, dass sich die künstliche Intelligenz ihren Weg in den Unified-Communications-Sektor bahnen wird. Marktteilnehmer sollten diesen Trend nicht unterschätzen: man muss beharrlich bleiben, um nicht unterzugehen. Außerdem benötigt man die richtigen Instrumente – Wildix weiß das ganz besonders gut – und vor allem das richtige Wissen, um sicherzustellen, dass die Maschine die Unified-Communications-Kunden bestmöglich unterstützen kann.

Wie bereits erwähnt, umfasst künstliche Intelligenz viele Dinge. Es gibt intelligente Automatisierung, bei der eine Maschine sich wiederholende Tätigkeiten ausübt und dabei einen Menschen ersetzt. Außerdem gibt es Machine Learning, bei dem ein Algorithmus Verhaltensweisen und Anfragen basierend auf der Analyse gesammelter Daten voraussagt. Es gibt die Spracherkennung und Natural Language Processing, bei der ein Bot oder Avatar in natürlicher Sprache kommuniziert. Außerdem gibt es noch Deep Learning. Diese Weiterentwicklung des Machine Learning fügt neuronale Netze hinzu. Maschinen, die wie ein menschliches Gehirn funktionieren und nicht nur vorhersagen, sondern auch agieren.

Gehen wir über die Conversational AI hinaus

Die Einsatzbereiche der künstlichen Intelligenz im Unified-Communications-Sektor, die wir bereits kennen, sind die Spracherkennung und Natural Language Processing. Diese Bereiche werden auch „Conversional AI“ genannt. Sie sind heutzutage in Form von Smart Speakern, wie Alexa von Amazon, in viele Haushalte eingezogen.

Im Alltag wird es immer normaler, sich mit einer Maschine zu unterhalten. Deshalb erwartet sich der Benutzer dieselbe Art der Interaktion auch von einem Unified-Communications-System.

Wie diese Interaktion aussieht und wie sie umgesetzt werden kann, lesen Sie im nächsten Blog-Beitrag.

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