Künstliche Intelligenz als neue Herausforderung für Unified Communications – Teil 2

Wie viele Gesichter die künstliche Intelligenz hat und welchen Platz sie schon heute in der Gesellschaft einnimmt, haben wir im vorangegangenen Blog-Beitrag beleuchtet.

Spracherkennung und Natural Language Processing sind jene zentralen Einsatzbereiche der künstlichen Intelligenz im Unified-Communications-Sektor, die wir alle heute bereits bestens kennen. Diese Bereiche werden auch als „Conversional AI“ bezeichnet und werden in Form von Smart Speakern, wie Alexa von Amazon, in vielen Haushalte bereits ganz selbstverständlich genutzt.

Neue Herausforderungen im Bereich Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Falls es noch Bedenken gibt, was Conversational AI betrifft, sollten Sie schnell umdenken. Es gilt sogar, einen Schritt weiter zu gehen und sich nicht mit Conversational AI zufriedenzugeben. Hierbei geht es um künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Aufnahmequalität von Telefongesprächen und vor allem zur Transkription und/oder Übersetzung in Echtzeit.

Es geht um künstliche Intelligenz zur schnelleren Identifikation der Teilnehmer einer Besprechung durch sofortige Gesichtserkennung. Außerdem wäre eine intelligente Wiedergabe einer Videokonferenz denkbar, bei der die Einstellungen je nach Position des Sprechers angepasst werden. Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Benutzeroberfläche.

Ohne auf futuristische Szenarien einzugehen, die die Geschäftswelt nur am Rande betreffen, konzentrieren wir uns auf konkrete Funktionen, die unsere Kunden – und daher uns – nutzen und die wir daher anbieten können müssen.

Es geht darum, wie Daten genutzt werden

Die bereits genannten Beispiele zeigen, dass es immer um Daten geht. Alle Varianten der künstlichen Intelligenz basieren auf der Verarbeitung von Daten, welche bereits im Unternehmen vorhanden sind. Das ist beispielsweise im CRM, im Produktivitätsinstrument (Office 365), im ERP oder in der Verwaltungssoftware der Lieferkette.

Moderne Datenanalyse beschränkt sich aber nicht darauf, ein Business-Intelligence-Instrument in die internen Datenressourcen zu integrieren, sondern verarbeitet auch (bzw. hauptsächlich) sogenannte „Alternative Data“. Dabei handelt sich um unendliche Datensätze, die von jeder externen digitalen Quelle aus abrufbar sind. Das umfasst natürlich das Internet, aber auch Informationen von IoT-Geräten.

Glauben Sie, dass diese Daten keinen Nutzen haben? Dann liegen Sie falsch. In einem Markt, der extrem sensibel auf Technologien reagiert, wie die Finanzbranche, machte die Nutzung von raffinierten Machine-Learning-Algorithmen, die unendliche „Data Lakes“ aus internen und externen Quellen analysieren und zusammenfassen, bereits jetzt den Erfolg oder Misserfolg verschiedener Unternehmen aus.

Die Integration eines Unified-Communications-Dienstes in das vorhandene CRM ermöglicht es zum Beispiel, direkt nachdem Sie den Namen der Teilnehmer in Erfahrung gebracht haben, eine Unterhaltung vorzubereiten. Teilnehmer der Besprechung erhalten im Voraus ein vollständiges Dossier über den Gesprächspartner und sein Unternehmen. Dank der Integration von „internen“ Daten und Alternative Data entsteht ein wesentlich aktuelleres und präziseres Bild. Möglich ist das über spezielle webbasierte Plattformen, die meist auf API basieren. Diese können ganz einfach in jede Software des Unternehmens integriert werden.

Die Nachbearbeitung eines Meetings oder Gesprächs, die ebenfalls über einen Algorithmus stattfindet, ermöglicht es, vorausschauende Informationen für das nächste Mal zu erhalten: die Maschine lernt (Machine Learning), um unseren Kunden nützliche Hinweise und dem Unternehmen umsetzbare Aktionen zu liefern.

Artificial Intelligence: ein Leitfaden

Gut. Nachdem wir jetzt wissen, dass wir uns an diesen Trend anpassen müssen, müssen wir nur mehr herausfinden, wie das geht. Der erste Schritt? Eine passende Lösung. Dabei hilft uns das Wildix Management System in der Version 4.0. Nach der Einrichtung des Instruments muss ein Integrationsprojekt durchgeführt werden. Es könnte nötig sein, weitere Tools hinzuzufügen oder über eine API einen professionellen Webservice zu integrieren. In jedem Fall steht fest, dass ein gut vorbereiteter Wildix-Partner viele Chancen vorausschauend nutzen kann.

Jeder Kunde hat ganz bestimmte Anforderungen und bestimmte IT-Assets, die integriert werden müssen. Die Integration und Nutzung von künstlicher Intelligenz im Bereich der Unified Communications setzt eine wichtige Evaluierung, sowie Entwicklung und Personalisierung voraus. Nur wer sich mit den richtigen Zertifikaten und Kompetenzen ausstattet, wird sich beim Kunden behaupten können. Das Jahr 2020 steht vor der Tür und wir haben keine Zeit mehr zu verlieren.

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