Generative KI

Was bedeutet generative KI?

Generative KI (generative künstliche Intelligenz) umfasst KI-Systeme, die eigenständig neue Inhalte erzeugen können – seien es Texte, Bilder, Audio oder sogar Videos. Anders als diskriminative KI-Modelle, die Daten klassifizieren oder Vorhersagen treffen, generieren diese Modelle etwas Neues, das oft verblüffend menschenähnlich wirkt. Bekannte Beispiele sind Textgeneratoren (etwa ChatGPT für Sprache) und Bildgeneratoren wie DALL·E oder Stable Diffusion, die aus Texteingaben Bilder kreieren. Generative KI nutzt meist Deep Learning-Modelle (insbesondere neuronale Netze) mit speziellen Architekturen wie Transformern oder GANs (Generative Adversarial Networks).

Funktionsweise

Generative KI-Modelle werden auf großen Datenmengen trainiert, um die statistischen Muster dieser Daten zu erlernen. Ein Sprachmodell etwa verarbeitet Millionen von Sätzen und lernt, welches Wort typischerweise auf welches folgt. So kann es aus einer Eingabeaufforderung (Prompt) einen zusammenhängenden Text fortführen. Bildgeneratoren lernen analog aus einer Vielzahl von Bildern Muster für Formen, Farben und Strukturen. Generative Modelle arbeiten oft mit Wahrscheinlichkeiten: In jedem Schritt der Inhaltserstellung wird das nächste Element (z. B. nächstes Wort oder Bilddetail) gemäß der erlernten Verteilungsfunktion gewählt. Moderne generative KI wie GPT-4 sind in der Lage, kontextbezogen Sinnzusammenhänge herzustellen und dadurch sehr kohärente und passende Inhalte zu produzieren.

Anwendungsbereiche

Die Einsatzmöglichkeiten generativer KI sind vielfältig:

• Textgenerierung: Automatisches Erstellen von E-Mails, Berichten oder sogar literarischen Entwürfen. In Kundenservice-Chatbots werden generative Antworten genutzt, um flexibler auf Anfragen zu reagieren.

• Bild- und Videoerzeugung: Grafiker können KI zur Inspiration nutzen, um Entwürfe zu generieren. Im Film können Landschaften oder Figuren synthetisch erstellt werden. Allerdings gibt es auch Missbrauchspotenzial (z. B. Deepfakes: realistisch wirkende Fake-Videos).

• Musik und Audio: KI komponiert Musikstücke oder erzeugt menschliche Stimmen (Sprachsynthese) für Hörbücher und Assistenten.

Generative KI im Kundenservice

In der Kundenkommunikation, wie in Contact Centern, kann sie eine entscheidende Rolle spielen, um Servicequalität und Effizienz zu steigern. Einige zentrale Anwendungsbereiche sind hier:

• Automatisierte Kundenanfragen und Antworten: Generative KI kann als intelligenter Chatbot fungieren und häufig gestellte Kundenanfragen automatisiert beantworten. So lassen sich Anfragen schneller und präziser bearbeiten, und Agenten können sich auf komplexere Anliegen konzentrieren.

• Sprach- und Textzusammenfassung: Bei langen Kundenanrufen oder Chat-Konversationen kann Generative KI helfen, zentrale Inhalte zusammenzufassen. So können Agenten Gespräche schneller überblicken, und Teams sparen Zeit bei der Nachbearbeitung.

• Training und Unterstützung für Service-Agenten: Die KI kann Vorschläge zur Gesprächsführung, Tipps für den nächsten Schritt oder passende Formulierungen zur Verfügung stellen. So unterstützt sie die Agenten als ein „digitaler Co-Pilot“ und verbessert die Servicequalität.

Vorteile im Contact Center

Effizienz durch Automatisierung

• Generative KI ermöglicht es Unternehmen, repetitive Aufgaben und standardisierte Antworten zu automatisieren. Dadurch kann ein höheres Anfragevolumen ohne zusätzlichen Personalaufwand bewältigt werden, was die Effizienz des Kundenservices erheblich steigert. Die KI ist in der Lage, häufig gestellte Fragen schnell zu beantworten und Anfragen direkt zu bearbeiten, wodurch die Wartezeiten für Kunden reduziert werden.

Entlastung für Service-Mitarbeitende

• Generative KI kann als Unterstützungssystem für Service-Mitarbeitende fungieren, indem sie kontextuelle Vorschläge zur Gesprächsführung, hilfreiche Informationen oder relevante Antworten bereitstellt. Durch diese Unterstützung sparen Agent:innen wertvolle Zeit und können sich auf komplexere Anliegen konzentrieren, was die Arbeitsbelastung reduziert und die Mitarbeiterzufriedenheit steigert.

Analyse und Optimierung

• Generative KI kann durch die Analyse von Kundenanfragen und Interaktionen wertvolle Einblicke in häufige Kundenbedürfnisse und -probleme geben. Unternehmen können diese Daten nutzen, um ihre Produkte oder Services gezielt zu verbessern und ihre Angebote optimal auf Kundenwünsche anzupassen.

Personalisierung der Kundenkommunikation

• Ein großer Vorteil der Generativen KI ist die Fähigkeit zur Individualisierung. Sie kann Anfragen im Kontext des individuellen Kundenprofils analysieren und maßgeschneiderte Antworten generieren. Kunden fühlen sich dadurch persönlich angesprochen, was zu einer stärkeren Kundenbindung und einem positiven Markenerlebnis beiträgt.

Herausforderungen

Mit generativer KI gehen Herausforderungen einher. Eines der größten Probleme sind Halluzinationen – das Modell erfindet Fakten oder Details, die nicht der Realität entsprechen. Ebenso besteht Risiko für urheberrechtliche Probleme, wenn generierte Inhalte stark an Trainingsdaten angelehnt sind. Gesellschaftlich diskutiert werden auch Falschinformationen durch KI-generierte Texte sowie die Auswirkungen auf Kreativberufe. Deshalb werden Guardrails und Richtlinien entwickelt, um generative KI verantwortungsvoll einzusetzen, sodass Chancen (Automatisierung, Kreativitätsboost) genutzt und Risiken gemindert werden.