Künstliche Intelligenz

Hin­sicht­lich Künst­li­cher Intel­li­genz kann grund­sätz­lich zwi­schen „star­ker“ und „schwa­cher“ KI unter­schie­den wer­den. Bei schwa­cher KI han­delt es sich um Sys­teme, die meist regel­ba­siert arbei­ten und auf einen klar defi­nier­ten Auf­ga­ben­be­reich beschränkt sind, wie zum Bei­spiel die Erken­nung und Ver­ar­bei­tung von Spra­che.

Der Groß­teil der „schwa­chen“ künst­lich intel­li­gen­ten Sys­teme, baut auf das Prin­zip des maschi­nel­len Ler­nens auf, was vor allem in Anwen­dungs­si­tua­tio­nen popu­lär gewor­den ist, in denen große Daten­men­gen sta­tis­tisch aus­ge­wer­tet und nach Mus­tern durch­sucht wer­den sol­len – z.B. Spam­fil­ter, auto­nome Fahr­sys­teme oder medi­zi­ni­sche Dia­gno­sen. Das soge­nannte Deep Learning ist ein Teil­ge­biet bzw. eine Wei­ter­ent­wick­lung des maschi­nel­len Ler­nens und könnte die Basis einer „star­ken“ KI wer­den. „Starke“ KI stützt sich auf künst­li­che neu­ro­nale Netze, deren Auf­bau und Funk­tion dem mensch­li­chen Gehirn nach­emp­fun­den sind. Die Erkennt­nisse einer „star­ken“ KI soll­ten nicht auf eine Domäne beschränkt, son­dern auf belie­big viele andere Berei­che anwend­bar sein.

Durch eine große Infor­ma­ti­ons­ba­sis und die Struk­tur der neu­ro­na­len Netze kön­nen Deep-​Learning-​Systeme erlernte Inhalte selbst­stän­dig mit neuen Inhal­ten ver­knüp­fen. Zudem sind sie in der Lage, Ana­lo­gien her­zu­stel­len, ohne im Kon­text einer Fra­ge­stel­lung mit bestimm­ten Schlüs­sel­be­grif­fen kon­fron­tiert zu wer­den. Je mehr aus­sa­ge­kräf­tige Daten sol­che Sys­teme ver­ar­bei­ten, desto zuver­läs­si­ger wer­den sie. So führt der „Lern­ef­fekt“ im Ide­al­fall zu einer kon­ti­nu­ier­li­chen Selbst­op­ti­mie­rung.

• Fle­xi­ble, ein­fa­che Gestal­tung und Kon­fi­gu­ra­tion des auto­ma­ti­sier­ten Kun­den­dia­logs und des Work­flows für alle Geschäfts­vor­fälle mit­hilfe struk­tu­rier­ter und wie­der­ver­wend­ba­rer Text– bzw. Sprach­bau­steine
• Abbil­den häu­fig anfal­len­der Teil­dia­loge, z.B. der Iden­ti­fi­ka­ti­ons– oder Legi­ti­ma­ti­ons­vor­gänge
• Geld– sowie Ver­wal­tungs­auf­wand­ein­spa­rung dank der inhouse-​Reaktion auf ver­mehrte Kun­den­an­fra­gen
• Redu­zie­rung der Wei­ter­lei­tungs­quote von ein­ge­hen­den Anru­fen dank der ziel­ge­rich­te­ten Ver­mitt­lung an pas­sende Mit­ar­bei­ter
• Pro­zess­op­ti­mie­rung im Unter­neh­men dank der effi­zi­en­ten Bear­bei­tung von Kun­den­kon­tak­ten
• Auto­ma­ti­sier­ter Ver­sand von Doku­men­ten, E-​Mails oder SMS mit gege­be­nen­falls selbst­stän­di­ger Kon­takt­auf­nahme zu Kun­den
• Wei­ter­ar­bei­ten mit vor­han­de­nem Daten­stamm dank Erwei­te­rung der beste­hende Infra­struk­tur um nur wenige Kom­po­nen­ten
• Redu­zie­rung der Last­spit­zen und bes­sere Pla­nung des Arbeits­vo­lu­mens dank des Ein­spar­po­ten­zi­als bei wie­der­keh­ren­den, stan­dar­di­sier­ten Geschäfts­vor­fäl­len