KI-Agenten für Geschäftsabläufe, auch bekannt als intelligente virtuelle Assistenten (IVA), virtuelle Agenten und digitale Mitarbeiter, ermöglichen es Unternehmen und Kunden, miteinander zu interagieren. Diese Gespräche, die von der neuesten KI und maschinellem Lernen (ML) angetrieben werden, sind menschenähnlich und klingen natürlich.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen KI-Agenten für Geschäftsabläufe und Chatbot-Software ist die Art des geführten Gesprächs. Chatbots sind in der Regel geskriptet und können mehrere Absichten nicht verstehen. Sie verlassen sich häufig auf Menüleisten und haben eine begrenzte Fähigkeit, die Eingaben der Benutzer zu verstehen. KI-Agenten hingegen verstehen eine Vielzahl unterschiedlicher Absichten aus einer einzigen Äußerung. Sie können Antworten interpretieren, für die sie nicht explizit programmiert sind, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden.
Mit maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning können KI-Agenten für Geschäftsabläufe intelligent wachsen, ein breiteres Vokabular und umgangssprachliche Sprache verstehen und präzisere und korrektere Antworten auf Anfragen geben.
Sie können auch personalisierte Antworten basierend auf Segmentierung oder anderen bereitgestellten Informationen geben. Darüber hinaus sind sie oft auf eine bestimmte Rolle oder einen bestimmten Anwendungsfall fokussiert, wie Marketing, Kundenservice und Vertrieb.
Diese Art von Software hat die Fähigkeit, die Ausgabe des Menschen als Eingabe zu verwenden, um Automatisierung voranzutreiben, wie z.B. das Aktualisieren von Geschäftssystemen wie CRM-Software. Sie führen diese Aufgaben und andere autonome Aktionen aus, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
KI-Agenten können in verschiedenen Untertypen auftreten, einschließlich KI-Kundensupport-Agenten, KI-IT-Agenten und KI-SDRs. Diese Varianten bieten spezifische Fähigkeiten für die Interaktion mit Kunden, Mitarbeitern mit IT-Anfragen und Interessenten.
Um in die Kategorie der KI-Agenten für Geschäftsabläufe aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:
Ein Gesprächsanliegen durch die Verwendung von NLP oder Spracherkennung verstehen
Den Benutzern die Möglichkeit geben, den KI-Agenten anzupassen
Werkzeuge zur Analyse von Gesprächen über Dashboards oder Berichte bereitstellen
Die Fähigkeit haben, Gespräche an einen Menschen weiterzuleiten
Mensch-in-Schleife-Fähigkeiten ermöglichen, um die Genauigkeit und Lebensfähigkeit des KI-Agenten sicherzustellen
Fortgeschrittene Automatisierung durch KI und Integrationen mit einem gewissen Maß an Autonomie betreiben
