Generative KI und Basismodelle werden die Akzeptanz von Conversational AI beschleunigen, die Wahrnehmung ihrer Intelligenz erhöhen und ihre Anwendung auf verschiedene Branchen und Bereiche ausweiten, so die Vorhersage von Gartner.
Der Hype um OpenAI ChatGPT, das in einer Vielzahl von generativen KI-Anwendungsfällen erprobt wird, unterstreicht die laufenden Innovationen im Bereich der konversationellen künstlichen Intelligenz (KI). Anbieter von konversationeller KI haben ihre Marketingbotschaften so angepasst, dass sie die Integration von GPT-Technologien (ChatGPT, GPT2/3 usw.) in ihre Angebote ausdrücklich hervorheben. Die Innovation wird durch den kombinatorischen Effekt mehrerer Technologien vorangetrieben, einschließlich Grundlagenmodellen, Wissensgraphen und Verstärkungslernen mit Menschen in der Schleife.
Drei Auswirkungen von ChatGPT
Die Rolle aller drei KI-Techniken in konversationsfähigen KI-Produkten und -Dienstleistungen wird in den nächsten drei Jahren drastisch zunehmen und die intelligenten und konversationsfähigen Fähigkeiten von Software und fortschrittlichen virtuellen Assistenten (VA) verändern.
Die drei wichtigsten Auswirkungen der Ankündigung und des exponentiellen Experimentierens mit ChatGPT und anderen Basismodellen (sowohl Sprachmodelle als auch Text-zu-Video-, Text-zu-Bild-, Text-zu-Audio-Modelle usw.) sind die folgenden:
- Basismodelle sind ein wichtiger KI-Fortschritt, sollten aber als potenzielle Technologie in Kombination mit anderen KI-Entwicklungstechniken erforscht werden (siehe Bild 1).
- Während OpenAI ChatGPT über Experimente und Versuche mit Unternehmen hinaus nicht weit verbreitet sein wird, werden andere unternehmensübergreifende Produkte wie Microsoft AzureOpenAI Services oder Bing in den nächsten 12 bis 18 Monaten eingeführt werden. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, die Technologie zu erlernen und in Ihr Angebot zu integrieren. Im Gegenteil, generative KI und Basismodelle werden in den nächsten zwei Jahren in viele Softwaretechnologieprodukte integriert werden. Die Einbindung generativer KI-Funktionen in fortgeschrittene VAs und Software wird sich ab 2023 ausweiten.
- Die Anwendungsfälle für konversationelle KI werden sich weiterhin auf mehrere Geschäftsbereiche und Branchen ausweiten, vom Content Marketing bis hin zu neuen intelligenten Suchoptionen, KI-Avataren und Entscheidungsintelligenz. Die nächsten Herausforderungen für Produktverantwortliche bei Software- und Technologieanbietern werden darin bestehen, Investitionsentscheidungen zur Integration und Verbesserung der wichtigsten Anwendungsfälle zu treffen, um die Markteinführung zu beschleunigen und die Ergebnisse zu verbessern.
Gartner geht davon aus, dass bis 2027 60 % der NLP-Anwendungsfälle durch Basismodelle unterstützt werden, während es im Jahr 2022 noch weniger als 10 % waren. Während Allzweck-Basismodelle sehr teuer und zeitaufwändig in der Entwicklung sind und in der Regel nur in der Cloud laufen, ermöglichen sie die Entwicklung von domänenspezifischen Modellen, die den Technologieanbietern zukünftige Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.
Da die intelligenten und konversationellen Fähigkeiten für Conversational-AI-Plattformen, VA und intelligente Software zunehmen, müssen Produktverantwortliche in Technologieanbietern in benutzerdefinierte große Sprachmodelle (LLMs) investieren, um sich auf die beschleunigte Akzeptanz intelligenter Software und VA durch Unternehmen und die erforderlichen Änderungen des geschäftlichen Werts ihrer Lösung vorzubereiten.
Um von diesen rasanten Entwicklungen im Bereich der Basismodelle und der generativen KI zu profitieren, sollten Anbieter von Conversational AI und Software diese Technologien in den folgenden sieben Bereichen einbeziehen:
- Einbindung in Funktionen zur Generierung natürlicher Sprache (NLG) für eine bessere Zusammenfassung und intelligentere domänenspezifische VA-Antworten
- Test interner KI-Modelle
- Entwicklung hybrider Modelle zur Unterstützung von VA-Antworten mit Wissensgraphen, Basismodellen und generativer KI (erfordert gute semantische Fähigkeiten)
- Beschleunigung Ihrer Lösungen auf dem Weg zu mehr generativer KI-Fähigkeit
- Ergänzung bestehender Suchlösungen
- Neuronale maschinelle Echtzeit-Übersetzung
- Humanisierung der internen und der Kundenkommunikation mit KI-Avataren auf der Grundlage von textübertragender generativer KI-Technologie.
Es wird auch neue Möglichkeiten für Dienstleistungen rund um die oben genannten Technologiebereiche geben, etwa für Transfer-Learning-Fähigkeiten oder das Unternehmensmanagement von generierten KI-Inhalten und -Kommunikation. Um den geschäftlichen Wert aufkommender Technologien wie konversationelle KI und fortschrittliche VAs zu erhöhen, müssen Technologieanbieter nicht nur die vielversprechenden zukünftigen Möglichkeiten aufdecken, sondern auch in der Lage sein, den geschäftlichen Wert, den sie liefern, zu quantifizieren.
Produktverantwortliche können einen auf einem Markov-Entscheidungsprozess (MDP) basierenden Ansatz verwenden, um den monetären Geschäftswert zu quantifizieren, der proportional zum Wert der intelligenten Rollen ist, die ein fortschrittlicher VA oder eine intelligente Software in großem Umfang ausführt. Die Verwendung des MDP-Ansatzes bei Investitionsentscheidungen in Technologie-Roadmaps, Markteinführungs- und Vertriebsaktivitäten kann Wettbewerbsvorteile und Abschlussquoten erhöhen, indem Vertriebs- und Marketingaktivitäten auf einen quantifizierbaren Geschäftswert ausgerichtet werden.
Das zukünftige Potenzial von Conversational AI mit generativer KI
Über 1,7 Milliarden Dollar wurden in den letzten fünf Jahren von Venture-Capital-Firmen in generative KI-Lösungen investiert, die eine Vielzahl neuer Anwendungsfälle hervorgebracht haben. Anbieter von Technologieprodukten sollten die Differenzierung von Software oder Lösungen vorantreiben, indem sie spezifische Segmente innerhalb der generativen KI identifizieren, die bestehende vertikale Geschäftsprobleme lösen können, wie etwa häufige Aktualisierungen von Marketingmaterialien oder personalisierte Möglichkeiten der Kundenansprache.
Was man über ChatGPTO wissen und tun sollte
ChatGPT von OpenAI spiegelt Innovationen in großen Sprachmodellen und anderen KI-Technologien wider, die versprechen, die Macht der generativen KI zu entfesseln. Produktverantwortliche sollten die zugrundeliegenden Technologien studieren und ihre eigenen generativen KI-Roadmaps erstellen, anstatt sie als konsumierbares Angebot zu behandeln.
Fortschritte in der generativen KI können die Erstellung von hochmodernen KI-Avataren beschleunigen und neue Anwendungsfälle von der Unterhaltung über Spiele bis hin zum Kundensupport erschließen. Die Auswirkungen von KI-Avataren können die digitale Interaktion stark beeinflussen. Der sich entwickelnde, aber noch nicht ausgereifte rechtliche Schutz von Nutzern und Inhalten sowie die verantwortungsvolle Anwendung von KI-Prinzipien stellen jedoch eine Herausforderung für die Skalierung künftiger KI-Avatare dar.
KI-Reife
KI reift mit den neuesten Innovationen rund um KI-gestützte Anwendungen, Mitarbeiterproduktivität und menschenzentrierte KI. Verschiedene KI-Techniken wie Basismodelle, generative KI und Entscheidungsintelligenz werden eingesetzt, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und Geschäfts- und Internet-of-Things-Daten sinnvoll zu nutzen.
Produktverantwortliche müssen das Timing und die Auswirkungen verschiedener KI-Technologien verstehen, um sie effektiv in ihre Lösungen einzubinden und so einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen: Künstliche Intelligenz im Gespräch
Der Markt für künstliche Intelligenz im Gespräch entwickelt sich rasant, angetrieben durch Fortschritte in der KI, die intelligentere, skalierbarere und spezialisierte Lösungen ermöglichen. Die nächste Generation der KI wird das Vertrauen in konversationelle KI-Modelle stärken und die Modellintelligenz und -funktionalität verbessern, was die Tiefe und Breite der skalierbaren Automatisierung fördert. Unternehmen investieren jetzt in Technologien und Techniken, um die Anzahl, die Art und den personalisierten Charakter der Mensch-Maschine-Kontakte mit den Benutzern zu verbessern.
Virtuelle Assistenten
Die Schätzung des Werts ist entscheidend für eine sichere Investition in die Entwicklung neuer Technologien wie etwa der fortschrittlicher virtueller Assistenten. Produktverantwortliche können einen auf einem Markov-Entscheidungsprozess basierenden Ansatz verwenden, um den monetären Geschäftswert zu quantifizieren, der proportional zum Wert der intelligenten Rollen ist, die ein fortschrittlicher VA in großem Umfang ausführt.
Intelligente Anwendungen werden Werte schaffen und Märkte verändern, indem sie lernen, sich anpassen und neue Ideen und Ergebnisse generieren. Generative KI als eine Technik innerhalb intelligenter Anwendungen, die differenzierte Ergebnisse schaffen und vom Markthype und privaten Investitionen auf der Grundlage innovativer Fähigkeiten profitieren kann. Produktentwickler müssen sich auf die Implementierung intelligenter Fähigkeiten konzentrieren, um mit der kommenden Welle aufkommender Angebote konkurrieren zu können.
Co-Innovations-Ökosysteme treiben eine neue Ära zwischen technologischer Innovation und Partnerschaften voran, denn mit einem Co-Innovations-Partner-Ökosystem können Technologieanbieter die dringenden Kundenbedürfnisse durch die Nutzung gemeinsamer Fähigkeiten, technologischer Expertise, Investitionen und Anreize erfüllen. Produktverantwortliche müssen bei der Co-Innovation einen strategischen Ansatz mit hoher Priorität verfolgen, um Kundennutzen zu schaffen, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Investitionen und Kontrolle und Geschwindigkeit der Innovation zu erreichen.
Auf dem Vormarsch
Virtuelle Assistenten sind auf dem Vormarsch, um komplexe Wissensarbeit zu bewältigen. Die zunehmende Intelligenz und Beratungskompetenz virtueller Assistenten bedeutet, dass sie Menschen unterstützen, komplexe Aufgaben automatisieren und sich auf menschenähnliche Multiturn-Gespräche einlassen können. Die Verbreitung von virtuellen Assistenten in verschiedenen Geschäftsbereichen und Branchen ist im Gange.
Unternehmen sollten auch die Innovationen von Start-ups im Bereich NLT prüfen und von den Innovatoren in diesem Technologiebereich lernen. Während künstliche allgemeine Intelligenz noch Jahrzehnte entfernt ist (wenn sie überhaupt auftaucht), müssen Managementverantwortliche unbedingt verstehen, dass sich die Intelligenz virtueller Assistenten (VAs) in mehreren Stufen weiterentwickeln wird. Produktverantwortliche, die VA-Lösungen in Software, Geräte und das Internet der Dinge integrieren, können diese Roadmap für intelligente Fähigkeiten nutzen, um die Produktdifferenzierung voranzutreiben.
Fortschritte im Bereich der konversationellen KI-Technologien treiben die VA-Fähigkeiten zur Bewältigung qualifizierter, professioneller, domänenspezifischer Aufgaben in hochwertigen Anwendungsfällen voran. Sie ermöglichen eine breitere Akzeptanz der Automatisierungsfähigkeiten von virtuellen Assistenten, von einfachen Aufgaben bis hin zu komplexeren, wissensbasierten Funktionen. Produktverantwortliche, die konversationelle KI-Schnittstellen entwickeln und virtuelle Assistenten in verschiedene Unternehmenssoftware integrieren, sollten die Entwicklung von Fähigkeiten mit Fokus auf den jeweiligen Anwendungsfall priorisieren.E
In den nächsten zwei Jahren werden sich fortschrittliche VA durch die Einbeziehung von generativer KI und Grundmodellen, KI-Avataren, Multimodalität und branchenspezifischen Fähigkeiten differenzieren.
