AI-Agenten, auch bekannt als intelligente virtuelle Assistenten (IVA), virtuelle Agenten und digitale Mitarbeiter, ermöglichen es Unternehmen und Kunden, auf eine konversationelle Weise zu interagieren. Diese Gespräche, die von der neuesten KI und maschinellem Lernen angetrieben werden, sind menschenähnlich und klingen natürlich.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen AI-Agenten und Chatbot-Software ist die Art der geführten Konversation. Chatbots sind typischerweise geskriptet und können mehrere Absichten nicht verstehen. Häufig verlassen sie sich auf Menüleisten und haben eine begrenzte Fähigkeit, die Eingaben der Benutzer zu verstehen. Dies steht im Gegensatz zu AI-Agenten, die eine Reihe verschiedener Absichten aus einer einzigen Äußerung verstehen. 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 AI-Agenten intelligent wachsen, ein breiteres Vokabular und umgangssprachliche Sprache verstehen und präzisere und korrektere Antworten auf Anfragen geben.
Darüber hinaus können sie personalisierte Antworten basierend auf Segmentierung oder anderen bereitgestellten Informationen geben. Sie sind oft auf eine bestimmte Berufsrolle oder einen Anwendungsfall fokussiert, wie Marketing, Kundenservice und Vertrieb.
Diese Art von Software hat die Fähigkeit, die Ausgabe des Menschen als Eingabe zu nutzen, um Automatisierung voranzutreiben, wie das Aktualisieren von Geschäftssystemen wie CRM-Software. Sie führen diese Aufgaben und andere Formen der Autonomie aus, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der AI-Agenten zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Eine konversationelle Anfrage durch die Verwendung von NLP oder Spracherkennung verstehen
Den Benutzern die Möglichkeit geben, den AI-Agenten anzupassen
Werkzeuge bereitstellen, um Gespräche über Dashboards oder Berichte zu analysieren
Die Fähigkeit haben, Gespräche an einen Menschen weiterzuleiten
Mensch-in-Schleife-Fähigkeiten zulassen, um die Genauigkeit und Lebensfähigkeit des AI-Agenten sicherzustellen
Sich an fortgeschrittener Automatisierung beteiligen, durch KI und Integrationen, mit einem gewissen Maß an Autonomie
