Conversational AI vs. generative KI: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Was bedeutet KI für Sie? Für manche ist es ein persönlicher Chatbot, dem sie Fragen stellen. Für andere ist es der Kundenservice-Agent, den sie erreichen, wenn sie für einen Termin anrufen. Beide Beispiele wirken vielleicht gleich: Etwas, das antwortet. Dahinter stehen jedoch unterschiedliche Architekturen und Zwecke. 

Bitten Sie Ihren persönlichen Chatbot, Informationen zu einem bestimmten Konto abzurufen, wird er raten oder scheitern. Bitten Sie einen Kundenservice-KI-Agenten, ein Marketing-Briefing für Ihre nächste Anzeige zu schreiben, erhalten Sie bestenfalls etwas Allgemeines. Das Erste ist generative KI. Das Zweite ist Conversational AI.

Dieser Artikel erläutert die Unterschiede zwischen diesen beiden KI-Arten, zeigt, wo sich Conversational AI und generative KI überschneiden, und erklärt, wie Produkte zunehmend beide gleichzeitig für ein stimmigeres Kundenerlebnis einsetzen.

Zusammenfassung

• Conversational AI bezeichnet Tools, die Gespräche in einem bestimmten Kontext und Rahmen führen; generative KI erstellt neue Inhalte.
• Conversational AI nutzt das Verstehen und Generieren natürlicher Sprache, um Sprachagenten zu betreiben und Chatbots.
• Generative KI nutzt Large Language Models (LLMs) und Deep Learning, um originelle Bilder, Texte, Code, Videos und mehr zu erstellen.
• Conversational AI und generative KI werden beide als schwache KI mit begrenztem Gedächtnis eingestuft.

Was ist Conversational AI?

Conversational AI beschreibt Technologie, die einen wechselseitigen Dialog mit Menschen per Text oder Sprache simulieren kann. Ihr Hauptzweck ist Interaktion – ob sie ermittelt, was jemand benötigt, oder eine Frage beantwortet. Conversational AI kombiniert das Verstehen natürlicher Sprache, Dialogmanagement und die Generierung natürlicher Sprache. Sie nutzt meist Tools oder verbundene Datenbanken, um präzise Antworten zu geben, die zur Marke eines Unternehmens passen.

Moderne Conversational-AI-Systeme nutzen Large Language Models, um unterschiedlichere Formulierungen und unerwartete Folgefragen zu verarbeiten. Diese Fähigkeiten zeigen sich besonders bei Conversational-AI-Einsätzen wie KI-Kundenservice-Agenten, die mit Nutzern interagieren, Probleme lösen, anhand interner Informationen eine Lösung empfehlen oder die Anfrage bei Bedarf an einen menschlichen Agenten weiterleiten.

Was ist generative KI? 

Generative KI verlagert den Fokus von der Interpretation und Analyse von Informationen auf das Erstellen und Ableiten neuer Inhalte. Statt Informationen zu identifizieren, verstehen generative KI-Modelle die zugrunde liegenden Muster in Daten und können damit neue Inhalte erstellen. Ein Text-LLM wird beispielsweise mit großen Datenmengen trainiert und lernt die statistischen Beziehungen zwischen Wörtern. So erkennt es plausible Muster, um das nächste Wort oder den nächsten Satz vorherzusagen. Auf eine Eingabe hin kann es dieses Wissen nutzen und neuen Text als Antwort schreiben.

Diese Modelle decken Text, Video, Audio, Bilder und Code ab und ermöglichen es Menschen, Inhalte anhand von Eingaben in natürlicher Sprache zu erstellen. LLMs auf Transformer-Architektur übernehmen den Großteil davon für Text und Code, während Diffusionsmodelle viele Video-, Bild- und Audioinhalte erstellen. 

Conversational AI vs. generative KI: Die wichtigsten Unterschiede

Conversational AI und generative KI sind für unterschiedliche Anwendungen optimiert. Erstere konzentriert sich auf Echtzeitdialog und Interaktion, letztere auf die Erstellung neuer Inhalte anhand natürlicher Eingaben.

Hier finden Sie eine vollständige Übersicht der wichtigsten Unterschiede zwischen Conversational AI und generativer KI:

Diese Technologien unterscheiden sich, überschneiden sich jedoch zunehmend, da viele Conversational-AI-Tools LLMs einsetzen. Diese ermöglichen ihnen, Themen außerhalb ihres vorgesehenen Rahmens zu behandeln. Ein Sprachagent auf LLM-Basis kann natürlich Gespräche führen und Folgefragen außerhalb eines festen Skripts beantworten – ähnlich wie ein generatives KI-Modell mit unvorhersehbaren Eingaben umgeht. Seine Hauptaufgabe bleibt jedoch, präzise zu kommunizieren, während generative KI Inhalte erstellt. 

Wo ordnen sich Conversational AI und generative KI in die KI-Arten ein?

KI wird üblicherweise nach Fähigkeiten oder Funktionalität klassifiziert. Nach Fähigkeiten gibt es grob drei Kategorien: schwache KI, allgemeine KI (Artificial General Intelligence, AGI) und superintelligente KI. Die letzte Gruppe ist noch theoretisch und beschreibt eine Technologie, die kognitiv weit fortgeschrittener als Menschen wäre.

Nach Funktionalität wird KI in vier Gruppen unterteilt:

1. Reaktive Maschinen-KI: Reagiert auf eine aktuelle Eingabe ohne Erinnerung an frühere Gespräche und arbeitet nur mit derzeit verfügbaren Daten.
2. KI mit begrenztem Gedächtnis: Nutzt aktuelle Daten für Entscheidungen. Diese Gruppe von KI-Systemen wird heute am häufigsten eingesetzt.
3. Theory-of-Mind-KI: KI-Forschende versuchen, eine KI-Klasse zu entwickeln, die Gedanken und Emotionen verstehen kann, menschliches Kunstverständnis simuliert und auf emotionaler Ebene reagiert.
4. Selbstbewusste KI: Selbstbewusste KI verfügt über ein eigenes Bewusstsein und vollständige Selbstwahrnehmung. Auch diese Kategorie ist möglich, aber heute nicht verfügbar.

Hinsichtlich Fähigkeiten und Funktionalität gehören Conversational AI und generative KI zur schwachen KI mit begrenztem Gedächtnis. Keine der beiden Technologien speichert Erinnerungen außerhalb eines festgelegten Kontextfensters. Innerhalb dieser Kategorien unterscheiden sie sich in ihrer Funktion: Die eine führt Dialoge mit Nutzern, die andere erstellt Inhalte.

Die richtige KI für Ihr Geschäftsziel wählen

Die Wahl zwischen Conversational AI und generativer KI hängt von Ihrer Hauptaufgabe ab. Wenn Sie viele eingehende Anfragen bearbeiten müssen, etwa von Nutzern, die Informationen suchen oder Bestellungen prüfen möchten, ist Conversational AI die naheliegende Wahl.

Wenn Sie neue Inhalte erstellen möchten, etwa für eine personalisierte Marketingkampagne oder lokalisierte Inhalte, ist generative KI besser geeignet.

Diese Tools müssen natürlich nicht isoliert eingesetzt werden. Sie können verschiedene KI-Modelle in einem Workflow kombinieren. Beispielsweise kann Conversational AI mit einem eingehenden Lead interagieren und generative KI anschließend ein personalisiertes Folgeangebot auf Basis des Gesprächs erstellen.

Anwendungsfälle für Conversational AI

Anwendungsfälle für Conversational AI konzentrieren sich meist darauf, Nutzer zu unterstützen oder einen bestimmten Service bereitzustellen.

Hier sind einige häufige Beispiele:

• Kundenservice-Agenten: Sprach- und Chat-Agenten können eingehende Kundenanliegen lösen, Fragen zu Ihren internen Dokumenten beantworten, Rücksendungen oder Bestelländerungen bearbeiten und Sendungsinformationen bereitstellen – ohne einen menschlichen Agenten einzubeziehen.
• Digitale Assistenten: Verbrauchergeräte, insbesondere Alexa und Google Home, sind beliebte Systeme für zu Hause geworden. Menschen nutzen sie für Aufgaben ohne Hände, etwa um Licht auszuschalten, Musik abzuspielen, Erinnerungen einzurichten oder andere vernetzte Smart-Geräte zu steuern.
• Virtuelle Assistenten: Business-Agenten können Workflows verwalten, etwa Kundenanrufe entgegennehmen und Termine vereinbaren oder einen Vertriebs-Lead qualifizieren, bevor ein Vertriebsmitarbeiter eingebunden wird. 

Hier sehen Sie ein Beispiel für einen Conversational-AI-Agenten, der Leads in Echtzeit qualifiziert.

Anwendungsfälle für generative KI

Die wichtigsten Anwendungsfälle generativer KI ergeben sich aus ihrer Fähigkeit, anhand Ihrer Eingaben neue Inhalte zu erstellen. Zum Beispiel:

• Kunst und Design: Erstellen Sie Kunst für ein Produkt, entwickeln Sie vollständige Anzeigen aus einer Eingabe, gestalten Sie ein Poster für Ihre kommende Show und erstellen Sie Marketingvisuals.
• Texte schreiben: Entwerfen Sie Ideen, sammeln Sie Texte für eine Zeitungskampagne, fassen Sie einen internen Bericht schnell zusammen oder schreiben Sie ein Content-Briefing.
• Code schreiben: Identifizieren Sie Fehler und schreiben Sie Korrekturen, erstellen Sie mit wenigen Eingaben neue Tools oder konvertieren Sie Code von einer Sprache in eine andere – in einem Bruchteil der Zeit, die manuell nötig wäre.

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Häufig gestellte Fragen zu Conversational AI und generativer KI