Conversational AI vs. generative KI: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Was bedeutet KI für Sie? Für manche ist es vielleicht ein persönlicher Chatbot, dem sie Fragen stellen. Für andere ist es der Kundenservice-Agent, den sie erreichen, wenn sie einen Termin vereinbaren möchten. Beide Beispiele scheinen dasselbe zu sein: etwas, das antwortet. Dahinter stehen jedoch unterschiedliche Architekturen für verschiedene Zwecke. 

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

Dieser Artikel erläutert die Unterschiede zwischen diesen beiden KI-Arten, zeigt, wo sich Konversations-KI und generative KI überschneiden, und erklärt, wie Produkte zunehmend beide zugleich nutzen, um ein stimmigeres Kundenerlebnis zu schaffen.

Zusammenfassung

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

Was ist Konversations-KI?

Konversations-KI beschreibt Technologie, die einen wechselseitigen Dialog mit Menschen per Text oder Stimme simulieren kann. Ihr Hauptzweck ist die Interaktion, etwa um herauszufinden, was jemand braucht, oder eine Frage zu beantworten. Konversations-KI kombiniert das Verstehen natürlicher Sprache, Dialogmanagement und die Generierung natürlicher Sprache. Typischerweise nutzt sie Tools oder verbundene Datenbanken, um präzise und markenkonforme Antworten für ein Unternehmen zu liefern.

Moderne Systeme für Konversations-KI nutzen große Sprachmodelle, um vielfältigere Formulierungen und unerwartete Rückfragen zu verarbeiten. Diese Fähigkeiten zeigen sich besonders bei Anwendungen wie KI-Agenten für den Kundenservice: Sie interagieren mit Nutzern, analysieren ihr Problem, empfehlen anhand interner Informationen eine Lösung oder leiten die Anfrage bei Bedarf an einen menschlichen Agenten weiter.

Was ist generative KI? 

Generative KI verlagert den Schwerpunkt von der Interpretation und Analyse von Informationen auf deren Erstellung und Extrapolation. Statt Informationen zu identifizieren, verstehen Modelle der generativen KI die zugrunde liegenden Muster in Daten und können daraus neue Inhalte erstellen. Ein Text-LLM wird beispielsweise mit großen Datenmengen trainiert und lernt die statistischen Beziehungen zwischen Wörtern, um ein plausibles Muster zur Vorhersage des nächsten Worts oder Satzes zu bilden. 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 natürlichsprachlicher Eingaben zu erstellen. LLMs auf Basis der Transformer-Architektur übernehmen den Großteil davon für Text und Code, während Diffusionsmodelle vieles bei der Erstellung von Video, Bildern und Audio leisten. 

Konversations-KI vs. generative KI: Die wichtigsten Unterschiede

Konversations-KI und generative KI sind für unterschiedliche Anwendungen optimiert. Erstere konzentriert sich auf Echtzeitdialoge und Interaktion, während letztere neue Inhalte auf Basis natürlicher Eingaben erstellt.

Hier finden Sie eine vollständige Übersicht der wichtigsten Unterschiede zwischen Konversations-KI und generativer KI:

Diese Technologien unterscheiden sich, überschneiden sich jedoch zunehmend, da viele Tools für Konversations-KI LLMs nutzen, mit denen sie Themen außerhalb ihres vorgesehenen Bereichs behandeln können. Ein Sprachagent auf Basis eines LLM kann natürliche Gespräche führen und Rückfragen jenseits eines festen Skripts beantworten – ähnlich wie ein generatives KI-Modell mit einer unvorhersehbaren Eingabe umgeht. Seine Hauptaufgabe bleibt jedoch, präzise zu kommunizieren, während generative KI Inhalte erstellt. 

Wo ordnen sich Konversations-KI und generative KI unter den KI-Arten ein?

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

Nach Funktionen wird KI in vier Gruppen unterteilt:

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

Nach Fähigkeiten und Funktionen gehören Konversations-KI und generative KI zur schwachen KI mit begrenztem Gedächtnis. Keine der beiden Technologien speichert Erinnerungen außerhalb eines definierten Kontextfensters. Innerhalb dieser Kategorien unterscheiden sie sich durch ihre Funktion: Die eine führt Dialoge mit Nutzern, die andere erstellt Inhalte.

Die richtige KI für Ihr Geschäftsziel wählen

Die Wahl zwischen Konversations-KI und generativer KI hängt von Ihrer Hauptaufgabe ab. Müssen Sie viele eingehende Anfragen bearbeiten, etwa von Nutzern, die Informationen suchen oder ihre Bestellungen prüfen möchten, ist Konversations-KI 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. Sie könnten beispielsweise Konversations-KI nutzen, um mit einem eingehenden Lead zu interagieren, und anschließend generative KI einsetzen, um auf Basis des Gesprächs einen personalisierten Folgevor schlag zu erstellen.

Anwendungsfälle für Konversations-KI

Herkömmliche Anwendungsfälle für KI drehen sich meist um die Unterstützung von Nutzern oder die Bereitstellung eines bestimmten Services.

Hier sind einige häufige Beispiele:

• Kundenservice-Agenten: Sprach- und Chat-Agenten können eingehende Kundenbeschwerden lösen, Fragen zu Ihren internen Dokumenten beantworten, Bestellrückgaben oder -änderungen bearbeiten und Sendungsinformationen bereitstellen, ohne einen menschlichen Agenten einzubeziehen.
• Digitale Assistenten: Verbrauchergeräte, insbesondere Alexa und Google Home, sind zu beliebten Systemen für zu Hause geworden. Menschen nutzen sie für freihändige Aufgaben wie Licht ausschalten, Musik abspielen, Erinnerungen einstellen oder andere vernetzte Smart-Geräte steuern.
• Virtuelle Assistenten: Business-Agenten können Workflows verwalten, etwa Kundenanrufe entgegennehmen und Termine vereinbaren oder einen Vertriebslead qualifizieren, bevor ein Mitarbeiter eingebunden wird. 

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

Anwendungsfälle für generative KI

Die wichtigsten Anwendungsfälle generativer KI ergeben sich aus ihrer Fähigkeit, aus Ihren 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 Veranstaltung und erstellen Sie Marketingvisuals.
• Inhalte schreiben: Entwerfen Sie Ideen, sammeln Sie Texte für eine Zeitungskampagne, fassen Sie einen internen Bericht schnell zusammen und schreiben Sie ein Content-Briefing.
• Code schreiben: Identifizieren Sie Bugs 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 erforderlich wäre.

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Häufig gestellte Fragen zu Konversations-KI und generativer KI