Conversational AI vs. generatieve AI: de belangrijkste verschillen uitgelegd

Wat is AI voor jou? Voor sommigen is het antwoord misschien een persoonlijke chatbot waaraan je vragen stelt. Voor anderen is het misschien de klantenserviceagent die je te spreken krijgt wanneer je belt om een afspraak te maken. Beide voorbeelden lijken misschien hetzelfde: iets dat terugpraat. Onderliggend draaien ze op verschillende architecturen en zijn ze voor verschillende doeleinden gebouwd. 

Vraag je persoonlijke chatbot om informatie over een specifieke account op te halen, en die zal gokken of falen. Vraag een klantenservice AI-agent om een marketingbriefing voor je volgende advertentie te schrijven, en je krijgt iets algemeens, als je al iets krijgt. De eerste is generatieve AI. De tweede is conversationele AI.

Dit artikel onderzoekt de verschillen tussen deze twee soorten AI, laat zien waar conversationele AI en generatieve AI elkaar overlappen en beschrijft hoe producten beide steeds vaker tegelijk gebruiken voor een samenhangendere klantervaring.

Samenvatting

• Conversationele AI verwijst naar tools die gesprekken voeren binnen een specifieke context en reikwijdte; generatieve AI produceert nieuwe content.
• Conversationele AI gebruikt natuurlijketaalbegrip en -generatie om stemagenten aan te sturen en chatbots.
• Generatieve AI gebruikt large language models (LLM's) en deep learning om originele afbeeldingen, tekst, code, video's en meer te produceren.
• Conversationele AI en generatieve AI worden beide ingedeeld als zwakke AI met beperkt geheugen.

Wat is conversationele AI?

Conversationele AI beschrijft technologie die een heen-en-weerdialoog met een persoon via tekst of spraak kan simuleren. Het hoofddoel is interactie, of dat nu is om erachter te komen wat iemand nodig heeft of om een vraag te beantwoorden. Conversationele AI werkt door natuurlijketaalbegrip, dialoogbeheer en natuurlijketaalgeneratie te combineren. De technologie gebruikt doorgaans tools of haalt gegevens uit gekoppelde databases om antwoorden te produceren die accuraat zijn en bij het merk van een bedrijf passen.

Moderne conversationele AI-systemen gebruiken large language models om gevarieerdere formuleringen en onverwachte vervolgvragen af te handelen. Je ziet deze mogelijkheden vooral bij toepassingen van conversationele AI, zoals AI-agenten voor klantenservice, die met een gebruiker communiceren, een probleem oplossen, een oplossing aanbevelen op basis van interne informatie of de vraag indien nodig doorzetten naar een menselijke agent.

Wat is generatieve AI? 

Generatieve AI verschuift van het interpreteren en analyseren van informatie naar creëren en extrapoleren. In plaats van informatie te identificeren, begrijpen generatieve AI-modellen de onderliggende patronen in data en kunnen ze die gebruiken om nieuwe content te maken. Een LLM voor tekst wordt bijvoorbeeld getraind op een enorme hoeveelheid data en leert de statistische relatie tussen woorden om een aannemelijk patroon vast te stellen voor het voorspellen van het volgende woord of de volgende zin. Met een prompt kan het model deze data en dit begrip gebruiken om als antwoord nieuwe tekst te schrijven.

Deze modellen worden gebruikt voor tekst, video, audio, afbeeldingen en code, waardoor mensen content kunnen maken op basis van prompts in natuurlijke taal. LLM's, gebouwd op transformerarchitectuur, regelen het meeste hiervan voor tekst en code, terwijl diffusiemodellen een groot deel van de creatie van video, afbeeldingen en audio voor hun rekening nemen. 

Conversationele AI vs. generatieve AI: belangrijkste verschillen

Conversationele AI en generatieve AI zijn geoptimaliseerd voor verschillende toepassingen. De eerste richt zich op realtime dialoog en interactie, terwijl de tweede bedoeld is om nieuwe content te produceren op basis van natuurlijke invoer.

Hier volgt een volledig overzicht van de belangrijkste verschillen tussen conversationele AI en generatieve AI:

Hoewel deze technologieën verschillen, zijn ze steeds meer gaan overlappen doordat veel tools voor conversationele AI LLM's gebruiken waarmee ze onderwerpen buiten hun beoogde reikwijdte kunnen afhandelen. Een stemagent die op een LLM is gebouwd, kan een natuurlijk gesprek voeren en vervolgvragen buiten een vast script beantwoorden, net zoals een generatief AI-model met een onvoorspelbare prompt omgaat. Maar de belangrijkste taak blijft nauwkeurig converseren, terwijl generatieve AI als voornaamste taak heeft om te creëren. 

Waar passen conversationele AI en generatieve AI binnen de soorten AI?

AI wordt doorgaans ingedeeld op basis van capaciteit of functionaliteit. Capaciteit wordt in grote lijnen bepaald door drie categorieën: zwakke AI, algemene AI (Artificial General Intelligence, AGI) en superintelligente AI. De laatste groep is nog theoretisch en beschrijft een technologie die cognitief veel verder ontwikkeld is dan mensen.

Op basis van functionaliteit wordt AI in vier groepen verdeeld:

1. Reactieve machine-AI: Reageert op huidige invoer zonder geheugen van eerdere gesprekken en werkt alleen met data die op dat moment beschikbaar is.
2. AI met beperkt geheugen: Gebruikt recente data als basis voor besluitvorming en is de groep AI-systemen die tegenwoordig het vaakst wordt gebruikt.
3. Theory of mind-AI: AI-onderzoekers proberen een klasse AI te bouwen die gedachten en emoties kan begrijpen, menselijk begrip van kunst kan simuleren en op emotioneel niveau kan reageren.
4. Zelfbewuste AI: Zelfbewuste AI heeft een eigen bewustzijn en volledig zelfbewustzijn, een andere categorie die mogelijk is maar vandaag nog niet beschikbaar.

Wat capaciteit en functionaliteit betreft, valt conversationele AI onder zwakke AI met beperkt geheugen. Generatieve AI valt binnen diezelfde categorieën. Geen van beide technologieën behoudt geheugen buiten een afgebakend contextvenster. Binnen deze categorieën verschillen ze door hun functie: de ene is gericht op dialoog met gebruikers, de andere op het creëren van content.

De juiste AI kiezen voor je bedrijfsdoel

De keuze tussen conversationele AI en generatieve AI hangt af van de belangrijkste taak die je wilt uitvoeren. Als je een groot volume binnenkomende verzoeken moet afhandelen, zoals gebruikers die informatie zoeken of hun bestellingen willen controleren, is conversationele AI de logische keuze.

Wil je nieuwe content produceren, bijvoorbeeld voor een gepersonaliseerde marketingcampagne of gelokaliseerde content, dan past generatieve AI beter.

Deze tools hoeven natuurlijk niet afzonderlijk te draaien. Je kunt verschillende AI-modellen binnen een workflow combineren. Je kunt bijvoorbeeld conversationele AI gebruiken om met een binnenkomende lead te communiceren en vervolgens generatieve AI inzetten om op basis van dat gesprek een gepersonaliseerd vervolgvoorstel te maken.

Toepassingen van conversationele AI

Toepassingen van conversationele AI draaien doorgaans om het ondersteunen van gebruikers of het leveren van een specifieke dienst.

Hier zijn een paar veelvoorkomende voorbeelden:

• Klantenserviceagenten: Spraak- en chatagenten kunnen binnenkomende geschillen van klanten oplossen, vragen over je interne documenten beantwoorden, retourzendingen of wijzigingen van bestellingen verwerken en trackinginformatie geven zonder een menselijke agent in te schakelen.
• Digitale assistenten: Consumentenapparaten, met name Alexa en Google Home, zijn populaire systemen voor thuis geworden die mensen gebruiken voor handsfree taken, zoals lichten uitschakelen, muziek afspelen, herinneringen instellen of andere gekoppelde slimme apparaten bedienen.
• Virtuele assistenten: Zakelijke agenten kunnen workflows beheren, zoals een telefoontje van een klant aannemen en een afspraak inplannen, of een saleslead kwalificeren voordat een vertegenwoordiger wordt ingeschakeld. 

Hier is een voorbeeld van een conversationele AI-agent die leads realtime kwalificeert.

Toepassingen van generatieve AI

De belangrijkste toepassingen van generatieve AI komen voort uit het vermogen om op basis van je prompts nieuwe content te produceren. Bijvoorbeeld:

• Kunst en design: Genereer kunst voor een product, maak volledige advertenties met een prompt, ontwerp een poster voor je komende show en creëer marketingvisuals.
• Content schrijven: Werk ideeën uit, brainstorm over copy voor een krantenactie, vat snel een intern rapport samen en schrijf een contentbriefing.
• Code schrijven: Identificeer bugs en schrijf oplossingen, maak met een paar prompts nieuwe tools of zet code van de ene taal naar de andere om in een fractie van de tijd die dat handmatig zou kosten.

Ga aan de slag met ElevenAgents voor conversationele AI-oplossingen

Met ElevenAgents kunnen teams complexe conversationele AI-stemagenten bouwen die volledige workflows afhandelen. Teams kunnen agents inzetten ter ondersteuning van enterprise-toepassingen, zoals het verwerken van klantintake, het kwalificeren van inkomende leads, het oplossen van supporttickets en het automatiseren van klantenservicesystemen. 

Ontdek meer over ElevenAgents of registreer je om een conversationele AI-agent voor je bedrijf te bouwen.

Veelgestelde vragen over conversationele AI vs. generatieve AI