Konversations-AI vs. generativ AI: Viktiga skillnader förklarade

Vad är AI för dig? För vissa kanske svaret är en personlig chattbot som du ställer frågor till. För andra kan det vara kundtjänstag­enten du kommer till när du ringer för att boka en tid. Båda exemplen kan verka vara samma sak: något som svarar tillbaka. Men bakom kulisserna bygger de på olika arkitekturer och är skapade för olika ändamål. 

Be din personliga chattbot hämta information om ett specifikt konto, så kommer den att gissa eller misslyckas. Be en kundtjänst AI-agent att skriva en marknadsföringsbrief för din nästa annons, så får du något generiskt – om du får något alls. Det första är generativ AI. Det andra är konversations-AI.

Den här artikeln utforskar skillnaderna mellan dessa två typer av AI, visar var konversations-AI och generativ AI överlappar och beskriver hur produkter i allt högre grad använder båda samtidigt för en mer sammanhängande kundupplevelse.

Sammanfattning

• Konversations-AI avser verktyg som för samtal inom ett visst sammanhang och område, medan generativ AI skapar nytt innehåll.
• Konversations-AI använder förståelse och generering av naturligt språk för att driva röstagenter och chattbotar.
• Generativ AI använder stora språkmodeller (LLM:er) och djupinlärning för att skapa originella bilder, text, kod, videor och mer.
• Både konversations-AI och generativ AI kategoriseras som svag AI med begränsat minne.

Vad är konversations-AI?

Konversations-AI beskriver teknik som kan simulera en dialog fram och tillbaka med en person via text eller röst. Huvudsyftet är att interagera, oavsett om det handlar om att ta reda på vad någon behöver eller att besvara en fråga. Konversations-AI fungerar genom att kombinera förståelse av naturligt språk, dialoghantering och generering av naturligt språk. Den använder vanligtvis verktyg eller hämtar information från anslutna databaser för att skapa svar som är korrekta och följer företagets varumärke.

Moderna system för konversations-AI använder stora språkmodeller för att hantera mer varierade formuleringar och oväntade följdfrågor. Du ser särskilt dessa funktioner i lösningar för konversations-AI, till exempel AI-agenter för kundtjänst, när de interagerar med en användare, felsöker ett problem, rekommenderar en lösning utifrån intern information eller vid behov eskalerar frågan till en mänsklig agent.

Vad är generativ AI? 

Generativ AI går från att tolka och analysera information till att skapa och extrapolera. I stället för att identifiera information förstår generativa AI-modeller de underliggande mönstren i data och kan använda dem för att skapa nytt innehåll. En LLM för text tränas till exempel på enorma datamängder och lär sig det statistiska sambandet mellan ord för att etablera ett sannolikt mönster och förutsäga nästa ord eller mening. När den får en uppmaning kan den använda dessa data och denna förståelse för att skriva ny text som svar.

Dessa modeller används för text, video, ljud, bilder och kod, så att människor kan skapa innehåll med uppmaningar på naturligt språk. LLM:er, som bygger på transformerarkitektur, hanterar det mesta av detta för text och kod, medan diffusionsmodeller står för mycket av skapandet av video, bilder och ljud. 

Konversations-AI vs. generativ AI: viktiga skillnader

Konversations-AI och generativ AI är optimerade för olika användningsområden. Den förstnämnda fokuserar på dialog och interaktion i realtid, medan den senare är gjord för att skapa nytt innehåll baserat på naturliga indata.

Här är en fullständig genomgång av de viktigaste skillnaderna mellan konversations-AI och generativ AI:

Även om teknikerna skiljer sig åt har de börjat överlappa mer, eftersom många verktyg för konversations-AI kör LLM:er som låter dem hantera ämnen utanför deras avsedda område. En röstagent som bygger på en LLM kan föra ett naturligt samtal och hantera följdfrågor utanför ett fast manus, på samma sätt som en generativ AI-modell hanterar en oförutsägbar uppmaning. Men dess främsta uppgift är fortfarande att föra korrekta samtal, medan generativ AI:s uppgift är att skapa. 

Var passar konversations-AI och generativ AI in bland AI-typerna?

AI klassificeras vanligtvis utifrån antingen kapacitet eller funktionalitet. Kapacitet definieras i stort av tre kategorier: svag AI, generell AI (Artificial General Intelligence, AGI) och superintelligent AI. Den sistnämnda gruppen är fortfarande teoretisk och föreställer sig en teknik som kognitivt är långt mer avancerad än människor.

Utifrån funktionalitet delas AI in i fyra grupper:

1. Reaktiv maskin-AI: Reagerar på aktuella indata utan minne av tidigare samtal och arbetar endast med data som är tillgängliga just nu.
2. AI med begränsat minne: Använder nyliga data som underlag för beslutsfattande och är den grupp av AI-system som används mest i dag.
3. Theory of mind-AI: AI-forskare försöker bygga en typ av AI som kan förstå tankar och känslor, simulera människans förståelse av konst och reagera känslomässigt.
4. Självmedveten AI: Självmedveten AI har ett eget medvetande och full självmedvetenhet, en annan kategori som är möjlig men inte tillgänglig i dag.

När det gäller kapacitet och funktionalitet passar konversations-AI in i svag AI med begränsat minne. Generativ AI tillhör samma kategorier. Ingen av teknikerna behåller minne utanför ett definierat sammanhangsfönster. Inom dessa kategorier skiljer de sig åt genom sin funktion: den ena syftar till att föra dialog med användare, medan den andra används för att skapa innehåll.

Välj rätt AI för ditt affärsmål

Valet mellan konversations-AI och generativ AI beror på den huvudsakliga uppgift du vill lösa. Om du behöver hantera en stor mängd inkommande förfrågningar, till exempel från användare som vill hitta information eller kontrollera sina beställningar, är konversations-AI det naturliga valet.

Om du vill skapa nytt innehåll, oavsett om det gäller en personlig marknadsföringskampanj eller lokalanpassat innehåll, passar generativ AI bättre.

Självklart behöver dessa verktyg inte användas var för sig. Du kan kombinera olika AI-modeller i ett workflow. Du kan till exempel använda konversations-AI för att interagera med en inkommande potentiell kund och sedan använda generativ AI för att skapa ett personligt uppföljningsförslag utifrån ert samtal.

Användningsområden för konversations-AI

Vanliga användningsområden för konversations-AI handlar oftast om att stötta användare eller tillhandahålla en specifik tjänst.

Här är några vanliga exempel:

• Kundtjänstagenter: Röst- och chattagenter kan lösa inkommande kundärenden, besvara frågor om dina interna dokument, hantera returer eller orderuppdateringar och ge spårningsinformation utan att en mänsklig agent behöver kopplas in.
• Digitala assistenter: Konsumentenheter, särskilt Alexa och Google Home, har blivit populära system i hemmet som människor använder för att utföra handsfree-uppgifter som att släcka lampor, spela musik, ställa in påminnelser eller styra andra anslutna smarta enheter.
• Virtuella assistenter: Företagsagenter kan hantera workflows som att ta emot ett kundsamtal och boka en tid åt kunden eller kvalificera en potentiell kund innan en säljare kopplas in. 

Här är ett exempel på en AI-agent för konversationer som kvalificerar potentiella kunder i realtid.

Användningsområden för generativ AI

Generativ AI används främst för att den kan skapa nytt innehåll utifrån dina uppmaningar. Till exempel:

• Konst och design: Skapa konst för en produkt, skapa hela annonser från en uppmaning, gör en affisch för din kommande föreställning och skapa marknadsföringsmaterial.
• Skriva innehåll: Ta fram idéer, brainstorma text för en tidningskampanj, sammanfatta snabbt en intern rapport och skriv en innehållsbrief.
• Skriva kod: Identifiera buggar och skriv korrigeringar, skapa nya verktyg med några få uppmaningar eller konvertera kod från ett språk till ett annat på en bråkdel av den tid det skulle ta manuellt.

Kom igång med ElevenAgents för lösningar med konversations-AI

ElevenAgents gör det möjligt för team att bygga komplexa AI-röstagenter för konversationer som hanterar hela workflows. Team kan distribuera agenter för att stödja användningsområden för stora företag, som att hantera kundmottagning, kvalificera inkommande potentiella kunder, lösa supportärenden och automatisera kundtjänstsystem. 

Läs mer om ElevenAgents eller registrera dig för att bygga en AI-agent för konversationer för ditt företag.

Vanliga frågor om konversations-AI vs. generativ AI