{"id":28430,"date":"2023-08-10T11:00:55","date_gmt":"2023-08-10T09:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=28430"},"modified":"2023-09-20T11:07:55","modified_gmt":"2023-09-20T09:07:55","slug":"risky-communication","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/risky-communication\/","title":{"rendered":"Kommunikation mit Risiken"},"content":{"rendered":"
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\u00a9generiert mit Midjourney KI, Prompt: “friendly chatbot”<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe 02\/2023<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Generative K\u00fcnstliche Intelligenz<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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ChatGPT im Kundenservice<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Kommunikation mit Risiken<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Erst waren sie keine gro\u00dfe Hilfe, mittlerweile sind sie popul\u00e4r: Chatbots auf Webseiten. F\u00fcr Unternehmen sind sie zu einer komfortablen und effizienten Methode geworden, um den Kontakt mit Kunden zu automatisieren und gleichzeitig den Service zu verbessern. Die KI-basierten Systeme sind in der Lage, \u00fcber Messaging-Plattformen mit Nutzern zu kommunizieren, und assistieren bei einer Vielzahl von Aufgaben: angefangen bei der Beantwortung h\u00e4ufig gestellter Fragen bis hin zur Erstellung personalisierter Empfehlungen. Der Vorteil der automatisierten Kundeninteraktion ist klar: Chatbots sind rum um die Uhr im Dienst. Unternehmen sind immer f\u00fcr ihre Kunden ansprechbar und k\u00f6nnen eine hohe Zahl von Anfragen gleichzeitig bew\u00e4ltigen. Auch unternehmensintern, etwa f\u00fcr Mitarbeiteranfragen, kommen Chatbots zum Einsatz. Kurzum: Sie entwickeln sich zu einem unerl\u00e4sslichen Kommunikationsinstrument f\u00fcr Unternehmen jeglicher Gr\u00f6\u00dfe und Branche.<\/p>\n

Vor einiger Zeit sah das noch anders aus. Fr\u00fchere Generationen von Chatbots basierten h\u00e4ufig auf einfachen regelbasierten Systemen, die vordefinierte Antworten auf bestimmte Schl\u00fcsselw\u00f6rter oder Phrasen lieferten. Weitergehende Gespr\u00e4che f\u00fchren oder menschliche Sprache auch nur angemessen interpretieren \u2212 das konnten Chatbots kaum. Zur\u00fcck blieben frustrierte Nutzer.<\/p>\n

Mit Fortschritten in der k\u00fcnstlichen Intelligenz und der Sprachverarbeitungstechnologie haben sich Chatbots weiterentwickelt. Ein Gesch\u00e4fts-Chatbot, der wie ChatGPT auf modernen Sprachmodellen basiert, kann nun in Texten komplexe Zusammenh\u00e4nge erkennen. Im Vergleich zu fr\u00fcheren Generationen identifiziert er wichtige Informationen in der menschlichen Kommunikation und erstellt passendere Antworten. Zudem greift ein moderner Chatbot auf eine umfangreiche Wissensbasis zur\u00fcck und kann Nutzeranfragen zu allen denkbaren Themen beantworten. Die neuen Chatbots kommunizieren also \u00fcberzeugender, nat\u00fcrlicher und nuancierter als ihre Vorg\u00e4nger und sorgen f\u00fcr zufriedenere Kunden und effizientere Gesch\u00e4ftsprozesse. <\/p>\n

Der Haken an der Sache: Die Anpassung eines allgemeinen Sprachmodells wie ChatGPT an einen unternehmensspezifischen Chatbot ist nicht trivial. ChatGPT wei\u00df wom\u00f6glich nichts \u00fcber das jeweilige Unternehmen. Und die Integration firmeninterner Daten ist riskant, da Nutzer vertrauliche Informationen weitergeben k\u00f6nnten. Oder der Chatbot wird mit Anfragen zu Themen aufgehalten, die nichts mit dem Unternehmen zu tun haben. Zudem neigen Chatbots zum sogenannten Halluzinieren. Dabei generieren sie falsche Informationen, etwa die Antwort \u201eAm Samstag haben wir zwischen 8:00 und 16:00 Uhr ge\u00f6ffnet\u201c, obwohl das Gesch\u00e4ft samstags geschlossen hat. Das kann ein Unternehmen (zufriedene) Kunden kosten. Ein weiteres Problem solcher Modelle: Sie weisen eine inh\u00e4rente Voreingenommenheit auf, die je nach Personengruppe zu unterschiedlichen Antworten f\u00fchren kann. <\/p>\n

Mittlerweile sind L\u00f6sungen auf dem Markt, die die Sicherheit und Vertrauensw\u00fcrdigkeit von unternehmensspezifischen Chatbots verbessern. Entwickler k\u00f6nnen mit der Implementierung solcher Software programmierbare Regeln definieren, damit der Chatbot nur relevante und sichere Informationen liefert. \u201eEs ist entscheidend, die Implementierung von unternehmensspezifischen Chatbots sorgf\u00e4ltig zu gestalten und passende Technologien zu nutzen, um m\u00f6gliche Schwierigkeiten und Risiken zu minimieren\u201c, sagt Dr. Daniel Kudenko vom Forschungszentrum L3S. Er ist zugleich Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer des European Digital Innovation Hub f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz und Cybersicherheit (DAISEC), der nieders\u00e4chsische Unternehmen und den \u00f6ffentlichen Sektor bei der Anwendung und Entwicklung von KI-Technologien unterst\u00fctzt. Der DAISEC ist erste Anlaufstelle f\u00fcr Unternehmen und koordiniert die Dienstleistungen der Partnerorganisationen, darunter auch das L3S. Chatbots sind nur eine von vielen KI-Anwendungen, die Unternehmen helfen, ihre Gesch\u00e4ftsprozesse zu optimieren, um auch in Zukunft wettbewerbsf\u00e4hig zu sein.<\/p>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Dr. Daniel Kudenko<\/h4>\n <\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n
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kudenko@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Daniel Kudenko ist ein Forschungsgruppenleiter bei L3S. Als Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer von DAISEC befasst er sich mit dem Wissenstransfer an Unternehmen und den \u00f6ffentlichen Sektor.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Julian Laue<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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julian.laue@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Julian Laue ist Doktorand am L3S und forscht im Bereich gro\u00df angelegte Sprachmodelle und maschinelles Lernen. Er ist Teil des DAISEC-Expertenteams.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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