Eine Einführung in ChatGPT, große Sprachmodelle und generative KI

Ben Rigby, Talkdesk

By Ben Rigby

0 Minuten Lesezeit

Chatgpt Virtiual Agents

Was bedeutet dieser „Wortsalat“ für Contact Center?

ChatGPT hat in der Presse hohe Wellen geschlagen. Technologieunternehmen erklären, wie es Software transformieren wird. Gaming-Unternehmen versprechen sich davon, dass es seinen Figuren eine dynamische, menschenähnliche Sprechfähigkeit verleihen wird. Lehrer versuchen, den Unterricht neu zu gestalten, nachdem nun Plagiate von einem Moment auf den anderen nicht mehr nachweisbar sind. Microsofts Bing macht Google mit seiner integrierten ChatGPT-Funktion plötzlich Konkurrenz. Und virtuelle Agenten für den Kundenservice und die Konversationsanalyse stehen kurz vor einem großen Sprung nach vorne.

Der Nachrichtenfluss ist so schnell, dass es schwer ist, Überblick über die verschiedenen Begriffe zu behalten. Vermutlich stellen Sie fest, dass in den von Ihnen gelesenen Artikeln die Termini ChatGPT, GPT, GPT-3, GPT-4große Sprachmodelle (LLM) oder generative KI synonym verwendet. Und es ist nur allzu verständlich, dass das alles sehr verwirrend ist. In diesem Post gebe ich eine Einführung in ChatGPT, große Sprachmodelle und generative KI und erörtere, wie sich diese revolutionären Technologien positiv auf das Contact Center auswirken.



Große Sprachmodelle.

Worum geht es genau, wenn gesagt wird, dass ChatGPT die Contact Center-Branche (oder andere Branchen) verändern wird? Die Rede ist von der Art des KI-Modells, das ChatGPT zugrunde liegt. Es wird als großes Sprachmodell oder kurz LLM (Large Language Model) bezeichnet. „Groß“ deshalb, weil es für jede Vorhersage eine Unmenge von Berechnungen durchführt. Diese Modelle werden zudem anhand einer ebenso riesigen Datenmenge trainiert, die fast das gesamte digitalisierte Schriftgut umfasst, wie z. B. das komplette Internet. 

Es ist ein Sprachmodell, weil sein Fokus auf der Vorhersage von Wortfolgen liegt. Das bedeutet, dass das Modell bei der Eingabe eines Prompts vorhersagen kann, was als Nächstes kommt. Auf das Prompt „Backe, backe ____", kann das Modell vorhersagen, dass das nächste Wort „Kuchen“ ist. 

Diese neueste Generation großer Sprachmodelle kann jedoch viel mehr als nur ein Wort vorhersagen. Bei einem Prompt wie z. B. „Der Einfluss von IVRs auf die Qualität des Kundendienstes war ...“ kann ein LLM mehrere Abschnitte eines sehr aussagekräftigen Textes erstellen oder vervollständigen, der die bisherigen Auswirkungen von IVR-Systemen auf den Kundenservice beschreibt. Aus diesem Grund werden diese Modelle auch als Modelle zur Textvervollständigung bezeichnet. Anhand aller Daten, die das Modell zuvor „gelesen“ hat, kann es den nächsten logischen Satz, Abschnitt oder Text mit einer menschenähnlichen Qualität vervollständigen.

LLMs arbeiten nicht mit Bildern, sie führen weder statistischen Analysen noch Berechnungen durch und überprüfen auch keine Fakten. Sie agieren lediglich im Bereich der Sprache – und zwar des geschriebenen Worts. Für eine Branche, bei der Sprache — wie im Falle von Contact Centern — im Vordergrund steht, ist der Fokus auf Sprache sehr wichtig! Contact Center helfen Menschen, Probleme durch gesprochene oder getippte Sprache zu lösen. Sprache steht im Mittelpunkt der Tätigkeit von Contact Centern und deshalb ist der Einfluss von LLMs auf den Kundenservice so tiefgreifend.



GPT.

Wir alle wissen, was „Chat“ bedeutet. Aber was ist GPT? GPT steht für Generative Pre-trained Transformer (generativer vorprogrammierter Transformator). Dabei handelt es sich um eine Familie von LLMs, die auf eine bestimmte Art und Weise konstruiert wurden. Jede Generation dieser Modelle hat eine wachsende Zahl von „Parametern“, die man sich wie Neuronen im Gehirn vorstellen kann. GPT-1 hat 117 Millionen Parameter, GPT-3 hat 175 Milliarden Parameter und GPT-4 wird noch viel mehr Parameter haben.

Durch Hinzufügen weiterer Parameter konnten bisher immer leistungsfähigere Modelle erstellt werden. Wenn Sie schon einmal auf GPT-3 basierendes ChatGPT ausprobiert haben, werden Sie festgestellt haben, dass die Textvervollständigung sehr gut ist. Insbesondere die als GPT 3.5 DaVinci bezeichnete neueste Generation der GPT-Modelle hat den Sprung von interessant zu beeindruckend geschafft. 

ChatGPT ist zwar nicht außerhalb der Chat-Schnittstelle auf der OpenAI-Website verfügbar, aber viele der GPT-Modelle sind über kostenpflichtige APIs von OpenAI erhältlich. Aufgrund der engen Beziehung zu Microsoft sind diese APIs auch für die kostenpflichtige Nutzung über Microsoft Azure verfügbar. Dies ist für Contact Center von großer Bedeutung, da Azure die Faktoren Sicherheit, Zuverlässigkeit, Compliance und Datenschutz bietet, die für Contact Center wichtig sind.

Es gibt jedoch viele weitere GPT- und LLM-Modelle von anderen Anbietern, auch auf Open-Source-Basis. Google beispielsweise hat sein LLM, genannt Bard, vorgestellt und eine 300-Millionen-Dollar-Investition in Anthropic angekündigt – ein Start-up, das LLMs entwickelt. Ein weiteres beliebtes Open-Source-LLM heißt Bloom. Fazit: Es gibt eine Vielzahl von Optionen zum Erstellen von Software mit LLMs. OpenAI ist nicht die einzig mögliche Lösung.



ChatGPT.

ChatGPT ist der Begriff, der am häufigsten verwendet und falsch benutzt wird. ChatGPT ist eine Chat-Anwendung, die eine menschenähnliche Konversation über fast jedes Thema führen kann. Es wurde von einem gewinnorientierten Start-up namens OpenAI entwickelt, in das Microsoft stark investiert hat. Im Moment verwendet ChatGPT eine nicht offengelegte Version von GPT, die von OpenAI entwickelt wurde und für eine gute Performance in chatähnlichen Unterhaltungen weiter optimiert wurde. 

Diese Anwendung hat aus zwei Gründen für Aufsehen in der Presse und für Furore gesorgt:

  1. Sie wirkt wie Zauberei.
  2. Sie ist für jeden zugänglich.

Es wirkt wie Zauberei, weil es menschlich wirkt. Auf eine Frage über Espresso erhält man eine Antwort, die so unterhaltsam ist wie die eines Baristas. Auf eine Frage über Epilepsie erhält man eine  Antwort, die von einem Medizinwissenschaftler stammen könnte. Und im Vergleich zum Eindruck, den viele Leute von Chatbots haben, nämlich dass sie meistens sagen: „Tut mir leid, das habe ich nicht verstanden“, kommt einem dieses Erlebnis wie Alchemie vor.

Zweitens ist es für jedermann zugänglich. Während Funktionen dieser Art bisher nur Forschern und Datenwissenschaftlern zur Verfügung standen, ist ChatGPT die erste Anwendung, die für die breite Öffentlichkeit zugänglich und verständlich ist. Egal ob man ein 10-jähriges Kind ist, das Hausaufgaben macht oder ein Programmierer, der nach Tipps zur Programmierung sucht - ChatGPT ist für alle zugänglich und einfach zu benutzen.

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Generative KI.

Damit kommen wir zu unserem letzten Begriff, der „generativen KI“. Generative KI ist ein Überbegriff, der sich auf alle KI-Modelle bezieht, die auf der Grundlage eines Inputs (oft als Prompt oder Eingabeaufforderung bezeichnet) eine neue Ausgabe erzeugen. Dieser umfassendere Begriff schließt Modelle ein, die Sprache, visuelle Bilder und Audio erzeugen.

Vielleicht haben Sie schon von Dall-e gehört, einem weiteren Produkt von OpenAI, das auf Aufforderung wunderschöne Bilder erzeugen kann. Oder Jukebox, das Musik im RAW-Audioformat erzeugt. Diese generativen KI-Modelle verwenden nicht unbedingt LLMs, aber einige integrieren LLMs, um die Bedeutung eines Prompts zu verstehen. 

Für Contact Center sind Audio- und Videomodelle derzeit weniger relevant. Allerdings werden Modelle, die Audioausgaben erzeugen, in den nächsten Jahren sicherlich auf dem Vormarsch sein, was einen transformativen Einfluss auf die Sprachkonversation haben wird. Spracherzeugungsmodelle nehmen eine kleine Stichprobe aufgezeichneter Sprachgespräche und erzeugen eine simulierte Stimme, die von Softwaresystemen programmatisch verwendet werden kann. Für Contact Center könnte das zu einem Gamechanger werden.



Wie ChatGPT, generative KI und LLM den Betrieb von Contact Centern revolutionieren.

Obwohl diese Technologien neu sind und wir noch mehr über ihre Auswirkungen und ethischen Implikationen lernen müssen, haben sie nachweislich positive Auswirkungen auf die betrieblichen Abläufe in Contact Centern. Hier nur einige der faszinierenden neuen Möglichkeiten, wie Contact Center generative KI, ChatGPT und LLMs nutzen können, um die Anrufnachbearbeitung (ACW) für Agenten zu reduzieren, das Wissensdatenbankmanagement zu verbessern und die Leistung von Contact Center-Agenten zu optimieren.



1. Reduzierung der Anrufnachbearbeitung für Agenten.

Agenten sind bestrebt, die Anrufnachbearbeitung (ACW) so schnell wie möglich abzuschließen, damit sie sich der nächsten in der Warteschlange bereitstehenden Interaktion widmen können. Zur Anrufnachbearbeitung gehört u. a. das Erstellen einer Zusammenfassung nach jeder Interaktion, damit der nächste Agent für ein Folgegespräch mit dem Kunden vorbereitet ist. Erfolgt dies manuell, ist es jedoch zeitaufwendig. Mit ChatGPT können nach einem Anruf automatisch Zusammenfassungen inklusive Absicht, Ergebnis, Kundendisposition und empfohlener nächster Schritte erstellt werden. 

Durch die automatische Zusammenfassung von Talkdesk ist es für Contact Center-Agenten einfacher, nach dem Anruf schnell eine akkurate Zusammenfassung zu senden, damit sie dem nächsten wartenden Kunden schneller behilflich sein können. Diese Funktion ist derzeit für Kunden verfügbar, die Talkdesk Agent Assist™ verwenden.



2. Unterstützung der Agenten zur schnelleren Beantwortung von Kundenanfragen.

GPT LLMs können ein leistungsstarker KI-Assistent für Agenten sein, wenn diese mit einem Kunden in Kontakt treten. Der Agent kann sich zu 100 Prozent auf die Bedürfnisse des Kunden konzentrieren, während der GPT-betriebene Assistent automatisch die richtigen Informationen aus der Wissensdatenbank abruft und Skripte zur Verbesserung des Ergebnisses bereitstellt. Diese LLMs können auch Informationen aus Kundeninteraktionen, Mitarbeiterschulungshandbüchern und Unternehmensdokumenten zusammenstellen und in der Wissensdatenbank speichern, damit andere Mitarbeiter und Kunden darauf zugreifen können. Auf diese Weise können die Agenten Kundenanfragen schneller beantworten, was zu einer höheren Lösungsquote beim ersten Kontakt und einem besseren Kundenservice führt. Erfahren Sie in unserem kostenlosen Webinar “ChatGPT and the Future of Customer Service”, wie ChatGPT den Kundendienst positiv beeinflussen wird.



3. Bessere Einschätzung des Kundensentiments

Herkömmliche Technologien in Contact Centern sind nicht in der Lage, unstrukturierte Daten wie Anrufprotokolle zu analysieren, was es schwierig macht, aus jeder Kundeninteraktion Erkenntnisse zu gewinnen. GPT LLMs sind jedoch in der Lage, große Mengen von Anrufprotokollen, Chatprotokollen und Interaktionen in sozialen Medien zu verarbeiten und zu analysieren. Sie können auch verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und neue Muster und Trends des Kunden-Sentiments zu erkennen. Contact Center-Manager können diese Daten dann analysieren, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundeninteraktionen zu entwickeln und Contact Center-KPIs zu verbessern.



Erhalten Sie Experteninformationen über die Rolle von ChatGPT im Contact Center.

ChatGPT ist zwar ein Begriff, der die Schlagzeilen dominiert, allerdings wird er zusammen mit den anderen Begriffen in einem verwirrenden Wortsalat verwendet. Hoffentlich wird die Bedeutung dieser wild durcheinander geworfenen Begriffe jetzt klarer. Die wichtige Erkenntnis für alle, die in einem Contact Center arbeiten, ist, dass LLMs mittlerweile Wörter, Sätze und Absätze sehr gut vorhersagen können. Und da ein Großteil unserer Arbeit im Contact Center darin besteht, Kunden angemessene sprachbasierte Antworten zu geben, ist mit LLM-Auswirkung gemeint, dass automatisierte Systeme eine Qualität erreicht haben, die in vielen Fällen der von Menschen entspricht.

Wir stehen am Anfang eines massiven Wandels der Art und Weise, wie Marken ihren Kundenservice anbieten. Und LLMs hinter ChatGPT und anderen generativen KI-Systemen werden drastische Auswirkungen auf den Betrieb von Contact Centern haben. Laden Sie unser kostenloses E-Book „ChatGPT und das Contact Center der Zukunft“ herunter, um zu erfahren, wie Contact Center generative KI nutzen, um die Kosten pro Kontakt zu senken, die Lösungsraten beim ersten Kontakt zu verbessern und die Produktivität der Agenten zu steigern.

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Ben Rigby, Talkdesk

Ben Rigby

SVP, Global Head of Product & Engineering, Growth bei Talkdesk, einem Einhorn für Contact Center Software as a Service (CCaaS). Vormals KI-Verantwortlicher bei Directly: Automatisierung des Kundendienstes mit KI-gesteuerten virtuellen Agenten; CEO von Sparked.com: Einsatz von maschinellen Lernmodellen zur Vorhersage von Abwanderung, Kundenbindung und LTV; Software-Ingenieur bei The Main Quad: Übernahme durch Student Advantage; fünf Jahre lang technischer Leiter der Kundenwebsite von The North Face; CTO bei SaaS-Startup mit Kunden wie Sam Adams, Hyundai, Old Navy, IBM, The Sierra Club und Scion.