Generative KI (künstliche Intelligenz) bezieht sich auf eine Technologie, die mit Hilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning neue Inhalte erstellen kann. Anstatt auf vordefinierten Regeln zu basieren, wie es bei traditioneller KI der Fall ist, verwenden generative KI-Modelle neuronale Netze, um Muster in großen Datensätzen zu analysieren und anschließend originelle Ergebnisse zu produzieren. Dies kann von geschriebenem Text und Bildern bis hin zu Musik, Computercode und sogar neuen Medikamenten reichen.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI funktioniert, indem Modelle wie konvolutionale neuronale Netze oder sogenannte Large Language Models (LLMs) mit großen Datenmengen trainiert werden. Der Algorithmus lernt, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, ähnlich wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Einmal trainiert, kann das System neue Inhalte erstellen, indem es das zuvor erlernte Wissen anwendet. Mit anderen Worten, das Modell produziert neue Ausgaben basierend auf vorhandenen Daten, wie das Generieren eines Textabsatzes, der logisch auf eine gegebene Anweisung folgt.

Anwendungen der generativen KI

Die Technologie hat ein breites Spektrum an Anwendungen, darunter:

  • Texterstellung: Das Generieren von geschriebenen Inhalten, wie Artikeln oder Skripten, mit Hilfe von Large Language Models wie ChatGPT.
  • Bilder und Designs: Tools wie Adobe Firefly nutzen generative KI, um visuelle Inhalte zu entwerfen.
  • Virtuelle Assistenten: Generative KI wird verwendet, um Dialoge zu generieren und Gespräche mit Benutzern zu führen.
  • Musik und Kunst: Neue Musikstücke oder künstlerische Kreationen werden basierend auf bestehenden Stilen generiert.

Generative KI in der Telefonie

In der Welt der Telefonie kann generative KI eingesetzt werden, um die Benutzererfahrungen zu verbessern. Neben der Beantwortung von Kundenanfragen kann man an die Erstellung persönlicher Begrüßungen oder fortschrittlicher Gesprächsnavigation in virtuellen Telefonsystemen denken. Darüber hinaus können generative KI-Modelle Muster in großen Datenmengen analysieren, um Gespräche zu optimieren und menschliche Fehler zu minimieren.

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von generativer KI für automatische Transkriptionen und Zusammenfassungen von Gesprächen, was die Produktivität steigern kann. Durch die Implementierung von generativer künstlicher Intelligenz in Telefonsystemen können Unternehmen eine Vielzahl von Aufgaben automatisieren, von Kundenservice bis zur Analyse von Gesprächen.

Mit generativer KI können Unternehmen und Benutzer neue Möglichkeiten schaffen und von leistungsstarken Technologien profitieren, die Aufgaben automatisieren, die Produktivität steigern und neue Möglichkeiten schaffen.