Conversational AI vs. Generative AI - was unterscheidet sie voneinander?

In der Welt der KI (künstliche Intelligenz) gibt es zwei Hauptkategorien: Conversational AI und generative KI. Obwohl diese beiden Arten von KI-Tools oft zusammenarbeiten, haben sie unterschiedliche Zwecke und Anwendungsfälle, die diejenigen, die in der Technologiebranche arbeiten, unbedingt verstehen müssen, um die idealen Tools für ihre individuellen Bedürfnisse zu finden.

Lassen Sie uns also die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Conversational AI und generativer KI erkunden und verstehen, wie sie in verschiedenen IT-Tools funktionieren.

Was ist Conversational AI?

Kurz gesagt ist Conversational AI ein Werkzeug, das Maschinen hilft, mit Menschen auf natürlichere Weise zu kommunizieren. NLP (Natural Language Processing) ist ein wichtiges Merkmal von Conversational AI. Dabei handelt es sich um eine Technologie des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprachmuster zu interpretieren, zu verstehen und zu erstellen. Die Interaktion mit einem Conversational AI-Programm sollte sich wie ein wechselseitiges Gespräch anfühlen.

Für Conversational AI gibt es zahlreiche Anwendungsfälle in der IT-Welt. Diese Programme werden auf Datensätzen mit menschlichen Dialogen trainiert, was ihnen hilft, menschliche Sprachmuster zu verstehen. Außerdem ziehen sie Informationen aus unternehmensspezifischen Wissensdatenbanken heran, um Fragen zu beantworten. Starke KI-Tools für die IT, wie der KI-Copilot von Atera, lernen und trainieren kontinuierlich, indem sie Lösungen zu einer Wissensdatenbank hinzufügen, auf die sie später zurückgreifen können.

Zu den gängigen Anwendungsfällen für Conversational AI gehören Messaging-Apps, Chatbots und virtuelle Assistenten. Wahrscheinlich sind Sie in Ihrem Alltag schon einmal mit beliebten Conversational AI-Tools in Berührung gekommen – denken Sie an Alexa, Google Assistant oder Siri von Apple.

Was ist Generative AI? 

Generative AI verwendet fortschrittlichere Lernwerkzeuge, um Muster und Strukturen in den Trainingsdaten zu erkennen. Im Gegensatz zur Conversational AI kann die generative KI auf der Grundlage ihrer Vorhersagen aus den erlernten Mustern brandneue Inhalte erstellen. Vergleicht man Conversational AI und generative AI, so ist letztere in der Lage, genauere Inhalte zu generieren, da sie auf menschliche Reaktionen und Rückmeldungen zurückgreifen kann, um ihre Lernfähigkeit und ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Generative AI spielt eine wichtige Rolle im digitalen Transformationsprozess, der sich auf die umfassende Integration digitaler Technologie in jeden Aspekt eines Unternehmens bezieht. Generative AI-Tools ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe zu straffen und effizienter zu gestalten, das Kundenerlebnis zu verbessern und IT-Techniker von der eintönigen Arbeit zu befreien.
In der IT-Welt sind beliebte Anwendungsfälle für generative AI-Tools die Codegenerierung, Prozessautomatisierung, prädiktive Analysen, Ticketing und Helpdesk-Unterstützung und vieles mehr. Nehmen Sie zum Beispiel Ateras autonome IT. Es hat sich gezeigt, dass es die Reaktionszeiten für Tickets um das 10-fache reduziert und sogar häufige Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen kann. Der KI-Copilot und der IT-Autopilot von Atera – angetrieben von Agentic AI – diagnostiziert Probleme, bietet Lösungen an und generiert und führt Skripte aus. Und er kann sogar Zusammenfassungen von Tickets für zukünftiges Lernen erstellen.

Feedback von Leeds United zu Ateras KI-Agent

Zu den anderen beliebten generativen KI-Anwendungen, denen Sie im Alltag vielleicht schon begegnet sind, gehören ChatGPT, Googles Gemini und Jasper AI. Es gibt unzählige Anwendungen für generative KI-Tools in vielen Branchen, darunter IT-Lösungen für das Gesundheitswesen und das Bildungswesen. 

Generative AI vs. Conversational AI

Wenn wir generative AI und Conversational AI vergleichen, können wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Arten von künstlicher Intelligenz in ein paar verschiedene Kategorien unterteilen. Werfen Sie einen Blick auf die folgende Tabelle, um einen besseren Eindruck davon zu bekommen, wie generative AI und Conversational AI im Vergleich zueinander stehen. 

Conversational AI und generative AI im Vergleich

Obwohl sie unterschiedliche Ziele und Anwendungen haben, schließen sich generative KI und Conversational AI nicht gegenseitig aus. Man könnte sogar argumentieren, dass Conversational AI eine spezielle Untergruppe der generativen KI-Anwendungen ist. 

Generative AI umfasst ein breiteres Aufgabenspektrum, das über die Interaktion im Gespräch hinausgeht. Häufig ist Conversational AI jedoch ein notwendiger Bestandteil eines wirklich effektiven KI-Tools, da es sowohl Endbenutzern als auch IT-Technikern ermöglicht, mit dem Produkt zu interagieren, ohne auf Programmierkenntnisse angewiesen zu sein. 

Conversational AI und Generative AI in der IT

Conversational AI wird typischerweise mit Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und sogar dem E-Commerce in Verbindung gebracht – Branchen, in denen persönliche Unterstützung für Kunden erforderlich ist. Generative AI hingegen wird häufig mit kreativen Bereichen in Verbindung gebracht. Denken Sie an die Erstellung von Inhalten, Unterhaltung und Design. 

In der IT-Welt sind beide Bereiche relevant – der kreative, produktive Bereich und der Bereich mit Kundenkontakt. In diesem Sinne können Conversational AI und Generative AI in der IT-Welt Hand in Hand arbeiten. Wie sieht das also aus? 

Große Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle oder LLMs sind ein hervorragendes Beispiel für das Zusammenspiel von Conversational AI und generativer KI. Sie haben eine wichtige Rolle dabei gespielt, die generative KI in den Vordergrund der KI-gestützten IT zu rücken, indem sie das Verständnis natürlicher Sprache (NLU) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verbessern, ohne auf ihre kreativen Fähigkeiten zu verzichten.

LLMs können nicht nur Text wie ein Mensch verstehen und darauf reagieren, sondern auch Inhalte erstellen – und diese Inhalte reichen von Musik über kreatives Schreiben bis hin zu Computercode und Nischenanforderungen wie dem Schreiben von PowerShell-Skripten. Es gibt zahlreiche Anwendungen für LLMs in der Welt der IT, darunter:

• Helpdesk und Ticketing, einschließlich der Lösung von Endbenutzertickets
• Erstellung von Artikeln für die Wissensdatenbank
• Skripterstellung
• Zusammenfassung von Remote-Sitzungen
• Erstellung von Befehlszeilen
• Fehlerbehebung in Echtzeit
• EDR- und XDR-Sicherheitsfunktionen
• Ticketzusammenfassung
• Prozessautomatisierung
• Und vieles mehr 

Wie können Sie also LLMs, Conversational AI, Generative AI oder beides in die IT-Prozesse Ihres Unternehmens integrieren? Die Antwort ist einfach: Alles beginnt mit Atera.

Die umfassenden KI-Tools von Atera für die IT

Wir von Atera sind die einzige umfassende IT-Management-Software, die KI-gestützte IT auf die nächste Stufe hebt. Unser KI-Copilot-Tool verfügt über alle oben genannten Funktionen und noch einige mehr. Mit fortschrittlichen Berichten, prädiktiven Analysen und Prozessautomatisierung auf höchstem Niveau können Sie durchschnittlich 11 bis 13 Stunden pro Woche einsparen und die Zeit Ihrer IT-Techniker umverteilen, damit sie sich auf komplexere, dringende Aufgaben konzentrieren können.

Unsere Tools umfassen Funktionen wie RMM (Remote Monitoring und Management), automatisiertes Patch-Management, Helpdesk und PSA und vieles mehr. Der KI-Copilot hat die Art und Weise, wie IT-Abteilungen mit Support-Tickets umgehen, revolutioniert.  Durch die Integration des KI-Copilots können IT-Teams die Lösungszeiten verkürzen und die Benutzererfahrung drastisch verbessern, sowohl innerhalb als auch außerhalb der IT-Abteilung. Wenn Sie mehr über die innovativen IT-Lösungen von Atera erfahren möchten, die von erstklassiger KI unterstützt werden, können Sie unsere Plattform mit unserer kostenlosen 30-Tage-Testversion ausprobieren. Probieren Sie es gleich hier aus.