Business NLP heute und morgen | KI im Geschäft #12

Die Anwendung von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) im Geschäftsbereich bietet enorme Möglichkeiten für Entwicklung und Automatisierung. Sie erstreckt sich über so unterschiedliche Bereiche wie die Analyse emotionaler Reaktionen in sozialen Medien, wo sie Hinweise darauf geben kann, wie eine Marke wahrgenommen wird, bis hin zur Sprach- und intuitiven Bedienung von Industriemaschinen. Was sind die Aussichten für NLP-Anwendungen in naher Zukunft?

Business NLP heute und morgen – Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung
2. NLP im Geschäftsbereich – was kann es heute tun?
3. Die Zukunft von NLP im Geschäftsbereich
4. Zusammenfassung

Einführung

Wir haben darüber geschrieben, wie natürliche Sprachverarbeitung funktioniert, oder wie Maschinen und künstliche Intelligenz Sprache verstehen können, in diesem Artikel. Wir haben auch bereits erwähnt, wie es für automatische Dokumentenverarbeitung, Sozialen Medienanalyse, automatische Übersetzung und Chatbots, sowohl Text- als auch Sprachbots, funktioniert. Heute werden wir uns jedoch auf einen kurzen Überblick über andere geschäftsrelevante Anwendungen von NLP (Natural Language Processing) konzentrieren. Was heute verfügbar ist. Und auch auf die Möglichkeiten, die sich für NLP in naher Zukunft eröffnen.

NLP im Geschäftsbereich – was kann es heute tun?

Eine spannende Anwendung von NLP, die im E-Commerce wirklich nützlich ist, ist Textanalyse. Zum Beispiel kann die Analyse von Produktbewertungen auf Kundenfeedbackseiten wertvolle Vorschläge für das Angebot des Geschäfts oder Verbesserungen der Produkte selbst liefern. Die Untersuchung von Kundenbewertungen ermöglicht es, Geschäftsentscheidungen effektiver zu treffen und Strategien zu entwickeln, die auf die Erwartungen der Kunden reagieren.

Textanalyse wird auch Text Mining genannt. Denn durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ist es möglich, Daten und Verhaltensmuster aus in einer lockeren, natürlichen Weise verfassten Texten “herauszuholen”. Diese können beispielsweise Muster über die Kaufhäufigkeit bestimmter Produkte oder den Grad der Zufriedenheit nach der Auswahl sein, die von Menschen, die die Kommentare analysieren, nicht wahrgenommen werden. Stattdessen können sie wertvolles Wissen über Kunden liefern. Dieses Wissen wiederum ermöglicht es, Personalisierung oder datengestützte Marketingstrategien und KI auf die Bedürfnisse eines bestimmten Kunden anzuwenden.

Künstliche Intelligenz, die Analyse- und Text Mining-Fähigkeiten kombiniert, ist auch in der Lage, genaue und sachliche Zusammenfassungen vorzubereiten. Dazu gehören die Inhalte von Geschäftstreffen, nach denen jeder Teilnehmer eine schriftliche Notiz mit den wichtigsten Erkenntnissen erhalten kann. Die Fähigkeit, Texte zusammenzufassen und Schlussfolgerungen aus Quellenmaterialien zu ziehen, beschleunigt auch die Markt- und Wettbewerbsforschung erheblich, da man einen größeren Bericht schnell durch Notizen überprüfen kann, die von KI unter Nutzung der Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung erstellt wurden.

Es ist jedoch erwähnenswert, dass nicht nur das Verständnis, sondern auch Sprachgenerierung im geschäftlichen Kontext von Bedeutung ist. Verschiedene Arten von Chatbots und Sprachbots sind unter anderem in der Hotel- und Tourismusbranche verbreitet. Dank automatischer Übersetzung und der natürlichen Sprachkommunikation sorgt der Einsatz von NLP für eine hervorragende Kundenzufriedenheit. Vom Auswählen eines Hotels, über das Buchen eines Fluges bis hin zu touristischen Informationen basierend auf in Echtzeit abgerufenen Standortdaten. All diese Möglichkeiten werden durch natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht.

Die Zukunft von NLP im Geschäftsbereich

Eine Waschmaschine, die Sie mit einer höflichen Stimme daran erinnert, ein Programm zu beenden, oder ein Kühlschrank, der Sie daran erinnert, Ihren Vorrat an Orangensaft aufzufüllen, sind Lösungen, die heute verfügbar sind. Die Welt um uns herum wird immer mehr sprechen: das Internet der Dinge (IoT) und die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz machen Sensoren und Sprachinteraktionen allgegenwärtig.

Die zukünftige Analyse natürlicher Sprache könnte nicht nur geschriebene und gesprochene Äußerungen, sondern auch begleitende Zeichen, die Emotionen ausdrücken, umfassen. In der gesprochenen Sprache wird dies Lautstärke und Tonfall sowie das Sprechtempo umfassen. Und in der umgangssprachlichen schriftlichen Sprache – die Analyse von geposteten Emoticons, Memes oder Bildern. Ein noch größeres Feld für die Analyse eröffnet sich, wenn eine Äußerung aus einer Videoaufnahme analysiert wird, bei der die sprechende Person oder die sprechenden Personen sichtbar sind.

Wenn die Analyse nonverbaler Kommunikation, unterstützt durch künstliche Intelligenz, Teil von NLP ist, gibt es die Möglichkeit, nicht nur die Bedeutung einer Äußerung, sondern auch deren Absicht zu verstehen. Nonverbale Kommunikation eröffnet das Feld für die Interpretation von Verhaltensweisen und Einstellungen, die Bedeutung vermitteln, begleitende Emotionen ausdrücken und den Zweck der Botschaft anzeigen. NLP kombiniert mit Bildanalyse (Computer Vision) wird die Interpretation der Bedeutung von Gesichtsausdrücken, Bewegungen sowie Gesten ermöglichen. Und KI-gestützte Analysetools werden zusätzliche Schlussfolgerungen darüber ziehen, wann und wo Kunden an einem Produkt oder einer Dienstleistung interessiert sind.

Zusammenfassung

Die Worte von Albert Mehrabian begleiten unsere Analyse der natürlichen Sprachverarbeitung: Die menschliche Kommunikation basiert nur zu 7 % auf Informationen, die durch Worte vermittelt werden. Der Ton der Stimme wird zu 38 % bestimmt und bis zu 55 % sind nonverbale Kommunikation. Diejenigen, die sich mit natürlicher Sprachverarbeitung und deren Verbindungen zu anderen Zweigen der künstlichen Intelligenz beschäftigen, wissen das ebenfalls. Wir werden auf jeden Fall staunen, welche Schlussfolgerungen die schnell lernende KI bald aus unserem Verhalten und unseren Gesten ziehen wird.

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