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Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025

Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025
Mitschnitt-Länge: 50 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Ben Ellermann skizziert in seinem Vortrag die zukünftige Entwicklung von Conversational AI mit Fokus auf Large Language Models und hybriden Lösungen.

Ben Ellermann von Future of Voice spricht im Vortrag "Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025" über die Zukunft von Conversational AI und die Bedeutung von Large Language Models (LLMs). Er betont den Übergang von robotergesteuerten Systemen zu Agenten und zeigt anhand von Fallbeispielen die Chancen und Herausforderungen von LLMs auf. Ellermann hebt die Bedeutung von hybriden Lösungen hervor, um die Qualität und Effizienz zu steigern.

Der Vortrag behandelt auch die Rolle des Conversational Designers bei der Gestaltung von Dialogen und dem Management von Latenzzeiten. Ellermann betont die Wichtigkeit von Kontrolle, um Halluzinationen zu vermeiden und Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Er unterstreicht die Rolle von Guardrailing und Evaluation für die Implementierung von LLMs und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen, die eine umfassende Tool-Integration und differenzierte Ansätze je nach Anwendungsfall erfordern.

  • Die Entwicklung von Conversational AI befindet sich auf einer langen und spannenden Entwicklungsreise, die noch weit vor ihnen liegt.
  • ie Integration von Large Language Models (LLMs) in Conversational-Konzepte ist ein wesentlicher Schritt, um Stabilität zu gewährleisten.
  • Der Übergang von Robotern zu Agenten im Bereich der Conversational AI ist präsent und zeigt den Fortschritt in Richtung Agentic AI.
  • Die Verwendung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht einen qualitativen Schub in Bezug auf menschliches Sprachverständnis und Empathie.
  • Hybride Ansätze, die NLU, Prozessgesteuerten Dialog und LLM kombinieren, bieten eine vielseitige Methode für Conversational AI.
  • LLMs in der Conversational AI bieten Vorteile wie verbesserte Customer Experience, Effizienzgewinne und Automatisierungsvorteile, aber auch Herausforderungen wie Halluzinationen.
  • Die Regulatorik und Datenschutzaspekte sind entscheidend bei der Nutzung von LLMs in Conversational AI.
  • Es gibt verschiedene Ansätze zur Bewältigung von Latenzzeiten bei der Integration von LLMs in conversational Konzepte, z.B. durch Clusterung.
  • Der Conversation Designer spielt eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Dialogflüssen und der Anpassung an unterschiedliche Anforderungen der Kunden.
  • Die Erinnerungsfähigkeit und Datenschutzaspekte von Agenten in der Conversational AI müssen kritisch betrachtet und mit den Datenschutzrichtlinien abgestimmt werden.

Der Vortrag beleuchtet die aktuelle Entwicklung im Bereich der Conversational AI. Die Integration von Large Language Models (LMMs) in diese Konzepte stellt einen Wendepunkt dar, um neue und zukunftsweisende Dialogsysteme zu entwickeln. Auch die Entwicklung von Agentensystemen steht im Fokus, die auf generativer KI basieren und morgen bereits umsetzbar sein könnten.

Der Vortrag nimmt die Zuhörer mit auf eine Reise durch die aktuelle und zukünftige Landschaft der Conversational AI. Es wird diskutiert, wie die Integration von LMMs den Dialog verbessern kann und wie hybride Ansätze den Sprung in die Zukunft ermöglichen. Auch die Rolle des Conversation Designers in der Konzeption und Umsetzung dieser Systeme wird beleuchtet. Die Diskussion um Latenzzeiten, Halluzinationen und Datenschutz spielt dabei eine wichtige Rolle, um die Kontrolle über die Systeme zu behalten und ein optimales Kundenerlebnis zu gewährleisten. Es steht außerdem die Frage im Raum, wie weit ein Agent sich erinnern darf und welche Daten er speichern kann, immer im Kontext des Datenschutzes und der Privatsphäre. Insgesamt zeigt der Vortrag die Vielfalt und die Herausforderungen, denen sich die Branche stellen muss, um Conversational AI und Agentensysteme erfolgreich zu implementieren.

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