Business NLP heute und morgen | KI im Geschäft Nr. 12

Die Anwendung von Natural Language Processing (NLP) in der Wirtschaft bietet enorme Entwicklungs- und Automatisierungsmöglichkeiten. Es gilt für so unterschiedliche Bereiche wie die Analyse emotionaler Reaktionen in sozialen Medien, wo es Hinweise darauf geben kann, wie eine Marke wahrgenommen wird, bis hin zu Sprache und intuitiver Bedienung von Industriemaschinen. Wie sind die Aussichten für NLP-Anwendungen in Kürze?

Business NLP heute und morgen – Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung
2. NLP im Business – was kann es heute?
3. Die Zukunft von NLP in der Wirtschaft
4. Zusammenfassung

Einführung

Wir haben in diesem Artikel darüber geschrieben, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert oder wie Maschinen und künstliche Intelligenz Sprache verstehen können. Wir haben auch bereits erwähnt, wie es für die automatische Dokumentenverarbeitung, Social-Media-Analyse, automatische Übersetzung und Chatbots, sowohl Text als auch Sprache, funktioniert. Heute konzentrieren wir uns jedoch auf einen kurzen Überblick über andere Business-Interest-Anwendungen von NLP (Natural Language Processing). Auf dem, was heute verfügbar ist. Und auch darüber, welche Möglichkeiten sich für NLP in naher Zukunft eröffnen.

NLP im Business – was kann es heute?

Eine spannende Anwendung von NLP, die im E-Commerce wirklich praktisch ist, ist die Textanalyse. Beispielsweise kann die Analyse von Produktbewertungen, die auf Kundenfeedback-Websites gepostet werden, wertvolle Vorschläge für Ladenangebote oder Verbesserungen an den Produkten selbst liefern. Das Studium von Kundenbewertungen ermöglicht es Ihnen, Geschäftsentscheidungen effektiver zu treffen und Strategien zu entwickeln, die auf die Erwartungen der Kunden eingehen.

Textanalyse wird auch als Textmining bezeichnet. Denn durch den Einsatz künstlicher Intelligenz ist es möglich, Daten und Verhaltensmuster aus lässig und natürlich geschriebenen Texten „herauszugraben“. Dies können zum Beispiel Muster über die Kaufhäufigkeit bestimmter Produkte oder den Grad der Zufriedenheit nach der Auswahl sein, die der Mensch bei der Analyse der Kommentare nicht sieht. Stattdessen können sie wertvolles Wissen über Kunden liefern. Dieses Wissen wiederum ermöglicht es, Personalisierung oder datengesteuerte 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 zu erstellen. Dazu gehören die Inhalte von Geschäftsmeetings, nach denen jeder Teilnehmer eine Textnotiz mit den wichtigsten Erkenntnissen erhalten kann. Die Möglichkeit, Texte zusammenzufassen und Schlussfolgerungen aus Quellenmaterialien zu ziehen, beschleunigt auch die Markt- und Wettbewerbsforschung erheblich, da man schnell einen größeren Bericht mit Notizen überprüfen kann, die von KI erstellt wurden, wobei die Möglichkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache genutzt werden.

Erwähnenswert ist jedoch nicht nur das Verständnis, sondern auch die Spracherzeugung im geschäftlichen Kontext. Verschiedene Arten von Chatbots und Voicebots sind unter anderem in der Hotel- und Tourismusbranche üblich. Dank automatischer Übersetzung und der natürlichen Sprachkommunikation sorgt der Einsatz von NLP für eine hervorragende Kundenzufriedenheit. Von der Auswahl eines Hotels über die Buchung eines Fluges bis hin zu Touristeninformationen basierend auf dem Standort, der in Echtzeit abgerufen wird. All diese Möglichkeiten werden nur durch die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht.

Die Zukunft von NLP in der Wirtschaft

Eine Waschmaschine, die Sie mit höflicher 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.

Zukünftige Analysen der natürlichen Sprache können nicht nur geschriebene und gesprochene Äußerungen, sondern auch begleitende Zeichen umfassen, die Emotionen ausdrücken. In der gesprochenen Sprache gehören dazu Lautstärke und Tonfall sowie das Sprechtempo. Und in der umgangssprachlichen Schriftsprache – Analyse geposteter Emoticons, Memes oder Bilder. Ein noch größeres Analysefeld eröffnet sich, wenn eine Äußerung aus einer Videoaufzeichnung analysiert wird, bei der die Person oder der Sprecher zu sehen ist.

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 ihre Absicht zu verstehen. Nonverbale Kommunikation eröffnet das Feld für die Interpretation von Verhaltensweisen und Einstellungen, die Bedeutung vermitteln, Emotionen begleiten und den Zweck der Nachricht angeben. NLP kombiniert mit Bildanalyse (Computer Vision) wird die Deutung der Bedeutung von Mimik, Bewegungen und Gestik ermöglichen. Und KI-gestützte Analysetools ziehen zusätzliche Rückschlüsse darauf, wann und wo sich Kunden für ein Produkt oder eine Dienstleistung interessieren.

Zusammenfassung

Die Worte von Albert Mehrabian begleiten unsere Analyse der Verarbeitung natürlicher Sprache: Die menschliche Kommunikation basiert nur zu 7 % auf Informationen, die durch Worte übermittelt werden. Der Tonfall der Stimme wird zu 38 % durch nonverbale Kommunikation bestimmt und bis zu 55 % davon. Das wissen auch diejenigen, die sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und ihren Verbindungen zu anderen Zweigen der künstlichen Intelligenz befassen. Wir werden auf jeden Fall staunen, welche Schlüsse die schnell lernende KI bald aus unserem Verhalten und unseren Gesten ziehen wird.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Ausbilder, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man beim Programmieren effektiv zusammenarbeitet.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

1. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft - Einführung
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
3. Gefahren und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
4. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
5. Was ist NLP oder Verarbeitung natürlicher Sprache in der Wirtschaft?
6. Automatische Dokumentenverarbeitung
7. KI und Social Media – was sagen sie über uns aus?
8. Automatischer Übersetzer. Intelligente Lokalisierung digitaler Produkte
9. KI-unterstützte Text-Chatbots
10. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
11. Virtuelle Assistententechnologie oder wie man mit KI spricht?
12. Business NLP heute und morgen
13. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
14. Wird künstliche Intelligenz Business Analysten ersetzen?
15. Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen
16. Was ist Business Intelligence?
17. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
18. Automatisierte Social-Media-Posts
19. Künstliche Intelligenz im Content Management
20. Kreative KI von heute und morgen
21. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
22. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
23. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
24. Neue Dienstleistungen und Produkte, die mit KI arbeiten
25. Der Arbeitsmarkt der Zukunft und kommende Berufe
26. Grüne KI und KI für die Erde
27. EdTech. Künstliche Intelligenz in der Bildung