Wie KI ihre eigene Persönlichkeit entwickeln und wirklich intelligent sein kann

Die Integration eines KI-Assistenten in eine Website ist eine Sache, aber die richtige Feinabstimmung, damit er die einzigartige Persönlichkeit und Stimme einer Marke widerspiegelt, ist eine ganz andere. Leider tappen viele Unternehmen in die Falle, einen KI-Assistenten einfach auf ihre Plattformen aufzuspritzen”, ohne ihn angemessen anzupassen. Dies kann zu schlechten Nutzererfahrungen und einem verminderten Vertrauen in die Fähigkeit der KI führen, qualitativ hochwertige Antworten zu liefern.

Was wir bei Labellink gemacht haben

Bei Labellink verfolgen wir einen völlig anderen Ansatz. Unsere KI-Assistenten sind nicht nur vollständig angepasst, sondern nutzen auch die umfangreichen semantischen Daten der Labellink-Plattform. Diese sorgfältige Vorbereitung stellt sicher, dass unsere KI präzise, kontextuell relevante und markenkonsistente Interaktionen liefert.

Anpassungs-Techniken:

• Maßgeschneiderter Ton: Passen Sie den Konversationston der KI an die Stimme Ihrer Marke an, ob formell, leger oder humorvoll.
• An den Stil der Marke angepasst: Stellen Sie sicher, dass die KI einen spezifischen Jargon und Stil verwendet, der für Ihr Unternehmen typisch ist.
• Länge der Antwort: Anpassung der Antworten an den Kontext und die Vorlieben des Kunden, damit sie entweder kurz oder ausführlich sind.
• Ausführliche Erklärungen oder direkt auf den Punkt gebracht: Umfassende Erklärungen oder direkte Antworten je nach Bedarf.
• Klarheit der Antworten: Programmieren Sie die KI so, dass sie nur antwortet, wenn sie eine klare und genaue Antwort hat.
• Anpassung der Datenquelle: Konfigurieren von Antworten, die ausschließlich auf lokalen Datensätzen basieren oder allgemeines Wissen und Internetquellen einbeziehen.

Das Bild zeigt einen Vergleich zwischen zwei KI-Antworten: dem Standardton auf der linken Seite und einem humorvollen Ton auf der rechten Seite.

Daten für die KI vorbereiten

Eines der Schlüsselelemente, um KI wirklich intelligent zu machen, ist die Aufbereitung von Daten. Im Gegensatz zu gewöhnlichen Daten, die auf einer typischen Website zu finden sind, bieten strukturierte semantische Daten ein tieferes, nuancierteres Verständnis. Hier erfahren Sie, wie Labellink Daten aufbereitet, um die KI-Leistung zu optimieren:

1. Strukturierung der Daten: Informationen werden kategorisiert und mit präzisen Bedeutungen versehen, damit die KI den Kontext und die Relevanz jedes Datenpunkts versteht.
2. Kontextuelle Metadaten: Hinzufügen von Metadaten, die die Beziehungen und die Bedeutung der verschiedenen Datenelemente erklären.
3. Reichhaltige semantische Schicht: Detaillierte Beschreibungen, Identifikatoren und kontextspezifische Tags, die tiefere Einblicke ermöglichen.
4. Entitätsauflösung und Verknüpfung: Implementierung von Techniken zur Auflösung und Verknüpfung verwandter Entitäten in verschiedenen Datensätzen, damit der KI-Assistent kohärente und umfassende Antworten geben kann, indem er disparate Informationen miteinander verbindet
5. Integration von Benutzerfeedback: Einrichtung von Mechanismen zum Sammeln und Einbeziehen von Benutzerfeedback in den Datenaufbereitungsprozess, damit der KI-Assistent aus den Benutzerinteraktionen lernen und seine Genauigkeit und Relevanz im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern kann.
6. Überwachung der Qualitätsmetriken: Überwachung wichtiger Leistungskennzahlen und Qualitätsindikatoren wie Genauigkeit, Präzision und Rückrufquote, um die Effektivität des KI-Assistenten zu bewerten und Bereiche zu identifizieren, in denen die Datenaufbereitungspipeline verfeinert oder optimiert werden muss.
7. Regelmäßige Updates: Sicherstellen, dass die Daten durch kontinuierliche Aktualisierungen und Validierungen aktuell und genau bleiben.

Beispiel: Kennzeichnung von Lebensmitteln

Um die Bedeutung semantischer Daten zu verdeutlichen, denken Sie daran, wie eine KI mit einem Lebensmitteletikett interagieren könnte.

• Gewöhnliche Website-Daten: Wenn ein KI-Assistent eine typische Produktbeschreibung auf einer Website liest, kann er grundlegende Informationen und den allgemeinen Kontext verstehen. Allerdings fehlt ihm die Tiefe, um genauere Details zu erkennen.
• Strukturierte semantische Daten: Mit den semantischen Daten von Labellink wird jede Information mit ihrer genauen Bedeutung gekennzeichnet. Zum Beispiel:
  • Zutaten: Die KI weiß, bei welchen Gegenständen es sich um Zutaten handelt und kann detaillierte Informationen über jeden einzelnen liefern.
  • Allergene: Die KI kann Allergene identifizieren und Benutzer warnen, die bestimmte Ernährungseinschränkungen haben.
  • Nährwertangaben: Die KI kann den Nährstoffgehalt aufschlüsseln und dessen Bedeutung für verschiedene Ernährungsbedürfnisse erklären.
  • Beschaffung und Qualität: Informationen über die Herkunft und Qualität der Zutaten können hervorgehoben werden, was einen Mehrwert für Verbraucher darstellt, die an Nachhaltigkeit und ethischer Beschaffung interessiert sind.

Ausführliches Beispiel: Mandelmilch

• Informationen über Inhaltsstoffe: Die KI kann “Mandel” als Zutat erkennen und Details wie Nährwert, übliche Verwendungszwecke und mögliche Allergene liefern.
• Allergenalarm: Wenn ein Benutzer eine Nussallergie angegeben hat, kann die KI das Produkt sofort als nusshaltig kennzeichnen und Alternativen vorschlagen.
• Nährwertanalyse: Die KI kann den Kaloriengehalt, den Vitamingehalt und die Einbindung von Mandelmilch in verschiedene Diäten wie Vegan oder Keto erklären.
• Einblicke in die Nachhaltigkeit: Informationen über die Herkunft der Mandeln, ob sie aus biologischem Anbau stammen und wie sie sich auf die Umwelt auswirken, können aufgenommen werden.

Was wir gelernt haben

Unser Ansatz bei Labellink hat uns einige wertvolle Lektionen über KI-Anpassung gelehrt:

1. Verbessertes Kundenengagement: Wenn Sie die Sprache des Kunden sprechen und eine vertraute Terminologie verwenden, wird die Interaktion interessanter und vertrauter.
2. Konsistente Markenstimme: Wenn Sie sicherstellen, dass die Stimme Ihrer Marke an allen Kundenkontaktpunkten beibehalten wird, stärkt dies Ihre Markenidentität.
3. Höhere Kundenzufriedenheit: Personalisierte Interaktionen führen zu höherer Zufriedenheit, da sich die Kunden verstanden und geschätzt fühlen.
4. Effiziente und skalierbare Abläufe: Maßgeschneiderte KI-Assistenten können die Interaktion mit Kunden rationalisieren und machen sie effizienter und skalierbarer.
5. Nutzung semantischer Daten: Die Verwendung semantischer Daten bietet einen reichhaltigen Kontext für KI und stellt sicher, dass die Antworten nicht nur genau, sondern auch relevant und aufschlussreich sind.

Was Sie tun können

Um unseren Erfolg mit der KI-Anpassung zu wiederholen, sollten Sie die folgenden Schritte beachten:

1. Verstehen Sie Ihre Markenstimme: Definieren Sie den Ton und den Stil, der Ihre Marke am besten repräsentiert. Dies wird die Grundlage für die Anpassung Ihres KI-Assistenten sein.
2. Nutzen Sie semantische Daten: Nutzen Sie umfangreiche, kontextbezogene Daten, um die Antworten Ihrer KI zu informieren. Dies gewährleistet Genauigkeit und Relevanz bei Kundeninteraktionen.
3. Interaktionen anpassen: Passen Sie den Tonfall, den Stil und die Länge der Antworten der KI an Ihre Marke an und erfüllen Sie die Erwartungen Ihrer Kunden.
4. Priorisieren Sie Klarheit: Stellen Sie sicher, dass die KI nur antwortet, wenn sie eine klare und genaue Antwort hat, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
5. Datenquellen anpassen: Konfigurieren Sie Ihre KI so, dass sie geeignete Datenquellen verwendet, seien es lokale Datensätze, allgemeines Wissen oder Internetquellen, um die bestmöglichen Antworten zu liefern.

Wenn Sie diese Strategien umsetzen, können Sie einen KI-Assistenten schaffen, der nicht nur die Kundenbindung verbessert, sondern auch eine konsistente und zuverlässige Markenstimme beibehält, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt. Der Ansatz von Labellink zeigt die erheblichen Vorteile von Investitionen in eine gründliche KI-Anpassung und die Nutzung semantischer Daten, um überlegene Kundenerlebnisse zu bieten.