Generative KI ist eine nicht-deterministische Technologie – das bedeutet, dass ein Large Language Model (LLM) bei gleicher Eingabe unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Daher ist es eine gewaltige Aufgabe, sicherzustellen, dass sich ein Gen AI Voicebot zuverlässig verhält.
In den meisten eingesetzten Fällen müssen Menschen alle Voicebot-Anrufe manuell evaluieren und jene markieren, die nicht gut performt haben. Darüber hinaus müssen sie tief in die Analyse einsteigen, um genau zu verstehen, was schiefgelaufen ist, und sich überlegen, wie man es beheben kann.
Bei Leaping AI ist unsere besondere Erkenntnis, dass KI dieselbe Aufgabe übernehmen kann: Alle Anrufe bewerten und aufzeigen, was gut lief und was nicht. Für unsere Kunden ist das ein echter Gamechanger, da sie nun Qualitätssicherung automatisiert und skalierbar durchführen können.
Der nächste Schritt für uns ist ein Optimierungsmodul, das in der Lage ist, Feedback aus den KI-Evaluationen aufzunehmen und proaktiv Verbesserungen an den Voicebot-Prompts vorzuschlagen. Die meisten nicht-technischen Nutzer haben geringe Erfahrung, einen Voicebot effektiv zu prompten – hier kann KI einen entscheidenden Beitrag leisten, sie dazu zu befähigen.
Die Zukunft wird aus verschiedenen KI-Modulen bestehen (Voicebot, KI-Evaluation, KI-Optimierer), die zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass sich der Voicebot kontinuierlich selbst verbessert.