KI-Halluzinationen entstehen, wenn KI falsche Informationen liefert. Ursache sind meist schlechte Daten oder ungenaue Prompts, aber Plattformen setzen Schutzmechanismen ein, um Nutzer davor zu bewahren.

Konversationsdesign umfasst Entscheidungsfindung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Rückfalloptionen, um einen strukturierten Ablauf mit natürlichem Gesprächsfluss zu verbinden.

AIOps nutzt KI für IT-Aufgaben wie Ereigniskorrelation und Anomalieerkennung. Am effektivsten ist der Einsatz mit zentralisierten Daten in gut strukturierten Pipelines.

Machine Learning wird im Marketing für Analysen, Abwanderungsprognosen und dynamische Preisgestaltung genutzt. Tools wie Botpress, Mailchimp und Hubspot unterstützen dabei.

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) ermöglicht Unternehmen die Automatisierung der Verarbeitung unstrukturierter Eingaben, etwa bei Dokumentenanalyse und Ticketzuweisung.

SMS-Chatbots sind Chatbots, die über Dienstanbieter mit SMS verbunden sind. Sie erreichen eine höhere Öffnungsrate als E-Mails.

Chatbots sind am erfolgreichsten, wenn sie klare KPIs definieren, verständliche Gespräche führen und sowohl technischen als auch nicht-technischen Teams Vorteile bieten.

RPA nutzt regelbasierte Automatisierung, um Prozesse auszuführen, während KI chaotische, unstrukturierte Eingaben interpretiert, um RPA zu verbessern.

Ein WhatsApp-Chatbot kann in nur 5 Minuten produktionsreif sein, wenn Sie ein Meta Business-Konto und Zugriff auf ein Bot-Baukasten-Framework haben.

SaaS-Unternehmen passen ihre Produkte an, um KI-Tools zu integrieren, die Prozesse automatisieren und Logik steuern, wodurch das Nutzererlebnis verbessert wird.

Klare Zielsetzungen, ein interdisziplinäres Team und definierte KPIs sind entscheidend für eine erfolgreiche Chatbot-Einführung.

ERP-Workflows lassen sich in Chatbot-Oberflächen integrieren, um Freigaben, Anfragen und Berichte in einem nahtlosen, dialogbasierten Ablauf zu automatisieren.