Generative KI (GenAI) hat den Startschuss zu einer neuen Ära der Customer Experience gegeben. Um den zeitgleich steigenden Erwartungen der Nutzer gerecht zu werden, entdecken Unternehmen zunehmend die Macht der adaptiven Anwendungen für sich. Der architektonische Ansatz passt sich dynamisch an die Anforderungen und Vorlieben von Anwendern an – und das fast in Echtzeit.
Fünf Anwendungsfälle für Generative KI
Auf Grundlage von Verhaltensanalysen, Dateneingaben, Präferenzen und Nutzerverhalten liefern die Anwendungen gemeinsam mit GenAI nicht nur eine hyperpersonalisierte Customer Experience, sie modifizieren ihre Funktion und Leistung auch je nach Kontext und über Produkte und Services hinweg. Couchbase sieht dadurch zukünftig vor allem in fünf Bereichen immense Vorteile:
Navigation und Transport: Adaptive Anwendungen in Navigationssystemen werden zu einer hohen Personalisierung der Dienste führen, die exakt auf die Fahrer und das Fahrzeug zugeschnitten sind. Unter Berücksichtigung von Aspekten wie Fahrverhalten, Fahrzeugmodell und Streckenverlauf kann das System beispielsweise die kostengünstigsten Tankstellen zum passenden Zeitpunkt für das Auftanken ermitteln, freie Parkplätze am Zielort finden oder, auf Grundlage von persönlichen Vorlieben der Fahrer, Orte wie Restaurants oder Aussichtspunkte vorschlagen. Die Navigationsdienste werden sich darüber hinaus auch mit den öffentlichen Verkehrssystemen verbinden können und die effizienteste Kombination aus verschiedenen Verkehrsmitteln empfehlen – etwa Auto, Zug und Bus.
Chatbots und Kundensupport: KI-getriebene adaptive Technologie wird mit dem Kundensupport auch einen der wichtigsten Touchpoints von Unternehmen auf ein neues Level heben. Dafür analysieren beispielsweise Chatbots das Verhalten, die Historie und die Präferenzen der Kunden, um ihnen personalisierte Hilfestellungen zu geben. Die intelligenten Bots können Kunden auf Grundlage der vorhandenen Daten und Eingaben auch direkt entlang der Customer Journey begleiten und Hilfe leisten, bevor Fragen überhaupt auftreten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots können ihre adaptiven Pendants die Stimmung des Kunden analysieren sowie Anfragen und Antworten in den richtigen Kontext setzen – vorausgesetzt, sie haben Zugriff auf GenAI-fähige Datenbanken. Damit diese die benötigten Informationen nahezu in Echtzeit bereitstellen, müssen sowohl Daten als auch Abfragen aus Vektoren bestehen.
Streaming-Dienste: Wo Streaming-Plattformen heute bereits Empfehlungen aufgrund des Konsumverhaltens der Nutzer aussprechen, bieten adaptive Anwendungen ein völliges neues Level an Personalisierung. Dabei beruhen die Vorschläge, etwa für Filme und Serien, nicht allein auf der Historie, sondern auf einer viel breiteren Datenbasis an persönlichen Vorlieben und Präferenzen. Adaptive Anwendungen werden zukünftig auch dazu in der Lage sein, zeitgleich stattfindende Streaming-Events zu analysieren und die Nutzer beispielsweise über ein Tor bei einem parallel ablaufenden Fußballspiel zu informieren.
Online-Shopping: Adaptive Anwendungsfunktionen werden das Suchen nach Artikeln erheblich erleichtern. Geben Nutzer Suchbegriffe ein, durchkämmen entsprechende Apps die bevorzugten Webseiten auf Basis persönlicher Präferenzen, Größe und Stil – auf Wunsch auch nach der Verfügbarkeit in nahegelegenen Geschäften.
Smart Homes: Von der Beleuchtung über die Temperatur bis zu Sicherheitssystemen – bereits heute werden mit den entsprechenden Lösungen aus normalen Haushalten Smart Homes. Adaptive Funktionen gehen noch weiter und passen Geräte sowie Klima- und Heizungseinstellungen je nachdem an, wer sich im Haus aufhält und in welchem Raum die Person sich befindet. Dabei kommen Echtzeitdaten zum Einsatz, um Faktoren wie den durchschnittlichen Energieverbrauch, die Belegungsmuster von Räumen oder Wetterbedingungen zu analysieren und den Energieverbrauch im Haus zu optimieren.
Fazit
„Adaptive Anwendungen versprechen ein riesiges Potenzial in Sachen Selbstoptimierung und Prozessautomatisierung“, erklärt Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase. „Für die Umsetzung sind die KI-basierten Systeme allerdings auf Datenbanken angewiesen, die den hohen Anforderungen der adaptiven Architektur gerecht werden – von der Vektorsuche über beinahe Echtzeit-Analysen bis zu Mobile- und Edge-Funktionen.“
