Was ist NLP? Natural Language Processing verstehen

Wahrscheinlich haben Sie schon von Natural Language Processing (NLP) profitiert, ohne es zu wissen. Wer schon einmal online einen Flug umgebucht oder Stylingtipps beim Shopping erhalten hat, hat dabei vermutlich mit einem KI-Agenten interagiert, der unter anderem auf NLP basiert.

Wer nicht im Bereich Data Science arbeitet, empfindet NLP vielleicht zunächst als schwer verständlich. Dabei ist NLP ein wichtiger Schlüssel dafür, wie Unternehmen KI-Agents einsetzen können, um Vertrieb, Service, Commerce und Marketing grundlegend zu verändern.

In diesem Artikel erfahren Sie, was NLP ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es bietet. Außerdem lernen Sie gängige Techniken kennen, erfahren, wie Unternehmen diese Form der künstlichen Intelligenz einsetzen, und erhalten Einblicke darin, wie sich NLP weiterentwickelt und die Zukunft der Wirtschaft beeinflusst.

Unsere Themen:

• Was ist NLP (Natural Language Processing)?
• Wie NLP funktioniert
• Vorteile von NLP
• NLP-Techniken
• Ansätze für NLP
• So nutzen Unternehmen NLP heute
• Die Zukunft von NLP
• Ihr Unternehmen mit KI-Agents optimieren

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das Informatik und Linguistik kombiniert, damit Computer menschliche Sprache ähnlich wie Menschen verstehen, interpretieren und erzeugen können. NLP spielt eine wichtige Rolle dabei, wie Computer Texte zusammenfassen und analysieren sowie menschenähnliche Antworten erzeugen – zum Beispiel für Kundensupport-Chatbots, KI-Agents und KI-Assistenten.

NLP wandelt Text und Audio in logische Strukturen um, die Maschinen verstehen und verarbeiten können. Forschende haben über Jahre hinweg die Bestandteile von Sprache analysiert – etwa ihre Regeln und feinen Bedeutungsunterschiede – und darauf aufbauend Frameworks entwickelt, mit denen Maschinen dieselbe Logik nachvollziehen und reproduzieren können.

Der Prozess beginnt mit dem Erfassen und Sortieren von Daten, der Analyse ihrer Struktur und dem Training des Computers im Umgang mit diesen Informationen. Anschließend kommen verschiedene Modelle und Methoden zum Einsatz, um die Ergebnisse so zu verfeinern, dass die Interaktionen immer menschenähnlicher werden.

Dies sind einige der zentralen Elemente von NLP:

• Texteingabe/Datenerfassung: NLP beginnt mit Daten. Diese können aus nahezu jeder textbasierten Quelle stammen – sowohl aus strukturierten Daten (z. B. Informationen aus einem Customer-Relationship-Management-System (CRM)) als auch aus unstrukturierten Daten wie Büchern, Nachrichtenartikeln, Unternehmensinformationen, Social-Media-Feeds usw.
• Feature Extraction: In diesem Schritt werden Elemente der Rohdaten in einer Matrix mit numerischen Werten versehen. Das erleichtert es dem Computer, Text zu verarbeiten, und reduziert gleichzeitig den benötigten Rechenaufwand. Feature Extraction lässt sich vereinfacht so beschreiben: Bedeutungsarme Daten – z. B. Satzzeichen oder Stoppwörter wie „der“, „die“, „das“ – werden herausgefiltert, der Rest wird kategorisiert.
• Textanalyse: Dieser Teil von NLP hilft dabei, aus großen Mengen unstrukturierter Daten Bedeutung und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Daten können beispielsweise aus Social-Media-Bewertungen Ihres Unternehmens oder aus Support-Tickets stammen, die Ihr Kundenservice-Team bearbeitet hat.
• Computerlinguistik: Dieser Wissenschaftszweig befasst sich mit der Analyse von Sprache, um Computern ein besseres Verständnis menschlicher Kommunikation zu ermöglichen. Im NLP trägt die Computerlinguistik dazu bei, Semantik und Sentimentanalyse zu verbessern, damit Computer auch Wörter, Formulierungen und Redewendungen erkennen können, deren Bedeutung sich nicht allein mit einfacher Logik erschließen lässt.
• Modelltraining: Wenn Computern Beispiele für korrekt verwendete Sprache gegeben werden, lernen sie, Kontext und Bedeutung zu erfassen und Vorhersagen zu treffen – etwa welches Wort in einem Satz am wahrscheinlichsten als nächstes folgt. Bei den Modellen kann es sich um Large Language Models (LLMs), statistische Modelle oder komplexe neuronale Netze handeln. Small Language Models werden typischerweise für Aufgaben eingesetzt, bei denen gezielte Informationsmengen schnell und kosteneffizient ausgewertet werden müssen, etwa bei der Analyse von Kundenstimmungen und Beschwerden.
• Machine Learning: Natural Language Processing stützt sich stark auf maschinelles Lernen (ML), bei dem ein Computer basierend auf den eingespeisten Daten Ergebnisse erzeugt und deren Qualität überprüft. Dies kann überwacht oder unüberwacht erfolgen. Beim überwachten maschinellen Lernen analysiert ein Computer von Menschen gelabelte Daten. Beim unüberwachten maschinellen Lernen wertet er ungelabelte Daten aus, um Muster zu erkennen. Reinforcement Learning wird häufig eingesetzt, um die Genauigkeit durch belohnungsbasiertes Lernen nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum zu verbessern.
• Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachbildet und Rechenleistung nutzt, um Muster in Daten zu erkennen. Dafür sind größere Datenmengen und mehr Verarbeitungszeit erforderlich.

Natural Language Processing bietet Unternehmen, die KI einsetzen, entscheidende Vorteile. NLP hat neue Möglichkeiten geschaffen, Produkte und Dienstleistungen wie virtuelle Agents und insbesondere KI-Agents zu entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, ihre Kund:innen besser zu bedienen. Die Finanzbranche nutzt NLP beispielsweise zur Betrugserkennung, zur Klärung von Transaktionsstreitigkeiten und zur personalisierten Kundenansprache.

So können Unternehmen NLP gezielt für sich nutzen:

NLP unterstützt die Automatisierung von Teilen KI-gesteuerter Workflows, die bisher menschliches Eingreifen erforderten. Dadurch werden wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben reduziert, sodass sich Mitarbeitende auf strategisch wichtigere Tätigkeiten konzentrieren können.

Ein Großteil der Kundendaten, die Unternehmen besitzen, ist unstrukturiert. Das schiere Volumen dieser Daten wäre für ein menschliches Team zu groß, um es in vertretbarer Zeit zu klassifizieren und zu organisieren – ein Computer mit NLP-Funktionen erledigt das in Sekunden.

NLP hilft Computern dabei, Daten zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse zu liefern, etwa für die Entwicklung neuer Produkte, die Verbesserung des Kundenservice und die Identifizierung von Markttrends.

Suchmaschinen und andere Datenabrufsysteme nutzen NLP, um Nutzer:innen relevantere Informationen bereitzustellen. Statt selbst nach Schlüsselwörtern suchen zu müssen, die der Computer zur Indexierung verwendet hat, können NLP-gestützte Suchmaschinen natürlichsprachliche Eingaben der Nutzenden inhaltlich verstehen und die passenden Ergebnisse liefern.

Mit NLP lassen sich Computer darauf trainieren, Inhalte zu analysieren und sie anschließend auf Basis gezielter Eingaben entweder für eine bestimmte Zielgruppe in einem bestimmten Format zusammenzufassen, etwa als verschiedene Social-Media-Posts, oder mithilfe generativer KI neue Texte zu erstellen, beispielsweise Produktbeschreibungen.

Natural Language Processing steigert die Effizienz durch Tools wie Agentforce, den Agentic Layer der Salesforce Platform. Die große Bandbreite an KI-Anwendungsfällen, die NLP nutzen, zeigt das Potenzial für nahezu alle Unternehmensbereiche. Ob bei der Lead-Qualifizierung im Vertrieb oder bei der automatisierten Bearbeitung häufiger Supportanfragen: Natural Language Processing liefert messbaren ROI.

Beim Natural Language Processing sind Computer auf menschliche Unterstützung angewiesen, um Text korrekt zu interpretieren. Wie man so schön sagt: Wer schlechte Daten eingibt, bekommt schlechte Ergebnisse heraus. Ein Computer, der mit ungeordnetem, unbearbeitetem Text arbeitet, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit schlechte Ergebnisse liefern.

Hier sind einige standardisierte Techniken, die die Leistung eines Computers bei der Analyse und Erzeugung von Text verbessern können.

• Text-Vorverarbeitung: Dieser Oberbegriff beschreibt den Prozess der Bereinigung von Text für das maschinelle Lernen. Data Scientists setzen eine oder mehrere der folgenden Methoden ein, um sicherzustellen, dass der Computer den Text optimal verstehen kann.
• Stoppwort-Entfernung: Bei diesem Verfahren werden Artikel wie „ein“, „eine“, „der“, „die“ und „das“, Präpositionen wie „in“, „von“ und „auf“ sowie andere Wörter mit geringem Bedeutungsgehalt entfernt, um die Sprachverarbeitung zu verbessern. Die Entfernung dieser Wörter kann vor oder nach der Textverarbeitung erfolgen.
• Tokenisierung: In diesem Schritt werden Sätze in einzelne Wörter zerlegt, damit ein Computer die Daten verarbeiten kann.
• Lemmatisierung und Stemming: Die Lemmatisierung führt Wörter auf ihre Grundform zurück, um die Eingabe für das Modell zu vereinfachen und zu vereinheitlichen. So lassen sich beispielsweise Wörter wie „tanzend“ und „tanzte“ auf die Grundform „tanzen“ zurückführen. Stemming ist eine schnellere Methode, um Wörter auf ihren Wortstamm zu kürzen, büßt dabei aber an Genauigkeit ein, da mitunter nicht existierende Formen entstehen können.
• Wortart-Tagging: Dabei werden Sätze analysiert und Wörter in ihrer natürlichen Verwendungsform als Substantive, Verben usw. kategorisiert.
• Textklassifizierung: Bei diesem Verfahren werden Texten Klassen oder Kategorien zugewiesen, damit ein Computer den Kontext bestimmter Daten besser einordnen kann. Weiß das System beispielsweise, ob ein Text aus einer Online-Restaurantbewertung, einem Nachrichtenartikel oder Spam stammt, kann es den jeweiligen Zusammenhang besser einordnen und die Stimmung des Textes korrekt bewerten.
• Disambiguierung: Besonders im Deutschen gibt es Wörter, die je nach Kontext völlig unterschiedliche Bedeutungen haben. Nehmen Sie das Wort „Bank“: Es kann sowohl ein Möbelstück zum Sitzen als auch ein Geldinstitut bezeichnen. Durch Disambiguierung, die mithilfe von maschinellem Lernen oder anderen Verfahren eingesetzt wird, lassen sich Kontext und Bedeutung präzise bestimmen.
• Sentimentanalyse: Vom Menschen vergebene Klassen und Kategorien helfen einem Computer dabei, zu erkennen, ob eine Online-Bewertung positiv, negativ oder neutral ist. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für KI-Agents. Indem KI-Agents Stimmungen wie Ärger oder Frustration erkennen, können sie das Anliegen einer Kundin oder eines Kunden schnell an eine menschliche Fachkraft weiterleiten.
• Sprache-zu-Text: Computer können anhand von Audiomodellen trainiert werden, um Sprache in Text umzuwandeln. Diese Technik hilft beispielsweise dabei, genaue Transkripte aus Meetings zu erstellen.
• Textübersetzung: Damit kann ein Computer die Sprache eines Textes erkennen und ihn in eine andere Sprache übersetzen. Wenn Sie schon einmal eine Website in einer Ihnen unbekannten Sprache besucht haben, hat Ihr Browser Ihnen wahrscheinlich angeboten, die Seite mit genau dieser Methode zu übersetzen.
• Textgenerierung: Algorithmen und Sprachmodelle helfen KI dabei, Inhalte zu erstellen. Bei guter Umsetzung sind KI-generierte Texte präzise, informativ und grammatikalisch korrekt. So kann eine Person ein KI-Tool beispielsweise auffordern, einen Witz zu erzählen, eine kurze Kindergeschichte zu schreiben oder ein Haiku zu verfassen.
• Konversationelle KI-Agents: Im Unterschied zu herkömmlichen Chatbots, die auf regelbasierten Abläufen beruhen, können konversationelle KI-Agents mit NLP trainiert werden, um menschenähnliche Gespräche zu führen.

Welchen Ansatz Ihr Unternehmen für NLP wählt, hängt davon ab, was Sie erreichen möchten. Eine Einheitslösung gibt es nicht. Der Ansatz für einen einfachen Chatbot oder ein Spam-Erkennungstool unterscheidet sich grundlegend davon, Gesundheitsdaten aus verschiedensten Quellen zu extrahieren, etwa um die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen zu beschleunigen oder geeignete Patientinnen und Patienten für eine pharmazeutische Studie zu identifizieren.

Schauen wir uns an, wie diese Ansätze funktionieren und welche Anwendungsfälle besonders verbreitet sind.

Bei diesem Ansatz legt ein Mensch auf Basis der Linguistik Regeln fest, sodass der Computer nicht auf riesigen Datensätzen trainiert werden muss. Diese Methode eignet sich gut dafür, Texte anhand ihrer Bedeutung zu analysieren, etwa bei der Auswertung von Kundenkommentaren in Support-Tickets. Ein mit regelbasiertem NLP trainierter Computer zählt beispielsweise die Anzahl negativer oder positiver Begriffe in einem Textabschnitt und klassifiziert ihn entsprechend.

Text wird in kleinere Segmente aufgeteilt, damit der Computer Bedeutung und Kontext des analysierten Textes leichter ableiten kann. Diese Methode eignet sich gut für die Extraktion strukturierter Informationen aus Quellmaterial und kann bei der Stimmungsanalyse hilfreich sein. Die automatische Vervollständigung beim Tippen einer Nachricht ist ein typisches Beispiel für statistisches NLP in der Praxis.

Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen, um einem Computer das Verständnis menschlicher Sprache beizubringen. Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen. Im Bereich Natural Language Processing wird maschinelles Lernen häufig für die Textzusammenfassung, die Stimmungsanalyse und die Übersetzung von Inhalten in andere Sprachen eingesetzt.

NLP mit Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und basiert auf menschlichen neuronalen Netzen. Dieser Ansatz stützt sich auf sehr große Mengen unstrukturierter Daten, um Effizienz und Genauigkeit kontinuierlich zu steigern. Für das Training können sowohl Text- als auch Sprachdaten genutzt werden.

Natural Language Processing erlebt derzeit einen starken Aufschwung und wird in immer mehr Branchen eingesetzt. Dadurch gewinnt NLP für Geschäftsprozesse zunehmend an Bedeutung. Die Möglichkeit, große Mengen unstrukturierter Unternehmensdaten zu analysieren und gleichzeitig bei manuellen Aufgaben wie der Erstellung von Meeting-Protokollen und Gesprächstranskripten zu unterstützen, ist erst der Anfang.

Hier sind einige Bereiche, in denen Natural Language Processing eine bedeutende Rolle spielt.

• Vertrieb:Natural Language Processing erleichtert das Verfassen von E-Mails, bildet menschliche Denkprozesse nach, analysiert Vertriebsgespräche, gewinnt daraus Erkenntnisse und misst die Performance. Conversational AI-Tools helfen Vertriebsmitarbeitenden außerdem, ihre wichtigste Software effizienter zu nutzen: ihr CRM. So können Sie beispielsweise während eines Gesprächs, in dem potenzielle Kund:innen nach Daten fragen, eine Frage in Slack an Ihren KI-Agenten stellen, um die Informationen aus Ihrem CRM abzurufen, ohne das Gespräch zu unterbrechen. Vertriebsorganisationen können mithilfe von NLP, das auf Kundendaten trainiert wurde, hocheffektive KI-Agents erstellen.
• Kundenservice: NLP ermöglicht personalisierte Service-Interaktionen über KI-Chatbots und autonome Agents, was zu kürzeren Antwortzeiten und höheren Selbstlösungsraten führt. Außerdem wird Self-Service deutlich einfacher und effektiver.
• Marketing: NLP hilft Marketingteams dabei, die richtige Zielgruppe anzusprechen, Stimmungen zu analysieren und ansprechende Inhalte zu erstellen. So kann Agentforce Marketingfachkräften dabei helfen, Kampagnen zu entwickeln und Briefings zu verfassen sowie dank leistungsstarkem NLP eine Zielgruppensegmentanalyse durchzuführen.
• Commerce: NLP hilft Unternehmen, ihre Commerce-Plattformen zu verbessern, indem es die Produktbedürfnisse der Zielgruppe versteht, Trends und Feedback verfolgt und das Nutzerverhalten auswertet, das in Rezensionen auf Ihrer Website oder in sozialen Medien sichtbar wird. KI-Agents für Hersteller und Händler können NLP nutzen, um umfangreiche Informationsbestände über Ihr Unternehmen zu verarbeiten, Produktbeschreibungen zu verfassen, veröffentlichte Rezensionen zu verstehen und Texte rund um Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu optimieren.
• Branchenspezialisierung: Diese Technologie fördert Fortschritte in ganz unterschiedlichenBereichen, darunter das Gesundheitswesen, die öffentliche Verwaltung, die Medien und Non-Profit-Organisationen. Von besserer Teamzusammenarbeit bis hin zu schnellerer Fallbearbeitung: NLP schafft mehr Effizienz und bessere Ergebnisse für Nutzende.

So leistungsfähig Natural Language Processing und die Vorteile von KI auch sein mögen, gibt es dennoch Risiken. Schließlich basiert das Training auf großen Mengen menschlicher Daten, was zu Problemen wie Voreingenommenheit, Fehlinterpretationen und einem unangemessenen Ton führen kann.

Unternehmen, die NLP einsetzen, stehen möglicherweise unter zunehmendem regulatorischem und gesellschaftlichem Druck, die Herausforderungen von KI anzugehen. Derzeit liegt die Verantwortung jedoch bei den Unternehmen selbst, sicherzustellen, dass Natural Language Processing Nutzenden keinen Schaden zufügt.

Einige Unternehmen nehmen diese ethischen Herausforderungen sehr ernst und integrieren Funktionen zur Erkennung schädlicher Inhalte und zur Datensicherheit. Da zukunftsorientierte Unternehmen zunehmend auf NLP setzen, müssen sie zugleich verantwortungsvoll handeln und Verantwortung für dessen Einsatz übernehmen.

Unternehmen sollten transparent machen, welche Datenquellen für generative KI genutzt werden und wie Kundeninformationen verwendet und geschützt werden. Außerdem sollten sie Inklusivität und die Reduzierung der Umweltauswirkungen von Natural Language Processing im Blick behalten. Salesforce hat Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI verabschiedet, an denen sich auch andere Unternehmen, die KI einsetzen, orientieren sollten.

Darüber hinaus sind neue Entwicklungen zu erwarten, etwa Echtzeitübersetzungen, deutlich vereinfachte Benutzeroberflächen und Suchfunktionen, die immer flexibler werden und sich stärker an der natürlichen menschlichen Kommunikation orientieren. Wie wir in den letzten Jahren gesehen haben, hat sich Natural Language Processing rasant weiterentwickelt, und dieses Tempo wird sich voraussichtlich noch erhöhen.

Jetzt, da Sie besser verstehen, was Natural Language Processing umfasst und welche zunehmende Bedeutung NLP für Unternehmen und ihre Kund:innen hat, können Sie herausfinden, wie Sie NLP in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Erfahren Sie mehr über Agentforce und wie es bessere Wege schafft, mit Kund:innen in Kontakt zu treten und Ihre Mitarbeitenden produktiver zu machen.