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Natural Language Processing: Wie automatisierte Kommunikation zum X-Faktor für Ihr Unternehmen wird

Eine Sprechblase, die aus zahlreichen Zahnrädern besteht

Wir sind sicher: Sie nutzen NLP bereits. Aber trifft das auch auf Ihren Geschäftsbereich zu? Erfahren Sie, was hinter der Technologie steckt und welche Wettbewerbsvorteile sie bringt.

„Hey Siri, was ist Natural Language Processing?“ – Siri: „Die Computerlinguistik oder linguistische Datenverarbeitung untersucht, wie natürliche Sprache in Form von Text- oder Sprachdaten mit Hilfe des Computers algorithmisch verarbeitet werden kann.“

Was hier gerade geschehen ist, nennt man Natural Language Processing, kurz NLP. Das bedeutet, dass es eine Interaktion zwischen menschlicher Sprache und einem Computer gegeben hat. In dieser Form sind die meisten Menschen wahrscheinlich schon einmal mit NLP in Berührung gekommen. Heutzutage gibt es solche Anwendungen auf jedem Smartphone und in vielen Alltagsbereichen, zum Beispiel in Form von Übersetzungsprogrammen wie DeepL und Google Übersetzer oder Chatbots.

Doch NLP ist noch viel mehr. In diesem Artikel erklären wir, was Sie als Führungskraft über seine grundsätzliche Funktionsweise wissen müssen, wie die Technik von Unternehmen schon heute in den unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt wird und wie sich Firmen mit einer automatisierten Kommunikation einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen können.

Das KI-Glossar –
32 Definitionen, die Sie jetzt unbedingt kennen sollten

Siri sagt A, Alexa sagt B: Was ist NLP denn nun?

„Alexa, was ist Natural Language Processing?“ – Alexa: „Hier ist eine Antwort, die ich von Wikipedia übersetzt habe: Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein interdisziplinäres Teilgebiet der Informatik und Linguistik. Es geht in erster Linie darum, Computern die Fähigkeit zu geben, Sprache zu unterstützen und zu manipulieren.“

Dass es nicht die eine Definition für Natural Language Processing gibt, sieht man bereits an den unterschiedlichen Antworten von Siri und Alexa auf dieselbe Frage. Wir fanden beide Definitionen nicht besonders gut verständlich, deswegen hier noch einmal ein eigener Erklärungsversuch:
Natural Language Processing ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit dem sprachlichen Austausch zwischen Computern und Menschen befasst. Das Ziel ist es, Computern die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und passend darauf zu reagieren. Anders gesagt: NLP ermöglicht es Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen und herzustellen. Dadurch können wir mit Computern auf eine Weise interagieren, die unseren Kommunikationsgewohnheiten entspricht.

NLP nutzt Algorithmen, linguistische Regeln und statistische Modelle, um Texte und gesprochene Worte zu analysieren und in eine für Maschinen verständliche Form zu überführen. Das geschieht zum Beispiel mit Large Language Models, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren.

NLP: Achtung, Verwechslungsgefahr!

Was NLP in diesem Artikel nicht bedeutet: neurolinguistisches Programmieren. Dabei handelt es sich um ein Motivations- und Kommunikationsmodell aus den 1970-er Jahren, das psychische Abläufe im Menschen beeinflussen soll. Es verwendet die gleiche Abkürzung (NLP), weshalb es bei der Google-Suche leicht zu Verwechslungen kommt.

Ebenfalls tauchen in Zusammenhang mit NLP oft die Begriffe Natural Language Understanding (NLU), Natural Language Generation (NLG), Conversational AI, Text Mining und Deep Learning auf. Hier jeweils kurze Erklärungen, die Unterscheide und Überschneidungen verständlich machen.

  • Natural Language Understanding ist ein Teilbereich von NLP und konzentriert sich darauf, menschliche Sprache zu verstehen und ihre Bedeutung zu erfassen. Das Hauptziel von NLU ist es, Texte oder gesprochene Sätze so zu analysieren, dass der Computer die Intention hinter der Kommunikation erkennt.
  • Natural Language Generation, ebenfalls eine Unterdisziplin von NLP, beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Sprache zu produzieren. Hierbei werden Daten oder Informationen in verständliche Texte oder gesprochene Sprache umgewandelt.
  • Conversational AI hat wie die oben genannten Begriffe große Schnittmengen zu NLP. Der Ausdruck beschreibt ein Teilgebiet der Artificial Intelligence, das sich mit der Entwicklung von Chatbots beschäftigt, die in der Lage sind, natürliche Konversationen mit Menschen zu führen. Conversational-AI-Systeme nutzen NLP-Technologien, um menschenähnliche Dialoge zu führen und Fragen der Benutzer zu antworten.
  • Text Mining umfasst die systematische Analyse von Textdokumenten, um mithilfe von Techniken aus NLP und Statistik wichtige Informationen und Muster zu erkennen.
  • Deep Learning ist ein Bereich des Machine Learning, der auf künstliche neuronale Netze zurückgreift, um Muster in großen, unstrukturierten Datenmengen herauszulesen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Das tiefe Lernen wird auch bei der intelligenten Sprachverarbeitung eingesetzt.
Eine Roboterhand sowie eine menschliche Hand führen zwei Puzzleteile zusammen

Spracherkennung: Alles begann mit Lochkarten

Ähnlich wie KI und Machine Learning ist auch NLP aktuell ein heißes Thema in Wirtschaft und Gesellschaft – obwohl es nicht neu ist. 

Schon vor über 50 Jahren haben Computerpioniere mit den allerersten Rechnern kommuniziert. Allerdings nicht in Form menschlicher Sprache, sondern mithilfe von Lochkarten. Diese Lochkarten waren aus Papier oder Karton, und wiesen Löcher an bestimmten Stellen auf. Diese Löcher repräsentierten Informationen, Daten oder Befehle, die von den Computern gelesen werden konnten und von Hand gestanzt werden mussten. Selbst kleine Fehler führten dazu, dass die Computer falsche oder unverständliche Ergebnisse lieferten. Die Kommunikation über Lochkarten war auf Befehle und Daten beschränkt, die im Voraus festgelegt wurden und setzte entsprechend tiefes Fachwissen voraus.

Mit zunehmender Rechenleistung und der Möglichkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, verbesserte sich die Mensch-Computer-Kommunikation rasant. Heute können Personen in natürlicher Sprache sprechen, schreiben oder Befehle geben; Computer können diese Anweisungen verstehen und darauf reagieren. Nie war die Verständigung zwischen Mensch und Maschine leichter – Natural Language Processing sei Dank.

Wie NLP in Unternehmen angewendet wird – heute und zukünftig

GegenwartZukunft
KundenserviceViele Unternehmen setzen bereits Chatbots im Kundenservice ein, die Anfragen rund um die Uhr beantworten können. Diese Chatbots verwenden NLP, um die Wünsche der Kund:innen zu erkennen und relevante Informationen oder Lösungen anzubieten.Fortschrittliche NLP-Chatbots werden in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren, was die Kundenerfahrung noch einmal erheblich verbessern und die Bearbeitung beschleunigen wird.
ÜbersetzungenUnternehmen nutzen NLP für die automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen, was die globale Kommunikation und den Marktzugang erleichtert. Das geschieht beispielsweise über Plattformen wie DeepL oder Google Translate. Sie werden permanent trainiert und verbessern sich.Sprachbarrieren werden sich in Echtzeit überwinden lassen und nahtlose mehrsprachige Interaktionen zwischen Kund:innen und Unternehmen ermöglichen.
Dokumenten-
verarbeitung
Dokumente automatisch erkennen und korrekt einordnen? Das erledigt NLP schon heute. Die wichtigsten Informationen werden herausgefiltert und Berichte automatisch verfasst. Texte können in jede gewünschte Länge gebracht werden, zum Beispiel über KI-Plattformen wie ChatGPT oder Google Bard.NLP kann selbst komplexe rechtliche oder medizinische Dokumente verstehen, was es ermöglicht, präzise Zusammenfassungen für Jurist:innen und Ärzt:innen zu erstellen.
Personalisierte
Angebote
Unternehmen nutzen NLP, um Kundenpräferenzen aus Textdaten herauszulesen. Dies ermöglicht die Erstellung personalisierter Marketingkampagnen, die die Kundenzufriedenheit und damit auch die Kaufbereitschaft steigern.Fortschrittliche Modelle werden personalisierte Videoinhalte basierend auf den individuellen Vorlieben und dem Verhalten der Kund:innen herstellen können.
Marktforschung und Sentiment-AnalyseSoziale Medien, Kundenbewertungen und Online-Foren werden von NLP-Modellen gescannt und Stimmungsanalysen durchgeführt. Trends und Kundenfeedback kann so besser verstanden und das Angebot personalisiert angepasst werden.Die Analyse von menschlicher Stimmung und menschlichen Meinungen wird noch genauer – ein entscheidender Punkt, um Marktentwicklungen vorherzusagen und Chancen zu identifizieren.
Cybersicherheit und BetrugserkennungVerdächtige Textnachrichten, E-Mails oder Kommentare folgen oft einem ähnlichen Muster. NLP erkennt sie und kann auf Betrug oder Sicherheitsverletzungen hinweisen. So landen Nachrichten mit einem Spam-Muster automatisch in dem entsprechenden Ordner.Mit fortschrittlichen NLP-Modellen können Unternehmen die Bedrohungen in Echtzeit erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen.

Natürliche Sprachverarbeitung: Herausforderungen in Unternehmen

Bei aller (berechtigten) Euphorie über das große Wertschöpfungspotenzial gibt es auch Herausforderungen und Risiken, die sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz allgemein und NLP im Speziellen ergeben. Für Entscheider:innen ist es wichtig, nicht blind auf die innovativen Technologien zu setzen, sondern sich kritische Fragen zu den sensiblen Themen rund um Vertrauen, Sicherheit und Fairness zu stellen. Das betrifft etwa folgende Bereiche:

  • Mehrdeutigkeit: Die menschliche Sprache ist bekannt für ihre Mehrdeutigkeit. Ein Wort kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben, was präzises und kontextabhängiges Verstehen erfordert. Meinen Nutzer:innen mit „Bank“ das Geldinstitut oder die Sitzgelegenheit im Park? Was hier banal klingen mag, kann im Einzelfall von entscheidender Bedeutung für Erfolg oder Misserfolg der Anwendung sein. Denn wie sollen Kund:innen einem Chatbot vertrauen, der sie ständig missversteht?
  • Kulturelle und sprachliche Vielfalt: Die Welt ist bunt, NLP-Modelle müssen international funktionieren und verschiedene Sprachen und Dialekte verstehen können. Dies erfordert kulturelle Sensibilität und stellt eine komplexe Aufgabe dar, insbesondere in einer globalisierten und digitalisierten Geschäftswelt. Zum Beispiel: Welche Begrüßung ist in welchem Kulturkreis und für welche Zielgruppe angemessen? Was könnte meine Geschäftspartner:innen versehentlich beleidigen? Was überfordert und was unterfordert sie? Wenn NLP korrekte Antworten auf diese Fragen kennt, kann es zum nachhaltigen Unternehmenserfolg beitragen – aber auch nur dann.
  • Datenschutz und Sicherheit: NLP-Modelle haben Zugriff auf eine Fülle von sensiblen Informationen. Es besteht die Gefahr von Datenmissbrauch oder Sicherheitsverletzungen. Daher ist es von größter Bedeutung, angemessene Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um diese Risiken zu minimieren und sicherzustellen, dass persönliche Daten und vertrauliche Informationen geschützt bleiben.
  • Ethik: Genauso zentral ist es, ethische Leitlinien für den Einsatz von NLP-Technologien zu entwickeln und sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll im Einklang mit den Werten einer diversen Gesellschaft eingesetzt werden. Inklusive der Bereitschaft, bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um negative Konsequenzen zu minimieren. 
  • Toxische Inhalte: Werden NLP-Modelle (ungewollt) auf der Basis von der Basis nicht ordnungsgemäßen Daten trainiert, können sie anfällig für verletzende Inhalte wie Diskriminierung oder Belästigung werden. Unternehmen, die NLP für Kundeninteraktionen, Social-Media-Analysen oder Content-Moderation einsetzen, gefährden ihr Geschäft, wenn toxische Inhalte in Umlauf geraten.
  • Halluzinationen: Im Kontext von NLP spricht man von Halluzinationen (Hallucinations), wenn Chatbots überzeugend formulierte, aber teilweise erfundene Ergebnisse liefern. Das Gefährliche daran: Da die Informationen plausibel klingen und mit wahren Fakten vermischt sind, hält man sie leicht für stichhaltig – mit möglicherweise fatalen Folgen, z.B. wenn Finanzzahlen erfunden werden, die den Aktienkurs eines Unternehmens zum Absturz bringen. Diese KI-Halluzinationen sind auf verschiedene Ursachen zurückzuführen, etwa auf unzureichende Trainingsdaten, die Komplexität der Sprache oder Fehler in der Modellarchitektur.

So nutzt Salesforce die NLP-Technologie 

NLP bietet Unternehmen große Chancen, Kundeninteraktionen persönlicher und gleichzeitig effizienter zu gestalten. Doch wie die Herausforderungen zeigen, kommen diese Chancen nicht ohne Risiken. Deshalb ist die verantwortungsvolle Entwicklung im Bereich künstlicher Intelligenz besonders relevant. Um Unternehmen eine KI zur Verfügung zu stellen, der sie vertrauen können, hat Salesforce den Einstein Trust Layer entwickelt. Der Einstein Trust Layer garantiert zum einen den Datensicherheit, wenn mit einer künstlichen Intelligenz gearbeitet wird. Und zum anderen werden alle Inhalte automatisch auf Halluzinationen und diskriminierende Inhalte geprüft. So können Salesforce Kund:innen schon heute von vertrauenswürdigem NLP profitieren.

Dabei setzt Salesforce die natürliche Sprachverarbeitung in mehreren Anwendungsgebieten ein. Ein wichtiger Bereich im Kundensupport und Vertrieb sind intelligente Chatbots, die eine schnellere Problemerkennung sowie die Ticket-Zuweisung an die richtigen Teams ermöglichen. Darüber hinaus nutzt Salesforce NLP für die Analyse von Kundenfeedback, um wertvolle Insights zu gewinnen. Das hilft, potenzielle Kund:innen im Verkauf zu gruppieren und vereinfacht Geschäftsabläufe. 

Eine entscheidende Rolle bei den innovativen Salesforce-Anwendungen spielt die Künstliche Intelligenz von Salesforce, genannt Einstein. Sie integriert KI, Machine Learning und NLP in die verschiedenen Produkte und Dienstleistungen, etwa um Verkaufschancen vorherzusagen oder Kundeninteraktionen zu personalisieren.

Einstein ist nahtlos in verschiedene Anwendungen von Salesforce Customer 360 integriert, darunter die Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Commerce Cloud. Dadurch wird die Künstliche Intelligenz zu einem integralen Bestandteil des gesamten CRM-Ökosystems von Salesforce und ermöglicht es Unternehmen, Kund:innen zu begeistern.

NLP und Salesforce Einstein: Zwei Beispiele aus der Praxis

Bentley Logo

Bentley Motors

Der Luxus-Autohersteller kommuniziert intensiv mit seiner anspruchsvollen Kundschaft, um ihr exklusive, personalisierte Erlebnisse bieten zu können. Dadurch sind große Mengen an Daten entstanden – und es werden immer mehr. Diese Daten müssen in verschiedenen Systemen zusammengeführt werden. Das Ziel der Partnerschaft des britischen Unternehmens mit Salesforce ist es, einen einheitlichen Überblick über die Kundenwünsche zu erhalten. 

Dank der Integration von NLP in Salesforce Customer 360 ist Bentley Motors in der Lage, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu verknüpfen, um eine umfassende 360-Grad-Sicht auf die Kund:innen zu erstellen. Das ist heute (und in der Zukunft) wichtig, um Textanalysen für Kundenfeedback, Echtzeitanalysen für Chatbots und die Personalisierung der Kundenkommunikation zu verbessern und neue Prozesse zu implementieren.

Loreal Logo

L’Oréal

Das Ziel des Kosmetikherstellers L’Oréal ist es, die Bindung zu seinen Kund:innen durch maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu stärken. Die Commerce Cloud ermöglicht vernetztes Online-Shopping. Mithilfe von Einstein Recommendations erhalten Kund:innen Empfehlungen basierend auf ihrem bisherigen Verhalten. Wenn eine Kundin zum Beispiel Sonnenschutz in den Warenkorb legt, schlägt Einstein Lippenbalsam oder Feuchtigkeitscreme mit Lichtschutzfaktor vor. 

Bisher haben im Unternehmen an verschiedenen Stellen abgelegte Kundendaten die Personalisierung für das Service-Team erschwert. Jetzt verwendet L’Oréal die Service Cloud, um Daten aus verschiedenen Kanälen in einer einzigen Ansicht zu konsolidieren. Service-Mitarbeitende können so von einem Dashboard die Kaufhistorie einsehen und Echtzeit-Updates verfolgen.

Was Sie zu NLP wissen müssen: Das Wichtigste zusammengefasst

Natural Language Processing ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Unternehmen. Zum Beispiel durch Chatbots, die rund um die Uhr im Einsatz sind, oder passgenauen Übersetzungen in alle Sprachen, die Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglichen.

Firmen erhalten durch NLP einen Zugang zu globalen Märkten, indem sie Sprachbarrieren durch automatisierte Übersetzungen überwinden. NLP integriert intelligente Technologie in Geschäftsprozesse und ist in der Lage, sich an die jeweiligen Herausforderungen eines Unternehmens und des Wettbewerbs anzupassen. 

Man muss kein Einstein sein, um vorherzusagen: Natural Language Processing wird schon bald fester Bestandteil vieler Businesspläne sein. Und der X-Faktor für den Erfolg im digitalen Zeitalter.

Sie wollen sich einen Überblick verschaffen, worauf es bei Künstlicher Intelligenz ankommt? Dann haben wir etwas für Sie: unser KI-Nachschlagewerk zum kostenlosen Download. 

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Profilbild von Felix Böpple
Felix Böpple Marketing Communications Manager

Als Marketing Communications Manager erweckt Felix die Salesforce Brand zum Leben. Egal ob durch Blogposts, Kundenfilme oder Event-Keynotes.

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