Die Konversations-KI-Plattform Yellow AI kündigte die Veröffentlichung von Yellowg an, einer Konversationsplattform für künstliche Intelligenz (KI) der nächsten Generation, die speziell für die Automatisierungstechnologie entwickelt wurde. Durch die Nutzung der Fähigkeiten generativer KI und Unternehmens-GPT möchte Yellow AI Unternehmen in die Lage versetzen, maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Branchen zu entwickeln, komplizierte Arbeitsabläufe zu rationalisieren, bestehende Prozesse zu verbessern und Innovationen zu fördern.

Die Plattform verfügt über eine hochmoderne Multi-Large-Language-Model-Architektur (LLM), die kontinuierlich an Milliarden von Gesprächen geschult wird. Das Unternehmen behauptet, dass diese Architektur außergewöhnliche Skalierbarkeit, Schnelligkeit und Präzision garantiere und es Unternehmen ermögliche, das volle Potenzial der Plattform auszuschöpfen.

Yellow AI ist davon überzeugt, dass Unternehmen durch die Integration KI-gesteuerter Chatbots wie YellowG in Kunden- und Mitarbeitererlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg ein höheres Maß an Automatisierung erreichen können. Das Unternehmen sagte, dass eine solche Integration nicht nur die Betriebskosten erheblich senkt, sondern auch eine 90-prozentige Automatisierung innerhalb der ersten 30 Tage ermöglicht.

Unsere neue Plattform ist die erste, die keine Einrichtungszeit benötigt und eine sofortige Nutzung ab der Erstellung eines Bots garantiert“, sagte Raghu Ravinutala, CEO und Mitbegründer von Yellow AI, gegenüber VentureBeat. „Mit seiner robusten Sicherheit auf Unternehmensebene gewährleistet es maximale Sicherheit durch eine Mischung aus zentralisierten globalen und proprietären LLMs. Unsere Produktion generativer Echtzeit-KI ist speziell darauf ausgelegt, Unternehmensgespräche voranzutreiben. Dies bedeutet, dass YellowG Arbeitsabläufe dynamisch generieren und gleichzeitig komplexe Szenarien problemlos bewältigen kann.

KI mit menschlicher Note

Das neue Tool ermöglicht es Benutzern, Laufzeit-Workflows zu generieren und mithilfe dynamischer KI-Agenten Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, sagte Ravinutala. Darüber hinaus verleiht es KI-Gesprächen eine einzigartige menschliche Note, indem es nahezu menschliches Einfühlungsvermögen demonstriert und gleichzeitig eine beeindruckend niedrige Halluzinationsrate nahe Null beibehält.

Zusätzlich zu seiner Multi-LLM-Architektur nutzt YellowG Unternehmensdaten und branchenspezifisches Wissen, um komplexe Szenarien zu meistern. Die Fähigkeit des Chatbots, den Kontext von Gesprächen zu verstehen, ermöglicht es ihm, personalisierte Antworten bereitzustellen, die genau auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Der YellowG-Workflow-Generator wird vom „dynamischen KI-Agenten“ angetrieben, unserer Orchestrator-Engine, die die Leistung mehrerer LLMs nutzt“, sagte Ravinutala. „Es nutzt Erkenntnisse aus unseren proprietären Plattformdaten, den anonymisierten historischen Aufzeichnungen von Kundeninteraktionen und Unternehmensdaten.

Yellow AI gibt eine Genauigkeitsrate der Antwortabsichten von mehr als 97 % an. Darüber hinaus bekräftigt das Unternehmen seine Fähigkeit, aus umfangreichen Datenmengen zu lernen, was es ihm ermöglicht, Antworten selbst auf die kompliziertesten Anfragen zu generieren, die bei herkömmlichen Konversations-KI-Plattformen möglicherweise eine Herausforderung darstellen.

Automatisierung von Geschäftsabläufen durch generative KI

Wenn die Nachricht eines Kunden die Konversationsschnittstelle erreicht, analysiert YellowG sie umgehend, um die Anfrage zu entschlüsseln und einen strategischen Plan zur Erreichung seines Ziels zu entwickeln. Anschließend interagiert die generative KI mit dem Unternehmenssystem, um alle relevanten Daten abzurufen, die für die Bearbeitung der Benutzeranfrage erforderlich sind.

Unter Nutzung dieser Daten nutzt die Plattform eine LLM-Orchestrierungsebene, um die Reaktion des KI-Bots zu formulieren und zu optimieren. Dies gewährleistet eine genaue Übereinstimmung zwischen der generierten Antwort, den erhaltenen Informationen und der ursprünglichen Anfrage des Kunden.

YellowG implementiert verantwortungsvolle KI-Praktiken in der Nachbearbeitungsphase, indem es Sicherheits-, Compliance- und Datenschutzmaßnahmen streng prüft. Nach dieser Überprüfung liefert es Antworten, die menschenähnliche Eigenschaften aufweisen, eine außergewöhnliche Genauigkeit aufweisen und praktisch keine Halluzinationen aufweisen.

„Gleichzeitig bleibt der Fokus auf der Erreichung der Geschäftsziele“, sagte Ravinutala. „Unsere Multi-LLM-Architektur kombiniert die Intelligenz zentralisierter LLMs mit der Präzision und Sicherheit proprietärer LLMs.“

Generative KI in Echtzeit

Durch die Integration fortschrittlicher KI- und NLP-Technologien (Natural Language Processing) bietet die Plattform den Kunden ein menschenähnliches Erlebnis. Das Unternehmen sagte, dass die Plattform durch den Einsatz generativer KI in Echtzeit Antworten generiert, die nicht vorab festgelegt sind, was zu einem natürlicheren und nahtloseren Gesprächsfluss führt.

„Unsere Plattform wurde entwickelt, um den emotionalen Ton und die Stimmung, die in der Botschaft des Kunden zum Ausdruck kommt, zu erkennen und zu interpretieren“, erklärte Ravinutala. „Es kann verschiedene Emotionen wie Frustration, Verwirrung, Glück oder das Bedürfnis nach Hilfe erkennen und so die Reaktionen anpassen und die emotionale Unterstützung bieten, die man normalerweise von einem menschlichen Agenten erwarten würde.“ Diese einfühlsame Interaktion schafft ein tieferes Verständnis und gibt den Kunden die Gewissheit, dass ihre Gefühle wirklich anerkannt werden.“

Ein herausragendes Merkmal von YellowG ist seine Fähigkeit, sich an den einzigartigen Kommunikationsstil und die Anforderungen des Kunden anzupassen. Ob ein Kunde beispielsweise kurze und prägnante Antworten bevorzugt oder ausführlichere Erklärungen benötigt, YellowG kann seine Antworten entsprechend anpassen.

Der KI-Agent der Plattform nutzt außerdem eine Echtzeitanalyse der Antworten des Benutzers, um das Gespräch zu leiten, was zu einer hochgradig personalisierten und maßgeschneiderten Interaktion führt.

Keine Einrichtung für sofortige LLM-Integration

Die Zero-Setup-Funktion von YellowG ermöglicht es, die Dokumente und Websites seiner Kunden zu erfassen und zu analysieren. Diese umfassende Wissensintegration ermöglicht es der Plattform, sofortige Antworten auf alle Anfragen zu liefern, die in den Bereich dieser Ressourcen fallen.

„Für Kunden mit umfangreichen Wissensbeständen können wir allein durch diese Fähigkeit vom ersten Tag an ein hohes Maß an Automatisierung bieten“, sagte Ravinutala.

Darüber hinaus ermöglichen die No-Code-Lösungen der Plattform eine nahtlose Konnektivität mit Kunden-APIs und ermöglichen so die Implementierung statischer Arbeitsabläufe, die einen neuen Bereich der Automatisierung eröffnen. Das Unternehmen sagte jedoch, es sei wichtig zu beachten, dass statische Arbeitsabläufe beim Umgang mit fließenden Gesprächen Einschränkungen haben und den Benutzern häufig starre Gesprächsabläufe auferlegen.

„Um diese Einschränkung zu überwinden, haben wir dynamische Laufzeitworkflows implementiert, die sich basierend auf Benutzereingaben anpassen“, fügte Ravinutala hinzu. „Dieser Ansatz ermöglicht es uns, eine erheblich große Anzahl von Kundenanfragen zu automatisieren.“

Ravinutala sagte, das Unternehmen habe intern erfolgreich proprietäre datentrainierte LLMs für verschiedene Domänen und Anwendungsfälle entwickelt, darunter Fragen und Antworten zu Dokumenten, Kontextverlauf und Zusammenfassung.

Der Hauptfokus von Yellow AI liegt auf der Bewältigung komplexer Endbenutzer-Szenarien in den Bereichen Kundensupport, Marketing und Mitarbeitererfahrung, bei denen die Entscheidungsfindung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung ist. Letztendlich besteht das Ziel darin, LLMs während der Laufzeit zu nutzen, um die Endbenutzererfahrungen neu zu definieren und zu verbessern.

„Ein solcher Anwendungsfall, den wir mithilfe eines internen Modells gelöst haben, ist die Zusammenfassung für Situationen, die schnelle Reaktionszeiten erfordern“, sagte er. „Wir haben außerdem ein proprietäres Kontextmodell erstellt, das es unseren dynamischen KI-Agenten ermöglicht, den Kontext des Gesprächs genauer zu verstehen.“

Schutz der Kundendaten durch Sicherheitskonformität

Nach Angaben des Unternehmens ist YellowG so konzipiert, dass es wirklich Multi-Cloud- und Multi-Regionen-fähig ist und die strengsten Sicherheitsstandards und Compliance-Anforderungen einhält. Darüber hinaus werden strenge Maßnahmen umgesetzt, um personenbezogene Daten (PII) vor LLMs Dritter zu verbergen und so Kundendaten effektiv zu schützen.

Darüber hinaus erfüllt die Plattform erfolgreich die Kriterien der SOC 2 Typ 2-Zertifizierung. Diese Zertifizierung bestätigt die Tatsache, dass die Systeme und Prozesse von YellowG gezielt darauf ausgelegt sind, Kundendaten zu schützen und gleichzeitig ein vorbildliches Maß an Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.

„Um die Datenzugriffskontrolle zu verbessern, setzt Yellow AI ein rollenbasiertes Zugriffskontrollsystem (RBAC) ein, das Kunden die ultimative Befugnis gibt, Zugriffsrechte zu definieren“, sagte Ravinutala. „Jede Nachricht, die über unsere Plattform ausgetauscht wird, wird im Ruhezustand mit AES 256-Verschlüsselung und während der Übertragung mit TLS 1.2 und höher verschlüsselt.“

Was kommt als nächstes für Yellow AI?

Ravinutala sagte, dass Yellow AI sich eine Zukunft vorstellt, in der KI für alle zugänglich ist und es Kunden, Mitarbeitern und Unternehmen ermöglicht, sich mühelos zu vernetzen. Um diese Vision zu verwirklichen, ist das Unternehmen bestrebt, bei generativen KI-Innovationen führend zu sein und kontinuierlich in Forschung und Entwicklung zu investieren.

Darüber hinaus beinhaltet diese Vision die Nutzung des Potenzials anwendungsfalltrainierter Multi-LLMs als Zukunft der generativen KI im Bereich der Konversations-KI. Daher experimentiert das Unternehmen aktiv mit verschiedenen LLMs und nutzt deren Leistungsfähigkeit, während es gleichzeitig auch eigene LLMs entwickelt, die speziell auf den Einsatz in Unternehmen zugeschnitten sind und so die Plattform weiter stärken.

„Über die Erstellung von Chatbots hinaus konzentrieren wir uns auf die Nutzung von LLMs als robuste Informationsschicht, um Lösungen für komplexe Anwendungsfälle für den Endbenutzer bereitzustellen, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern“, sagte Ravinutala. „Unsere generativen KI-gestützten Funktionen wie zielorientierte Gespräche haben großes Interesse und schnelle Akzeptanz gefunden. Darüber hinaus sind wir uns der Bedeutung verantwortungsvoller und ethischer KI-Praktiken bewusst.“

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