Wie kann Technologie den Kundenservice verbessern?

Question

Wie kann Technologie den Kundenservice verbessern?

Antwort

Verwandte Fragen

Was ist der Gegensatz von Cloud?

Warum ist Künstliche Intelligenz plötzlich überall präsent?

Wie kann man Videos mit LLM verbessern?

Warum erschien coaxworks nicht auf deiner Liste?

Was ist D-Wave Quantum?

Welche sechs Beispiele gibt es für DIN-Normen in den Bereichen Stecker, WLAN, IT Security, Smart Mobility und Smart Factories?

Seit wann gibt es Mikroroboter?

Welche Technologie nutzt Squilt zur Virtualisierung?

Accepted Answer

Technologie im Kundenservice bezieht sich auf den Einsatz verschiedener technischer Lösungen, um die Interaktion mit Kunden zu verbessern und effizienter zu gestalten. Hier sind einige Beispiele: 1. **Chatbots und Künstliche Intelligenz (KI)**: Automatisierte Systeme, die häufig gestellte Fragen beantworten und einfache Probleme lösen können. 2. **Customer Relationship Management (CRM) Systeme**: Software, die hilft, Kundeninformationen zu verwalten und die Kommunikation zu verfolgen. 3. **Social Media Monitoring Tools**: Werkzeuge, die es Unternehmen ermöglichen, Kundenfeedback und -anfragen auf sozialen Medien zu überwachen und darauf zu reagieren. 4. **Helpdesk-Software**: Plattformen, die Support-Tickets verwalten und die Kommunikation zwischen Kunden und Support-Teams organisieren. 5. **Self-Service-Portale**: Online-Plattformen, auf denen Kunden selbstständig Informationen finden und Probleme lösen können. Diese Technologien tragen dazu bei, die Effizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Kosten zu senken.

Accepted Answer

Der Gegensatz von „Cloud“ (im IT-Kontext) ist in der Regel „On-Premises“ (auch „On-Premise“ oder „lokale Infrastruktur“ genannt). Während bei der C... [mehr]

Accepted Answer

Der Gegensatz von „Cloud“ (im IT-Kontext) ist in der Regel „On-Premises“ (auch „On-Premise“ oder „lokale Infrastruktur“ genannt). Während bei der Cloud Daten, Anwendungen und Dienste über das Internet auf externen Servern bereitgestellt werden, befinden sich bei On-Premises alle Systeme und Daten auf eigenen, lokalen Servern im Unternehmen oder Zuhause. Mehr dazu findest du z.B. hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Cloud_Computing https://de.wikipedia.org/wiki/On-Premises-Software

Accepted Answer

Der Eindruck, dass Künstliche Intelligenz (KI) plötzlich „überall“ ist, entsteht vor allem durch den rasanten Fortschritt und die breite Verfügbarkeit leistungsfäh... [mehr]

Accepted Answer

Der Eindruck, dass Künstliche Intelligenz (KI) plötzlich „überall“ ist, entsteht vor allem durch den rasanten Fortschritt und die breite Verfügbarkeit leistungsfähiger KI-Modelle in den letzten Jahren. Tatsächlich wird an KI schon seit Jahrzehnten geforscht, aber erst seit etwa 2022/2023 sind durch sogenannte „generative KI“ (wie ChatGPT, DALL-E oder Midjourney) Anwendungen entstanden, die für viele Menschen direkt nutzbar und sichtbar sind. Mehrere Faktoren haben zu diesem plötzlichen Boom beigetragen: 1. **Technologischer Durchbruch:** Neue Modelle wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI oder ähnliche Systeme anderer Anbieter haben eine Qualität erreicht, die für den Alltag und viele Branchen nützlich ist. 2. **Rechenleistung:** Die Verfügbarkeit von Cloud-Computing und spezialisierten Chips (z.B. GPUs) hat es ermöglicht, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. 3. **Öffentliche Zugänglichkeit:** Unternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft haben KI-Tools für die breite Masse zugänglich gemacht – oft kostenlos oder sehr günstig. 4. **Medienpräsenz:** Die Berichterstattung über KI hat stark zugenommen, was das Bewusstsein und die Wahrnehmung in der Gesellschaft verstärkt. 5. **Integration in Alltagsprodukte:** KI wird inzwischen in Suchmaschinen, Office-Programmen, Bildbearbeitung, Kundenservice und vielen weiteren Bereichen eingesetzt. Obwohl die Entwicklung lange gedauert hat, ist der Sprung in die breite Anwendung und Sichtbarkeit tatsächlich sehr schnell erfolgt – daher wirkt es, als sei KI „über Nacht“ überall präsent.

Accepted Answer

Um Videos mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, gibt es verschiedene Ansätze, je nachdem, was genau optimiert werden soll. Hier einige Möglichkeiten: 1. **Automatische U... [mehr]

Accepted Answer

Um Videos mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, gibt es verschiedene Ansätze, je nachdem, was genau optimiert werden soll. Hier einige Möglichkeiten: 1. **Automatische Untertitel und Transkripte:** LLMs können gesprochene Inhalte aus Videos transkribieren und automatisch Untertitel generieren. Das verbessert die Zugänglichkeit und Suchbarkeit von Videos. 2. **Inhaltszusammenfassungen:** LLMs können den Inhalt eines Videos zusammenfassen, sodass Zuschauer schnell erfassen können, worum es geht. Das ist besonders nützlich für lange Videos oder Vorträge. 3. **Kapitel- und Themenvorschläge:** Durch Analyse des Videoinhalts können LLMs sinnvolle Kapitelmarken oder Themenvorschläge generieren, was die Navigation im Video erleichtert. 4. **Automatisierte Übersetzungen:** LLMs können Untertitel oder Transkripte in verschiedene Sprachen übersetzen und so die Reichweite des Videos erhöhen. 5. **Content-Optimierung:** LLMs können Vorschläge machen, wie der Videotitel, die Beschreibung oder die Tags verbessert werden können, um die Auffindbarkeit (SEO) zu steigern. 6. **Interaktive Q&A oder Chatbots:** LLMs können als Chatbots eingesetzt werden, die während oder nach dem Video Fragen zum Inhalt beantworten. 7. **Skripterstellung und Ideenfindung:** LLMs können bei der Erstellung von Videodrehbüchern, Storyboards oder Ideen für neue Videos unterstützen. Für die praktische Umsetzung werden oft zusätzliche Tools benötigt, z.B. für die Spracherkennung (Speech-to-Text) oder die Integration in Videoplattformen. Bekannte Anbieter in diesem Bereich sind z.B. [Descript](https://www.descript.com/), [YouTube](https://www.youtube.com/) (mit automatischen Untertiteln) oder [OpenAI Whisper](https://openai.com/research/whisper) für Transkription. Die Auswahl der Methode hängt davon ab, welches Ziel du mit der Video-Verbesserung verfolgst.

Accepted Answer

Ohne weiteren Kontext ist nicht klar, auf welche Liste du dich beziehst und in welchem Zusammenhang „coaxworks“ gemeint ist. Bitte stelle eine klare und präzise Frage, damit ich dir g... [mehr]

Accepted Answer

Ohne weiteren Kontext ist nicht klar, auf welche Liste du dich beziehst und in welchem Zusammenhang „coaxworks“ gemeint ist. Bitte stelle eine klare und präzise Frage, damit ich dir gezielt weiterhelfen kann.

Kategorie: Technologie Tags: Auswahlkriterien Unternehmen Technologie

Accepted Answer

D-Wave Quantum ist ein kanadisches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Vertrieb von Quantencomputern spezialisiert hat. D-Wave ist besonders bekannt für seine sogenannten Quanten-An... [mehr]

Accepted Answer

D-Wave Quantum ist ein kanadisches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Vertrieb von Quantencomputern spezialisiert hat. D-Wave ist besonders bekannt für seine sogenannten Quanten-Annealer, eine spezielle Art von Quantencomputer, die auf das Lösen von Optimierungsproblemen ausgelegt sind. Im Gegensatz zu den universellen Quantencomputern, wie sie beispielsweise von IBM oder Google entwickelt werden, sind D-Wave-Systeme auf bestimmte Problemklassen spezialisiert. Die Technologie von D-Wave basiert auf supraleitenden Qubits und nutzt das Prinzip des Quanten-Annealing, um Lösungen für komplexe kombinatorische Probleme zu finden. Typische Anwendungsbereiche sind Logistik, Materialforschung, maschinelles Lernen und Finanzoptimierung. Weitere Informationen findest du auf der offiziellen Website von D-Wave: https://www.dwavesys.com/

Accepted Answer

Hier sind sechs Beispiele für DIN-Normen aus den genannten Bereichen: 1. **Stecker:** **DIN EN 60309** – Diese Norm regelt Industriesteckvorrichtungen (z. B. die blauen und roten CEE-... [mehr]

Accepted Answer

Hier sind sechs Beispiele für DIN-Normen aus den genannten Bereichen: 1. **Stecker:** **DIN EN 60309** – Diese Norm regelt Industriesteckvorrichtungen (z. B. die blauen und roten CEE-Stecker für Stromanschlüsse auf Baustellen und in der Industrie). [DIN EN 60309 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 2. **WLAN:** **DIN EN 301 893** – Diese Norm beschreibt die Anforderungen für 5-GHz-WLAN-Systeme (z. B. für den Betrieb von WLAN nach IEEE 802.11a/n/ac in Europa). [DIN EN 301 893 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 3. **IT Security:** **DIN ISO/IEC 27001** – Diese Norm legt Anforderungen für Informationssicherheits-Managementsysteme (ISMS) fest und ist international anerkannt. [DIN ISO/IEC 27001 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/nia/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 4. **Smart Mobility:** **DIN EN 62196** – Diese Norm beschreibt Steckvorrichtungen für Elektrofahrzeuge (z. B. Typ-2-Stecker für das Laden von E-Autos). [DIN EN 62196 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 5. **Smart Factories:** **DIN EN 61360** – Diese Norm regelt die Struktur von Daten für elektronische Bauteile und ist wichtig für die digitale Fabrik (Industrie 4.0). [DIN EN 61360 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 6. **Allgemeine IT-Kommunikation:** **DIN EN ISO/IEC 11801** – Diese Norm beschreibt die strukturierte Verkabelung von IT-Netzwerken in Gebäuden (z. B. für Ethernet). [DIN EN ISO/IEC 11801 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) Diese Normen sorgen für Kompatibilität, Sicherheit und Interoperabilität in den jeweiligen Bereichen.

Accepted Answer

Die Entwicklung von Mikrorobotern begann in den 1980er Jahren. Erste theoretische Konzepte und Visionen für winzige Roboter, die auf Mikrometer- oder Millimetermaßstab arbeiten, wurden bere... [mehr]

Accepted Answer

Die Entwicklung von Mikrorobotern begann in den 1980er Jahren. Erste theoretische Konzepte und Visionen für winzige Roboter, die auf Mikrometer- oder Millimetermaßstab arbeiten, wurden bereits in den 1960er und 1970er Jahren diskutiert, insbesondere durch den Physiker Richard Feynman in seinem berühmten Vortrag „There’s Plenty of Room at the Bottom“ (1959). Die ersten praktisch realisierten Mikroroboter entstanden jedoch in den 1980er und 1990er Jahren, als Fortschritte in der Mikrosystemtechnik (MEMS – Micro-Electro-Mechanical Systems) und der Mikrofabrikationstechnologie dies ermöglichten. Ein Meilenstein war 1989 die Entwicklung eines der ersten funktionierenden Mikroroboter an der Cornell University, der nur wenige Millimeter groß war. Seitdem hat sich das Feld rasant weiterentwickelt, und heute gibt es Mikroroboter, die sogar im medizinischen Bereich eingesetzt werden können. Weitere Informationen findest du z.B. hier: - [Wikipedia: Mikroroboter](https://de.wikipedia.org/wiki/Mikroroboter) - [Cornell University: Microrobotics](https://www.mae.cornell.edu/research/robotics/microrobotics)

Accepted Answer

Squilt nutzt zur Virtualisierung die Technologie von Docker-Containern. Docker ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in isolierten Containern auszuführen, was eine flexibl... [mehr]

Accepted Answer

Squilt nutzt zur Virtualisierung die Technologie von Docker-Containern. Docker ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in isolierten Containern auszuführen, was eine flexible und effiziente Bereitstellung sowie Verwaltung von Softwareumgebungen erlaubt. Weitere Informationen zu Docker findest du hier: https://www.docker.com/