Markt für Konversations-KI nach Technologie (Deep Learning, automatische Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache), Bereitstellungstyp (vor Ort und in der Cloud), Branche (BFSI, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel und E-Commerce, Reisen und Gastgewerbe, Telekommunikation) und Region für 2024–2031

Bewertung des Marktes für Konversations-KI – 2024–2031

Die steigende Nachfrage nach personalisierter und effizienter Kundeninteraktion in verschiedenen Branchen treibt das Wachstum des Marktes für Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung voran. Konversations-KI erweist sich als entscheidendes Instrument, das eine nahtlose Kommunikation durch Chatbots, virtuelle Assistenten und Spracherkennungssysteme ermöglicht. Der wachsende Trend zur Automatisierung und digitalen Transformation treibt diese Nachfrage weiter an und lässt das Marktvolumen wachsen, sodass es im Jahr 2024 die Marke von 6,78 Milliarden USD überschreiten und bis 2031 eine Bewertung von 27,37 Milliarden USD erreichen wird.

Die Verbreitung mobiler Geräte und die weitverbreitete Nutzung von Messaging-Plattformen haben erheblich zur Expansion des Marktes für Konversations-KI beigetragen. Dieser Wandel hin zu Konversationsschnittstellen entspricht den sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen hinsichtlich bequemer und zugänglicher Interaktionen und ermöglicht dem Markt ein Wachstum von CAGR von 21,02 % von 2024 bis 2031.

Markt für Konversations-KIDefinition/Überblick

Konversations-KI bezeichnet die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, über Text- oder Sprachschnittstellen natürliche, menschenähnliche Gespräche mit Benutzern zu führen. Im Kern nutzt Conversational AI verschiedene Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning, um Benutzereingaben zu verstehen, entsprechende Antworten zu generieren und menschliche Gesprächsmuster nachzuahmen.

Diese Technologie treibt Chatbots, virtuelle Assistenten, Sprachassistenten und andere interaktive Systeme an, die Benutzeranfragen verstehen, Informationen bereitstellen, Aufgaben ausführen und sogar kontextbezogene Dialoge führen können. Conversational AI zielt darauf ab, die Lücke zwischen Mensch und Maschine zu schließen, indem es eine nahtlose und intuitive Kommunikation ermöglicht und so letztendlich das Benutzererlebnis in einer Vielzahl von Anwendungen und Branchen verbessert.

Konversational AI-Systeme bestehen normalerweise aus mehreren Komponenten, die harmonisch zusammenarbeiten. Dazu gehören NLP-Algorithmen, die Benutzereingaben analysieren und verstehen, Sentimentanalyse-Tools, die die Emotionen der Benutzer messen, Dialogmanagementsysteme, die den Gesprächsfluss orchestrieren, und ML-Modelle, die auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen kontinuierlich lernen und sich verbessern.

Diese Systeme werden häufig in Backend-Datenbanken, APIs und andere Software integriert, um auf relevante Informationen zuzugreifen und Aufgaben im Namen des Benutzers auszuführen. Von Kundenservice und -support bis hin zu Vertrieb und Marketing findet Conversational AI in zahlreichen Bereichen Anwendung und bietet Vorteile wie Verfügbarkeit rund um die Uhr, Skalierbarkeit, Effizienz und personalisierte Interaktionen. Da die Fortschritte bei KI und Spracherkennungstechnologien weiter voranschreiten, wird Konversations-KI eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion und der Bereitstellung von Dienstleistungen spielen.

Wie die steigende Nachfrage nach KI-gestütztem Kundensupport und Integration mit Messaging-Diensten das Wachstum der Konversations-KI ankurbelt Markt?

Die steigende Nachfrage nach KI-gestütztem Kundensupport und Integration mit Messaging-Diensten treibt das Wachstum des Conversational-AI-Marktes erheblich voran. Unternehmen aus verschiedenen Branchen erkennen zunehmend, wie wichtig es ist, effizienten und personalisierten Kundensupport bereitzustellen, um die Erwartungen der heutigen Verbraucher zu erfüllen. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bieten eine skalierbare und kostengünstige Lösung, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Probleme zu lösen und rund um die Uhr Hilfe zu leisten. Durch die Nutzung von Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) können diese Conversational-AI-Systeme Kundenanfragen in Echtzeit verstehen, relevante Antworten liefern und sogar komplexe Interaktionen autonom handhaben und so die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern.

Die Integration mit Messaging-Diensten verstärkt die Wirkung von Conversational-AI noch weiter, indem sie Kunden dort abholt, wo sie sind. Mit der weit verbreiteten Nutzung von Messaging-Apps und Social-Media-Plattformen zur Kommunikation haben Unternehmen die Möglichkeit, nahtlos über ihre bevorzugten Kanäle mit Kunden in Kontakt zu treten. Durch die Einbettung KI-gestützter Chatbots und virtueller Assistenten in Messaging-Schnittstellen können Unternehmen sofortigen Support anbieten, Produktempfehlungen geben und Transaktionen innerhalb derselben Plattform ermöglichen, die Benutzer zur Kommunikation mit Freunden und Familie verwenden. Diese Integration verbessert nicht nur das Benutzererlebnis durch Komfort und Zugänglichkeit, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, die umfangreichen Daten und Erkenntnisse aus Messaging-Interaktionen zu nutzen, um Dienste zu personalisieren und den Umsatz zu steigern.

Die Kombination aus steigender Nachfrage nach KI-gestütztem Kundensupport und Integration mit Messaging-Diensten treibt das Wachstum des Conversational-AI-Marktes erheblich voran. Unternehmen investieren zunehmend in Conversational-AI-Lösungen, um den Kundenservice zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten, die sie im heutigen Wettbewerbsumfeld von der Konkurrenz abheben. Da die Einführung von Conversational AI branchenübergreifend weiter zunimmt, angetrieben durch Fortschritte in der KI-Technologie und sich ändernde Verbraucherpräferenzen, ist der Markt in den kommenden Jahren auf weiteres Wachstum und Innovation eingestellt.

Wie behindern Datensicherheit, Datenschutzbedenken und mangelndes Bewusstsein das Wachstum des Marktes für Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung?

Datensicherheit, Datenschutzbedenken und mangelndes Bewusstsein wirken gemeinsam als erhebliche Hürden, die das Wachstum des Marktes für Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung (CEA) behindern. Erstens ist die Datensicherheit in CEA-Systemen von größter Bedeutung, da sie in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, die von Sensoren, Überwachungsgeräten und Automatisierungssystemen gesammelt werden, um die Wachstumsbedingungen der Pflanzen zu optimieren. Die Vernetzung dieser Systeme birgt jedoch Schwachstellen und macht sie anfällig für Cyberbedrohungen und Datenschutzverletzungen. Infolgedessen zögern Unternehmen und Interessenvertreter, CEA-Technologien in vollem Umfang zu nutzen, da sie sich um die Sicherheit und Integrität ihrer Daten sorgen.

Datenschutzbedenken ergeben sich aus der Erfassung und Verwendung sensibler Daten im Zusammenhang mit Pflanzenanbau, Umweltbedingungen und Geschäftsabläufen in CEA-Einrichtungen. Landwirte und Erzeuger scheuen sich möglicherweise davor, geschützte Informationen an externe Dienstleister weiterzugeben oder Cloud-basierte Lösungen zu übernehmen, bei denen die Daten extern gespeichert werden müssen. Diese Zurückhaltung rührt von der Angst vor Datenmissbrauch, unbefugtem Zugriff oder potenziellen Lecks her, die ihren Wettbewerbsvorteil gefährden oder die Datenschutzrechte der Verbraucher verletzen könnten.

Das mangelnde Bewusstsein über die Vorteile und Möglichkeiten von CEA-Technologien bei potenziellen Endnutzern und Interessenvertretern stellt ein erhebliches Hindernis für das Marktwachstum dar. Viele Landwirte und traditionelle Landwirte sind möglicherweise mit den Konzepten des Indoor-Anbaus, der Hydrokultur oder der Aeroponik nicht vertraut und halten CEA möglicherweise für komplex oder nicht erprobt. Ohne ausreichende Aufklärungs- und Öffentlichkeitsarbeit, um die Vorteile von CEA, wie höhere Ernteerträge, Ressourceneffizienz und Klimaresilienz, hervorzuheben, bleiben die Akzeptanzraten niedrig, was die Marktexpansion behindert.

Um diese Herausforderungen anzugehen und das volle Potenzial des CEA-Marktes auszuschöpfen, müssen die Beteiligten Datensicherheitsmaßnahmen priorisieren, robuste Verschlüsselungsprotokolle implementieren und in eine Cybersicherheitsinfrastruktur investieren, um vertrauliche Informationen zu schützen. Darüber hinaus können transparente Datenverwaltungsrichtlinien und Compliance-Frameworks dazu beitragen, Vertrauen bei den Benutzern aufzubauen und Datenschutzbedenken auszuräumen. Darüber hinaus können branchenweite Bemühungen, das Bewusstsein für CEA-Technologien durch Aufklärung, Schulungsprogramme und Demonstrationsprojekte zu schärfen, dazu beitragen, die Wissenslücke zu schließen und eine breitere Akzeptanz und Einführung dieser innovativen landwirtschaftlichen Praktiken zu fördern.

Kategorienspezifisches Wissen

Wie beschleunigen maschinelles Lernen und Deep Learning das Wachstum des Technologiesegments im Markt für Konversations-KI?

Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) wachsen im Markt für Konversations-KI erheblich. ML-Algorithmen ermöglichen es Conversational-AI-Systemen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und ihre Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern. Diese Algorithmen unterstützen verschiedene Aspekte von Conversational AI, darunter Natural Language Understanding (NLU), Dialogmanagement, Stimmungsanalyse und Antwortgenerierung. Durch die Analyse riesiger Mengen von Konversationsdaten können ML-Modelle die Absicht des Benutzers erkennen, relevante Informationen extrahieren und kontextbezogen angemessene Antworten generieren, wodurch die Genauigkeit und Effektivität von Conversational-AI-Interaktionen verbessert wird.

Deep Learning, eine Untergruppe von ML, hat sich als bahnbrechende Neuerung in Conversational AI herausgestellt, insbesondere bei Aufgaben, die komplexe linguistische Strukturen und semantisches Verständnis erfordern. Tiefe neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks, DNNs) eignen sich hervorragend für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Text und Sprache, sodass Conversational-AI-Systeme Benutzereingaben mit menschlicher Präzision verstehen und darauf reagieren können. Durch Deep-Learning-Techniken wie rekurrierende neuronale Netzwerke (RNNs), Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) und Transformer-Modelle können Conversational-AI-Plattformen semantische Beziehungen, kontextuelle Nuancen und Konversationskontexte erfassen, was zu natürlicheren und ansprechenderen Interaktionen mit Benutzern führt.

Die Fortschritte in ML und DL haben die Entwicklung fortschrittlicher Conversational-AI-Funktionen und -Fähigkeiten wie Multi-Turn-Dialogverständnis, Personalisierung und kontextuelle Anpassung vorangetrieben. Diese Technologien ermöglichen es Conversational-AI-Systemen, Antworten basierend auf Benutzerpräferenzen, vergangenen Interaktionen und Echtzeitkontext anzupassen und so ansprechendere und personalisiertere Benutzererlebnisse zu schaffen. Darüber hinaus ermöglichen die Skalierbarkeit und Effizienz von ML- und DL-Algorithmen Conversational-AI-Lösungen, große Mengen von Benutzeranfragen zu verarbeiten und sich an sich entwickelnde Sprachmuster und Benutzerverhalten anzupassen, was die Skalierbarkeit und Vielseitigkeit im Technologiesegment des Conversational-AI-Marktes vorantreibt.

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind maßgeblich an der Förderung von Innovation und Wachstum im Technologiesegment des Conversational-AI-Marktes beteiligt. Indem sie die Leistungsfähigkeit datengesteuerter Erkenntnisse und neuronaler Netzwerkarchitekturen nutzen, können Conversational-AI-Plattformen zunehmend ausgefeiltere, intelligentere und menschenähnlichere Konversationserlebnisse bieten und so eine breitere Akzeptanz und Marktexpansion in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen vorantreiben.

Wie fördert die hohe Verbrauchernachfrage nach Cloud-basierten Bereitstellungssegmenten das Wachstum des Conversational-AI-Marktes?

Das Cloud-basierte Bereitstellungssegment dominiert den Conversational-AI-Markt erheblich. Die hohe Verbrauchernachfrage nach Cloud-basierten Bereitstellungssegmenten trägt in vielerlei Hinsicht erheblich zum Wachstum des Conversational-AI-Marktes bei. Die Cloud-basierte Bereitstellung bietet zahlreiche Vorteile, darunter Skalierbarkeit, Flexibilität, Kosteneffizienz und Zugänglichkeit, was sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen und Organisationen macht, die Conversational-AI-Lösungen implementieren möchten. Erstens macht die Cloud-basierte Bereitstellung die Notwendigkeit von Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastrukturwartung überflüssig, sodass Unternehmen ihre Investitionsausgaben senken und den Bereitstellungsprozess beschleunigen können. Dieser Aspekt ist besonders attraktiv für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und Startups mit begrenzten Ressourcen, da sie ohne erhebliche Vorlaufkosten auf erweiterte Conversational-AI-Funktionen zugreifen können.

Die Cloud-basierte Bereitstellung erleichtert die nahtlose Integration und Skalierbarkeit, sodass Unternehmen ihre Conversational-AI-Lösungen schnell skalieren können, um der wachsenden Nachfrage oder sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Cloud-Plattformen bieten elastische Ressourcen und Bereitstellung auf Abruf, sodass Unternehmen Conversational-AI-Anwendungen unabhängig von ihrer Größe oder Komplexität problemlos bereitstellen und verwalten können. Darüber hinaus bietet die Cloud-basierte Bereitstellung globale Zugänglichkeit, sodass Unternehmen Kunden und Benutzer in allen Regionen erreichen können, ohne durch physische Infrastrukturbeschränkungen eingeschränkt zu sein. Diese globale Reichweite ist für multinationale Konzerne und Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die in verschiedenen Märkten und Regionen konsistente und personalisierte Kundenerlebnisse bieten möchten.

Die Cloud-basierte Bereitstellung bietet im Vergleich zu lokalen Lösungen eine verbesserte Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance, da Cloud-Dienstanbieter stark in Datenschutzmaßnahmen, Verschlüsselungsprotokolle und Rahmenbedingungen für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften investieren. Dies gibt Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen Sicherheit und Integrität ihrer Daten bei der Verwendung cloudbasierter Conversational-AI-Anwendungen. Cloud-Plattformen bieten häufig integrierte KI- und maschinelle Lerndienste und vereinfachen so die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Conversational-AI-Lösungen für Unternehmen ohne umfassende KI-Expertise oder -Ressourcen.

Die hohe Verbrauchernachfrage nach Cloud-basierten Bereitstellungssegmenten treibt das Wachstum des Conversational-AI-Marktes voran, indem sie den Zugang zu fortschrittlichen KI-Technologien demokratisiert, schnelle Skalierbarkeit und globale Reichweite ermöglicht, Zuverlässigkeit und Sicherheit verbessert und Markteintrittsbarrieren für Unternehmen jeder Größe senkt. Da die Nutzung von Cloud-basierten Conversational-AI-Lösungen weiter zunimmt, angetrieben durch laufende Initiativen zur digitalen Transformation und sich entwickelnde Verbraucherpräferenzen, ist der Markt in den kommenden Jahren auf anhaltendes Wachstum und Innovation eingestellt.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Wie unterstützen die Infrastruktur und das technologische Ökosystem in Nordamerika das Wachstum von Conversational AI?

Nordamerika dominiert den Conversational-AI-Markt. Die Infrastruktur und das technologische Ökosystem in Nordamerika bieten in mehrfacher Hinsicht einen fruchtbaren Boden für das Wachstum von Conversational AI. Nordamerika verfügt über eine robuste Internetverbindung und eine fortschrittliche Telekommunikationsinfrastruktur, die eine nahtlose Kommunikation und Datenübertragung ermöglicht, die für das effektive Funktionieren von Conversational-AI-Systemen unerlässlich ist.

Die Region beherbergt zahlreiche Technologiezentren und Innovationscluster wie Silicon Valley, Seattle und Boston, die als Brutstätten für Forschung, Entwicklung und Investitionen in KI-Technologien dienen. Diese Ökosysteme ziehen Top-Talente an, darunter Forscher, Ingenieure und Unternehmer, die Innovationen vorantreiben und die Grenzen der Conversational-AI-Fähigkeiten erweitern. Nordamerika ist die Heimat führender Technologieunternehmen wie Google, Amazon, Microsoft und IBM, die erhebliche Investitionen in die Entwicklung und Vermarktung von Conversational-AI-Plattformen und -Diensten getätigt haben. Diese Unternehmen nutzen ihre Ressourcen, ihr Fachwissen und ihre strategischen Partnerschaften, um die Grenzen der Technologien für natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Spracherkennung zu erweitern und so die Weiterentwicklung und Einführung von Conversational-AI in verschiedenen Branchen voranzutreiben.

Das regulatorische Umfeld in Nordamerika ist zwar komplex, fördert aber im Allgemeinen Innovation und Unternehmertum im Bereich der KI-Technologien. Da es im Vergleich zu anderen Regionen relativ weniger regulatorische Hürden gibt, haben Startups und Unternehmen mehr Freiheit, zu experimentieren und Conversational-AI-Lösungen in großem Maßstab einzusetzen. Darüber hinaus sind nordamerikanische Verbraucher im Allgemeinen frühe Anwender neuer Technologien, was einen aufnahmebereiten Markt für Conversational-AI-Anwendungen in Bereichen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce schafft.

Wie trägt die zunehmende Digitalisierung und Smartphone-Durchdringung im asiatisch-pazifischen Raum zur Einführung von Conversational-AI-Technologien bei?

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region im Conversational-AI-Markt. Die zunehmende Digitalisierung und Smartphone-Durchdringung im asiatisch-pazifischen Raum spielt eine entscheidende Rolle bei der Einführung von Conversational-AI-Technologien. Da immer mehr Menschen im asiatisch-pazifischen Raum Zugang zu Smartphones und dem Internet erhalten, kommt es zu einem Anstieg digitaler Interaktionen und der Abhängigkeit von Mobilgeräten für verschiedene tägliche Aktivitäten. Dieser Trend schafft eine riesige Benutzerbasis und einen reifen Markt für Conversational-AI-Lösungen, da Smartphones als primäres Gateway für den Zugriff auf diese Technologien und die Interaktion mit ihnen dienen.

Die Verbreitung von Messaging-Apps und Social-Media-Plattformen im asiatisch-pazifischen Raum beschleunigt die Einführung von Conversational AI weiter. Diese Plattformen sind für Millionen von Benutzern integraler Bestandteil der täglichen Kommunikation und bieten eine ideale Umgebung für die Integration von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten. Durch die Einbettung von Conversational-AI-Funktionen in Messaging-Apps und soziale Plattformen können Unternehmen in Echtzeit mit Kunden interagieren, personalisierte Erlebnisse bieten und praktische Dienste nahtlos in den digitalen Ökosystemen anbieten, in denen Benutzer bereits viel Zeit verbringen.

Die Vielfalt der Sprachen und Kulturen im asiatisch-pazifischen Raum stellt sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Einführung von Conversational AI dar. Da in der Region eine Vielzahl von Sprachen gesprochen werden, müssen Conversational-AI-Systeme anpassungsfähig und in der Lage sein, verschiedene sprachliche Nuancen zu verstehen und darauf zu reagieren. Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und im maschinellen Lernen ermöglichen es Conversational-AI-Plattformen jedoch, mehrsprachige Zielgruppen anzusprechen, was sie für Benutzer im gesamten asiatisch-pazifischen Raum zunehmend zugänglich und attraktiver macht.

Die zunehmende Digitalisierung und Smartphone-Durchdringung im asiatisch-pazifischen Raum schaffen ein fruchtbares Umfeld für die weite Verbreitung von Conversational-AI-Technologien. Da Smartphones zu unverzichtbaren Werkzeugen für Kommunikation und digitales Engagement werden, betrachten Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen Conversational-AI-Lösungen als integralen Bestandteil ihres Alltagslebens, treiben Innovationen voran und verändern die Art und Weise, wie Menschen in der Region mit Technologie interagieren.

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für Conversational-AI stellt eine dynamische Landschaft dar, die von einer Mischung etablierter Technologiegiganten wie Google, Amazon, Microsoft und IBM neben einer Vielzahl innovativer Startups dominiert wird. Diese großen Akteure bieten umfassende Plattformen für den Aufbau von Konversationsschnittstellen, während sich spezialisierte Anbieter auf Nischenbereiche wie Konversationshandel und Kundensupport konzentrieren.

Open-Source-Frameworks wie Rasa und Botpress unterstützen Entwickler, während aufstrebende Akteure im Bereich der Sprach-KI wie Nuance Communications und SoundHound Fortschritte bei der Spracherkennung vorantreiben. Fusionen, Übernahmen und Partnerschaften sind an der Tagesordnung, da Unternehmen bestrebt sind, ihr Angebot zu verbessern und in diesem sich schnell entwickelnden Markt einen Wettbewerbsvorteil zu behalten. Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für Konversations-KI gehören

• Google
• Amazon
• Microsoft
• IBM
• LivePerson
• Intercom
• Zendesk
• Rasa
• Botpress
• Nuance Communications
• SoundHound
• Oracle
• SAP

Neueste Entwicklungen auf dem Markt für Konversations-KI

• Im Januar 2024 kündigt IBM Consulting die Einführung von IBM Consulting Advantage an, einer KI-Serviceplattform, die Berater dabei unterstützen soll, ihren Kunden Konsistenz, Wiederholbarkeit und Geschwindigkeit zu bieten. Die Plattform umfasst proprietäre Methoden, Assets und Assistenten, die die Technologie von IBM und strategischen Partnern nutzen. Early-Adopter-Teams konnten Produktivitätssteigerungen von bis zu 50 % verzeichnen, als sie Aspekte von IBM Consulting Advantage in Anwendungsdesign, Entwicklung und Testen von Kundenpilotprojekten implementierten.
• Im Januar 2024 stellte Google Cloud eine neue Conversational-Commerce-Lösung vor, die es Einzelhändlern ermöglicht, KI-gestützte virtuelle Agenten nahtlos in ihre Websites und mobilen Apps zu integrieren. Diese Agenten verwickeln Käufer in nuancierte Gespräche in natürlicher Sprache und bieten maßgeschneiderte Produktempfehlungen basierend auf individuellen Vorlieben.
• Im Januar 2024 kündigte IBM eine Zusammenarbeit mit SAP an, um KI-Lösungen zu entwickeln, die auf die Konsumgüter- und Einzelhandelsbranche zugeschnitten sind. Die Partnerschaft nutzt IBM Watson, eine unternehmensreife KI- und Datenplattform, und zielt darauf ab, das Lieferkettenmanagement, die Finanzabläufe, den Vertrieb und die Dienstleistungen zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt auf der Bewältigung von Komplexitäten in Geschäftsprozessen für die direkte Filiallieferung und im Produktportfoliomanagement.
• Im Januar 2024 kündigte OpenAI die Einführung von ChatGPT Teams an, das Zugriff auf fortschrittliche Modelle wie GPT-4 und DALL E 3 sowie Tools wie Advanced Data Analysis bietet. Dieser kollaborative Arbeitsbereich bietet spezielle Funktionen für die Teamverwaltung und ermöglicht so eine nahtlose Zusammenarbeit und Projektausführung.
• Im Februar 2023 kündigte Microsoft die Einführung einer aktualisierten Version von Microsoft Teams Premium an, die modernste Technologien wie Large Language Models auf Basis von GPT-3.5 von OpenAI enthält. Das Upgrade verbessert die Meeting-Intelligenz, Personalisierung und Sicherheit und steigert so das allgemeine Benutzererlebnis.

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