In Brasilien verändert sich das Verbraucherverhalten, und damit auch die Anforderungen an das Einkaufserlebnis. Es ist nicht mehr ausreichend, ein gutes Produkt oder eine gute Dienstleistung anzubieten; was jetzt wirklich zählt, ist, wie Unternehmen mit ihren Kunden vom ersten Kontakt bis zum After-Sales-Service in Beziehung stehen.

In einer Welt, in der Interaktionen immer sofortiger werden, suchen Verbraucher nach Erlebnissen, die über den einfachen Austausch von Produkten und Dienstleistungen hinausgehen, und fordern schnelle, relevante und vernetzte sowie personalisierte Antworten. Für Unternehmen stellt dies eine Herausforderung dar, da eine integrierte und abgestimmte Strategie erforderlich ist, die ein reibungsloses und fehlerfreies Erlebnis gewährleistet.

Angesichts dieser Realität ist ein globales Konzept namens „Universal Customer Experience (UCE)“ entstanden: ein innovativer und integrierter Ansatz, der in Brasilien zunehmend an Bedeutung gewinnt.

„Universal Customer Experience ist eine Methode, die darauf abzielt, alle Prozesse, Phasen und Technologien in der Beziehung zum Verbraucher zu vereinheitlichen, mit dem Ziel, an jedem Kontaktpunkt ein konsistentes, reibungsloses und personalisiertes Erlebnis zu bieten“, erklärt Alberto Filho, CEO von Poli Digital, einem Entwickler von Technologien zur Zentralisierung und Automatisierung von Kundendienstkanälen.

Laut Filho ist UCE ein Ansatz, der im Gegensatz zu fragmentierten Modellen eine vollständige Integration der Interaktionen anstrebt, um die Customer Journey kontinuierlich und ohne Unterbrechungen oder Kommunikationsfehler zu gestalten, unabhängig vom verwendeten Kanal (Website, Instagram, WhatsApp usw.).

Dieses Konzept stimmt mit einer wachsenden Realität auf dem Markt überein: die Kundenbindung ist ein Schlüsselfaktor für das Wachstum der Unternehmen, kommentiert der CEO von Poli Digital. Laut Daten von Investopedia stammen 65 % des Umsatzes brasilianischer Unternehmen von bereits loyalen Kunden, was die positive Auswirkung einer erfolgreichen Kundenerfahrung auf die Customer Journey zeigt. Darüber hinaus empfehlen laut einer Studie von KPMG 86 % der treuen Kunden Marken, die sie gut bedienen, Freunden und Familienmitgliedern, wodurch die Reichweite des Unternehmens erhöht wird und ein „Mund-zu-Mund“-Effekt entsteht, der die Gewinnung neuer Kunden fördert.

Um jedoch die universelle Kundenerfahrung zu erreichen, ist mehr erforderlich als nur die Implementierung technologischer Lösungen. Obwohl Werkzeuge wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Automatisierungssysteme entscheidend sind, um Prozesse zu optimieren und zu beschleunigen, liegt das wahre Wesen der UCE in der Schaffung eines Erlebnisses, das gleichzeitig personalisiert und reibungslos in jeder Phase der Kundenreise ist. Die Integration der Abteilungen im Unternehmen ist das Geheimnis, um sicherzustellen, dass jede Interaktion, sei es im Kundenservice, im Verkauf oder im After-Sales-Support, mit der zentralen Strategie übereinstimmt, eine einzigartige und personalisierte Erfahrung zu bieten.

Alberto Filho betont, dass „die Implementierung innovativer Technologien, so fortschrittlich sie auch sein mögen, nicht alle Probleme allein löst. Um eine erfolgreiche Kundenerfahrung zu bieten, müssen alle Abteilungen integriert zusammenarbeiten, die Bedeutung jedes Kontaktpunkts verstehen und die Daten intelligent nutzen, um die Erfahrung kontinuierlich zu verbessern, von der Akquise über den Kundenservice, den Verkauf bis hin zum After-Sales-Erlebnis.“ Dies bedeutet, jede Interaktion mit dem Kunden als Chance zu sehen, die Beziehung zu stärken und echten Mehrwert zu bieten, basierend auf in Echtzeit gesammelten Informationen und Verhaltensweisen.

Für Unternehmen, die nicht nur die Erwartungen ihrer Kunden erfüllen, sondern übertreffen wollen, wird die universelle Kundenerfahrung zu einer unverzichtbaren Strategie. Sie ermöglicht eine schnellere, effizientere und personalisierte Betreuung, verbessert nicht nur die Customer Journey, sondern fördert auch die Markentreue und treibt somit das Wachstum und die kontinuierliche Innovation voran.

„Durch die Übernahme dieses Konzepts verschaffen sich Unternehmen nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern bauen auch einen soliden Ruf auf, bei dem sich die Verbraucher in jeder Phase ihrer Reise wertgeschätzt und verstanden fühlen. In einem zunehmend dynamischen Markt kann UCE der Schlüssel sein, da jede Interaktion ein echtes Engagement des Unternehmens für die Zufriedenheit und Loyalität seiner Verbraucher widerspiegelt“, schließt er.

Wir befinden uns erst am Anfang des Jahres 2025 und der CEO des Technologieunternehmens Nvidia, Jensen Huang, hat bereits erklärt, dass die„Das Zeitalter der agentenbasierten KI ist angebrochen“. DERGoogleUndOpenAIkürzlich neue Agenturmodelle angekündigt, deren Einführung für 2025 geplant ist, und40%der großen brasilianischen Unternehmen planen, dieses Jahr agentenbasierte KI-Systeme in ihren Betrieb zu integrieren.

Wie unterscheidet sich die agentenbasierte KI von ihren Vorgängern, und was könnte das technologische Modewort 2025 für den brasilianischen Verbraucher bedeuten? Die Analysten erwarten radikale Veränderungen, aber die endgültigen Ergebnisse könnten subtiler sein als gedacht.

Die echte KI ist eine äußerst spannende neue Phase in der Entwicklung intelligenter Systeme, kommentiert Krishna Tammana, CTO von Gupshup. Aber wie bei allen fortschrittlichen Technologien ist es leicht, im technischen Jargon stecken zu bleiben. Stattdessen vergleichen Sie es mit der Größen- und Skalenänderung vom Telefon zum Smartphone Ende der 2000er Jahre. „Wenn das, was wir jetzt verwenden, die generative KI, eine einzelne Anwendung ist, dann ist die agentische KI wie die Nutzung eines Smartphones“, sagt Krishna.

Die generative KI, wie die älteren Mobiltelefonmodelle, ist im Grunde genommen eine Einzelfunktionsanwendung. Man öffnet sie, interagiert mit ihr und schließt sie wieder, bis man sie erneut benötigt, fährt der Geschäftsführer fort. Wenn wir sie mit einem Smartphone vergleichen, das gleichzeitig viele Apps enthalten kann, ähnelt dies der Art und Weise, wie die agentenbasierte KI im Vergleich zur generativen KI aussieht. Es geht nicht mehr um eine einzelne App, sondern um ein ganzes Smartphone voller verschiedener Apps, die alle gleichzeitig miteinander interagieren.

Die KI-Agenten wurden ebenfalls entwickelt, um Aufgaben autonom auszuführen, Entscheidungen zu treffen und sich an die Informationen des Nutzers sowie an Umweltveränderungen anzupassen. Und obwohl generative KI Anwendungsfälle bei Verbrauchern und Unternehmen gesehen hat, wird diese nächste evolutionäre Phase wahrscheinlich mehr das Berufsleben als das Privatleben beeinflussen.

Bald werden wir einen Arbeitstag haben, an dem die zeitaufwändigsten und repetitivsten Aufgaben autonom erledigt werden, wodurch mehr Zeit für strategische, kreative und soziale Aufgaben auf höherer Ebene frei wird. In unserem Privatleben kann sich die agentische KI auch als nützlicher Assistent manifestieren, der Bestellungen und Reservierungen aufgeben, den sozialen Terminkalender eines Wochenendes organisieren oder sogar unsere Finanzen verwalten kann, zum Beispiel. Da jedoch niemand weiß, wie nah wir an einer groß angelegten KI-Agentenentwicklung sind, suchen die Experten nach Vorreitern, um den Weg zu weisen.

„Die ersten Sektoren, die KI-Agenten implementieren, tun dies im Hintergrundbetrieb“, erklärt Tammana. „Der Finanzsektor sieht Erfolge bei der Betrugserkennung, Ärzte und Apotheker konzentrieren sich auf Datenanalyse, Forschung und Entwicklung, und die Fertigung schafft intelligente Roboter und sogar ganze Fabriken, die mit minimalem menschlichem Eingreifen funktionieren können“, beobachtet er.

Es sei denn, sie arbeiten in diesen spezialisierten Bereichen, kann der Alltag der Brasilianer keinen unmittelbaren Einfluss der agentenbasierten KI spüren, außer in einem Schlüsselbereich. „Bei Gupshup bedient die KI-Agentin eine Reihe von Anfragen, aber eine der fortschrittlichsten ist die Handhabung von Kundeninteraktionen“, fährt Krishna fort. Daher würde ich nicht überrascht sein, wenn die Verbraucher in diesem Jahr beginnen, einen Unterschied zu bemerken, wenn sie mit Kundendienstmitarbeitern sprechen.

Diese Modelle werden mit firmenspezifischen Daten trainiert, mit integrierten Schutzbarrieren und menschlichen Agenten, die jederzeit für die Übergabe bereitstehen. Daher weist der Technologiedirektor von Gupshup die Verbraucher darauf hin, auf den Wechsel zwischen Chatbots und Menschen zu achten, um einen reibungsloseren Service zu gewährleisten. „Dass Sie nicht erkennen, wer Mensch und KI ist, bedeutet, dass wir gute Arbeit geleistet haben. Aber wenn der Agent, mit dem Sie sprechen, erfahren, hilfsbereit, proaktiv und rund um die Uhr verfügbar ist, dann könnte dies Ihre erste Interaktion mit einer KI-Agenten sein“, erklärt er.

In Brasilien hebt eine Partnerschaft mit einer großen nationalen Modemarke die aufkommende Szene der agentenbasierten KI hervor. Gupshup gehört zu den ersten Plattformen für konversationale KI, die einen KI-Agenten in Brasilien für den Einzelhändler Reserva eingeführt haben. Der KI-Agent der Marke bietet den Nutzern ein einzigartiges Einkaufserlebnis, mit der Verfügbarkeit der KI direkt auf WhatsApp. Die Benutzer können Produkte durch das Senden von Text- oder Sprachnachrichten suchen und sogar Eigenschaften einer Person beschreiben, der sie ein Geschenk machen möchten. Das wurde am Muttertag gemacht, als der Nutzer die Gelegenheit hatte, zu beschreiben, wie seine Mutter ist, um das beste Geschenk zur Feier des Tages zu finden.

Auf diese Weise versteht und empfiehlt die KI die Produkte, die am besten zur Beschreibung des Benutzers passen. Der Benutzer kann die verfügbaren Produkte einfach über ein natives WhatsApp-Karussellmodell überprüfen, hat Zugriff auf weitere Informationen zum Produkt oder wird sogar auf die Website weitergeleitet, um den Kauf abzuschließen.

Die Idee vonkünstliche Intelligenz(KI) ist nicht neu, aber jüngste Fortschritte in verwandten Technologien haben sie zu einem Werkzeug gemacht, das wir alle täglich verwenden.Die zunehmende Bedeutung und Verbreitung von KI ist gleichzeitig aufregend und potenziell alarmierend, da die Grundlagen vieler KI-Plattformen und -Ressourcen im Wesentlichen Black Boxes sind, die von einer kleinen Anzahl mächtiger Konzerne kontrolliert werden.

Große Organisationen wie Red Hat glauben, dassJeder sollte die Möglichkeit haben, zur KI beizutragen. Innovationen im Bereich der KI sollten nicht auf Unternehmen beschränkt sein, die sich enorme Rechenleistung und die Datenwissenschaftler leisten können, die zum Trainieren dieser Maschinen erforderlich sind.große Sprachmodelle(LL.M.)

Stattdessen ermöglichen jahrzehntelange Erfahrung im Open-Source-Softwareentwicklung und die Zusammenarbeit mit Gemeinschaften, dass alle zur KI beitragen und davon profitieren können, während sie gleichzeitig dabei helfen, eine Zukunft zu gestalten, die unseren Bedürfnissen entspricht. Es besteht kein Zweifel, dass der Open-Source-Ansatz der einzige Weg ist, das volle Potenzial der KI zu erreichen, sie sicherer, zugänglicher und demokratischer zu machen.

Was ist Open Source?

Obwohl der Begriff „Open Source“ ursprünglich eine Methodik der Softwareentwicklung bezeichnet, hat er sich zu einer allgemeineren Arbeitsweise ausgeweitet, die offen, dezentralisiert und tief kollaborativ ist. Die Open-Source-Bewegung geht jetzt weit über die Welt der Software hinaus, undder Open-Source-Wegwurde in gemeinsamen Anstrengungen auf der ganzen Welt aufgegriffen, unter anderem in Bereichen wie Wissenschaft, Bildung, Regierung, Fertigung, Gesundheitswesen und mehr.

Die Open-Source-Kultur hat einigeGrundprinzipien und Wertedie es effektiv und sinnvoll machen, zum Beispiel:

• Kollaborative Teilnahme
• Gemeinsame Verantwortung
• Offene Börsen
• Meritokratie und Inklusion
• Community-gesteuerte Entwicklung
• Offene Zusammenarbeit
• Selbstorganisation
• Respekt und Gegenseitigkeit

Wenn die Open-Source-Prinzipien die Grundlage für kollaborative Bemühungen bilden, zeigt die Geschichte, dass erstaunliche Dinge möglich sind. Einige wichtige Beispiele reichen von der Entwicklung und der Proliferation desLinuxals das weltweit leistungsstärkste und am weitesten verbreitete Betriebssystem bis zur Entstehung und dem Wachstum vonKubernetesund Container sowie die Entwicklung und Erweiterung des Internets selbst.

Sechs Vorteile von Open Source im Zeitalter der KI

Es gibt unzählige Vorteile bei der Entwicklung von Technologien durch Open Source, aber sechs Vorteile heben sich besonders hervor.

1. Erhöhte Innovationsgeschwindigkeit

Wenn Technologie kollaborativ und offen entwickelt wird, können Innovationen und Entdeckungen viel schneller erfolgen, im Gegensatz zu geschlossenen Organisationen und proprietären Lösungen.

Wenn die Arbeit offen geteilt wird und andere die Möglichkeit haben, darauf aufzubauen, sparen die Teams eine enorme Menge an Zeit und Mühe, weil sie nicht von Grund auf neu beginnen müssen. Neue Ideen können die vorherigen Projekte erweitern. Dies spart nicht nur Zeit und Geld, sondern stärkt auch die Ergebnisse, da mehr Menschen gemeinsam an der Lösung von Problemen arbeiten und teilenErkenntnisseund überprüfen Sie die Arbeit des anderen.

Eine größere und kollaborativere Gemeinschaft ist einfach in der Lage, mehr zu erreichen: indem sie Menschen fördert und Fachkenntnisse verbindet, um komplexe Probleme zu lösen und schneller sowie effektiver zu innovieren als kleine und isolierte Gruppen.

2. Zugang demokratisieren

Open Source demokratisiert auch den Zugang zu neuen KI-Technologien. Wenn Forschung, Codes und Werkzeuge offen geteilt werden, hilft dies, einige der Barrieren zu beseitigen, die normalerweise den Zugang zu Spitzeninnovationen einschränken.

DERInstructLabEs ist ein großartiges Beispiel für diese Prämisse. Die Initiative ist ein unabhängiges Open-Source-KI-Projekt, das den Beitrag von Fähigkeiten und Wissen für LLMs vereinfacht. Das Ziel des Einsatzes ist es, dass jeder helfen kann, zu gestalten dieGenerative KI(Gen AI), einschließlich solcher, die nicht die üblichen Fähigkeiten und Schulungen in Datenwissenschaften besitzen. Dies ermöglicht es mehr Einzelpersonen und Organisationen, zuverlässig zur Schulung und Verfeinerung von LLMs beizutragen.

3. Verbesserte Sicherheit und Privatsphäre

Da Open-Source-Projekte die Einstiegshürden senken, kann eine größere und vielfältigere Gruppe von Mitwirkenden dazu beitragen, potenzielle Sicherheitsprobleme von KI-Modellen bereits während ihrer Entwicklung zu erkennen und zu lösen.

Die meisten Daten und Methoden, die zum Trainieren und Feinabstimmen von KI-Modellen verwendet werden, sind geschlossen und werden durch proprietäre Logiken verwaltet. Selten können Außenstehende Einblicke darin gewinnen, wie diese Algorithmen funktionieren und ob sie potenziell gefährliche Daten oder inhärente Vorurteile enthalten.

Wenn ein Modell und die verwendeten Trainingsdaten offen zugänglich sind, kann jede interessierte Person sie untersuchen, wodurch Sicherheitsrisiken verringert und Plattformvorurteile minimiert werden.Darüber hinaus können Mitwirkende der Open-Source-Philosophie Werkzeuge und Prozesse entwickeln, um die zukünftige Entwicklung von Modellen und Anwendungen zu verfolgen und zu überprüfen, wodurch die Überwachung verschiedener Lösungen ermöglicht wird.

Diese Offenheit und TransparenzVertrauen schaffenDaß Benutzer die Möglichkeit haben, direkt zu überprüfen, wie ihre Daten verwendet und verarbeitet werden, damit sie sicherstellen können, dass ihre Privatsphäre und Datensouveränität respektiert werden. Darüber hinaus können Unternehmen ihre privaten, vertraulichen oder proprietären Informationen auch durch die Nutzung von Open-Source-Projekten wie InstructLab schützen, um ihre eigenen angepassten Modelle zu erstellen, über die sie eine strenge Kontrolle behalten.

4. Bietet Flexibilität und Entscheidungsfreiheit

Während die meisten Menschen bei generativer KI an monolithische, proprietäre Black-Box-LLMs denken und diese sehen, beobachten wir einen wachsenden Trend hin zu kleineren, unabhängigen, speziell entwickelten KI-Modellen.

Diesekleine Sprachmodelle(SLMs) werden typischerweise anhand wesentlich kleinerer Datensätze trainiert, um ihnen ihre grundlegende Funktionalität zu verleihen, und werden dann mit domänenspezifischen Daten und Kenntnissen weiter auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten.

Diese SLMs sind deutlich effizienter als ihre größeren Verwandten und haben sich beim Einsatz für den vorgesehenen Zweck als ebenso gut (wenn nicht besser) erwiesen. Sie sind schneller und effizienter beim Training und bei der Implementierung und können bei Bedarf angepasst und modifiziert werden.

Und das ist größtenteils der Grund, warum das InstructLab-Projekt ins Leben gerufen wurde. Mit ihm können Sie ein kleineres Open-Source-KI-Modell nehmen und es mit den zusätzlichen Daten und Trainings erweitern, die Sie wünschen.

Zum Beispiel können Sie InstructLab verwenden, um einen Kundenservice-Chatbot zu erstellen, der hochgradig angepasst und für einen bestimmten Zweck entwickelt wurde, um bewährte Praktiken in der Organisation zu fördern. Diese Praxis ermöglicht es Ihnen, das Beste aus Ihrer Kundendienst-Erfahrung für alle, überall und in Echtzeit anzubieten.

Das Wichtigste dabei ist, dass Sie dadurch die Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter vermeiden und Flexibilität hinsichtlich des Ortes und der Art und Weise haben, wie Sie Ihr KI-Modell und alle darauf aufbauenden Anwendungen bereitstellen.

5. Ermöglicht ein lebendiges Ökosystem

In der offenen Gemeinschaft „niemand ist allein innovativ„Und dieser Glaube besteht seit den ersten Monaten der Gründung der Gemeinschaft.“

Diese Idee wird auch im Zeitalter der KI innerhalb von Red Hat gültig bleiben, einem führenden Anbieter offener Lösungen, der mehrere Open-Source-Tools und Frameworks in Form vonRed Hat AILösung, mit der Partner für Endkunden mehr Wert schaffen werden.

Ein einzelner Anbieter kann nicht alles bieten, was eine Organisation benötigt, oder mit der aktuellen Geschwindigkeit des technologischen Wandels Schritt halten. Die Prinzipien und Praktiken des Open-Source-Code beschleunigen Innovationen und ermöglichen ein lebendiges Ökosystem, indem sie Partnerschaften und Kollaborationsmöglichkeiten zwischen Projekten und Branchen fördern.

6. Kosten senken

Anfang 2025geschätztDas durchschnittliche Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers in den Vereinigten Staaten beträgt über 125.000 US-Dollar, wobei erfahrenere Datenwissenschaftler deutlich mehr verdienen können.

Es besteht eindeutig eine enorme und wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Datenwissenschaftlern, doch nur wenige Unternehmen haben große Hoffnung, die benötigten Fachkräfte anzuziehen und zu halten.

Und der Aufbau, die Schulung, die Wartung und der Einsatz wirklich großer LLMs sind exorbitant teuer, da ganze Lagerhallen voller hochoptimierter (und sehr teurer) Computerausrüstung und riesiger Speicherkapazitäten erforderlich sind.

Offene, kleinere Modelle, die für spezifische Zwecke und KI-Anwendungen entwickelt wurden, sind deutlich effizienter beim Erstellen, Trainieren und Implementieren. Sie fordern nicht nur einen Bruchteil der Rechenleistung der LLMs, sondern Projekte wie InstructLab ermöglichen es Menschen ohne spezielle Fähigkeiten und Erfahrungen, aktiv und effektiv zur Schulung und Feinabstimmung von KI-Modellen beizutragen.

Die Kosteneinsparungen und die Flexibilität, die Open Source bei der KI-Entwicklung mit sich bringt, kommen kleinen und mittleren Unternehmen zugute, die sich durch die KI-Anwendungen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten.

Zusammenfassend

Um eine demokratische und offene KI aufzubauen, ist es entscheidend, die Open-Source-Prinzipien zu nutzen, die Cloud Computing, das Internet, Linux und so viele andere offene, leistungsstarke und äußerst innovative Technologien ermöglicht haben.

Dies ist der Weg, den Red Hat einschlägt, um KI und andere verwandte Werkzeuge zu ermöglichen. Jeder sollte vom Fortschritt der künstlichen Intelligenz profitieren, daher sollte jeder in der Lage sein, ihre Entwicklung mitzugestalten und dazu beizutragen. Kollaborative Innovation und Open Source sind nicht unverzichtbar für die Zukunft der Disziplin.