Natural Language Processing (NLP)

NLP (Natural Language Processing)

Natural Language Processing (deutsch: Verarbeitung natürlicher Sprache) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das Maschinen dazu befähigt, menschliche Sprache – ob geschrieben oder gesprochen – zu verstehen, zu interpretieren und sinnvoll darauf zu reagieren. Ziel ist es, Sprachverarbeitung durch Maschinen so natürlich wie möglich zu gestalten – ähnlich, wie es Menschen tun.

Im Unternehmenskontext unterstützt NLP z. B. bei der Analyse von E-Mails, der Auswertung von Kundenfeedback oder der automatisierten Verarbeitung unstrukturierter Texte. Informationen werden aus der Sprache extrahiert und in strukturierte Daten überführt, die anschliessend in Prozessen weiterverwendet werden können.

Typische Aufgaben von NLP:

• Textklassifikation: Automatische Kategorisierung von Texten, z. B. Erkennung von Spam-E-Mails

• Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text)

• Sprachsynthese: Erzeugung gesprochener Sprache aus Text (Text-to-Speech)

• Named Entity Recognition (NER): Identifikation von Namen, Orten, Daten usw. in Texten

• Maschinelles Übersetzen: Automatisches Übersetzen von Texten in andere Sprachen

• Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis): Erkennung von Emotionen und Meinungen in Texten

Herausforderungen:

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist für Maschinen besonders schwierig, da menschliche Sprache sehr komplex und kontextabhängig ist. Wörter können je nach Zusammenhang unterschiedliche Bedeutungen haben. Hinzu kommen Dialekte, Umgangssprache, Ironie, Mehrdeutigkeiten oder auch Tippfehler – all das muss ein NLP-System korrekt einordnen können.

Bezug zu Agentic AI:

In Agentic-Systemen bildet NLP die Grundlage dafür, dass KI-Agenten selbstständig auf sprachliche Eingaben reagieren können. Sie erkennen z. B. Kundenanliegen, starten automatisiert passende Prozesse, informieren relevante Ansprechpartner und begleiten die Bearbeitung – ohne manuelles Zutun.

Ein Kunde schreibt per E-Mail oder im Chat:

«Seit dem letzten Update funktioniert das System nicht mehr richtig.»

Schritt 1: Sprachverstehen durch NLP

Mithilfe von Natural Language Processing wird der Text automatisch analysiert. Die KI erkennt:

• Es handelt sich um eine Beschwerde oder Support-Anfrage.
  
• Die Ursache scheint mit einem kürzlich durchgeführten Software-Update zusammenzuhängen.
  
• Der Kunde beschreibt ein Funktionsproblem, ohne technische Details zu nennen.
  
• Die Stimmung ist leicht negativ, aber sachlich.
  

Die NLP-Modelle extrahieren wichtige Informationen wie:

• Schlüsselbegriffe: «Update», «funktioniert nicht», «System»
  
• Zeitpunkt (implizit: seit dem letzten Update)
  
• Problemtyp: Fehlfunktion nach Änderung
  

Schritt 2: Handlungsfähigkeit durch Agentic AI

Anstatt nur zu verstehen, agiert die KI weiter selbstständig – sie wird zu einem Agenten, der Entscheidungen trifft und Prozesse in Gang setzt:

1. Automatisches Erstellen eines Support-Tickets
   Der KI-Agent formuliert ein klar strukturiertes Ticket mit Zusammenfassung des Problems, Kundendaten, technischem Kontext (z. B. Version des letzten Updates) und sendet es in das interne System.
   
2. Routing an das zuständige Team
   Basierend auf der Art des Problems erkennt der Agent, dass z. B. das Backend-Team zuständig ist, und leitet das Ticket automatisch dorthin weiter.
   
3. Kommunikation mit dem Team
   Das verantwortliche Team wird aktiv informiert – zum Beispiel über interne Tools wie Jira, Slack oder per E-Mail – mit allen relevanten Infos im Anhang.
   
4. Überwachung des Bearbeitungsstands
   Der Agent verfolgt in Echtzeit, ob das Ticket bearbeitet wird, ob Rückfragen entstehen und wie sich der Fortschritt entwickelt. Falls es zu Verzögerungen kommt, kann die KI eskalieren oder nachhaken.
   
5. Proaktive Rückmeldung an den Kunden
   Noch bevor der Kunde nachfragt, bekommt er automatisch eine Nachricht wie: «Ihr Anliegen wurde weitergeleitet. Wir arbeiten an einer Lösung und halten Sie auf dem Laufenden.»
   
6. Abschluss und Feedback
   Sobald das Problem gelöst ist, informiert der Agent den Kunden erneut und bittet um Feedback, um den Service weiter zu verbessern.

Zusammenspiel von NLP und Agentic AI

• NLP: Erkennt und versteht die Bedeutung des Kundentextes
  
• Agentic AI: Trifft eigenständig Entscheidungen, leitet Massnahmen ein und begleitet den gesamten Prozess bis zur Lösung

Dank der Kombination aus NLP und Agentic AI kann ein Unternehmen den Kundensupport nicht nur automatisieren, sondern auch erheblich verbessern: Die Reaktionszeit sinkt, die Lösungszeit verkürzt sich, und der Kunde fühlt sich direkt ernst genommen – ganz ohne menschliches Eingreifen in der ersten Phase.