Zufriedener arbeiten – mit Zoom AI Companion

Sollten Sie keine Administratorberechtigungen für Ihr Zoom-Konto haben, müssen Sie sich an den zuständigen Administrator wenden. Die Funktionen von AI Companion finden Sie in den Einstellungen in der Registerkarte „AI Companion“. Wenn die Funktionen von AI Companion von einem Administrator für das Konto aktiviert wurden, können Benutzer die verfügbaren Funktionen hier verwalten. Weitere Informationen zum Einrichten von Zoom AI Companion finden Sie in der Anleitung mit ersten Schritten auf unserer Support-Seite.

Zoom verwendet keine Audio-, Video-, Chat-, Bildschirmfreigabe-, Anhänge oder andere kommunikationsähnliche Kundeninhalte (wie Umfrageergebnisse, Whiteboards und Reaktionen), um die Modelle der künstlichen Intelligenz von Zoom oder Dritten zu trainieren. Weitere Informationen zur Datenverarbeitung von Zoom finden Sie in diesem Artikel.

Zoom AI Companion ist ohne zusätzliche Kosten in Zoom-Benutzerkonten enthalten, denen kostenpflichtige Dienste zugewiesen wurden. AI Companion ist unter Umständen nicht in allen Regionen und vertikalen Märkten verfügbar. Für spezialisierte AI Companion-Produkte, benutzerdefinierte Assistentenkonfigurationen und bestimmte Drittanbieter-Assistenten können zusätzliche Gebühren oder separate Preise gelten.


Zoom möchte grenzenlose Interaktionen auf einer Plattform bieten. Generative KI ist ein wichtiger Bestandteil dieses Vorhabens. Wir sind überzeugt, dass die Funktionen von Zoom AI Companion für alle Kunden mit einem kostenpflichtigen Abo ohne Zusatzkosten verfügbar sein sollten, damit alle Teams in ihrem beruflichen Alltag davon profitieren können.

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und lernen. Der Begriff kann auch auf jede Maschine angewendet werden, die Eigenschaften aufweist, die mit menschlichem Denken assoziiert werden, wie Lernen und Problemlösung.

Der Hauptzweck von KI besteht darin, die Entwicklung von Systemen zu erleichtern, die Aufgaben ausführen können, die menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören etwa Entscheidungsfindung, Problemlösung, Spracherkennung und Sprachübersetzung. KI wurde entwickelt, um für höhere Effizienz und Genauigkeit zu sorgen und alltägliche oder komplexe Aufgaben zu automatisieren.

Es gibt verschiedene Arten von KI, die in die Kategorien enge (schwache) KI, allgemeine (starke) KI und superintelligente KI unterteilt werden. Schwache bzw. enge KI ist für bestimmte Aufgaben konzipiert und arbeitet in einem begrenzten, vordefinierten Bereich oder Kontext. Starke bzw. allgemeine KI ist eine fortgeschrittene Form, die verstehen, lernen und Wissen in verschiedenen Kontexten anwenden kann, ähnlich wie ein Mensch. Superintelligente KI übertrifft die menschliche Intelligenz in allen Bereichen, einschließlich Kreativität, allgemeiner Weisheit und Problemlösung.

Ja, verschiedene Arten von KI können zusammen verwendet werden. Ein gängiger Ansatz, um genauere Antworten zu erhalten, ist zum Beispiel die „Retrieval-augmented Generation“ bzw. RAG-Methode. Ein weiteres Beispiel ist unser eigener föderierter Ansatz, bei dem wir mehrere unterschiedliche Modelle verwenden, um Nutzern möglichst hochwertige Ergebnisse zu liefern.

KI ist ein umfassenderes Konzept für Maschinen, die ähnlich wie Menschen intelligent handeln sollen. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der sich mit der Untersuchung von Computeralgorithmen beschäftigt, die sich durch Erfahrung und Daten automatisch verbessern. Im Grunde genommen ist also alles maschinelle Lernen KI, aber nicht jede KI beinhaltet maschinelles Lernen.

Zu den Vorteilen des Einsatzes von KI gehören die Steigerung von Effizienz, Geschwindigkeit und Genauigkeit, die Verringerung menschlicher Fehler, die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten, und die Automatisierung von Routineaufgaben. KI kann auch neue Fähigkeiten und Dienstleistungen ermöglichen, etwa personalisierte Empfehlungen und fortschrittliche Diagnostik.

Das Konzept der KI gibt es seit Mitte des 20. Jahrhunderts. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 von John McCarthy auf der Dartmouth-Konferenz geprägt, auf der der Forschungsbereich offiziell gegründet wurde.

Generative KI erstellt Inhalte mithilfe von Algorithmen. Sie lernt aus einem Datensatz und erkennt Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb der Daten. Dieser Lernprozess ermöglicht es ihr, neue Daten zu generieren, die den ursprünglichen Daten ähnlich, aber nicht identisch sind, etwa Texte, Bilder, Musik und Sprache.

Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung neuer Daten oder Inhalte, die die ursprünglichen Daten nachahmen, auf denen sie trainiert wurde. Allgemeine KI hingegen bezeichnet eine KI, die ähnlich wie menschliche Intelligenz verstehen, lernen und intellektuelle Fähigkeiten auf ein breites Aufgabenspektrum anwenden kann.

Prädiktive KI macht anhand historischer Daten Vorhersagen zu zukünftigen Ergebnissen. Dazu nutzt sie in der Regel Modelle, die aus vergangenen Ereignissen Muster ableiten. Generative KI hingegen erzeugt neue Dateninstanzen und Inhalte, die den Trainingsdaten ähnlich, aber nicht mit ihnen identisch sind.

Das Hauptziel generativer KI besteht darin, neue Inhalte oder Daten zu generieren, die dem ursprünglichen Trainingsset ähneln, aber auf ihre Weise einzigartig und innovativ sind. Dazu gehört die Erstellung realistischer Bilder, Texte, Klänge und anderer Medienformen.

Beispiele für generative KI ist etwa KI, die realistische Bilder oder Kunstwerke erstellen, Musik komponieren, Geschichten oder Artikel schreiben, realistische menschliche Stimmen erzeugen und neue Designs oder Simulationen generieren kann.

Generative KI kann keine Inhalte mit echten menschlichen Emotionen oder Erfahrungen erstellen, keinen Kontext jenseits ihrer Trainingsdaten verstehen und kein Verständnis und Bewusstsein für die reale Welt besitzen. Ihre Kreationen sind begrenzt durch die Daten, auf denen sie trainiert wurde, und die verwendeten Algorithmen.

Generative KI erstellt neue Inhalte anhand von erlernten Datenmustern. Dies können Texte, Bilder, Musik usw. sein. Dialog-KI bezieht sich speziell auf KI-Systeme, die mit Menschen auf natürlicher Sprache kommunizieren und eine zwischenmenschliche Unterhaltung simulieren.

Dialog-KI nutzt Computerlinguistik (Natural Language Processing, NLP) und maschinelles Lernen, um menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und auf sie zu reagieren, sodass sie eine menschliche Konversation imitieren kann. Die Technik kann in Chatbots, Sprachassistenten und anderen Anwendungen verwendet werden, um anhand von programmierten Regeln und erlernten Daten Antworten zu geben.

Dialog-KI löst Probleme in den Bereichen Kundenservice, Informationsbeschaffung und Interaktionseffizienz. Sie liefert Benutzern sofortige Antworten.

Beispiele für Dialog-KI sind Chatbots auf Websites, persönliche virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa, aber auch Messaging-Apps, die automatische Antworten oder Unterstützung bieten.

Dialog-KI kann im Kundenservice, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzwesen, Gastgewerbe und in vielen anderen Branchen eingesetzt werden. Sie ist nützlich für die Anfragenbearbeitung, den Benutzersupport, die Kundenbindung und die effizientere Gestaltung von Kommunikationsprozessen.