Unsere Welt wird zunehmend digitaler, und der Kundendialog verlagert sich ins Netz. Conversational AI ist eine zentrale Technologie, die die Kommunikation zwischen Mensch und Computer revolutioniert.
Sie ermöglicht es Chatbots und sprachbasierten Systemen wie Google Assistant oder Siri, menschenähnliche Gespräche zu führen.
Aber was ist Conversational AI genau und wie funktioniert es?
In diesem Artikel erfahren Sie alles Wichtige über diese zukunftsweisende Technologie.
Einführung in Conversational AI
Conversational AI definiert nicht nur die Zukunft der Interaktion zwischen Mensch und Technologie, sondern verspricht auch tiefgreifende Auswirkungen auf zahlreiche Branchen.
Um die Grundlagen dieser Technologie zu verstehen, betrachten wir zunächst ihre Definition, Entwicklung und aktuelle Bedeutung.
Definition von Conversational AI
Conversational AI (Künstliche Intelligenz für Gespräche) bezieht sich auf Technologien, die es Computern ermöglichen, mit Menschen in natürlicher Sprache zu interagieren.
Dies kann durch textbasierte Systeme wie Chatbots oder durch sprachbasierte Systeme wie virtuelle Assistenten geschehen.
Die Kernelemente von Conversational AI umfassen Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG), die zusammenarbeiten, um menschenähnliche Unterhaltungen zu ermöglichen.
Geschichte und Entwicklung von Conversational AI
Die Entwicklung von Conversational AI begann in den 1960er Jahren mit ELIZA, einem einfachen Computerprogramm, das natürliche Sprache simulieren konnte.
In den folgenden Jahrzehnten wurden Fortschritte in der Computerlinguistik und Künstlichen Intelligenz erzielt, was zur Entwicklung komplexerer Systeme führte. In den 1990er Jahren kamen regelbasierte Chatbots auf, die einfache Konversationsmuster folgen konnten.
Mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen in den 2010er Jahren wurde Conversational AI erheblich verbessert.
Heutige Systeme wie Siri, Google Assistant und Alexa nutzen fortschrittliche Algorithmen, um natürlichere und kontextbewusste Unterhaltungen zu ermöglichen.
Bedeutung und Relevanz in der heutigen Zeit
Grundlagen von Conversational AI
Um das Potenzial von Conversational AI vollständig zu erfassen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte und Technologien zu verstehen, die diese Innovation antreiben.
Nachfolgend werden wir die Unterschiede zwischen einfachen Chatbots und fortschrittlicher Conversational AI untersuchen sowie die wichtigsten Begriffe und Konzepte, die diese Technologie ermöglichen.
Was ist Conversational AI?
Conversational AI ist die Technologie, die hinter automatisierten Messaging- und sprachgesteuerten Anwendungen steht, die menschenähnliche Interaktionen zwischen Computern und Menschen ermöglichen sollen.
Es wird dabei versucht, eine menschliche Konversation nachzuahmen, indem Text oder Sprache erkannt, die Intention dahinter verstanden und eine möglichst natürlich klingende Antwort generiert wird.
Bei der Entwicklung einer solchen KI-Applikation ist es entscheidend, Kontext, Personalisierung und Relevanz in die Interaktion zwischen Computer und Mensch zu integrieren.
Mit Conversational AI möchte man also die Kommunikation so automatisieren, dass Nutzer eine Erfahrung machen, die sich authentisch und hilfreich anfühlt. Ganz ohne dass ein menschlicher Operator am anderen Ende benötigt wird.
Wie funktioniert Conversational AI?
Conversational AI stützt sich wie jeder Chatbot auf Natural Language Processing ( NLP ) und Machine Learning. Im Folgenden schauen wir uns diese Bereiche einmal genauer an und werfen einen Blick auf die Besonderheiten.
Natural language processing (NLP)
NLP bezeichnet die Fähigkeit von Computern, Text und Sprache zu verarbeiten. Sie ist dem Bereich der Computerlinguistik zuzuordnen. Meist wird NLP mit Machine Learning oder Deep Learning-Modellen kombiniert. Dadurch können Künstliche Intelligenzen Wörter in ihrem Kontext erkennen, die Absicht ableiten und auf eine Weise reagieren, die von Menschen verstanden wird.
Vier Prozesse lassen sich herauskristallisieren:
1. Eingabe
Der Mensch tritt mit dem Computer über Text oder Sprache in Kontakt. Dies geschieht zum Beispiel über eine Website, eine App oder ein Smart Home-Gerät.
2. Analyse
Nach einer Eingabe nutzt die KI Natural Language Understanding (NLU), um die Bedeutung zu erkennen. NLU bezieht grammatikalische Aspekte ein, um nicht nur einzelne Wörter, sondern auch ganze Sätze richtig deuten zu können.
Bei sprachbasierte Eingaben kommt neben NLU die automatische Spracherkennung zum Einsatz. ASR wandelt gesprochene Wörter in Text um, sodass der Computer diese verarbeiten kann.
3. Dialog
Eine Antwort wird in der Regel mithilfe von Natural Language Generation (NLG) geformt. NLG ist eine Unterkategorie von NLP, die Computerdaten in natürliche Sprache umwandelt.
4. Lernenprozess
Im Hintergrund arbeiten maschinelle Lernalgorithmen, die den Dialog analysieren und die Daten auf zukünftige Gespräche anwenden. Diesen Bereich nennt man Machine Learning.
Machine Learning
Machine Learning zielt darauf ab, Computern beizubringen, wie sie lernen und handeln können, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist genauer gesagt ein Ansatz zur Datenanalyse, der Programmen ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen.
Algorithmen für Machine Learning verwenden Berechnungsmethoden, um direkt aus den gesammelten Daten zu lernen, ohne sich auf eine vorgegebene Formel als Vorlage zu verlassen. Die Algorithmen verbessern ihre Leistung automatisch, wenn die Anzahl der für das Lernen verfügbaren Muster zunehmen.
Das bedeutet, je mehr Daten gesammelt werden, desto besser kann sich die KI anpassen, was sie natürlicher und menschlicher klingen lässt.
Was ist der Unterschied zwischen Conversational AI und einem “normalen” Chatbot?
Manche werden sich jetzt fragen, was der Unterschied zwischen herkömmlichen Chatbots und Conversational AI ist. Die Antwort ist nicht ganz leicht, da die Unterscheidung nicht trennscharf ist. Unterschiedliche Anbieter und Experten ziehen eine Grenze während andere die Begriffe synonym benutzen.
Ein mögliches Unterscheidungsmerkmal ist die Sprachausgabe. Zwar kann theoretisch jeder Bot mit einer text-to-speech-Komponente versehen werden, jedoch spricht man bei den Alexas und Google Assistants der Welt in der Regel von Conversational AI im Gegensatz zu Chatbot.
Ein weiteres Kriterium ist der Umfang an Natural Language Understanding. Conversational AI greift auf größere Datenmengen zurück und ist versierter im Umgang mit kontextbezogenen Aussagen. Außerdem nutzen herkömmliche Bots in der Regel vorformulierte Antworten und keine Natural Language Generation.
Das Ergebnis ist ein authentischeres Dialogerlebnis. Je menschenähnlicher, desto besser. Conversational AI bleibt zwar im Kern immer noch ein Chatbot, aber nicht jeder Chatbot qualifiziert sich als Conversational AI.
Warum ist Conversational AI wichtig?
Conversational AI erlebt einen Auftrieb durch den Fortschritt der Technik im Bezug auf Chatbots und Sprachassistenz-Plattformen. Natural Language Understanding hat durch die Verfeinerung der Machine Learning-Algorithmen erhebliche Fortschritte gemacht, so zum Beispiel beim Lesen von Absichten und Emotionen oder dem Einbeziehen von Kontexten.
Heute sehen wir eine Welle von herkömmlichen Chatbots und Conversational AI, die sich über alle Branchen erstreckt. Die Nachfrage nach KI-basierten Lösungen, um Transaktionen und Prozesse zu automatisieren, ist hoch. Qualität und Authentizität der Antworten ist wichtig, um Kunden nicht zu vergraulen und sich von den Wettbewerbern abzugrenzen.
Wofür kann Conversational AI eingesetzt werden?
Während textbasierte Bots und Sprachassistenten traditionell als getrennte Medien betrachtet wurden, basieren sie doch auf derselben grundlegenden Technik. Die Affinität für Sprache und die ungezügelte Kraft von Natural Language Understanding zeichnen Conversational AIs aus.
Nachfolgend zeigen wir Ihnen einige Anwendungsfälle für solche fortgeschrittenen Bots auf. Manches davon klingt vielleicht aktuell noch nach Zukunftsmusik, könnte aber im Laufe des nächsten Jahrzehnts bereits Standard werden.
Kundensupport
Eine der häufigsten Anwendungen von Conversational AI ist im Kundensupport.
Chatbots können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten, grundlegende Probleme lösen und häufig gestellte Fragen beantworten.
Dies reduziert die Wartezeiten für Kunden und entlastet menschliche Mitarbeiter, sodass diese sich auf komplexere Anfragen konzentrieren können.
E‑Commerce
Bereits jetzt können Chatbots im E‑Commerce persönlich zugeschnittene Angebote auf Websites und in Online-Shops machen. Conversational AI macht es Online-Käufern leicht, schnell genau das zu finden, wonach sie suchen und sich dabei gut beraten zu fühlen. Sie behalten sich Gesprächsverläufe, um in Zukunft erneut personalisierte Empfehlungen zu geben und bessere Einkaufserlebnisse zu schaffen.
PR & Marketing
Wenn es um den Auftritt im Netz und die Verkörperung einer Marke geht, ist Qualität von entscheidender Wichtigkeit. Conversational AI bietet die mittlerweile gewohnte 24/7‑Erreichbarkeit mit nie dagewesener Expertise. Durch das Auslesen von Interessen und den Rückgriff auf Tendenzen und Kaufmuster weiß Conversational AI die Kunden in jeder Phase der Customer Journey richtig anzusprechen.
HR und Recruiting
Conversational AI revolutioniert auch den Bereich Human Resources (HR) und Recruiting, indem sie den Einstellungsprozess effizienter und personalisierter gestaltet.
Bewerbermanagement
Chatbots können Bewerber durch den Bewerbungsprozess führen, Fragen beantworten und erste Interviews durchführen. Sie können Lebensläufe analysieren und passende Kandidaten identifizieren.
Mitarbeiter-Onboarding
Neue Mitarbeiter können über Chatbots Informationen zum Unternehmen, den Unternehmensrichtlinien und den ersten Schritten am Arbeitsplatz erhalten.
Mitarbeiterunterstützung
HR-Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen zu Gehaltsabrechnungen, Urlaubsanträgen und Unternehmensrichtlinien, was die HR-Abteilung entlastet und die Effizienz erhöht.
Bildung
Im Bildungssektor werden Chatbots eingesetzt, um den Lernprozess zu unterstützen und zu personalisieren. Sie bieten sofortigen Zugriff auf Informationen und helfen Schülern und Studenten bei ihren Aufgaben.
Andere Bereiche
Neben den genannten Hauptanwendungsbereichen findet Conversational AI auch in vielen anderen Sektoren Anwendung, wobei sie innovative Lösungen für spezifische Herausforderungen bietet.
Beispiele:
- Reisen und Gastgewerbe: Chatbots helfen bei der Buchung von Flügen und Hotels, geben Empfehlungen für Reiseziele und beantworten Fragen zu Reiserouten.
- Öffentlicher Sektor: Regierungen nutzen Chatbots, um Bürgern Informationen zu Dienstleistungen und Vorschriften bereitzustellen und Anfragen effizient zu bearbeiten.
- Freizeit und Unterhaltung: Chatbots interagieren mit Benutzern in sozialen Medien, empfehlen Filme, Musik und Veranstaltungen.
Welche Vorteile bietet Conversational AI?
Conversational AIs sind die Schwergewichte auf dem Bot-Markt. Nicht umsonst sind die führenden Anbieter Giganten wie Google, Amazon und Apple. Die Umsetzung ist nicht eben mal schnell zusammengeklickt. Datengrundlagen und Training haben in der Regel ein exorbitantes Ausmaß.
Wir zeigen Ihnen, welche Vorteile Conversational AI trotzdessen bietet.
24/7 Verfügbarkeit
Ein wesentlicher Vorteil von Conversational AI ist die Fähigkeit, rund um die Uhr verfügbar zu sein. Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern, die begrenzte Arbeitszeiten haben, können Chatbots und virtuelle Assistenten zu jeder Tages- und Nachtzeit Anfragen beantworten und Unterstützung bieten.
Dies erhöht die Kundenzufriedenheit, da Kunden nicht mehr an bestimmte Geschäftszeiten gebunden sind, um Hilfe zu erhalten.
Schnelle und präzise Antworten
Chatbots sind in der Lage, schnell und präzise auf Anfragen zu reagieren. Sie haben Zugriff auf umfangreiche Datenbanken und können Informationen sofort abrufen und bereitstellen.
Dies reduziert die Wartezeiten für Kunden und verbessert die Effizienz.
Skalierbarkeit
Conversational AI-Systeme sind leicht skalierbar. Während menschliche Mitarbeiter nur eine begrenzte Anzahl von Anfragen gleichzeitig bearbeiten können, können Chatbots problemlos Tausende von Konversationen gleichzeitig führen. Dies ist besonders nützlich in Zeiten hoher Nachfrage oder bei schnellen Unternehmenswachstum.
Kundenzufriedenheit
Conversational AI zielt auf möglichst menschenähnliche Kommunikation ab. Je besser das funktioniert, umso besser fühlen sich Nutzer und suchen den Dialog auch erneut.
Das Erkennen von Stimmung und Emotionen ist hier ein entscheidender Faktor. Die Antworten sind nicht eindimensional wie bei den meisten herkömmlichen Bots, sondern können in unterschiedlichen Varianten je nach Gesprächssituation ausgespielt werden.
Effizienzsteigerung
Auch wenn Conversational AI als Produkt sicher nicht die schnellste und kostengünstigste Option ist, steigert sie dennoch die Effizienz der Kommunikation. Durch bessere Lern-Algorithmen und hohes Kontextbewusstsein findet sich der Bot sehr viel schneller zurecht und findet die richtige Antwort.
Datenerfassung
KI ist generell ein hervorragendes Werkzeug zum Sammeln von Daten. Durch die komplexe Natur einer Conversational AI haben Anbieter auch mehr Optionen für Datenerhebungen und zugeschnittene Analysen. Das Ergebnis sind präzisere Aussagen über Nutzerverhalten, ganz zu schweigen von den Implikationen zur Weiterentwicklung des Bots selbst.
Personalisierung
Die großen Datenmengen, die in Conversational AIs einfließen, ermöglichen neue Perspektiven für die Personalisierung des Gesprächs. Einbeziehen von früheren Aussagen und die entsprechende Optimierung von Antworten ist dabei nur ein Aspekt. Auch die Form der Antworten spielt eine Rolle. So ist es zum Beispiel vorstellbar, dass sogar Dialekte und Redewendungen aufgenommen und entsprechend geantwortet wird.
Multitasking-Fähigkeit
Conversational AI kann mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen.
Sie kann parallel verschiedene Anfragen bearbeiten, Daten analysieren und Transaktionen durchführen, was die Effizienz und Produktivität weiter erhöht.
Sprachenvielfalt
Conversational AI kann in mehreren Sprachen eingesetzt werden, was besonders für globale Unternehmen von Vorteil ist.
Dies ermöglicht es Unternehmen, Kunden in verschiedenen Regionen und mit unterschiedlichen Sprachpräferenzen zu bedienen.
Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität
Durch die Übernahme routinemäßiger und sich wiederholender Aufgaben entlastet Conversational AI die Mitarbeiter, sodass sie sich auf strategischere und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können.
Dies führt zu einer Steigerung der Gesamtproduktivität und Arbeitszufriedenheit.
Ein HR-Chatbot kann z.B. Fragen zu Gehaltsabrechnungen, Urlaubsanträgen und Unternehmensrichtlinien beantworten, wodurch HR-Mitarbeiter mehr Zeit für wichtige Personalentwicklungsaufgaben haben.
Herausforderungen und Grenzen von Conversational AI
Obwohl Conversational AI erhebliche Fortschritte gemacht hat und zahlreiche Vorteile bietet, stehen Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung dieser Technologie vor verschiedenen Herausforderungen und Grenzen.
Hier sind einige der wichtigsten Aspekte:
Technologische Limitationen
Trotz der Fortschritte in der Technologie gibt es immer noch technische Einschränkungen, die die Leistungsfähigkeit von Conversational AI beeinträchtigen.
Beispiele:
- Spracherkennung: Obwohl die Spracherkennungstechnologie immer besser wird, gibt es immer noch Schwierigkeiten bei der Erkennung von Akzenten, Dialekten und Hintergrundgeräuschen.
- Kontextverständnis: Chatbots haben oft Schwierigkeiten, den Kontext einer Konversation über längere Dialoge hinweg korrekt zu erfassen und relevante Antworten zu geben.
Ethik und Datenschutz
Die Nutzung von Conversational AI wirft wichtige ethische Fragen und Datenschutzbedenken auf, die Unternehmen berücksichtigen müssen.
Datenschutz
Chatbots sammeln und verarbeiten große Mengen an persönlichen Daten, was Datenschutzrisiken birgt. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Datenschutzgesetze einhalten und die Daten ihrer Nutzer schützen.
Ethik
Die Automatisierung von Dienstleistungen kann zu Arbeitsplatzverlusten führen, und es gibt Bedenken hinsichtlich der Transparenz und Verantwortlichkeit von KI-Entscheidungen.
Komplexität der Sprache
Die natürliche Sprache ist komplex und vielschichtig, was die Entwicklung effektiver Conversational AI-Systeme erschwert.
Chatbots haben Schwierigkeiten, Ironie, Sarkasmus und Humor zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren.
Menschen verwenden außerdem oft mehrdeutige Ausdrücke oder unvollständige Sätze, die Chatbots verwirren können.
Integration mit bestehenden Systemen
Die Integration von Conversational AI in bestehende Unternehmenssysteme kann komplex und zeitaufwendig sein.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Chatbots nahtlos mit CRM-Systemen, Datenbanken und anderen Softwarelösungen interagieren.
Die Sicherstellung der Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen kann eine Herausforderung darstellen.
Es ist wichtig, dass die Daten, die von Chatbots gesammelt und verarbeitet werden, korrekt und in Echtzeit mit den bestehenden Unternehmenssystemen synchronisiert werden.
Qualitätskontrolle
Die Sicherstellung der Qualität und Konsistenz der Antworten von Chatbots ist eine weitere Herausforderung.
Unzureichend trainierte Chatbots können falsche oder unzureichende Antworten geben, was die Benutzererfahrung negativ beeinflusst.
Beispiele:
- Training und Schulung: Chatbots müssen kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden, um ihre Genauigkeit und Relevanz zu verbessern.
- Fehlerrate: Hohe Fehlerraten bei den Antworten können das Vertrauen der Benutzer in den Chatbot verringern.
Welche Zukunft hat Conversational AI?
Das Potential ist dennoch enorm. Die Nachfrage nach Chatbots im Allgemeinen steigt jedes Jahr weiter und Conversational AI hat sich im Alltag vieler bereits etabliert. Angetrieben von Google & Co. wird auch weiterhin jede Menge in die Entwicklung dieser KIs investiert werden.
Das erhöht den Druck für jeden Bot-Anbieter, am Ball zu bleiben und Produkte stetig weiterzuentwickeln. Die Messlatte wird durch Weiterentwicklungen und Durchbrüche im Bereich der Conversational AI immer höher gelegt werden.
Fazit
“Alexa, teile diesen Artikel auf Twitter!” Conversational AI kann Prozesse schneller und das Leben leichter machen. Sie treibt die Grenzen von Natural Language Understanding immer weiter voran. Die Implikationen betreffen die gesamte Welt der KIs.
Für einfache Bots bedeutet das nicht ein baldiges Aus. Es gibt weiterhin überall Anwendungsfälle, in denen zum Beispiel geradlinige Klick-Bots eine gute Wahl sind. Die Erwartungshaltung wird trotzdem immer fordernder werden.
Wir von Botcamp.ai investieren bereits in die Weiterentwicklung von NLU. Unsere Redakteure sind darauf spezialisiert, Kontexte und Gesprächsphasen je nach Use Case zu ermitteln und unsere Chatbots entsprechend dafür fit zu machen.
Wie versiert soll der Bot für Ihr Unternehmen werden? Sprechen Sie uns gerne an und machen Sie einen unverbindlichen Termin aus.
