Unsere Welt wird von Tag zu Tag digitaler. Der Kundendialog verlagert sich ins Netz und automatisierte Lösungen sind an der Tagesordnung. Conversational AI ist eine heiß diskutierte digitale Komponente, die im Bereich der Kommunikation zwischen Mensch und Computer eingesetzt wird.
Die Automatisierung von menschenähnlichen Unterhaltungen geschieht heutzutage überwiegend durch Chatbots oder sprachbasierte KI-Systeme wie den Google Assistant oder Siri. Immer wenn wir mit Computern sprechen, wünschen wir uns, dass die Erfahrung ähnlich wie die Interaktion mit einem Menschen ist.
Hier setzt Conversational AI an. Sie ermöglicht Chatbots und sprachbasierten Systemen, mit uns auf eine Art und Weise zu interagieren, wie es Menschen tun. Nachfolgend erfahren Sie alles, was Sie über diesen zukunftsweisenden Bereich wissen müssen.
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.
Personalwesen
Von der Rekrutierung und dem Onboarding bis hin zur täglichen Verwaltung der Mitarbeiter, ermöglicht Conversational AI die Automatisierung vieler Aufgaben. Auch wenn Fragen mal persönlich oder knifflig werden — dank Sentiment-Analyse werden Emotionen ausgelesen und der entsprechende Ton getroffen.
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.
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.
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.
Vor welchen Herausforderungen steht Conversational AI?
Trotz der rasanten Entwicklung, die das Bot Development in den vergangenen Jahren gemacht hat, sind KIs noch nicht das Wundermittel, als das sie manche darstellen.
Auch Conversational AI ist vom Stigma des “dummen Bots” nicht gänzlich frei. Wer hat nicht schon erfolgreich versucht, seine Alexa auszutricksen? Auch wenn das finden einer Antwort recht gut funktioniert, hapert es stellenweise an der Formulierung.
Ebenfalls problematisch sind die riesigen Datenmengen, die in Conversational AIs einfließen. Da ist es schwer für Redakteure, vernünftige Eingriffe vorzunehmen. Das macht Conversational AI teilweise unberechenbar.
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.
