Was ist Conversational AI? - Alles was Sie wissen müssen

Blauweißer Conversational AI Bot

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.

conversational ai vorteile

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.

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