Conversational AI: Funktion und praktische Einsatzgebiete

Lange waren Chatbots für viele Unternehmen unbrauchbar. Die Kommunikation mit diesen fühlte sich zu sehr nach “Roboter” an. Spätestens durch neue KI-Modelle wie Generative AI und LLM hat sich das jedoch stark verändert. Richtig eingesetzt können Unternehmen mit Conversational AI, auf Deutsch konversationelle KI, wichtige Prozesse automatisieren. Die Technologie ermöglicht es Maschinen, mit Menschen auf natürliche Weise zu sprechen. Dafür verwendet sie sprachbasierte Schnittstellen wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Sprachassistenten.

Wir erklären, aus welchen Komponenten Conversational AI besteht, wie Sie diese in der Praxis nutzen und davon profitieren können. Und: Wir zeigen Schritt für Schritt, wie Sie selbst eine konversationelle KI für einen Einsatz richtig mit Daten füttern.

Conversational AI in Zahlen

Die Technologie Conversational AI hat eine beeindruckende Entwicklung hinter sich, die auch in naher Zukunft nicht abreißen wird:

  • Die Zahl der Interaktionen, die von Conversational Commerce Agenten abgewickelt werden, ist seit Anfang 2020 in unterschiedlichen Branchen um bis zu 250 Prozent gestiegen.
  • Während im digitalen Marketing 2018 nur 29 Prozent aller Unternehmen KI nutzten, waren es in 2020 bereits 84 Prozent.
  • Im Februar 2022 gaben 53 Prozent aller Erwachsenen in den USA an, im vergangenen Jahr mit dem Chatbot eines Kundenservices kommuniziert zu haben.
  • In 2022 wurden 3,5 Milliarden Chatbot-Apps genutzt.
  • Bis 2030 wird Conversational AI einen globalen Marktwert von gut 32 Milliarden Dollar haben.
conversational ai

Conversational AI Definition

Conversational KI ist ein fortschrittlicher Technologiebereich, der ein Kompendium von Techniken und Methoden nutzt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf maschinelles Lernen, Big-Data-Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und -synthese sowie Dialogmanagement, um die interaktive und sinnvolle Kommunikation mit Chatbots, virtuellen Agenten und Sprachassistenten zu erleichtern.

Conversational AI umfasst komplexe Prozesse wie die Erkennung von Absichten, die Extraktion von Entitäten und die Verwaltung von Kontexten in einer Vielzahl von Sprachen.

Das ermöglicht es, die Eingaben des Benutzers zu verstehen und differenzierte Antworten zu generieren. Trotz dieser Fähigkeiten ist zu beachten, dass das Verständnis und die Generierung bestimmter Feinheiten der menschlichen Sprache, wie z. B. Sarkasmus oder kulturspezifische Anspielungen, eine Herausforderung darstellen können.

Conversational KI findet in verschiedenen Branchen wie im Gesundheitswesen und E-Commerce breite Anwendung. Ihr Potenzial liegt in ihrer Fähigkeit, zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, um so die Qualität der Interaktion zu erhöhen und das Benutzererlebnis zu verbessern. 

Conversational AI vs. Chatbot

Conversational AI ist eine übergeordnete Bezeichnung für Algorithmen und Modelle, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Konversationen zu führen. Chatbots sind spezielle Anwendungen oder Systeme, die konversationelle KI nutzen, um mit Benutzern zu kommunizieren.

Dabei muss man zwischen einem regelbasierten Chatbot und einem intelligenten Chatbot unterscheiden. Ein regelbasierter Chatbot arbeitet nicht mit künstlicher Intelligenz. Er basiert auf vorab definierten Regeln. Das bedeutet für die Praxis: Bei dieser Art von Chatbot können Nutzer in der Regel keinen Text frei eingeben, sondern sind auf bestimmte Fragen und Antworten begrenzt. Regelbasierte Chatbots sind damit keine Ausprägung von konversationeller KI. Intelligente Chatbots dagegen basieren auf KI. Nutzer können bei diesen Text frei eingeben und erhalten darauf eine passende Antwort. Die Bots lernen durch jede Kommunikation automatisch dazu und entwickeln sich weiter.

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Komponenten einer Conversational AI

Conversational AI besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine effektive, interaktive Kommunikation zwischen Menschen und KI-Systemen zu ermöglichen. Diese Komponenten umfassen:

Machine Learning

Die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ist ein wichtiger Bestandteil von Conversational AI. Über Machine Learning kann konversationelle KI ihre Antworten und Aktionen kontinuierlich optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen und sich an die Benutzer-Präferenzen anzupassen. 

Eine entscheidende Rolle nimmt dabei Natural Language Processing (NLP, natürliche Sprachverarbeitung) ein.

NLP ist für das Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache zuständig. Es analysiert die Eingabe von Benutzern, extrahiert relevante Informationen und übersetzt sie in eine Form, die von der KI verarbeitet werden kann. NLP nutzt Algorithmen und Modelle, um syntaktische, semantische und pragmatische Aspekte der Sprache zu verstehen.

Sprachgenerierung

Die Sprachgenerierung erzeugt verständliche, natürlich klingende und passende Antworten. Sie kann vorgefertigte Textbausteine verwenden, die dynamisch zusammengefügt werden, oder maschinell generierte Texte basierend auf dem Kontext und den Benutzervorgaben erstellen.

Benutzerschnittstelle

Die Benutzerschnittstelle ist der Kanal, über den die Interaktion zwischen Benutzern und der Conversational AI Technology stattfindet. Sie kann eine Sprach- oder Textschnittstelle sein, die es den Benutzern ermöglicht, Anfragen zu stellen oder Befehle zu geben. Die Benutzerschnittstelle kann in verschiedenen Umgebungen wie Webseiten, mobilen Apps, Chatbots oder virtuellen Assistenten integriert sein.

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Conversational AI Beispiele aus der Praxis

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Unternehmen können konversationelle KI daher in immer mehr Bereichen einsetzen. Hier sind 7 Conversational AI Beispiele aus der Praxis:

1. Kundensupport

Conversational AI wird zunehmend im Kundensupport eingesetzt, um automatisierte, personalisierte und effiziente Interaktionen mit Kunden zu ermöglichen. Durch den Einsatz von Chatbots oder digitalen Assistenten können Unternehmen rund um die Uhr Fragen beantworten, Support anbieten und Probleme lösen. Dies führt zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und reduziert gleichzeitig die Arbeitsbelastung des Support-Teams.

2. Internet of Things (IoT)

Konversationelle KI ermöglicht die nahtlose Integration von Sprachsteuerung in IoT-Geräte. Dadurch können Benutzer ihre Geräte und Systeme per Sprachbefehl steuern, was den Bedienkomfort und die Benutzererfahrung erheblich verbessert. Von intelligenten Haushaltsgeräten bis hin zu industriellen Anwendungen kann die KI die Interaktion mit IoT-Geräten intuitiver und effizienter gestalten.

3. Suchmaschinen

Dank der Conversational AI Technology können Suchmaschinen eine natürlichere und benutzerfreundlichere Interaktion ermöglichen. Anstatt Stichwörter einzugeben, können Benutzer ihre Suchanfragen in natürlicher Sprache stellen und relevante Ergebnisse erhalten. Dies erleichtert die Informationsbeschaffung.

4. Human Resources

Im Bereich Human Resources kann konversationelIe KI bei der Rekrutierung und dem Onboarding von Mitarbeitern unterstützen. Chatbots können Fragen von Bewerbern beantworten, Informationen zu offenen Stellen bereitstellen und den Einstellungsprozess erleichtern. Darüber hinaus können Chatbots auch bei internen Anfragen, wie Urlaubsanträgen oder Mitarbeitertrainings, unterstützen und so die Effizienz im Personalwesen steigern.

5. Computer-Software

Entwickler können Conversational AI Models nutzen, um natürlichere und interaktivere Benutzerschnittstellen zu schaffen. Dies ermöglicht es Usern, mit der Software über Sprachbefehle zu interagieren und komplexe Aufgaben effizienter auszuführen.

6. Sprachassistenten

Sprachassistenten wie Siri und Alexa sind allgegenwärtige Beispiele für den Einsatz von konversationeller KI. Sie bieten Benutzern eine breite Palette von Diensten – von der Verwaltung ihres Kalenders bis hin zur Steuerung von Smart-Home-Geräten.

conversational ai benefits

3 wichtige Benefits von Conversational AI

Unternehmen profitieren so vom Einsatz der KI:

1. Mehr Effizienz

Konversationelle KI trägt zur Effizienzsteigerung bei. Die automatisierte Verarbeitung von Kundenanfragen reduziert die Arbeitsbelastung von Mitarbeitenden und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Routineaufgaben wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen können von Chatbots übernommen werden, was zu einer verbesserten Produktivität und Kostenersparnis führt.

2. Bessere Datenanalyse

Conversational AI ermöglicht eine bessere Datenerfassung und -analyse. Durch die Interaktion mit Kunden generiert die Technologie wertvolle Daten, die Unternehmen dabei unterstützen, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und Geschäftsentscheidungen fundiert zu treffen. Die Analyse dieser Daten ermöglicht es Firmen, Trends zu erkennen und ihre Produkte oder Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern.

3. Skalierbarkeit

Chatbots mit einer ausgeprägten künstlichen Intelligenz können Kundenanfragen in großem Umfang bearbeiten, ohne dass die Qualität der Interaktion darunter leidet. Dies ermöglicht es Unternehmen, einfache Kundenanfragen automatisch zu verarbeiten und die Zeit von Experten in werthaltige Kundenbeziehungen zu investieren und so auch bei steigender Kundennachfrage effizient zu agieren.

3 Herausforderungen von Conversational AI

Conversational AI bringt Unternehmen zweifellos zahlreiche Benefits. Gleichzeitig bringt die Technologie aber auch diese Herausforderungen mit:

1. Spracheingabe

Unabhängig davon, ob es sich um geschriebenen oder gesprochenen Input handelt, Conversational AI hat immer wieder Probleme mit der Spracheingabe. So machen der KI vor allem Hintergrundgeräusche, Akzente und Dialekte zu schaffen. Daneben ist es für die Technologie schwierig, menschliche Aspekte, die mit der Spracheingabe zusammenhängen, zu verstehen. So kann sie nur selten kulturelle Gegebenheiten, Tonfall, Emotionen oder Sarkasmus verstehen und entsprechend darauf reagieren.

2. Privatsphäre und Sicherheit

Conversational AI nutzt persönliche Informationen, um eine personalisierte Erfahrung bieten zu können. Dies stellt eine Herausforderung dar, da ein Missbrauch dieser Daten zu schwerwiegenden Konsequenzen führen kann. Unternehmen müssen sicherstellen, dass angemessene Datenschutzmaßnahmen vorhanden sind, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und potenzielle Sicherheitslücken zu vermeiden.

3. Nutzer-Bedenken

Nutzer können Bedenken hinsichtlich der Verwendung von konversationeller KI haben. Einige befürchten, dass die Technologie ihre Jobs ersetzen könnte. Diese Sorge ist besonders relevant in Bereichen wie dem Kundenservice, wo Conversational AI Tools menschliche Interaktionen ersetzen können. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass sie die Technologie als Ergänzung zu menschlichen Mitarbeitern positionieren und deren Fähigkeiten erweitern, anstatt sie zu ersetzen.

Eine weitere Befürchtung der Nutzer ist die mangelnde Transparenz von Conversational AI Tools.

Viele Menschen möchten verstehen, wie die Tools Entscheidungen treffen und welche Daten sie verwenden.

Sie habe die Sorge, dass die Technologie aufgrund von Vorurteilen oder unzureichenden Informationen fehlerhafte Ergebnisse liefern könnte. Unternehmen stehen daher vor der Herausforderung, transparente und erklärungsfähige Systeme zu entwickeln, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen. Hierzu bieten die Erkenntnisse neuester Forschung diverse Möglichkeiten, um die Qualität der Konversation auch bei sehr umfangreichen KI-Systemen sicherzustellen.

Anleitung: Conversational AI in 4 Schritten vorbereiten

Damit eine konversationelle KI Usern und Unternehmen einen hohen Mehrwert bietet, muss diese durchdacht mit den richtigen Daten trainiert werden. Wir zeigen, wie Firmen einen intelligenten Chatbot so vorbereiten, dass er effektiv mit Usern kommunizieren und ihre Anforderungen erfüllen kann. Ein Conversational AI Tutorial in 4 Schritten:

  1. Liste häufig gestellter Fragen (FAQs) finden

    Starten Sie mit einer gründlichen Analyse der Bedürfnisse und Anforderungen Ihrer (potenziellen) Kunden. Identifizieren Sie die häufig gestellten Fragen. Dies kann durch Benutzerumfragen, Kundendienst-Aufzeichnungen oder Feedback-Mechanismen erfolgen. Erfassen Sie diese FAQs in einer strukturierten Liste.

  2. Ziele für die Conversational AI entwickeln

    Analysieren Sie die FAQs und Support-Tickets und ermitteln Sie die wichtigsten Ziele, die Ihre User erreichen möchten. Identifizieren Sie die Absichten hinter den Fragen und formulieren Sie klare Ziele für Ihre Conversational AI. Zum Beispiel könnte es ein Ziel sein, Informationen bereitzustellen, Unterstützung anzubieten oder Benutzern bei der Durchführung bestimmter Aufgaben zu helfen.

  3. Relevante Keywords verstehen und entwickeln

    Auf Basis der Kundenziele identifizieren Sie die Schlüsselwörter, die in den Fragen und Zielen Ihrer Benutzer vorkommen. Dies hilft Ihnen, das Vokabular und den Kontext besser zu verstehen. Erstellen Sie eine Liste dieser Wörter. Diese dient als Basis für den Aufbau des Conversational AI Models.

  4. Dialogfluss erstellen

    Basierend auf den erfassten FAQs, Zielen und relevanten Keywords können Sie nun den Dialogfluss Ihrer Conversational AI erstellen. Entwickeln Sie eine Struktur, die es Ihrer KI ermöglicht, die Benutzerabsicht zu erkennen, die richtige Antwort zu generieren und dem User in einem natürlichen und verständlichen Ton zu antworten.

Conversational AI kontinuierlich verbessern

Mit diesem Conversational AI Tutorial legen Sie einen entscheidenden Grundstein für eine automatisierte Kundenkommunikation. Sie sollten die KI dann kontinuierlich überwachen und verbessern. Sammeln Sie Feedback von Benutzern und analysieren Sie ihre Interaktionen, um Schwachstellen der KI zu identifizieren und den Dialogfluss zu optimieren. Auf diese Weise entwickeln Sie eine Conversational AI, die in der Lage ist, effektiv mit Ihren Benutzern zu kommunizieren und ihre Anforderungen zu erfüllen.

FAQ

Was ist Conversational AI?

Conversational AI ist eine Technologie, die natürliche Sprache versteht und auf diese reagiert, um menschenähnliche Gespräche mit Benutzern zu ermöglichen. Durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen ermöglicht sie es Computern, in Echtzeit mit Usern zu interagieren und Anfragen zu beantworten, indem sie Sprache analysiert und kontextbezogene Antworten generiert.

Was ist der Unterschied zwischen einer Conversational AI und einem intelligenten Chatbot?

Eine Conversational AI ist ein fortschrittliches System, das menschenähnliche Gespräche führen kann und natürliche Sprache versteht. Ein intelligenter Chatbot ist eine Ausprägung der AI in der Praxis. Sie nutzt die Algorithmen und Systeme der KI, um mit Nutzern zu interagieren.

Welche Conversational AI Beispiele aus der Praxis gibt es?

Praxisbeispiele für Conversational AI umfassen Chatbots für Kundensupport, digitale Assistenten zur Terminplanung, sprachgesteuerte Smart-Home-Systeme und personalisierte Einkaufserlebnisse in E-Commerce-Plattformen. Conversational AI revolutioniert die Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen, um Effizienz und Benutzererfahrung zu verbessern.

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Avatar von Jan Schäfer

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