Conversational AI

Was ist konversationelle KI

Der Begriff „Konversationelle künstliche Intelligenz (KI)“ bezieht sich auf Technologien, wie Sprachassistenten oder Chatbots, mit denen ein Benutzer sprachlich bzw. textlich interagieren kann. Diese Technologien nutzen große Datenmengen, maschinelles Lernen und die Grundstrukturen natürlicher Sprache, um menschliche Kommunikation bestmöglich zu imitieren und Sprach- und Texteingaben zu erkennen.

 

Anwendungsgebiete von Conversational AI

Wenn von künstlicher Intelligenz gesprochen wird, fallen häufig Begriffe, wie Online-Chatbots und Sprachassistenten für den Kundensupport. Die meisten Anwendungen für konversationelle KI haben umfangreiche Trainingsmethoden und Analyse-Frameworks in das Backend-Programm integriert, um Konversationen so menschlich wie möglich zu gestalten.

Aktuell werden die meisten Anwendungen für konversationelle KI als schwache KI bezeichnet, da sie sich auf die Ausführung eines sehr engen Aufgabenbereichs konzentrieren. Das noch theoretische Konzept einer starken KI hingegen, konzentriert sich auf ein menschenähnliches Bewusstsein, das verschiedene Aufgaben lösen und ein breites Spektrum von Problemen bewältigen kann.

Trotz des noch recht engen Anwendungsbereichs ist Conversational-AI eine äußerst wichtige Technologie für Unternehmen auf dem Weg zu automatisierten und profitablen Geschäftsprozessen. Ein Chatbot ist in diesem Zusammenhang die beliebteste Form der Conversational-AI. Es gibt jedoch noch viele andere Anwendungsfälle im Unternehmen.

Einige Beispiele sind:

Online-Kundensupport: 

Online-Chatbots ersetzen menschliche Agenten entlang der gesamten Customer Journey. Sie beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) zu Themen wie Versand oder bieten personalisierte Beratung, Cross-Selling von Produkten oder Größenvorschläge für Nutzer und verändern so die Art und Weise, wie wir über Kundeninteraktion auf Websites und Social-Media-Plattformen denken. Beispiele sind Messaging-Bots auf E-Commerce-Seiten mit virtuellen Agenten, Messaging-Apps wie Slack und Facebook Messenger sowie Aufgaben, die normalerweise von virtuellen Assistenten und Sprachassistenten übernommen werden.

Barrierefreiheit:

Unternehmen können zugänglicher werden, indem sie Zugangsbarrieren abbauen, insbesondere für Nutzer, die assistive Technologien verwenden. Häufig genutzte Funktionen von Conversational-AI für diese Gruppen sind Text-to-Speech-Diktat und Sprachübersetzung.

HR-Prozesse:

Viele Prozesse im Personalwesen können durch den Einsatz von Conversational-AI optimiert werden, z. B. Mitarbeiterschulungen, Onboarding-Prozesse und die Aktualisierung von Mitarbeiterinformationen.

Gesundheitsversorgung:

Konversationelle KI kann Gesundheitsdienstleistungen für Patienten zugänglicher und erschwinglicher machen, während gleichzeitig die betriebliche Effizienz verbessert und der Verwaltungsprozess, wie z. B. die Bearbeitung von Ansprüchen, rationalisiert wird.

Internet der Dinge (IoT)-Geräte:

Die meisten Haushalte haben mittlerweile mindestens ein IoT-Gerät, von Alexa-Lautsprechern über Smartwatches bis hin zu ihren Mobiltelefonen. Diese Geräte nutzen automatische Spracherkennung, um mit dem Endbenutzer zu interagieren. Beliebte Anwendungen sind Amazon Alexa, Apple Siri und Google Home.

Computer-Software:

Viele Aufgaben in einer Büroumgebung werden durch konversationelle KI vereinfacht, wie z. B. die automatische Vervollständigung von Suchanfragen bei Google und die Rechtschreibprüfung.

Obwohl die meisten KI-Chatbots und -Apps derzeit nur über rudimentäre Problemlösungsfähigkeiten verfügen, können sie bei sich wiederholenden Kundensupport-Interaktionen Zeit sparen und die Kosteneffizienz verbessern, sodass Personalressourcen frei werden, um sich auf komplexere Kundeninteraktionen zu konzentrieren. Insgesamt sind KI-Anwendungen in der Lage, menschliche Konversationserfahrungen gut zu replizieren, was zu höheren Raten der Kundenzufriedenheit führt.

 

Komponenten von Conversational AI

Konversationelle KI kombiniert die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing (NLP)) mit maschinellem Lernen. Diese NLP-Prozesse fließen in eine ständige Feedbackschleife mit maschinellen Lernprozessen ein, um die KI-Algorithmen kontinuierlich zu verbessern. Konversationelle KI umfasst Komponenten, die es ermöglichen, Text auf natürliche Weise zu verarbeiten, zu verstehen und Antworten zu generieren.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der aus einer Reihe von Algorithmen, Funktionen und Datensätzen besteht, die sich mit der Erfahrung kontinuierlich verbessern. Mit zunehmender Eingabe wird die Maschine der KI-Plattform besser darin, Muster zu erkennen, und nutzt diese, um Vorhersagen zu treffen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Methode zur Analyse von Sprache auf Basis von maschinellem Lernen. Dieses Konstrukt wird in der Konversations-KI verwendet. Vor dem maschinellen Lernen ging die Entwicklung der Sprachverarbeitungsmethoden von der Linguistik über die Computerlinguistik zur statistischen natürlichen Sprachverarbeitung. In Zukunft wird das sogenannte „Deep Learning“ die natürlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten der konversationellen KI noch weiter vorantreiben.

NLP besteht aus vier Schritten: Eingabegenerierung, Eingabeanalyse, Ausgabegenerierung und Reinforcement Learning. Unstrukturierte Daten werden in ein Format umgewandelt, das von einem Computer gelesen werden kann, um anschließend eine passende Antwort zu generieren. Die zugrundeliegenden ML-Algorithmen verbessern die Antwortqualität im Laufe der Zeit, während sie lernen.

Diese vier NLP-Schritte können im Folgenden weiter aufgeschlüsselt werden:

Eingabegenerierung: Benutzer geben Eingaben über eine Website oder eine App ein; das Format der Eingabe kann entweder Sprache oder Text sein.

Analyse der Eingabe: Wenn die Eingabe textbasiert ist, verwendet die Anwendung der Konversations-KI-Lösung natürliches Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU), um die Bedeutung der Eingabe zu entschlüsseln und ihre Absicht abzuleiten. Handelt es sich jedoch um eine sprachbasierte Eingabe, wird eine Kombination aus automatischer Spracherkennung (Automatic Speech Recognition (ASR)) und NLU verwendet, um die Daten zu analysieren.

Dialog-Management: In dieser Phase formuliert Natural Language Generation (NLG), eine Komponente von NLP, eine Antwort.

Verstärkungslernen: Schließlich verfeinern Algorithmen für maschinelles Lernen die Antworten im Laufe der Zeit, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

 

Vorteile von Conversational AI

Konversationelle KI ist eine kosteneffiziente Lösung für viele Geschäftsprozesse. Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Vorteile von Conversational-AI.

Kosteneffizienz

Die Besetzung einer Kundendienstabteilung kann recht kostspielig sein, vor allem, wenn Sie versuchen, Fragen außerhalb der regulären Geschäftszeiten zu beantworten. Die Bereitstellung von Kundenunterstützung über konversationelle Schnittstellen kann die Kosten für Gehälter und Schulungen reduzieren, insbesondere für kleine oder mittlere Unternehmen. Chatbots und virtuelle Assistenten können sofort reagieren und sind so rund um die Uhr für potenzielle Kunden erreichbar.

Menschliche Konversationen können auch zu inkonsistenten Antworten an potenzielle Kunden führen. Da die meisten Interaktionen mit dem Support informationssuchend und sich wiederholend sind, können Unternehmen konversationelle KI so programmieren, dass sie verschiedene Anwendungsfälle abwickelt und so Vollständigkeit und Konsistenz gewährleistet. Dies schafft Kontinuität im Kundenerlebnis und ermöglicht es, dass wertvolle Personalressourcen für komplexere Anfragen zur Verfügung stehen.

Gesteigerte Verkäufe und Kundenbindung

Mit dem Einzug mobiler Geräte in das tägliche Leben der Verbraucher müssen Unternehmen darauf vorbereitet sein, ihren Endkunden Informationen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Da konversationelle KI-Tools leichter zugänglich sind als menschliche Arbeitskräfte, können Kunden schneller und häufiger mit Marken in Kontakt treten. Diese unmittelbare Unterstützung ermöglicht es den Kunden, lange Wartezeiten im Callcenter zu vermeiden, was zu einer Verbesserung des gesamten Kundenerlebnisses führt. Die steigende Kundenzufriedenheit wird sich für Unternehmen in einer erhöhten Kundentreue und zusätzlichen Einnahmen durch Weiterempfehlungen niederschlagen.

Personalisierungsfunktionen innerhalb der Konversations-KI bieten Chatbots auch die Möglichkeit, dem Endbenutzer Empfehlungen zu geben, so dass Unternehmen Cross-Selling-Produkte anbieten können, die der Kunde vielleicht zunächst nicht in Betracht gezogen hat.

Skalierbarkeit

Konversationelle KI ist hochgradig skalierbar, da das Hinzufügen von Infrastruktur zur Unterstützung von konversationeller KI billiger und schneller ist als das Einstellen und Onboarding neuer Mitarbeiter. Dies ist besonders hilfreich, wenn Produkte auf neue geografische Märkte ausgeweitet werden oder bei unerwarteten kurzfristigen Nachfragespitzen, wie z. B. während der Urlaubszeit.

 

Herausforderungen von Conversational AI-Technologien

Konversationelle KI steckt noch in den Kinderschuhen, und die breite Einführung in Unternehmen begann erst in den letzten Jahren. Wie bei allen neuen technologischen Fortschritten gibt es auch bei der Umstellung auf konversationelle KI-Anwendungen einige Herausforderungen. Einige Beispiele sind:

Spracheingabe

Die Spracheingabe kann ein Problem für KI-Anwendungen sein, unabhängig davon, ob es sich um Text- oder Spracheingabe handelt. Dialekte, Akzente und Hintergrundgeräusche können das Verständnis der KI für die rohe Eingabe beeinträchtigen. Auch Slang und ungeschriebene Sprache können zu Problemen bei der Verarbeitung der Eingabe führen.

Die größte Herausforderung für konversationelle KI ist jedoch der menschliche Faktor in der Spracheingabe. Emotionen, Tonfall und Sarkasmus machen es der KI schwer, die beabsichtigte Bedeutung des Benutzers zu interpretieren und angemessen zu reagieren.

Datenschutz und Sicherheit

Da Conversational AI auf das Sammeln von Daten angewiesen ist, um Benutzeranfragen zu beantworten, ist sie auch anfällig für Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen. Die Entwicklung von Conversational AI-Anwendungen mit hohen Datenschutz- und Sicherheitsstandards wird dazu beitragen, das Vertrauen der Endnutzer zu stärken und letztlich die Chatbot-Nutzung im Laufe der Zeit zu erhöhen.

Ängste der Benutzer

Benutzer können Bedenken haben, persönliche oder sensible Informationen zu teilen, besonders wenn sie erkennen, dass sie mit einer Maschine statt mit einem Menschen sprechen. Da nicht alle Ihre Kunden zu den Early Adopters gehören werden, ist es wichtig, Ihre Zielgruppen über die Vorteile und die Sicherheit dieser Technologien aufzuklären und zu sozialisieren, um ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Andernfalls kann dies zu einer schlechten Benutzererfahrung und einer verminderten Leistung der KI führen und die positiven Effekte zunichte machen.

Außerdem sind Chatbots häufig nicht so programmiert, dass sie die breite Palette an Nutzeranfragen beantworten können. Wenn das passiert, ist es wichtig, einen alternativen Kommunikationskanal für diese komplexeren Anfragen bereitzustellen, da es für den Endbenutzer frustrierend ist, wenn eine falsche oder unvollständige Antwort gegeben wird. In diesen Fällen sollte dem Kunden die Möglichkeit gegeben werden, sich mit einem menschlichen Berater aus dem Unternehmen zu verbinden.

Schließlich kann Conversational AI auch die Arbeitsabläufe in einem Unternehmen automatisieren und optimieren, was zu einer Verringerung der Belegschaft für eine bestimmte Jobfunktion führen kann. Dies kann sozioökonomischen Aktivismus auslösen, der zu einem negativen Rückschlag für ein Unternehmen führen kann.

 

Chat_Q und konversationelle KI

Anders als herkömmliche Chatbot Anbieter legen wir großen Wert darauf, dass Ihre Kunden ein einzigartiges Kundenerlebnis durch den Chatbot erfahren. Unser Anspruch ist es, dass Ihre Kunden immer die richtigen Antworten auf Ihre Fragen erhalten und Workflows so weit wie möglich automatisiert werden. Dabei können unsere Chatbots sowohl einfache häufig gestellte Fragen (FAQ) beantworten, aber auch komplexere Beratungsfunktionen durchführen, wie z.B. Produktempfehlungen auf Basis des bestehenden Warenkorbs. Anwendungsbereiche sind bspw. Online-Shops, Versicherungsmakler, Immobilienverwaltungen, öffentliche Einrichtungen, aber auch Handwerker oder andere Unternehmen mit häufigem Kundenkontakt.

 

Wir beraten Sie gerne bei der Umsetzung.