Immer häufiger fällt dieser Begriff im Kontext von Chatbots und Sprachassistenten. Doch was steckt hinter dem Begriff? Welche Vorteile bietet Conversational AI für Unternehmen? Wo kann diese Technologie zum Einsatz kommen? Mit dem heutigen Beitrag wollen wir mehr Klarheit in die Diskussion um Conversational AI bringen. Zudem zeigen wir aktuelle Herausforderungen der Technologie auf und wagen einen Blick in die vielversprechende Zukunft der KI-gestützten automatisierten Dialogsysteme. 

 

 

 

Was bedeutet Conversational AI eigentlich?

 

Leider wird der Begriff Conversational AI nicht immer einheitlich verwendet, Missverständnisse sind die Folge. Wir verstehen unter Conversational AI eine Form von künstlicher Intelligenz, die Nutzern automatisierte, natürlich-sprachliche Dialoge über Chatbots und Sprachassistenten ermöglicht.

 

 

 

 

Damit kann Conversational AI also als Überbegriff aufgefasst werden, der textbasierte Chatbots und stimmengesteuerte Sprachassistenten gleichermaßen umfasst. Eine deutsche Übersetzung des Begriffs könnte etwa „KI-gestützte, automatisierte Dialogsysteme” lauten. Wie bei den meisten innovativen Technologie-Konzepten hat sich im deutschsprachigen Raum allerdings die englische Bezeichnung durchgesetzt. 

 

Erfolgreiches Conversational AI ist dann im Einsatz, wenn eine Person eine Frage stellen kann – egal ob per Text oder stimmlich – und sie innerhalb weniger Sekunden eine natürlich-sprachliche Antwort erhält, welche genau die gewünschten Informationen liefert. 

 

 

 

 

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Grundlagen von Conversational AI: Spracherkennung und Wissensmodellierung

 

Unser CEO Alexander Wahler ist bekannt für seine Aussage „Chatbots und Sprachassistenten sind nur so gut, wie das zugrunde liegende Wissen, auf das sie zugreifen können.“ Es ist wichtig zu verstehen, dass wirksame Conversational AI auf zwei essenziellen Grundlagen fußt: Spracherkennung und Wissensmodellierung.

 

 

 

 

 

 

Zunächst einmal muss das sprachliche Input des Nutzers erkannt und verstanden werden. Mit dieser Aufgabe befasst sich die Disziplin des Natural Language Understanding (NLU). Dabei geht es um das Verständnis von Struktur und Bedeutung der menschlichen Kommunikation.

 

Ebenso wichtig, allerdings seltener bedacht, ist das Thema der Wissensaufbereitung und -modellierung. Nur wenn das in Unternehmen vorhandene und durch die Anfragen der Nutzer generierte Wissen gezielt aufbereitet wird, kann dieses als Input für natürlich-sprachliche Antworten dienen. Eine Kernaufgabe ist dabei die „Parametrisierung und Modellierung“ von Informationen. Wenn dann im Dialog die relevanten Parameter erkannt werden, kann eine korrekte, natürliche Sprachausgabe erfolgen.

 

 

 

Heutige Anwendungsbereiche: ersetzen oder ergänzen Bots menschliche Arbeitskraft?

 

Wenn Manager und Entscheidungsträger über künstliche Intelligenz sprechen, dann dreht sich meist alles um die Zukunft. Doch Conversational AI ist bereits Realität und in vielen Branchen und Unternehmen alltäglich im Einsatz. Tatsächlich finden sich Anwendungsbereiche sowohl in den Funktionen Kundenservice, Marketing und Vertrieb.

 

Dabei entpuppt sich das weitverbreitete Schreckensszenario, dass Conversational AI Mitarbeiter ersetzen werde, als falsch. Vielmehr stellen Chat- und Sprachassistenten eine wertvolle, willkommene Unterstützung für Mitarbeiter dar.

 

 

 

Chatbots und Sprachassistenten entlasten Kundenservice-Mitarbeiter

 

Am häufigsten kommen Chat- und Sprachassistenten bisher im Kundenservice mittlerer und großer Unternehmen zum Einsatz. Quer über alle Branchen hinweg, können sie in B2B und B2C ihren Nutzen dort entfalten, wo Unternehmen mit einer Vielzahl von Serviceanfragen konfrontiert sind. Im Kundenservice werden Mitarbeiter von einfachen, repetitiven Kundenanfragen befreit, die persönliche Produktivität und Motivation kann steigen. Bei komplexen Kundenanliegen übergibt der Bot in Echtzeit an den Servicemitarbeiter, für den Kunden entstehen keine Wartezeiten.

 

Ein besonders beliebter Spezialfall sind hierbei IT-Helpdesk-Services. Gerade große IT-Dienstleister im B2B-Bereich zeigen reges Interesse an möglichen Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Diese lassen sich vor allem im First- und Second Level Support bei Helpdesk-Services erreichen. Dabei sind auch Anbindungen an CRM- und Ticketing-Systeme möglich.

 

 

 

Wie Marketing und Vertrieb von Conversational AI profitieren

 

Doch auch im Marketing können Unternehmen bereits heute von den zahlreichen Vorzügen KI-gestützter, automatisierter Dialogsysteme profitieren, etwa im E-Commerce. Wir haben für einen B2B-Kunden z.B. einen individuellen Chatbot auf Grundlage seines Produktkatalogs entwickelt. Der Bot kann Kundenanfragen zu Produktinformationen automatisch beantworten und leitet den Nutzer dann zur relevanten Seite im Online-Shop weiter.

 

 

Im B2C-Bereich sind auch informationsorientierte Bots sehr gängig, z.B. im Bereich des Tourismus, wenn es um Abfragen wie aktuelle Wetterbedingungen, Schneehöhen, Öffnungs- und Betriebszeiten und ähnliches geht.

 

 

Conversational AI kann Unternehmen auch im Vertrieb unterstützen und im Innen- und Außendienst eine wertvolle Ergänzung für Mitarbeiter darstellen. Zum einen hat ihre nützliche Informationsfunktion in Online-Shops auch eine verkaufsfördernde Wirkung. Bei Anbindung an CRM-Systeme können KI-basierte, automatisierte Dialogsysteme auch auf persönliche Kundenpräferenzen eingehen und geeignete Vorschläge machen.

 

 

 

 

 

Bleiben Sie gesplannt für Teil 2 dieses Artikels, in dem Sie mehr über aktuelle Herausforderungen und Zukunftsaussichten von Conversational AI erfahren werden. 

 

 

 

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Valentina-Kossler

Valentina Kössler

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