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Was ist Conversational AI? - Beschreibung und Einsatzgebiete

Insights · Erstellt 8.9.2020 von Birgit Kondu Sennappan

Was versteht man unter Conversational AI und warum ist die Technologie auch für dich relevant? Was sind die Vorteile und Einsatzmöglichkeiten und wie wird sich das Thema in der nächsten Zeit weiterentwickeln? Genau diese Fragen werden wir im folgenden Artikel genau durchleuchten. 

Conversational AI - das deckt unser Artikel ab:

1. Was bedeutet Conversational AI?
2. Exkurs: Begriffsdefinitionen rund um Conversational AI
3. Warum Conversational AI
4. Wie funktioniert Conversational AI
5. Mit Conversational AI kommt ein neuer, digitaler Mitarbeiter ins Team
6. Die Einsatzgebiete für Conversational AI
7. Conversational AI Praxisbeispiel
8. Die Vorteile von Conversational AI
9. Die Grenzen und Herausforderungen von Conversational AI
10. Wie geht es mit Conversational AI weiter?
11. Fazit zu Conversational AI

1. Was bedeutet Conversational AI

Conversational AI – Wieder so ein neues, englisches Wort? Nicht nur das, sondern die Technologie kann verändern wie wir arbeiten!

Auf Deutsch würde man wahrscheinlich sagen: automatisierte (Kunden-)Dialogsysteme, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Aber so ist es eben mit neuen Begriffen aus der IT: wir haben ja auch Chatbots, Laptops u.s.w. Auf jeden Fall verwenden alle führenden Software-Anbieter die englische Bezeichnung.  

 

Conversational AI - automatisierte Dialogsysteme inklusive Künstliche Intelligenz

Genug Geplänkel. Was also Conversational AI ist und wie du es für dein Unternehmen, dein Team nutzen und davon profitieren kannst – darauf gehen wir jetzt ein! 

Um uns nicht nur auf unsere eigene Expertise zu verlassen, haben wir zum Thema einige Experten befragt. Sie teilen ihre Erfahrungen, schätzen ein und helfen uns Dinge besser zu verstehen.

 

2. Exkurs: Begriffdefinitionen rund um Conversational AI

Zu Beginn würden wir gerne ein paar Begrifflichkeiten klären, die mit Conversational AI zusammenhängen. Sollten dir NLP, Machine Learning und Co. allerdings schon etwas sagen, darfst du folgenden Teil gerne überspringen.  

 

3. Warum Conversational AI?

Warum jetzt das Ganze? Weil es unser Leben enorm erleichtern kann. 

Wer kennt das nicht: 

  • Ewiges Warten in der Telefonschleife
  • Langwieriges Suchen von konkreten Informationen auf der Webseite 
  • Antworten auf E-Mails an den Kundendienst kommen erst nach Tagen
  • Viele verschiedene Logins, um Daten wie den Lieferstatus der Bestellung abfragen

Mann-schreit-Telefon


Conversational AI bietet uns einen sicheren Zugang zu den gewünschten Informationen -  dynamisch, schnell, unkompliziert und rund-um-die-Uhr. 

 

4. Wie funktioniert Conversational AI?

Bei einem KI-unterstützten Kundendialog kann der Benutzer sein Anliegen so vorbringen, als würde er mit einem Menschen sprechen. Die im Hintergrund arbeitende AI versteht die Anfrage aufgrund vorab definierter Kategorien und kann so eine passende Antwort liefern. Sei es ein Text, ein Link, eine Gegenfrage oder eine Übergabe zum Kundendienst. 

Um als Unternehmen diesen Kundenservice zur Verfügung zu stellen benötigt man zwei Komponenten: 

Erkennung der Absicht (Intent-Erkennung) 

Solche Modelle können unterschiedliche Arten und Inhalte von Texten unterscheiden. Dazu ist ein Datensatz notwendig, der die zu erkennenden Kategorien mit entsprechenden Textbeispielen enthält. Mit Hilfe von Machine-Learning lernt das Modell, die Texte den Kategorien zuzuordnen. Daher ist es wichtig, dass der Datensatz über eine gute Datenqualität verfügt und die enthaltenen Textbeispiele im Voraus korrekt erfasst wurden.

Passende Antwort

Die passende Antwort hängt sehr vom Use-Case ab. Man kann eine Antwort in der internen Datenbank finden (z.B. wieviele Leute des Sales Teams sind heute im Büro?  – um Corona-Massnahmen zu beachten) oder an andere Business-Systemen wie CRM, ERP (z.B. HubSpot, Salesforce) oder PIM-Schnittstellen leiten. Natürlich kann man auch einfach den Dialog weiterführen, einen Termin vereinbaren oder an den Kundendienst übergeben. 

Mit dem Zusammenspiel von Intent-Erkennung und der passenden Antwort wird der Eindruck eines natürlichen Gesprächs erweckt.

Du kannst dir dazu auch die Podcast-Episode mit Sophie Hundertmark und Markus Bäuerle anhören.

Podcast AI Intent-Erkennung

 

5. Mit Conversational AI kommt ein neuer, digitaler Mitarbeiter ins Team

Jetzt denkst du vielleicht: “die Maschine” nimmt mir meinen Arbeitsplatz weg?

Sagen wir es einmal so: “die Maschine” kann repetitive Anfragen beantworten. Somit kann sich der Mitarbeiter anspruchsvolleren und meist interessanteren Themen widmen. 

Mit einem intelligentem Chatbot wird das Team um einen Mitarbeiter, reicher, einen digitalen. Dieser kann zahlreiche Kundenanfragen parallel beantworten. Folglich bleibt dir mehr Zeit für das Wesentliche. 

Angela Treskavec, Leiterin Team Verkaufsberatung der Sympany Krankenversicherung, beschreibt es hier in dem Video sehr anschaulich, wie sich der Chatbot “Sympi” vom “kleinen Bub” zum wertvollen Mitarbeiter entwickelt hat. 

PIDAS-Chatbot-Sympany-Sympi-Teamleiterin

Nicht vergessen: es ist ein Team-Mitarbeiter, das bedeutet, er hat menschliche Kollegen, die ihm zur Seite stehen, wenn er einmal nicht weiter weiss. So kann der Chat im Chatbot falls notwendig zu einem Live-Chat mit einem Mitarbeiter umgewandelt werden. Ob ein solcher Wechsel notwendig können auch AI-Module erkennen.  

Dieser neue digitale Mitarbeiter soll natürlich auch zum Unternehmen und zur Zielgruppe passen. Bei der Konzeption eines Chatbots wird daher die Persönlichkeit des Chatbots festgelegt und die Tonalität bestimmt

 

6. Einsatzgebiete für Conversational AI

Die Hauptanwendungsbereiche sind Marketing, Vertrieb und Kundenservice. In letzter Zeit wird Conversational AI auch vermehrt in anderen Abteilungen eines Unternehmens eingesetzt, wie zum Beispiel in HR oder IT.

Claude Sprenger ist Head of Digital Development bei der Hutter Consult AG, ein Beratungsunternehmen für People Based Marketing. Er hat sich schon sehr früh mit Messengerkommunikation und deren Automatisierung mit Chatbots auseinandergesetzt. Heute arbeitet er täglich an internationalen Kundenprojekten zur Konzeption und Umsetzung von Chatbots, die Hutter Consult mit digitalen Kampagnen oft ergänzt. Ihr Wissen geben sie auch in zahlreichen Seminaren weiter. 

Claude-Sprenger-Hutter-Consult

Er sieht folgende Einsatzgebiete von Conversational AI:

"Conversational AI ermöglicht eine individuelle, kontextbasierte Echtzeitkommunikation mit Menschen. Sie verändert die Art und Weise, wie wir mit Kunden Konversationen führen können und verbessert die Reichweite, die Reaktionszeit und die Personalisierung dieser Gespräche. Mit ihr es möglich, aus Präferenzen und Interaktionen zu lernen und den Menschen eine persönliche und situativ angepasste Konversation automatisiert anzubieten."

Die Einsatzgebiete sind dabei sehr breit: Ob Produktberatung, Vorqualifizierung von Leads, 1st-Level-Support, Reklamationsmanagement, Personalrekrutierung oder die Live-Kommunikation während einer Veranstaltung.

"Chatbots in Verbindung mit Conversational AI können in der gesamten Customer Journey für eine höhere Effizienz und aussergewöhnliche persönliche Erfahrungen sorgen.”

 

Sophie Hundertmark ist Chatbot-Expertin und arbeitet als selbständige Beraterin. Sie unterrichtet an vielen Hochschulen zum Einsatz von Chatbots und ist die Gründerin der DACH-Community ai-zurich

Sie sieht, dass Unternehmen immer mehr regelbasierte Chatbots einsetzen und damit auch gute Ergebnisse erzielen. Wie das funktionieren kann beschreibt sie in ihrem Blogbeitrag Vom LinkedIn-Post in den Chatbot und zum Lead.
Darauf basierend sieht sie grosse Chancen für die Weiterentwicklung von regelbasierten Chatbots zu Conversational AI:

Sophie3-bearbeitet

Conversational AI bringen regelbasierte Chatbots auf das nächste Level.

"Wenn ein Chatbot den Kundenservice ergänzen soll und die Anfragen sehr breit sind, reicht ein regelbasierter Chatbot häufig nicht mehr aus. Bei regelbasierten Chatbots werden den Usern immer Fragen vorgegeben. Ist das Themenfeld zu breit, wird es unmöglich alle möglichen Fragen vorzugeben. Bei Chatbots die mit Conversational AI arbeiten ist es anders. Hier tippen User ihre Frage einfach ein oder teilen sie via Spracheingabe dem Bot mit. Dank der Verwendung von Conversational AI kann der Chatbot die Useranfrage aufnehmen, verstehen, zuordnen und in Abhängigkeit mit dem Kontext eine passende Antwort geben. Chatbots werden somit noch breiter einsetzbar.

 

7. Conversational AI Praxisbeispiel

 

PIDAS-Eurowings-AI-Automatisierung

Die Customer Care Company PIDAS hat Eurowings durch Case-Management und Automatisierungslösungen unterstützt, Mitarbeitern, Kundenanfragen und Reklamationen schneller, übersichtlicher und effizienter zu bearbeiten. Dabei spielte der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Priorisierung und Zuordnung von Anliegen sowie automatische Antwortvorschläge eine grosse Rolle. Mehr dazu hier. 

 

8. Die Vorteile von Conversational AI

Prof. Dr. Ivo Blohm ist Assistenzprofessor für Data Science und Management der Universität St. Gallen und lancierte das Weiterbildungsprogramm CAS Big Data and AI for Managers. Er untersucht zum Beispiel wie man Chatbots einsetzen kann, um Feedback von Mitarbeitern und Kunden einzuholen. Der Chatbot ist hier nicht die intelligente „knowledge base“, die Fragen beantwortet, sondern ein „Interviewer“ der systematisch Wissen von Mitarbeitern und Kunden erhebt, um Entscheidungen in Unternehmen zu verbessern.

Ivo-Blohm-Uni-StGallen

Er sieht folgende Vorteile von Conversational AI:

Für Unternehmen ist das grösste Potenzial mit Sicherheit die Automatisierung von Geschäftsprozessen und das Schaffen neuartiger Kundenerlebnisse. 

Für Nutzer ist es wohl jederzeit, von überall auf qualitativ hochwertige Dienstleistungen zurückgreifen zu können und einfacher ans Ziel zu kommen.

Frédéric Monard, CEO der PIDAS sowie Mit-Gründer und Chairman von aiaibot sieht basierend auf seine langjährige Erfahrung folgende Vorteile:

Frederic-Monard-PIDAS-aiaibot

In einer hyper-dynamischen Welt wird vermehrt eine ebenso schnelle Kundenkommunikation erwartet. Also anytime und anywhere.

"Und eine, welche zudem auch sehr vernetzt ist. Also unabhängig davon, wo und bei wem der Kunde mit seinem Anliegen aufschlägt. Das führt viele Unternehmen vor einem grossen Dilemma, welche nicht unbegrenzt Ressourcen einsetzen können. Die Lösung heisst Conversational AI: sie bietet den Vorteil, zahlreiche Kundenanfragen gleichzeitig und hochautomatisiert zu beantworten, und das rund um die Uhr. Das führt zu einem verbesserten Kundenerlebnis und zu signifikanten Effizienz- und Effektivitätssteigerungen. Eines darf aber bei aller Euphorie nicht vergessen werden:"

Der Kundennutzen steht im Fokus. Sonst funktioniert Conversational AI nicht.

Prof. Dr. Ivo Blohm sowie PIDAS CEO Frédéric Monard sehen der interessantesten Einsatzgebiete im Customer-Support, denn das  Unternehmen ist so rund-um-die-Uhr im Dialog. 

Weitere Vorteile von Conversational AI sind:

  • Verkürzung der Wartezeiten für Nutzer
  • Optimierter Ressourceneinsatz von Mitarbeitern
  • Zusätzliche Möglichkeit der Leadgenerierung
  • Höhere Interaktion mit Nutzern auf der Webseite, höhere Verweildauer, was sich positiv auf das Suchmaschinen-Ranking der eigenen Seite auswirken kann

 

9. Die Grenzen und Herausforderungen von Conversational AI

Und nun, da du weisst, was Conversational AI ist, bist du vielleicht hellauf begeistert und möchtest sofort loslegen? Sehr lobenswert, es gibt aber ein paar Punkte zu beachten:

KI-Systeme sind keine Magie, sondern haben Grenzen. Diese sind oft durch die Datenqualität bestimmt: Wenn eine Anfrage zu stark von den Trainingsdaten abweicht, erhöht sich die Fehlerrate. Eine weitere potentielle Fehlerquelle können Kategorien sein, die sich zu ähnlich sind, da es zu Verwechslungen kommen kann. 

Hier gilt die Faustregel, dass ein Mensch die Unterscheidung sofort, ohne grosses Überlegen treffen können soll.

Ein guter Datensatz ist realistisch, vielseitig und gross” sagt Dr. Martin Kubli, Machine-Learning Engineer. Daher ist es wichtig, dass die Trainingsdaten den erwarteten Anfragen möglichst ähnlich sind und viele verschiedene Fälle abdecken. Je mehr Daten vorhanden sind, desto besser kann das Modell daraus lernen. Natürlich müssen auch die Kategorien passend und sinnvoll sein. Hier gilt: je weniger, desto besser. 

Martin-Kubli

Dr. Martin Kubli ist erfahrener Machine-Learning Engineer weiss aus seiner Praxiserfahrung:

Die beste KI hilft nicht, wenn die Datenqualität schlecht ist, gemäss dem Motto “garbage in, garbage out”. Und da liegt oft die echte Herausforderung!

Zusammenfassend können wir festhalten:
Technisch ist viel möglich, aber für Unternehmen ist es wichtig, dass die Prozesse robust sind. Die Fehlerrate ist niemals null, deshalb sollte man die Konsequenzen eines Fehlers im Voraus abschätzen. Bei einer internen E-Mail-Triage ist ein Fehler weniger folgenschwer. Wenn es allerdings um eine Bestellung geht, sollte die Fehlerrate gut gemanagt sein. 

 

10. Wie geht es mit Conversational AI weiter

Wir sehen heute schon, dass laut einer Umfrage im Rahmen der PIDAS Benchmark Studie Chatbots dank Automatisierung effizienter sind als Live-Chats: Die Erstlösungsrate von Chatbots sind deutlich höher als die von Live-Chats.

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Wo geht also die Reise hin?

Was meinen die Experten?

Prof. Dr. Ivo Blohm, Assistenzprofessor für Data Science und Management an der Universität St. Gallen denkt, dass der Einsatz von Conversational AI in den nächsten Jahren deutlich zunehmen wird. Mit der steigenden Intelligenz weiten sich die Einsatzgebiete immer mehr aus. Daher ist es auch wichtig, dass Professionals dafür fit gemacht werden. So bietet die HSG ein Weiterbildungsprogramm CAS Big Data and AI for Managers an. 

Helmut van Rinsum ist Fachjournalist und Herausgeber des Newsletters und Blogs KI-Marketing.com. Er gibt zum Beispiel einen wöchentlichen Newsletter über “KI im Marketing” heraus und sammelt als privater Nutzer Erfahrungen mit Chatbots. Seiner Meinung nach sieht er die Einsatzgebiete und Weiterentwicklungen von KI-basierten Dialogsystemen im Voice-Bereich:

HelmutvRinsum

Die Einsatzgebiete sind nahezu unbegrenzt.

"Wir haben uns daran gewöhnt, mit Alexa, Siri oder Google zu kommunizieren und werden diesen Anspruch bald auf alle möglichen anderen Geräte übertragen. Voice wird die Touch-Bedienung vielleicht nicht ablösen, aber ergänzen. Wir werden an unser Auto Sprachbefehle erteilen und auf den verschiedensten Ebenen des Kundenkontakts auf Conversational AI stossen. Besonders spannend ist der Use-Case von Google Duplex: Der Assistant nimmt hier gewissermaßen eigenständig eine Tischreservierung im Restaurant vor. Bin gespannt, wann dies im Alltag eine selbstverständliche Anwendung wird.”

 

Frédéric Monard, CEO der PIDAS sowie Mit-Gründer und Chairman von aiaibot beschäftigt sich seit über zwanzig Jahren mit dem Thema “Kundendialog”. Dabei geht es immer - auch auf altherkömmlichen Kanälen – um die kontinuierliche Verbesserung der Customer Experience und der Effizienz. Er glaubt fest an die Zukunft von Conversational AI:

Frederic-Monard

Die Einsatzgebiete sind für mich grenzenlos - die wichtigsten sehe ich aber rund um den Kunden.

"Also in den Bereichen Sales, Marketing und Kundenservice. Conversational AI wird hier in den nächsten Jahren „the next Big Thing“ sein. Da führt kein Weg daran vorbei. Denn hier gibt es mit Conversational AI eine Symbiose zwischen Kundenorientierung und Digitalisierung.” 


“Conversational AI bietet die Möglichkeit, die Customer Experience mit dem Einsatz  künstlicher Intelligenz und neuester Technologien auf ein nächstes Level zu bringen, die Kunden zu begeistern und die Ressourcen im Unternehmen zu schonen."

Ich bin deshalb vom Potential und der Relevanz des Themas felsenfest überzeugt. Deshalb tätigen wir seit 2016 in diesem Bereich grosse Investitionen.

So hat Frédéric Monard die swiss moonshot AG vor einem Jahr mitgegründet. Sie bietet unter dem Brand “aiaibot” eine cloud-basierte SaaS Plattform für Conversational AI an, quasi als europäische, DSGVO-konforme Antwort auf die vielen Player aus den USA und Indien, mit Hosting in der Schweiz.

 

11. Fazit zu Conversational AI

KI-unterstützte und automatisierte Kundendialogsysteme sind keine Science-Fiction mehr, sondern werden heute schon in Unternehmen vor allem im Marketing, Verkauf und Kundenservice eingesetzt. Der Hauptvorteil liegt in der rund-um-die-Uhr Erreichbarkeit und im effizienten Einsatz von Ressourcen. 

In den letzten Monaten hat sich auf der technologischen Seite sehr viel im Bereich Conversational AI getan: vereinfachte Bedienung, breiterer Funktionsumfang, schnellere Umsetzung und grössere Anwendungsbreite sind durch die kontinuierliche Weiterentwicklungen von Software-Anbietern heute Realität. So kommt es zu einer regelrechten Demokratisierung von Conversational AI. 

Experten gehen davon aus, dass Conversational AI mehr und mehr zu unserem Alltagsleben dazu gehören wird. So sollte sich jedes Unternehmen mit diesem Thema auseinandersetzen, je früher desto besser. 

Wenn du noch mehr zu Conversational AI erfahren möchtest, dann kannst du dir gerne die Podcast Episode über Chatbots und Conversational AI anhören. 

Was meinst du zu Conversational AI? Hast du heute schon Berührungspunkte? Schreib uns doch einen Kommentar!
Deine Meinung interessiert uns! Hinterlasse uns doch deinen Kommentar.

Birgit ist Digital Marketing Managerin bei aiaibot. Sie beschäftigt sich seit vielen Jahren mit neuen Technologien, vor allem aus der betriebswirtschaftlichen, Marketing und Business Development Sichtweise. Bei aiaibot schreibt sie die Chatbot-Stories und wendet neue Features gleich direkt an.

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