16.10.2020

Conversational AI im Jahr 2020: Wo stehen wir und wohin geht die Reise?

Vom Hype zur vielversprechenden Technologie der Zukunft? So sieht der aktuelle Stand von automatisierter Kommunikation rund um Chatbots, Conversational AI und Sprachassistenten aus.
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Chatbots, Coversational AI und Sprachassistenten
Mira Murati steht hinter Chat GPT.

Der Hype um Chatbots nahm 2016 Fahrt auf,  als Messaging Apps zum ersten Mal mehr aktive monatliche Nutzer zählten als soziale Netzwerke und brachte große Erwartungen mit sich. So wollten bis 2020 bereits 80% der Unternehmen Chatbots für Kundenservice, Marketing oder Vertrieb einsetzen. Ob das bereits wirklich der Fall ist, wo wir uns heute mit dem Stand von Conversational AI tatsächlich befinden und was die Zukunft wohl noch so bringen wird, diskutieren wir in diesem Gastbeitrag. 

Was bedeutet “Conversational AI” eigentlich?

Der Begriff Conversational AI wird nicht immer einheitlich verwendet und führt daher oft zu Missverständnissen. Grundsätzlich versteht man unter Conversational AI Anwendungsformen von KI-Technologien, die automatisierte, natürlichsprachige Dialoge über Systeme wie Chatbots oder Sprachassistenten ermöglichen.  Eine deutsche Übersetzung des Begriffs könnte etwa “Konversations-KI” oder “KI-gestützte, automatisierte Dialogsysteme” lauten.

Trend, Technologie & Herausforderungen in 2020 

Mittlerweile hat sich der Chatbot-Hype etwas normalisiert und wir führen wahrscheinlich nicht, wie von Gartner vorhergesagt, mehr Gespräche mit Bots als mit unseren Partnern. Durch die Vorteile eines intelligenten, automatisierten und rund um die Uhr verfügbaren Kommunikationskanals, nutzen aber immer mehr Unternehmen Conversational AI um zusätzlich zu Telefon oder E-Mail mit Kunden und Interessenten in den Dialog treten zu können. 

Chatbots für Krisen und Kundenservice

In diesem Jahr haben sich Chatbots und Sprachassistenten bereits  bewährt und gezeigt, welch wertvollen Beitrag sie zum Beispiel in Krisenzeiten leisten und wie sie einen derart massiven Kommunikations- und Informationsbedarf unterstützen können.

Zusätzlich profitieren Unternehmen nicht nur vom automatisierten 24/7 Kundenservice, sondern auch von höheren Interaktionsraten auf der Website, automatisierter Leadgenerierung, und effizientem Ressourceneinsatz. Auch aus der Perspektive der Anwender zeigt sich, dass das Interesse, Chatbots zu nutzen sowie die allgemeine Kundenzufriedenheit durch den Einsatz von KI und Automatisierung steigt. 

Conversational AI statt regelbasierter Bots

Inzwischen sind die manchmal zu hohen Anfangserwartungen an die Technologie realistischeren Einschätzungen gewichen. Chatbots haben sich über die letzten Jahre in vielerlei Hinsicht weiterentwickelt und einfache regelbasierte Bots werden nun meist durch Conversational AI Bots ersetzt.

Die Sprache als Herausforderung

Eine der größten Herausforderungen bleibt jedoch bestehen – und zwar die Konversationsqualität von Chatbots und Sprachassistenten zu optimieren. Dafür muss an zwei essentiellen Themenstellungen gearbeitet werden: Spracherkennung und Wissensmodellierung. 

Zunächst muss der sprachliche Input des Nutzers erkannt und verstanden werden. Mit dieser Aufgabe befasst sich das Natural Language Understanding (NLU). Dabei geht es um das Verständnis von Struktur und Bedeutung der menschlichen Kommunikation. Noch wichtiger, allerdings seltener bedacht, ist das Thema der Wissensaufbereitung und -modellierung. Nur wenn das in Unternehmen bereits vorhandene und durch die Anfragen der Nutzer erweiterte Wissen entsprechend aufbereitet wird, kann dieses als Input für natürlichsprachige Antworten dienen. 

Eines hat sich über die letzten Jahre definitiv gezeigt: Nur weil ein Chatbot eine Frage versteht, kann er sie noch lange nicht beantworten. Daher sehen wir bei Onlim den größten Handlungs- und Optimierungsbedarf heute in der Wissensaufbereitung und -modellierung. 

Ein Ausblick

Chatbots und Sprachassistenten sind mehr als nur ein neues Tool. Es geht um einen vollumfänglichen Transformationsprozess, der die Art und Weise, wie wir kommunizieren, Informationen einholen und auf Wissen zugreifen, nachhaltig verändert.

Während heute noch textbasierte Chatbots dominieren, wird sich in den nächsten Jahren ein klarer Trend zur Nutzung von Sprachassistenten etablieren. Eine Schätzung von Juniper Research besagt, dass im Jahr 2023 bereits mehr als 8 Milliarden aktive Voice Assistants im Einsatz sein werden. 2019 waren es rund 3,25 Milliarden.

In den kommenden Monaten wird das Interesse von Unternehmen an Conversational AI-Lösungen weiter zunehmen. Es wird auch zu einer Bewusstseinsbildung darüber kommen, dass der Aufbau bzw. die Strukturierung der eigenen Wissensdatenbank eine Voraussetzung für die Entwicklung eines unternehmensspezifischen Chatbots darstellt.

Tatsächlich werden rund um Voice- und Chatbots vollkommen neue Geschäftsmodelle entstehen, die wir heute in letzter Konsequenz nur schwer abschätzen können. Je früher sich Unternehmen mit diesen Anwendungen beschäftigen, desto größer ist auch die Wahrscheinlichkeit daraus einen konkreten Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Einfaches “Copy & Paste” ist bei dieser Technologie nämlich nicht mehr so einfach.

Über den Autor

Mag. Marc Isop ist als Chief Revenue Officer bei Onlim für alle Marketing- und Vertriebsaktivitäten verantwortlich. Er ist seit 20 Jahren als Berater und in leitenden Positionen in der Software- und Internet-Branche tätig und verweist bei Onlim auf die Erfahrung von mehr als 70 Enterprise-Chatbot-Lösungen für Großkunden unterschiedlicher Branchen.

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Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD
Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD

„Naturgefahren frühzeitig erkennen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Behörden und Infrastrukturbetreiber bereitstellen“ – so definiert das Innsbrucker Startup GMD sein Produkt. Dazu hat es mit der KI-gestützten Plattform GeoSenseAI ein ganzes Technolgoie-Portfolio aufgebaut. Das umfasst etwa IoT-Sensoren zur Erkennung von Hochwasser, Verklausungen, Hangbewegungen und Steinschlag, seismische Sensorik zur Überwachung instabiler Felsbereiche, Wetterstationen für hochalpine Standorte, Monitoring von Wasserressourcen und Quellen und KI-gestützte Analyse von Besucher- und Personenströmen. Über die Cloud-basierte Plattform erfolgen dann Visualisierung, Modellierung und Alarmierung.

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen“

Damit war das 2024 gegründete Unternehmen, das als „Verified Social Enterprise“ eingetragen ist und unter anderem mit Infineon kooperiert, schon bislang über die Landesgrenzen hinaus aktiv – etwa über eine Kooperation mit dem Deutschen Alpenverein (brutkasten berichtete). Nun erfolgte mit der Eröffnung eines Standorts im Technopark Graubünden im Schweizer Landquart und der Gründung einer Schweizer Tochtergesellschaft der nächste Expansionsschritt. Dabei startete man bereits ein erstes Pilotprojekt mit dem Schweizer Bahnbetreiber Rhätische Bahn.

Ein Pegelsensor von GMD | (c) GMD

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen – unsere Technologien dürfen daher ebenfalls nicht an Landesgrenzen enden. Mit der Gründung der GMD Swiss GmbH schaffen wir die Grundlage für eine enge Zusammenarbeit mit Schweizer Partnern und stärken unsere Präsenz im gesamten Alpenraum“, kommentiert Geschäftsführer Steve Weingarth. Der Standort Landquart sei „weit mehr als ein Vertriebsbüro“. „Er wird zu einem zentralen Innovations- und Entwicklungsstandort für intelligente Lösungen zur Prävention alpiner Naturgefahren und bildet einen wichtigen Baustein unserer internationalen Wachstumsstrategie“, so Weingarth.

Finanzierungsrunde für Expansionsstrategie

Die unmittelbare Nähe zu Forschungsinstitutionen, Infrastrukturbetreibern und öffentlichen Einrichtungen am Standort schaffe ideale Voraussetzungen für die gemeinsame Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Klimaresilienz und Naturgefahrenprävention, heißt es von GMD. „Graubünden zählt zu den Regionen Europas, die besonders stark von Naturgefahren betroffen sind und gleichzeitig über eine hochentwickelte Infrastruktur verfügen. Damit bietet der Kanton ideale Bedingungen, um innovative Sensorik und digitale Frühwarnsysteme unter realen Einsatzbedingungen zu entwickeln, zu testen und weiterzuentwickeln.“

Langfristig verfolge man den Aufbau eines grenzüberschreitenden „Alpine Data Hub“, der Umwelt-, Sensor- und Geodaten aus Österreich, der Schweiz, Deutschland und Italien zusammenführt. In den kommenden Jahren sollen weitere Standorte „entlang der Alpenachse“ entstehen. Dazu befinde man sich aktuell auch im Closing einer Seed-Finanzierungsrunde. Schon für Anfang 2027 sei ein weiteres Investment geplant.

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AI Summaries

Conversational AI im Jahr 2020: Wo stehen wir und wohin geht die Reise?

  • Der Hype um Chatbots nahm 2016 Fahrt auf,  als Messaging Apps zum ersten Mal mehr aktive monatliche Nutzer zählten als soziale Netzwerke und brachte große Erwartungen mit sich.
  • So wollten bis 2020 bereits 80% der Unternehmen Chatbots für Kundenservice, Marketing oder Vertrieb einsetzen.
  • In diesem Jahr haben sich Chatbots und Sprachassistenten bereits  bewährt und gezeigt, welch wertvollen Beitrag sie zum Beispiel in Krisenzeiten leisten und wie sie einen derart massiven Kommunikations- und Informationsbedarf unterstützen können.
  • Chatbots haben sich über die letzten Jahre in vielerlei Hinsicht weiterentwickelt und einfache regelbasierte Bots werden nun meist durch Conversational AI Bots ersetzt.
  • Eine der größten Herausforderungen bleibt jedoch bestehen – und zwar die Konversationsqualität von Chatbots und Sprachassistenten zu optimieren.
  • Während heute noch textbasierte Chatbots dominieren, wird sich in den nächsten Jahren ein klarer Trend zur Nutzung von Sprachassistenten etablieren: Eine Schätzung von Juniper Research besagt, dass im Jahr 2023 bereits mehr als 8 Milliarden aktive Voice Assistants im Einsatz sein werden.

AI Kontextualisierung

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Conversational AI im Jahr 2020: Wo stehen wir und wohin geht die Reise?

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