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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Das Team des aws Gründungsfonds | (c) aws Gründungsfonds / Bild mit KI erstellt

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 Aufbrechen erschienen.


refinq macht Klimarisiken berechenbar

Dass ein Umspannwerk in einem Überflutungsgebiet steht, weiß der Betreiber – was ihn das pro Jahr kostet, weiß er selten. Genau hier setzt refinq an: Beim Wiener Startup lädt ein Unternehmen seine Standorte hoch und bekommt sie auf einer Karte angereichert mit Klimaszenarien und Naturdaten zurück. Ein Klick auf einen Standort zeigt, welche Gefahren dort drohen, von Hochwasser über Hitze bis Dürre, was sie kosten und welche Maßnahmen das Risiko senken; von der Landkarte zur Kennzahl zum Eurobetrag.

Wie konkret das wird, zeigt die Arbeit mit europäischen Stromnetzbetreibern: In einem Programm von Terna, Elia, Swissgrid und weiteren Netzbetreibern setzte sich refinq gegen mehr als 85 Bewerbungen durch und unterstützt nun bei der Absicherung der Leitungen und Umspannwerke gegen Extremwetter. Auch die Wiener Stadtwerke prüfen mit der Plattform mehr als 5.000 Standorte, um die Wiener Energieversorgung zu schützen. Weil jede Kennzahl offen dokumentiert ist, lassen sich die Ergebnisse zugleich als Nachweis für CSRD, EU-Taxonomie und TNFD exportieren. Im Februar führte der aws Gründungsfonds die Seed-Runde über 2,2 Millionen Euro an.

Das Team von refinq | (c) refinq

Kickscale befreit den Vertrieb von Admin-Arbeit

Verkaufsgespräche sind die am schlechtesten dokumentierte Ressource vieler Unternehmen: Was im Termin besprochen wurde, landet bestenfalls in einer kurzen Notiz. Kickscale ändert das und geht dabei weiter als ein reiner Notizassistent – die Plattform erfasst Meetings, Calls und CRM-Daten, wertet sie mit KI aus und befüllt die CRM-Felder nach jedem Gespräch automatisch, samt Follow-ups und nächsten Schritten. Dazu kommt Coaching aus echten Gesprächsdaten statt aus Vermutungen: Sichtbar wird, was die besten Verkäufer anders machen – und wie wahrscheinlich der Abschluss eines erfolgreichen Deals ist.

Bei Lufthansa City Centers spart das nach Unternehmensangaben 85 Prozent der Zeit für die Nachbereitung. Mehr als 200 Kunden nutzen die Plattform, der Schwerpunkt liegt im deutschsprachigen Raum, dazu kommen Japan, Polen, Norwegen und die Niederlande. Der Serverstandort in Deutschland, die ISO-27001-Zertifizierung und die Ausrichtung auf die Anforderungen des EU AI Act sind insbesondere für europäische Unternehmen wichtige Kriterien bei der Beschaffung. Die Seed-Runde über 2,1 Millionen Euro wurde vom aws Gründungsfonds angeführt.

Die Gründer von Kickscale | (c) Michael Stabentheiner

Invisible-Light Labs spürt kleinste Spuren auf

Wer wissen will, welche Chemikalie in einer Probe steckt, braucht davon eine entsprechende Mindestmenge. Die Analyse scheitert dabei oft genau dort, wo es interessant wird: bei Nanoplastik in Luft und Wasser, bei Aerosolen in der Atmosphäre, bei Wirkstoffen, die nur in geringsten Konzentrationen vorliegen. Invisible-Light Labs, ein Deeptech-Spinoff der TU Wien, hat dafür EMILIE entwickelt, einen Sensor, der selbst Mengen im Billionstel-Gramm-Bereich und damit bislang kaum messbare Spuren nachweisen kann. Bestehende Infrarot-Spektrometer muss dafür niemand austauschen, und die winzigen Messchips lassen sich dorthin bringen, wo die Proben entstehen. Bei den Innovation Awards des Fachmagazins The Analytical Scientist landete EMILIE 2024 auf Platz eins. Seit 2025 baut eine strategische Partnerschaft mit Bruker Optics die internationale Verfügbarkeit des gemeinsam gebrandeten Systems aus.

An Bord der Tara Polar Station, die im September im Packeis einfriert, schickt ein EPFL-Team die Chips an einem Fesselballon in die Wolken, um kleinste Partikel zu untersuchen und besser zu verstehen, wie sie die Wolkenbildung und die Erwärmung der Arktis beeinflussen. Im Juni 2026 schloss Invisible-Light Labs eine Pre-Seed-Runde über 1,5 Millionen Euro ab, angeführt vom aws Gründungsfonds gemeinsam mit XISTA Science Ventures.

Invisible-Light Labs wurde 2019 als Spin-off der TU Wien gegründet| | (c) Invisible-Light Labs

HeartBeat.bio erkennt Herzrisiken früher

Ob ein Wirkstoff dem Herzen schadet, zeigt sich oft erst spät in der Entwicklung. Genau das will HeartBeat.bio ändern: Das Unternehmen aus dem Vienna Biocenter lässt aus Stammzellen sogenannte Cardioids wachsen: winzige schlagende Herzkammern, die dem menschlichen Herzen näher kommen als herkömmliche Zellkulturen. In automatisierten Testreihen lassen sich daran Risiken früh erkennen und Wirkstoffe gegen Herzerkrankungen suchen.

Angewendet wird das bereits: Mit Boehringer Ingelheim arbeitet HeartBeat.bio an Gentherapien gegen erbliche Herzmuskelerkrankungen, mit Molecular Devices ist eine Testlösung für die Herzsicherheit von Wirkstoffen auf den Markt gekommen. Der aws Gründungsfonds begleitet das Unternehmen seit 2023 und investiert damit in österreichische Spitzenforschung.

Automatisierte Zellkultur im Labor von HeartBeat.bio | (c) HeartBeat.bio

Der aws Gründungsfonds ist ein österreichischer Venture-Capital-Investor mit einem Fondsvolumen von rund 140 Millionen Euro. Er investiert im Rahmen von Frühphasenfinanzierungen in wachstumsstarke österreichische Technologieunternehmen und mobilisiert gemeinsam mit erfahrenen Co-Investoren zusätzliches privates und internationales Kapital. Als langfristiger Partner an der Seite der Gründungsteams begleitet der Fonds Startups über weitere Wachstums- und Finanzierungsphasen bis zum Exit. So trägt er dazu bei, Schlüsseltechnologien langfristig im Markt zu etablieren, international wettbewerbsfähige Unternehmen aufzubauen und den österreichischen Innovationsstandort nachhaltig zu stärken.

Hier könnt ihr mehr über den aws Gründungsfonds erfahren: gruendungsfonds.at

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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

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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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.
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