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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Die Verwendung von Kohlefaser in der Industrie hat in den letzten Jahren stark zugenommen – insbesondere in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Automobilbau und der Windenergie. Kohlefaser überzeugt durch ihre hohe Festigkeit bei geringem Gewicht, doch ihre Herstellung ist ressourcenintensiv und teuer. Ein großes Problem stellt der hohe Verschnitt bei der Produktion dar: In der Industrie landen im Durschnitt bis zu 30 Prozent der Rohstoffe im Abfall. Diese Materialverluste sind nicht nur ökonomisch ineffizient, sondern auch aus ökologischer Sicht problematisch, da Kohlefaser biologisch nur schwer abbaubar ist.

Carbon Cleanup setzt auf KI

Das 2020 gegründete Linzer Startup Carbon Cleanup rund um Gründer Jörg Radanitsch hat sich diesem Problem angenommen und zum Ziel gesetzt, Kohlenstofffasern aus Industrieabfällen aufzubereiten und wiederverwendbar zu machen. Konkret hat das Startup eine mobile Aufbereitungsanlage entwickelt, um Carbonfasern direkt vor Ort beim Kunden aufzubereiten. 

Zum Herzstück der Anlage gehört nicht nur die mechanische Aufbereitung der Kohlenstofffasern. Im Hintergrund läuft auch eine Software, die eine KI-gestützte visuelle Erkennung der zugeführten Rohstoffe ermöglicht.

“Wir haben ein KI-generiertes Datenblatt entwickelt, das automatisch die Charakteristika von eingehendem Material erkennt und den Wert des Rezyklats bestimmt“, so Radanitsch. “Bevor das Material in unsere Anlage kommt, wissen wir schon, welche mechanischen Eigenschaften es haben wird. Das ist entscheidend für die Qualität und den Marktwert des Endprodukts.”

Gründer Jörg Radanitsch | (c) Carbon Cleanup

Entwicklung der zweiten Generation an Anlagen

Während die erste Anlage des Unternehmens für R&D-Zwecke dient und über eine Kapazität von 30 Tonnen pro Jahr verfügt, konnte das Unternehmen über den Sommer eine zweite Anlage in Betrieb nehmen. „Unsere zweite Anlagengeneration ist im August fertiggestellt worden. Die Produktionskapazität ist dreimal so hoch wie bei unserer ersten Anlage. Damit sind wir jetzt in der Lage, deutlich mehr und auch verschiedene Kompositabfälle zu verarbeiten.“

Besonders stolz ist Radanitsch auf die gestiegene Materialqualität: „Das neue Aggregat ist viel stärker, was uns mehr Flexibilität bei der Verarbeitung der Materialien gibt. Wir können jetzt eine Vielzahl an Abfällen effizienter recyceln, was die Qualität der Produkte erheblich verbessert.“

Ein wichtiger Baustein für den Erfolg von Carbon Cleanup war die Unterstützung durch die Austria Wirtschaftsservice (aws). “Das Seed-Financing der Austria Wirtschaftsservice hat uns erlaubt, nicht nur unsere Forschung und Entwicklung voranzutreiben, sondern auch in Marketingaktivitäten zu investieren, die für uns als Hardware-Startup besonders wichtig sind“, erklärt Radanitsch.

Luftfahrtindustrie und Kooperation mit KTM Technologies

Eine der spannendsten Entwicklungen bei Carbon Cleanup ist der Einsatz ihrer recycelten Materialien im 3D-Druck, besonders in der Luftfahrtindustrie. “Wir liefern im Tonnenmaßstab Kunststoffgranulate, die mit unserer Rezyklatfaser verstärkt sind. Diese werden in großen 3D-Druckern verwendet, um Formen zu bauen, die dann für die Produktion von Flugzeugteilen genutzt werden”, so der Gründer.

Zudem arbeitet Carbon Cleanup mit dem österreichischen Motorradhersteller KTM zusammen. Gemeinsam arbeiten beide Unternehmen an einem geschlossenen Materialkreislauf, bei dem Post-Consumer- und Post-Industrial-Abfälle von KTM Technologies recycelt und für die Herstellung neuer Bauteile genutzt werden. Spezifisch handelt es sich um das Recycling der Teile des Rennmodells “X-Bow GT2”, dessen Rahmen zu 100 % aus Carbonfasern besteht. Durch Unfälle entsteht eine große Menge an beschädigtem Material, das normalerweise als Abfall betrachtet wird. Mit der Partnerschaft von KTM und Carbon Cleanup wird dieses Material zurück in den Kreislauf gebracht. 

(c) Carbon Cleanup

“KTM Technologies war von Anfang an ein Vorreiter. Sie testen unsere recycelten Materialien bereits erfolgreich in ihren Motorrädern“, betont Radanitsch.

Das Besondere an dieser Kooperation ist das sogenannte Closed-Loop-Material, das zu 100 Prozent aus dem Abfallstrom von KTM Technologies besteht. „Die Herausforderung ist, die Materialien zirkulär zu sammeln und in die Produktion zurückzuführen. Das Sammeln und die Qualität sind dabei entscheidend. Aber wir haben gezeigt, dass wir sogar leistungsfähigere Materialien aus Abfall herstellen können”, so der Gründer.

(c) Carbon Cleanup

Die nächsten Schritte von Carbon Cleanup

Das Geschäftsmodell von Carbon Cleanup basiert derzeit auf zwei Einnahmequellen: Zum einen bietet das Unternehmen Kunden einen Recycling-Service an, bei dem diese für die umweltgerechte Entsorgung des Materials bezahlen. Dafür wurde eine eigene Logistikstruktur aufgebaut. Zum anderen werden die Faserverbundkunststoffe an weitere Abnehmer verkauft. Derzeit liefert das Startup 98 Prozent der aufbereiteten Granulate ins Ausland. “Für eingehendes Material sind die Hauptmärkte neben Österreich vor allem Deutschland und Italien. Der Materialzufluss ist für uns derzeit jedoch kein Engpass, sodass wir gezielt das für uns passende Material auswählen können”, so der Gründer abschließend.


*Disclaimer: Das Startup-Porträt erscheint in Kooperation mit Austria Wirtschaftsservice (aws)

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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?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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