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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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

Dynatrace wurde 2005 in Linz von Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr gegründet und betreibt dort bis heute sein globales Engineering Headquarter. Nach dem ersten Exit an Compuware 2011 verlegte das Unternehmen seinen offiziellen Sitz in die USA, ging 2019 an die New Yorker Börse (NYSE: DT) und zählt mittlerweile zu den Weltmarktführern im Bereich KI-basierter Observability. Rund 28 Prozent der weltweit knapp 5.600 Mitarbeiter:innen arbeiten nach wie vor in Österreich, an Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck.

Nun erweitert der Konzern sein Portfolio per Zukauf: Wie Dynatrace heute bekanntgab, hat man eine definitive Vereinbarung zur Übernahme des AI-Observability-Spezialisten Arize unterzeichnet.

915 Millionen Dollar Bewertung

Dynatrace bewertet Arize mit insgesamt 915 Millionen Dollar. Der Großteil davon, rund 815 Millionen, wird in bar bezahlt, den Rest erhalten Arize-Mitarbeiter:innen in Form von Ersatz-Aktienprogrammen, sobald sie zu Dynatrace wechseln, heißt es in der Aussendung. Finanzieren will Dynatrace den Kauf aus eigenen Mitteln oder über die bestehende Kreditlinie, frisches Fremdkapital ist dafür nicht nötig.

Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

Arize-Gründer:innen wechseln zu Dynatrace

Die beiden Arize-Gründer:innen Jason Lopatecki und Aparna Dhinakaran wechseln mit Abschluss der Transaktion zu Dynatrace, heißt es in der Aussendung. Lopatecki bleibt Leiter des Arize-Teams und berichtet künftig direkt an Dynatrace-CEO Rick McConnell.

„Die Übernahme von Arize stärkt unsere Führungsposition im Bereich AI-Observability, beschleunigt unsere Roadmap und erweitert unsere Reichweite in der Entwickler:innen-Community“, wird McConnell in der Aussendung zitiert.

Der Markt für AI-Observability soll laut Dynatrace bis 2030 auf über 10 Milliarden Dollar wachsen. Im Mai hatte das Unternehmen die 2-Milliarden-Dollar-ARR-Marke geknackt.

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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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