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 Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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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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