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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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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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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