29.06.2017

Die Stimme aus dem Computer: “Für unsere Kinder eine reale Person”

Um einen 'sozialen' Bot zu designen, müsse man sich fragen, wie man mit dem besten Freund sprechen würde. Justine Cassell von der Carnegie Mellon University und David Kaiser, Country Manager von Amazon, sprechen am Chatbot Summit über einen der wichtigsten Aspekte beim Design eines virtuellen Assistenten. Und obwohl der Summit in Berlin stattfand, lief man vielen bekannten Gesichtern der österreichischen Community über den Weg.
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Die Jüngsten unserer Generation gehen mit virtuellen Assistenten um, als wären sie real.

Oft fällt es den Menschen nicht sehr leicht die Trends oder Entwicklungen der jüngeren Generation zu verstehen. Wenn man sich an seine Eltern und Großeltern zurück erinnert (oder einfach ehrlich zu sich selbst ist), war das irgendwie immer schon so. Wer an die dreißig geht oder darüber ist, kann sich noch an ein Leben ohne Computer erinnern. Oder daran, wie glücklich man war, das erste Handy (nein, kein Smartphone!) in Händen zu halten. Seitdem hat sich viel getan.

Chatbot Summit Berlin

Über 1.300 Teilnehmer waren am Chatbot Summit in Berlin, der letztes Jahr noch in Tel Aviv stattfand. Dafür wurde das Estrel Hotel in Berlin, das größte Kongresszentrum Europas gewählt. Und trotz der Größe wurde schnell offensichtlich: Die Chatbot Community kennt sich bereits gut.

Auch viele österreichische Startups- und Unternehmen im Bot-Bereich waren anzutreffen. Xeet aus Graz, Mica- The Hipster Catbot, The Ventury, Orat.io, die Chatbots Agency, Swelly und Heroes.ai (Siehe Artikel zum Launch), um nur einige zu nennen. Ob Bots Apps ersetzen werden? Die einen meinen ja (“Wer will schon hundert verschiedene Apps herunterladen, wenn der Speicherplatz am Smartphone knapp wird?”), die anderen glauben an den goldenen Mittelweg (“Chatbots werden Apps ergänzen”), wieder andere wollen sich noch nicht festlegen. Denn es ist wahrscheinlich noch zu früh, um eine absolute Entwicklung ablesen zu können.

Kinder wachsen mit Alexa auf, als wäre ‘sie’ real

“Mein Sohn verwendet keine Tastatur, aber spricht zu Alexa. Er versteht nicht, dass sie keine reale Person ist”, erzählt David Kaiser, Country Manager bei Amazon in der Zwischenzeit auf der Bühne im Hauptsaal. “Jeder lernt das gleich zu Beginn des Lebens”, ist er überzeugt.

Und die Handhabung per Sprachbefehl ist auch einfacher. Den “Touch”-Befehl sind wir zwar bereits gewohnt und ist vielleicht an manch einer Stelle sogar präziser, aber das natürliche Sprechen bietet doch einige Vorteile. Nicht nur kommt man wahrscheinlich schneller zur gewünschten Information, es ist auch weniger unhandlich. Natürlich müsse man den Enduser noch an die Bedienung gewöhnen.

Design der ‘Stimme’

Darum bringt Kaiser auch Design-Tipps auf den Summit nach Berlin. Die Konversation etwa, müsse “so natürlich wie möglich sein”. Dafür solle man als Entwickler echte Konversationen nachstellen- mit dem Teamkollegen etwa.

Wahrscheinlich würde sich Kaiser gut mit Justine Cassell von der Carnegie Mellon University verstehen, deren anschließender Vortrag zwar etwas schwer verständlich war und vielleicht einfach zu akademisch (Es kam vielen so vor, als hätte man ein 420 Seiten Exposé zur Vorbereitung lesen müssen, das irgendwo auf der Website der Universität zum Download bereit stand – “Ups!”, dachten sich da nicht wenige…), die daran arbeitet, die Beziehung zwischen Computer  und Mensch besonders emotional zu gestalten.

Der Bot muss wie der beste Freund sein

Sie bewies per Video, dass Kinder, die zusammen mit einem virtuellen Assistenten lernen, eine Beziehung zu diesem aufbauen, die man mit der eines Menschen vergleichen könnte. Damit bestätigte sich auch Kaisers These: Kinder unterscheiden wahrscheinlich nicht zwischen realer und virtueller Person, wenn sie mit dieser interagieren.

Auch sie richtet sich an die Entwickler am Summit, denn eine Frage müsse beim Charakter-Design eines “sozialen” Bots immer im Vordergrund stehen: “Wie würde man mit seinem besten Freund sprechen?” In der Zukunft bei der Entwicklung von virtuellen Assistenten immer wichtiger werde auch die Interpretation der Mimik einer Person. Der Mensch kommuniziert nicht nur per Sprache mit seinem Gegenüber, sondern sein ganzes Gesicht spricht mit.

Wenn das Gegenüber lacht, sollte man aufpassen

Während einer Studie stieß Cassell auf interessante Ergebnisse in der zwischenmenschlichen Interaktion. Lachen sei bspw. weniger oft ein Zeichen von Freude, als von Peinlichkeit. Dies ist nur ein Beispiel von vielen, das beweist: die Kommunikation zwischen Menschen ist überaus komplex und es kann durchaus schwer sein, alle Puzzlestücke einer erfolgreichen Konversation zusammenzusetzen. Die Bots der Zukunft müssen also nicht nur sprachlich ausreifen, sie müssen auch in der non-verbalen Kommunikation noch viel lernen… – trainiert werden, natürlich.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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