KI-Chatbots und Sprachbots. Die Zukunft der Geschäftskommunikation | KI im Geschäft #10

Wie funktionieren Chatbots und Voicebots?

Bevor Sie darüber nachdenken, für welche Option Sie sich entscheiden sollten, um Ihr Geschäft zu fördern, lassen Sie uns die Frage beantworten: Wie funktioniert ein Chatbot? Auf künstlicher Intelligenz basierende Text-Chatbots ermöglichen es Benutzern, Fragen in natürlicher Sprache über Text zu stellen und natürliche und sinnvolle Antworten zu erhalten. Dies liegt daran, dass sie Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) und zur Generierung natürlicher Sprache (NLG) verwenden.

Voicebots hingegen ermöglichen es Anrufern, das interaktive Sprachdialogsystem (IVR) per Sprache zu navigieren. Mit ihnen müssen Anrufer kein Telefonmenü anhören und die entsprechenden Tasten auf einer Tastatur drücken. Sie sprechen live mit dem IVR, einer vereinfachten Simulation eines Operatoranrufs.

Dies liegt daran, dass sie die folgenden Technologien verwenden:

• Spracherkennung – Umwandlung der Stimme des Anrufers in Text,
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) – Analyse des Verständnisses, Analyse von Bedeutungseinheiten, Extraktion
• Sprachgenerierung (NLG) – Generierung einer angemessenen Antwort basierend auf dem Verständnis der Anfrage,
• Sprachsynthesetechnologie – Umwandlung der Antwort in Sprache und Übermittlung an den Anrufer.

Beide Bots können große Sprachmodelle (LLMs) als Grundlage für die Erstellung menschenähnlicher Antworten auf Anfragen in natürlicher Sprache verwenden. LLMs sind Computeralgorithmen, die Eingaben in natürlicher Sprache verarbeiten und das nächste Wort basierend auf Mustern vorhersagen, die sie erkennen. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Text oder Sprache zu analysieren und zu generieren.

LLMs bieten die Möglichkeit, echte, konsistente, kontextuelle Antworten zu liefern, indem sie auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert werden. LLM verbessert daher die Fähigkeit von Chatbots und Voicebots, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Zum Beispiel kann LLM Voicebots helfen, komplexe Anfragen oder lange Dialoge zu bewältigen.

LLM-basierte Chatbots haben viele Anwendungen im Geschäft, wie z.B. Kundenservice, Vertrieb, Marketing, Bildung, Gesundheit, Tourismus und andere.

Arten von KI-Chatbots

Chatbots können nach der Art, wie sie kommunizieren, nämlich Text und Sprache, sowie nach ihrer Komplexität und ihren Anwendungen in Typen unterteilt werden:

• Aufgabenbasierte Chatbots – regelbasiert und aufgabenorientiert, die einfachsten zu bedienen und zu implementieren,
• Prädiktive, datengestützte Chatbots und Voicebots – erfordern die Integration mit einer Datenbank oder Anwendung, deren Betrieb dem menschlichen Gespräch am ähnlichsten ist.

Die Erklärung, wie ein Text- oder Sprach-KI-Chatbot funktioniert, hängt von dem Typ ab, den wir besprechen. Lassen Sie uns also jeden näher betrachten.

KI-Chatbots und aufgabenbasierte Voicebots

Aufgabenbasierte Chatbots konzentrieren sich darauf, eine einzige Funktion auszuführen, wie z.B. Informationen bereitzustellen oder einfache Transaktionen abzuschließen. Sie folgen Regeln, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ein wenig ML, um Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren, die automatisiert, aber etwas wie ein natürliches Gespräch erscheinen.

Regelbasierte Chatbots sind hochspezialisiert und ihre Antworten müssen strukturiert sein, weshalb sie oft zur Unterstützung von Kundenservice- und Supportabteilungen eingesetzt werden. Zum Beispiel kann ein aufgabenorientierter Chatbot Fragen zu Öffnungszeiten, Geschäftsumfang oder zur Abwicklung einfacher Bestellungen beantworten. Aufgabenorientierte Chatbots können typische Fragen bearbeiten, sind jedoch nicht sehr flexibel und können sich nicht an neue Situationen anpassen.

Ähnlich folgen regelbasierte Voicebots vordefinierten Regeln und Skripten, um einfache und spezifische Aufgaben zu erledigen. Diese könnten beispielsweise das Buchen eines Fluges oder das Abfragen des Wetters am Telefon sein. Sie sind einfach zu erstellen, haben jedoch begrenzte Fähigkeiten und wenig Anpassungsfähigkeit.

Ein Beispiel für den Unterschied zwischen der Funktionsweise eines regelbasierten, aufgabenbasierten Chatbots und eines Chatbots, der fortschrittliche KI verwendet, wird durch den folgenden Auszug aus einem Dialog veranschaulicht:

	REGELBASIERTER CHATBOT	KI-CHATBOT
Bot:	Wie kann ich Ihnen helfen? Stellen Sie eine Frage, indem Sie “Öffnungszeiten,“, “Datenschutzrichtlinie,” oder “Käuferschutzprogramm.” eingeben.	Wie kann ich Ihnen helfen?
Klient:	Wann schließen Sie?	Wann schließen Sie?
Bot:	Leider verstehe ich nicht. Stellen Sie eine Frage, indem Sie “Öffnungszeiten,“, “Datenschutzrichtlinie,” oder “Käuferschutzprogramm.” eingeben.	Heute, Montag, hat der Laden bis 17 Uhr geöffnet. Sie sind herzlich willkommen!
Klient:	Aber ich möchte nur wissen, wann Sie schließen!	Danke 🙂

Der zitierte Dialog zeigt die Flexibilität eines KI-Chatbots – aus der kurzen Frage “Wann schließen Sie?” schlussfolgert er aus dem Kontext, dass die Frage die Öffnungszeiten des Geschäfts und den heutigen Tag betrifft. Ein solcher Chatbot kann auch darauf trainiert werden, in einem bestimmten Stil zu antworten, der den Eindruck eines Gesprächs mit einer bestimmten Person aufrechterhält.

Prädiktive KI-Chatbots und Voicebots

Datengetriebene Chatbots und Voicebots nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B.:

• Benutzerprofile,
• Präferenzen und Einstellungen,
• Aufzeichnungen des Benutzerverhaltens,
• Feedback

All dies dient dazu, personalisierte und relevante Antworten zu liefern. Sie können die Daten auch nutzen, um zu lernen und ihre Leistung und Genauigkeit schrittweise zu verbessern.

Die Daten werden hauptsächlich verwendet, um die Bedürfnisse, Absichten und Emotionen der Benutzer vorherzusagen und proaktive-prädiktive Antworten zu liefern. Chatbots können sie auch nutzen, um neue Ideen und Vorschläge für Benutzer zu generieren.

Datengetriebene prädiktive KI-Chatbots sind die fortschrittlichsten. Sie können auch personalisiert werden und als digitale Assistenten fungieren, die die Benutzerpräferenzen lernen und selbstständig Gespräche initiieren können. Diese beiden Typen werden oft kombiniert, um ansprechendere und intelligentere Gesprächsagenten zu schaffen.

Sie nutzen Kontextbewusstsein, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um im Laufe der Zeit zu lernen. Zum Beispiel kann ein datengestützter und prädiktiver Chatbot Benutzern helfen, Sprachen durch interaktive Dialoge und Übungen zu lernen oder Produkte basierend auf Benutzerprofilen und vergangenem Verhalten vorzuschlagen.

Beispiele für KI-Chatbots im Geschäft

Aufgabenorientierte Chatbots führen eine einzige Funktion aus, wie z.B. Informationen bereitzustellen oder einfache Transaktionen abzuschließen. Zum Beispiel kann ein aufgabenorientierter Chatbot:

• ein Hotelzimmer oder ein Flugticket buchen,
• Lebensmittel oder Lebensmittel online bestellen,
• Wetter- oder Straßenbedingungen überprüfen,
• ein Treffen planen,
• häufig gestellte Fragen (FAQs) beantworten,
• Kundensupport bieten.

Beliebte Beispiele für gut implementierte aufgabenorientierte Chatbots:

• Expedia’s Chatbot – um Hotels und Flüge über Facebook Messenger zu finden und zu buchen,
• Domino Pizza Chatbot – um Pizza zu bestellen und die Lieferung über Facebook Messenger zu verfolgen,
• Poncho Chatbot – um Wettervorhersagen und Warnungen über Facebook Messenger und Slack zu sehen,
• Kayak Chatbot – um Reisen zu planen und Preise über Facebook Messenger, Slack und Alexa zu vergleichen.

Fortschrittlichere, datengestützte und prädiktive Text-Chatbots finden sich in:

• Sprachlernen oder Fähigkeiten – wie der Duolingo-Chatbot, der Benutzern hilft, Fremdsprachen durch interaktive Dialoge und Übungen in der Duolingo-App zu lernen,
• Vorschläge für Produkte oder Dienstleistungen basierend auf Benutzerprofilen und vergangenem Verhalten,
• Generierung neuer Ideen oder Inhalte für kreative Projekte,
• Unterstützung bei sich wiederholenden Arbeitsaufgaben, wie z.B. Finanzmanagement, Kalender, E-Mails usw., wie Googles Bard, ein textbasierter digitaler Assistent, der Texte generieren und sie über Google Workspace per E-Mail versenden kann.

Einige beliebte kommerzielle Beispiele für allgemeine prädiktive KI-Chatbots sind:

• Apples Siri, ein digitaler Sprachassistent, der verschiedene Aufgaben ausführen und Fragen über iOS-Geräte beantworten kann.
• Amazon’s Alexa, ein digitaler Sprachassistent, der Smart-Home-Geräte steuern, Musik abspielen, Produkte bestellen und mehr über Echo-Geräte kann.

Beispiele für Voicebots im Geschäft

Wenn ein Kunde anruft, um eine Kreditkarte zu sperren, kann ein Voicebot helfen, den Weg durch alle Schritte zu finden, ohne einen menschlichen Agenten einzubeziehen. Um einen nahtlosen Kundenservice zu bieten, können Voicebots auch dazu beitragen, die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern, indem sie Aufgaben wie die Genehmigung von Anfragen, das Bestellen von Materialien, das Ausfüllen von Formularen oder die Automatisierung von Bürotätigkeiten wie die Planung von Meetings automatisieren.

Einige der besten Marktlösungen für Voicebots sind:

• Amazon Lex – Ein Dienst, der Entwicklern ermöglicht, konversationelle Schnittstellen mit Sprache und Text zu erstellen. Bietet Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generierung natürlicher Sprache und Sprachsynthesefunktionen. Es integriert sich auch mit Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend usw.
• Google Dialogflow – Eine Plattform zur Erstellung natürlicher und reichhaltiger Konversationserlebnisse mit Sprache und Text. Sie bietet Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generierung natürlicher Sprache und Sprachsynthesefunktionen. Es integriert sich auch mit Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech usw.
• IBM Watson Assistant – Ermöglicht Entwicklern, konversationale Lösungen über Sprache und Text zu entwerfen. Bietet Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generierung natürlicher Sprache und Sprachsynthesefunktionen. Es integriert sich auch mit IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer usw.

KI-Chatbots oder Voicebots – Welche sollten Sie für Ihr Unternehmen wählen?

Chatbots und Voicebots sind zwei Arten von konversationaler künstlicher Intelligenz, die Unternehmen helfen können, Kundeninteraktionen zu automatisieren und einen besseren Service zu bieten. Sie haben jedoch unterschiedliche Stärken und Einschränkungen, abhängig vom Kontext und den Benutzerpräferenzen. Hier sind einige Kriterien zur Auswahl einer Lösung:

• Benutzeroberfläche – KI-Chatbots sind besser geeignet für Benutzer, die Zugang zu visuellen Informationen benötigen, wie z.B. Bilder oder Links. Voicebots hingegen sind besser geeignet für diejenigen, die schnell kommunizieren müssen oder beispielsweise ein Auto fahren oder eine Maschine bedienen, während sie sprechen.
• Benutzererfahrung – beide basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU), um Benutzeranfragen und -absichten zu verarbeiten. Voicebots sind ansprechender, aber ihre Antworten müssen wirklich menschenähnlich sein, um ihre Funktion zu erfüllen. Voicebots erfordern auch Spracherkennung und -synthese, was mehr Fehler oder Verzögerungen im Gespräch einführen kann. Auf der anderen Seite können Chatbots mehr Feedback und Anleitung für den Benutzer durch Schaltflächen, Menüs oder Emoticons bieten. Darüber hinaus sind sie einfacher zu trainieren und zu verbessern.
• Anwendung – beide können im Kundenservice, Vertrieb, Buchung oder Informationsabruf eingesetzt werden. Einige können jedoch für eine spezifische Aufgabe funktionaler sein, abhängig von ihrer Komplexität, Dringlichkeit oder Sensibilität. Zum Beispiel können Text-Chatbots besser für Aufgaben geeignet sein, die Authentifizierung, Verifizierung oder Bestätigung erfordern, während Voicebots besser für solche geeignet sein können, die auf Geschwindigkeit, Bequemlichkeit oder Personalisierung abzielen.

Um zu entscheiden, welche Option besser zu Ihrem Unternehmen passt, beantworten Sie die folgenden Fragen:

1. Wer sind Ihre Zielkunden und was sind ihre Präferenzen und Verhaltensweisen?

Diese Frage hilft Ihnen, die Bedürfnisse und Erwartungen Ihrer Kunden sowie deren bevorzugte Kommunikationsmethode zu verstehen. Wenn Ihre Kunden beispielsweise jung, technikaffin und mobilorientiert sind, ziehen sie möglicherweise Chatbots Voicebots vor. Wenn Ihre Kunden älter sind, weniger mit dem Tippen vertraut sind oder Zugangsprobleme haben, ziehen sie möglicherweise Voicebots vor.

2. Was sind die Ziele und Schmerzpunkte Ihrer Kunden, und wie können Sie diese lösen?

Diese Frage hilft Ihnen, das Wertversprechen und den Anwendungsfall Ihrer Lösung für konversationale künstliche Intelligenz zu definieren. Wenn Kunden beispielsweise schnell eine Pizza bestellen oder einen Flug buchen möchten, ziehen sie möglicherweise Voicebots Chatbots vor. Wenn Kunden Produkte vergleichen, Bewertungen lesen oder detaillierte Informationen erhalten möchten, ziehen sie möglicherweise Chatbots vor.

3. Welche Kanäle und Plattformen nutzen Kunden, um mit Ihrem Unternehmen zu interagieren?

Diese Frage hilft Ihnen, die beste Liefermethode und Integrationsoptionen für Ihre Lösung für konversationale künstliche Intelligenz auszuwählen. Wenn Ihre Kunden beispielsweise soziale Medien, Messaging-Apps oder Websites nutzen, um Sie zu kontaktieren, ziehen sie möglicherweise Chatbots Voicebots vor. Wenn Ihre Kunden Telefonanrufe, Smart Speaker oder Sprachassistenten nutzen, um Sie zu kontaktieren, ziehen sie möglicherweise Voicebots Chatbots vor.

4. Welche technischen und finanziellen Ressourcen stehen Ihnen zur Verfügung, um Ihre Lösung für konversationale künstliche Intelligenz zu entwickeln und zu warten?

Diese Frage hilft Ihnen, die Machbarkeit und Skalierbarkeit Ihrer Lösung für konversationale künstliche Intelligenz zu bewerten. Wenn Sie beispielsweise über begrenzte Ressourcen oder Fachkenntnisse verfügen, ziehen Sie möglicherweise Chatbots Voicebots vor. Chatbots sind im Allgemeinen einfacher und kostengünstiger zu entwickeln und zu warten. Voicebots erfordern fortschrittlichere Technologien und Fähigkeiten, wie z.B. Spracherkennung und -synthese, was die Kosten und die Komplexität der Lösung erhöhen kann.

Konversationale künstliche Intelligenz. Die Zukunft der Kommunikation im Geschäft

Da Unternehmen bestrebt sind, tiefere, bedeutungsvollere Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen, geht die Wahl zwischen Chatbots und Voicebots nicht nur um Technologie, sondern um das Verständnis und die Antizipation menschlicher Bedürfnisse.

Die Kombination von künstlicher Intelligenz mit der Fähigkeit, ein Gespräch zu führen, das dem eines Menschen ähnelt, verspricht nicht nur Effizienz, sondern auch eine Transformation der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Denn vielleicht liegt hier die Zukunft der Geschäftskommunikation – intuitiver, personalisierter und paradoxerweise menschlicher.

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