Was ist dialogorientierte KI und wie funktioniert sie?

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Was ist dialogorientierte KI?

Wenn wir uns mit einem Computersystem „unterhalten“ müssen, dann am liebsten auf natürlichstmögliche Weise. Sollen wir uns an ein starres Skript halten, damit der Computer uns versteht, frustriert uns das nur.

Idealerweise spricht der Computer also unsere Sprache und kann auf menschenähnliche Weise mit uns kommunizieren.

Und dies ist durchaus möglich: Durch dialogorientierte KI können KI-gestützte Systeme wie Chatbots mit Menschen auf einfache und natürliche Weise kommunizieren. Die Technik schlägt dabei eine Brücke zwischen Menschen- und Maschinensprache.

Die dialogorientierte KI umfasst eine ganze Palette technischer Funktionen. Sie gemeinsam bringen Computer dazu, menschliche Sprache zu erkennen, verschiedene Sprachen sowie den Inhalt des Gesagten zu verstehen, eine passende Antwort auszuwählen und sie in Form menschlicher Konversation auszugeben. Doch wie genau geht das?

Wie funktioniert dialogorientierte KI?

Wie gelangt ein Chatbot von der an ihn gestellten Frage zu einer angemessenen Antwort? Sehen wir uns die Technik genauer an, die dialogorientierte KI ermöglicht.

Dialogorientierte KI kann kontextbasierte Konversation verstehen und führen. Dies erreicht sie mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und weiteren KI-Algorithmen.

Zuerst muss die Technik verstehen, was der Sprecher sagen möchte, welche Absichten er also mit seiner Frage hegt. Dies geschieht durch Natural Language Understanding: NLU erkennt die Bedeutung des Gesagten unabhängig davon, wie es formuliert wurde, auch wenn grammatische Fehler gemacht und Abkürzungen und Spezialausdrücke verwendet werden. Dabei behält die Technik immer den Kontext im Blick, sodass sie den gesamten Dialog über immer weiß, wovon genau die Rede ist. Dies ist ein gewichtiger Unterschied zu Lösungen, die auf bestimmte Stichwörter reagieren und dann die zugehörige vorgefertigte Antwort ausgeben. (Zum genauen Unterschied zwischen beiden Ansätzen kommen wir gleich.)

Im nächsten Schritt muss die KI auf Basis des Verstandenen die richtige Antwort ermitteln. In diesem Zusammenhang kommt maschinelles Lernen zum Einsatz: Im Laufe der Zeit beantwortet das KI-System immer mehr Fragen und wird dabei von Menschen gelenkt und korrigiert. So wächst sein Wissen; es erfährt immer neue Variationen desselben Inhalts und welche Antworten jeweils geeignet sind.

Der letzte Schritt besteht in der Natural Language Generation (NLG) – dem Ausgeben einer Antwort in einem für den Hilfesuchenden verständlichen Format.

Wie dialogorientierte KI funktioniert

Ansätze dialogorientierter KI

Mit Hilfe von NLP kann die dialogorientierte KI Nutzeranfragen beantworten (reaktive Interaktion), aber auch Inhalte vorwegnehmen, die noch gar nicht angesprochen wurden (proaktive Interaktion). Eine gute Kundeninteraktionsstrategie setzt NLP für beide Zwecke ein.

Über die reaktive Funktion können Unternehmen ihren Kunden auf effizientem Weg Antworten und Informationen geben und ihnen so die Kontaktaufnahme mit dem Kundenservice ersparen. Dies kann über ein Chatbot-Widget oder eine Suchleiste geschehen, mit der sich FAQ dynamisch durchsuchen lassen. Entscheidend daran ist, dass Kunden mit diesen Lösungen jederzeit Antworten auf allgemeine Fragen erhalten können.

Die proaktive Funktion bietet sich an, um Kunden auf der Customer Journey anzusprechen – ihrem Sondierungs- und Kaufprozess also. Eine gezielte Ansprache aller Website- oder Shop-Besucher durch Servicemitarbeiter wäre sicherlich zu personalaufwändig, doch mit der proaktiven Funktion können Unternehmen mit jedem Kunden auf persönliche und relevante Weise in Dialog treten. Sie bauen so neue Beziehungen auf, bewirken mehr Verkäufe und stärken die Kundenbindung – unabhängig vom genutzten Kommunikationskanal, der Tageszeit und der Sprache, die der Kunde spricht. Die Technik kann mit dem Kunden an kritischen Punkten der Customer Journey interagieren, etwa wenn er zwischen zwei Produktoptionen zu schwanken scheint oder beim Checkout zögert. So können Kunden auch außerhalb üblicher Geschäftszeiten sinnvoll unterstützt werden.

Doch was geschieht eigentlich bei der Verarbeitung natürlicher Sprache im Hintergrund? Wie lernt die dialogorientierte KI, wie reaktive und proaktive Dialoge zu führen sind? Intransparente KI (auch Blackbox-KI genannt) beruht auf Deep-Learning-Mechanismen. Hier wird das System nicht mit vorkonfektionierten Antworten bestückt, die es ausgeben kann, sondern mit unstrukturierten Daten, aus denen es auf Basis von Deep-Learning-Algorithmen eigene Schlüsse zieht.

Der zweite Ansatz ist die transparente KI (auch Whitebox-KI genannt), bei der mit strukturierten Daten und bestimmten Algorithmen dafür gesorgt wird, dass die Ausgabe einem vorab definierten Ergebnisrahmen entspricht. In anderen Worten: Alle möglichen Ausgaben sind von vornherein bekannt, weil die Zuordnung von Eingaben und Ausgaben programmgesteuert erfolgt. Aus Gründen der Markenpflege ziehen viele Unternehmen die transparente KI vor, da sie so stets genau kontrollieren können, welche Antworten ihre Chatbots geben.

Dialogorientierte KI und skriptbasierte Chatbots

Dialogorientierte KI kann unterschiedlichste Gestalt annehmen; am häufigsten kommt sie in Chatbots zum Einsatz. Systeme wie Google Home oder Alexa zeigen: Menschen lieben einen möglichst natürlichen Umgang mit technischen Systemen. Dialogorientierte KI und Chatbots sind also ein ideales Paar. Wir sprechen lieber ganz normal mit einem KI-System, als per Tastatur Felder ausfüllen oder Informationen suchen zu müssen.

Doch nicht alle Chatbots sind gleich; es gibt skriptbasierte und dialogorientierte Varianten.

Etliche Chatbot-Anbieter beanspruchen für ihre Systeme zwar Dialogkompetenz, doch letztlich beruhen diese dann doch auf Skripten, die Menschen hinter den Kulissen schreiben. Sie müssen gesagt bekommen, was sie auf welches Stichwort antworten sollen, und auf jede absehbare Situation abgerichtet werden. Erkennen solche Chatbots Begriffe in einer Frage, so antworten sie mit vorgestanzten Antworten darauf (vorausgesetzt, sie verstehen die Frage überhaupt). Fehlt das entsprechende Stichwort, so geben sie keine Auskunft, was für Benutzer höchst frustrierend ist und dem Betreiber des Chatbots ständig neue Arbeit beschert, da er immerfort neue „Konversationen“ erfassen muss, um den Erwartungen der Benutzer an sein Angebot gerecht zu werden.

Eine echte Chatbot-Konversation kann es ohne dialogorientierte KI nicht geben. Stellen Sie sich Dialogkompetenz als den Klebstoff vor, der einzelne Äußerungen zusammenhält. In einem Gespräch erinnern sich Menschen von einer Antwort zur nächsten daran, worüber sie gerade sprechen. Hierzu ist auch ein dialogorientierter Chatbot in der Lage: Er berücksichtigt den Kontext der gesamten Konversation. Dies ist eine inhärente Fähigkeit des Bots, die ohne Skripte auskommt. Der Bot kann über jedes beliebige Thema Dialoge führen – vorausgesetzt, er hat für ihre Gestaltung brauchbare Daten zur Verfügung.

Wie richten Sie einen Chatbot-Dialog ein?

Die Erzeugung eines menschenähnlichen Dialogs, dem der Bot abseits vorgestanzter Wege dynamisch folgen kann, ist eine hochkomplexe Angelegenheit. Zum Glück gibt es Lösungen, die das Dialogdesign vereinfachen.

Moderne Tools sind in der Lage, Datenquelldateien so zu konvertieren, dass auch technisch weniger versierte Anwender damit arbeiten können. Sie erleichtern die Aktualisierung der Wissensdatenbank, aus der der Chatbot sich bedient – etwa dann, wenn Produkte, Services oder Richtlinien sich ändern. Und sie zeigen in Echtzeit, wie die Konversation aus Sicht des Chatbot-Dialogpartners aussehen wird, sodass böse Überraschungen ausbleiben.

Mit einem modernen Tool für das Dialogdesign können Sie:

  • das „Gedächtnis“ des Bots konfigurieren und den Kontext definieren, in dem er sich Dialoginhalte merken soll,
  • der KI das sinnvolle Nachfragen beibringen, damit sie weitere Informationen erhält, um die Sprecherabsicht zu ermitteln und die gestellte Frage beantworten zu können – wie in einem Gespräch zwischen zwei Menschen, und
  • Ihren Chatbot so einrichten, dass er dynamische oder personalisierte Infos abruft, indem Sie ihn an eine API oder dynamische Tabelle anbinden. (Dann kann der Bot zum Beispiel Wechselkurse ausgeben oder einem ganz bestimmten Kunden Antwort geben, etwa auf die Frage „Wie ist der Status meiner Reklamation?“)

Die Chatbot-Ausgabe selbst können Sie flexibel in verschiedenen Formaten gestalten: Rich-Text, Quick-Buttons, Videos und Bilder-Karusselle – entsprechend dem jeweiligen Einsatzzweck.

Warum dialogorientierte KI in der Kundenkommunikation funktioniert

Viele Unternehmen integrieren dialogorientierte KI in ihre Kundenkommunikationsstrategie der geschäftlichen Vorteile wegen. Dialogmarketing und dialogorientierter Handel sind keine leeren Worthülsen, sondern handfeste, bewährte Strategien.

Dialogorientierte KI kann in der gesamten Customer Journey in Interaktionskanälen wie Livechat, Messaging-Apps (SMS, WhatsApp, WeChat usw.), Social Media (Facebook-Messenger und Twitter) und E-Mail zum Einsatz kommen. Dialogorientierte KI-Chatbots, kanalübergreifend eingesetzt, geben Ihnen die Möglichkeit, mit Kunden unmittelbar auf den von ihnen jeweils bevorzugten Kanälen zu interagieren – reaktiv und proaktiv.

Die Vorteile liegen auf der Hand:

  • Einfache Skalierung
    Dialogorientierte KI ist rund um die Uhr für Sie im Einsatz und macht es Ihnen einfacher, für einen größeren Kundenkreis da zu sein. Sie können die Technik in allen Geschäftsbereichen zur Unterstützung Ihres Personals einsetzen und Ihr Geschäft auf betrieblich rentable Weise auszubauen.
  • Unterstützung im Kundenservice
    Die Arbeit, die Serviceberater in Einzelgesprächen mit Ihren Kunden leisten, ist durch nichts zu ersetzen. Doch Sie können Ihre Berater entlasten: An vorderster Front kann sich die dialogorientierte KI um einfache, ständig wiederkehrende Routineangelegenheiten kümmern, sodass Ihre Berater mehr Zeit für die sorgfältige Pflege von Kundenbeziehungen haben.
  • Kostenkontrolle/Umsatzsteigerung
    Ohne Mehrkosten können Sie den Dialog mit Ihren Kunden über die gesamte Customer Journey hinweg verbessern. Je besser Sie Ihre Kunden ansprechen können, desto wahrscheinlicher kaufen sie bei Ihnen und bleiben Ihnen langfristig erhalten.
  • Datengesteuerte Einblicke
    Dialogorientierte KI tritt aktiv mit Ihren Kunden in Dialog und liefert so Ihrem Unternehmen wertvolle Daten, die es für die weitere geschäftliche Entwicklung einsetzen kann. Dies bringt Ihnen Wettbewerbsvorteile und deckt neue Geschäftspotenziale auf.
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