Neun Tipps zur Nutzung von Conversational AI – Sprachbasierte KI-Systeme richtig implementieren

Ob Alexa, Siri, Cortana oder Google Assistant: Stimmbasierte Systeme haben sich zügig im Alltag vieler Menschen etabliert. Mit den zugrundeliegenden Technologien rund um „Conversational AI“, also sprachbasierte Künstliche Intelligenz (KI), können Unternehmen beispielsweise ihre Kundenerfahrungen optimieren – die Chancen, sich hier zu professionalisieren, sind selten größer gewesen. Das gilt umso mehr gerade in Zeiten der Corona-Pandemie und dem damit verbundenen noch stärker wachsenden Online-Handel.

von Tobias Hartmann, Chief Technology & Innovation Officer (CTIO) bei Avanade

Damit entsprechende Strategien und Projekte zur Optimierung der Customer Experience erfolgreich umgesetzt werden können, sollten Unternehmen einige grundlegende Aspekte beachten. Wo Menschen neben dem reinen Text auch die unterschiedlichen Dimensionen eines Gespräches, wie Subtext, Betonungen und Emotionalität verstehen, sind Maschinen nach wie vor stark auf Text beschränkt. Was ungesagt bleibt, aber im Gespräch mitschwingt, kann die Maschine noch nicht verlässlich erkennen – doch auch dahin wird Conversational AI noch kommen. Bei all der aus meiner Sicht berechtigten Euphorie um stimmbasierte KI ist dennoch etwas Bodenhaftung geboten.

Neun grundsätzliche Ratschläge sollten Unternehmen beachten:

1. Das richtige Team finden

Zum Team sollten neben den Technologen auch Content-Strategen, UX-Designerinnen und Designer, Datenanalystinnen und Analysten sowie Team-Mitglieder mit Textkompetenz gehören. Und zwar von Anfang an, damit dieser Talentpool seine Wirkung entfalten kann. Dabei sollten die Beteiligten die Arbeit des Teams laufend auch aus ethischer Perspektive betrachten.

2. Vom Ziel denken

Es ist wichtig, klar und deutlich zu definieren, was ein Unternehmen erreichen will. Denn davon hängt ab, ob gesprochene Sprache überhaupt das richtige Mittel ist – oder vielleicht doch eher ein Chatbot, ein spezifischer oder generischer Agent oder ein anderes Medium.

3. Die Anwenderperspektive einnehmen

Wer zählt zur Zielgruppe, welche Personas gilt es zu berücksichtigen? Was sind Absichten und Ziele? Es reicht nicht aus zu wissen, wer zum Beispiel in einem Callcenter aufschlägt, es geht auch um die Kenntnis der Gründe und Fragen. Wie erreichen Anwenderinnen bzw. Anwender das beste Ergebnis der Interaktion oder kurz: Wann sind die Nutzenden glücklich?

4. Datenquellen und ethische Überlegungen verstehen

Unternehmen sollten bis ins Detail wissen, welche Daten ihnen zur Verfügung stehen werden und welche ethischen Aspekte bei der Verwendung dieser Daten zu beachten sind. Gilt es, eine KI aufzubauen, die einen unvoreingenommenen Dialog ermöglicht, darf es keine versehentlich eingebauten Ansätze für Vorurteile geben.

5. An die Marke denken

Unternehmen müssen bedenken, dass es bei Conversational AI auch und vor allem um Brand Management geht. Die digitale Stimme, die sie entwickeln – einschließlich Tonalität, Geschlecht und Persona – muss mit der Marke übereinstimmen und diese stärken.

6. Für Barrierefreiheit sorgen

Zielgruppen sind heterogen, deshalb muss die Schnittstelle, ganz gleich ob Voice oder Chat, möglichst breit zugänglich und für jeden verständlich sein. Gerade bei gesprochener Sprache ist das nicht ganz einfach, wenn Tonhöhe, Akzente, Slang, Regionalismen und andere Faktoren eine Rolle spielen. Aber auch beim Chat gibt es Variablen, die bestimmen, ob Nutzende Zugang finden, etwa die Balance aus Umgangssprache und einem formellen Duktus.

7. Mit dem eigenen Team anfangen

Auch wenn ein Sprachassistent oder Chatbot für Externe gedacht ist, sollten Unternehmen zunächst in den eigenen Reihen ausgiebig testen. So können sie die Lösung vorab feinjustieren. Dabei ist es hilfreich, zusätzlich etwas On-The-Wall-Research einzuplanen und über kleine, konzentrierte und moderierte externe Testrunden nachzudenken.

8. Testen, Scheitern und nochmal machen

Eins ist sicher: Jedes Unternehmen, das sich in Richtung Conversational AI aufmacht, wird überrascht sein, was es beim Design und der Entwicklung eines solchen Ansatzes alles lernen kann. Es ist noch immer zu wenig über Conversational AI bekannt, als dass ohne Ausprobieren immer alle Ergebnisse präzise vorhergesagt werden könnten. Es ist schlicht unbekannt, was passiert und ob nach der nächsten Iteration für einen Anwendungsfall Gesprochenes das geschriebene Wort oder ein Bild schlägt oder nicht.

9. Für die Langstrecke planen

Unternehmen müssen entscheiden, ob sie lieber etwas selbst entwickeln oder eine fertige Lösung kaufen wollen – mit den jeweiligen Vor- und Nachteilen. Grundsätzlich führt aber weder das eine noch das andere zu einer schnellen Lösung für wenig Geld. Top-Marken wie Mercedes, BMW, Capital One und die Bank of America (BoA) haben bereits ihre eigenen Sprachassistenten entwickelt. Erica, die 2016 vorgestellte Lösung der BoA, die ca. sechs Millionen Kunden bedient, dürfte bis heute rund 60 Millionen US-Dollar gekostet haben.

Und über die reinen Technologiekosten hinaus gilt es, auch noch Budget für die Weiterentwicklung, den Support und Betrieb einzukalkulieren.”

Unternehmen sollten sich jedoch keinesfalls von diesen Zahlen oder etwaiger Komplexität abschrecken lassen. Sobald ein Conversational-AI-Ansatz durchstartet und Unternehmen und Marke in Schwung bringt, werden sich Investitionen langfristig auszahlen. So lässt sich das nächste Level an Customer Experience erreichen.Tobias Hartmann, Avanade