Conversational AI ist eine bedeutende Entwicklung, die verändert, wie wir mit Technologie interagieren. Unterstützt durch fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) kann Conversational AI menschliche Absichten verstehen und intelligent auf Nutzeranfragen reagieren.
In der schnelllebigen digitalen Welt ist sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden, die ihre Automatisierung im Kundensupport ausbauen möchten. McKinsey berichtet, dass 78% der Unternehmen sie in mindestens einen zentralen Betriebsbereich integriert haben, und die meisten von ihnen verzeichnen stabile Renditen und eine höhere Effizienz.
Um die Wirkung dieser Technologie zu verstehen, ist es wichtig, Beispiele für Conversational AI in verschiedenen Branchen zu betrachten. In diesem Artikel erklären wir, was Conversational AI ist, wie sie funktioniert, und stellen 10 reale Beispiele für Conversational AI vor, um ihre Vielseitigkeit und ihr kommerzielles Potenzial zu zeigen.
Was ist Conversational AI und wie funktioniert sie?
Conversational AI bezeichnet eine Suite fortschrittlicher Tools, die NLP, ML und Spracherkennung kombinieren, um menschenähnliche Gespräche nachzubilden. Diese Tools, wie KI-Chatbots und Sprachassistenten, verstehen menschliche Absichten oder verarbeiten Spracheingaben und erzeugen intelligent relevante Antworten. Dank ihnen können Sie mit Ihrer Maschine ein natürliches Gespräch führen, fast wie mit einer realen Person.
Anders als traditionelle regelbasierte Chatbots, die vorab aufgezeichneten Skripten folgen und Schwierigkeiten mit unvorhergesehenen Anfragen haben, konzentriert sich Conversational AI darauf, intelligente Systeme zu entwickeln, die menschliche Sprache auf natürliche Weise verstehen und beantworten können. Ziel ist es, die Lücke zwischen Menschen und Maschinen durch Interaktionen in natürlicher Sprache zu schließen.
Wie funktioniert das also? Hier ist der gesamte Prozess, mit dem ein Conversational-AI-Sprachagent eine menschliche Eingabe in eine sinnvolle Antwort umwandelt:
- Menschliche Eingabe verarbeiten: Er erfasst menschliche Spracheingaben und wandelt sie mithilfe automatischer Spracherkennung (ASR) in Text um.
- Menschliche Absicht verstehen: Seine Technologie für Natural Language Understanding (NLU) kann Eingaben analysieren und deren tatsächliche Absichten erkennen.
- Relevante Aufgaben auslösen: Auf Basis der verstandenen Absicht und des Kontexts bestimmt der Agent passende Aktionen und gibt sie als Text oder Sprache aus.
- Maschinelles Lernen verfeinern: Der Agent lernt außerdem aus jeder Interaktion, um die Absichtserkennung und Antwortgenauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Wichtige Funktionen und Vorteile von Conversational AI
Zu den Kernfunktionen der meisten Conversational-AI-Tools gehören mehrsprachiger Support, Self-Service-Optionen, Omnichannel-Bereitstellung, Natural Language Processing, automatische Problemlösung und sogar Sentimentanalyse. Diese Funktionen lassen sich sehr gut an Geschäftsanforderungen verschiedenster Branchen anpassen, von Kundenservice und Smart Homes bis hin zum IT-Support.
Diese herausragenden Funktionen bieten zahlreiche Vorteile, die auf Geschäftsziele einzahlen, etwa höhere Effizienz, niedrigere Kosten und bessere Kundenzufriedenheit. Die wichtigsten Vorteile sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:
Wichtige Vorteile | Beschreibung |
Schnellere Antwortzeiten | Diese KI-Agenten liefern sofortige Antworten und beseitigen Wartezeiten für Kunden. |
Kosten senken | Fortschrittliche Chatbots wie Solvea können über 1000 Anfragen gleichzeitig bearbeiten und die Personalkosten deutlich reduzieren. |
Kundensupport automatisieren | Mit FAQ- und 24/7-Self-Service-Optionen lösen sie Probleme automatisch, etwa die Sendungsverfolgung oder die Behebung häufiger Störungen. |
Mehrsprachiger & Omnichannel-Support | Die meisten bieten Support in mehreren Sprachen und über verschiedene Plattformen hinweg, etwa E-Mail, Webchat und soziale Medien, wodurch sie die globale Reichweite erweitern. |
Welche Arten von Conversational AI gibt es?
In realen Anwendungsfällen kann Conversational AI in verschiedene Typen eingeteilt werden, die jeweils für bestimmte Anforderungen und Interaktionsformen entwickelt wurden. Nachfolgend finden Sie einen Überblick über die 5 wichtigsten Typen.
1. KI-Chatbot
Ein KI-Chatbot ist eines der typischsten Conversational-AI-Tools. Es handelt sich um einen textbasierten Gesprächsassistenten, der NLP nutzt, um Kundenanfragen hauptsächlich über digitale Kanäle wie Webchat und soziale Medien zu bearbeiten. Dieser Typ wird häufig im E-Commerce und im Online-Einzelhandelssupport eingesetzt.
2. KI-Sprachassistenten
KI-Sprachassistenten sind darauf spezialisiert, gesprochene Anfragen zu verarbeiten und über Text to Speech (TTS) Sprachantworten bereitzustellen. Diese Tools stützen sich auf fortschrittliches NLU, um komplexe Befehle zu interpretieren, vom Einrichten von Erinnerungen bis zur Steuerung von Smart-Home-Geräten. Sie sind häufig in Smart Homes und im Gesundheitswesen für freihändige Bedienung zu finden.
3. Virtuelle Assistenten
Virtuelle Assistenten sind in der Praxis für professionelle Workflows konzipiert und automatisieren Aufgaben wie das Planen von Meetings, Entwerfen von E-Mails, Erstellen von Berichten und Analysieren von Daten. Anders als einfache Chatbots integrieren sie sich in der Regel in Unternehmenssoftware und -systeme wie CRM, E-Mail und Kalender.
4. Interactive Voice Response (IVR)
IVR-Systeme bezeichnen eine Suite sprachbasierter Conversational-AI-Tools. Sie werden häufig in Callcentern eingesetzt, um Anrufe weiterzuleiten und häufige Anfragen ohne menschliches Eingreifen zu lösen. Durch Spracherkennung verstehen sie die Bedürfnisse von Anrufenden und bearbeiten diese direkt oder leiten sie an die zuständige Abteilung weiter. Das reduziert die Wartezeiten bei Anrufen drastisch.
5. SAP Conversational AI
SAP Conversational AI ist ein spezielles Enterprise-Resource-Planning-(ERP-)Tool, das sich in die SAP-(System Applications and Products-)Unternehmenssoftware eines Unternehmens integriert. Es wird genutzt, um interne Prozesse wie HR-Onboarding, Vertrieb, Beschaffung und IT-Support zu automatisieren. Abgestimmt auf die ERP-Systeme von SAP hilft es Unternehmen, datengetriebene Aufgaben zu optimieren und manuelle Arbeit im Finanz- und Lieferkettenmanagement zu reduzieren.
Conversational-AI-Typ | Wichtige Funktionen | Wichtigste Branchen |
KI-Chatbot | Textbasiert, NLP-gestützt und aus Interaktionen selbstlernend | Einzelhandel, E-Commerce, Gesundheitswesen |
KI-Sprachassistenten | Spracherkennung, TTS, lautsprecherbasiert | Smart Homes, Consumer Tech |
Virtuelle Assistenten | Workflow-Automatisierung, Integration mit Unternehmenssoftware | Remote Work, Finanzen, |
IVR-Systeme | Automatisierte Anrufweiterleitung, Spracherkennung | Callcenter, Banking, Telekommunikation |
SAP Conversational AI | ERP-Integration, Automatisierung von Unternehmensprozessen | HR, IT-Support |
Praxisbeispiele für Conversational AI in verschiedenen Branchen
Hier sind die 10 wichtigsten Beispiele für Conversational AI in verschiedenen Branchen, vom Kundenservice und Smart Homes bis hin zu HR und IT-Support. Sehen wir uns an, wie diese Technologie die betriebliche Effizienz steigert, die Kundenbindung verbessert und das Umsatzwachstum fördert.
Beispiele für KI-Chatbots im Kundenservice
Beispiel 1. Anker skaliert globales Geschäft mit dem KI-Chatbot von Solvea
Anker ist ein globaler Einzelhändler für Unterhaltungselektronik und bedient über 100 Millionen Nutzer in mehr als 100 Ländern. Mit einem Team von über 300 Support-Agenten muss das Unternehmen mehr als 2 Millionen Tickets pro Jahr bearbeiten. Der fragmentierte Workflow belastete jedoch das Support-Team und führte zu einer uneinheitlichen Customer Experience.
Der KI-Chatbot von Solvea half Anker, diese Probleme zu lösen, indem er globale Abläufe verschlankte und 270+ Plattformen in einer zentralen Oberfläche integrierte. Seit der Einführung dieses Chatbots hat Anker 70% der Anfragen automatisch gelöst und die Bearbeitungszeit um bis zu 5 Minuten reduziert.
Beispiel 2. VirgoCX beschleunigt den globalen Kundensupport mit Solvea
VirgoCX ist eine führende Handelsplattform für Kryptowährungen, die institutionelle Services wie OTC-Handel, Wealth-Account-Management und mehr anbietet. Mit einem kleinen Kundenserviceteam hatte das Unternehmen mit steigenden Ticketvolumina, langen Antwortzeiten und einer Überlastung durch wiederkehrende Anfragen zu kämpfen.
Im June 2024 integrierte VirgoCX jedoch den KI-Chatbot von Solvea in seine Support-Kanäle. Der Agent half dabei, 92% der Nachrichten zu bearbeiten, löste 56% der Tickets automatisch, senkte die Antwortzeit auf unter eine Minute und steigerte den CSAT um 30%.
Beispiele für KI-Sprachassistenten in Smart Homes
Beispiel 3. Marriott International bewertet die Guest Experience mit Amazon Alexa
Marriott International ist eine führende globale Luxus-Hotelgruppe mit einem umfassenden Hotelnetzwerk auf der ganzen Welt. Angesichts intensiven Wettbewerbs in der Branche bemüht sich das Unternehmen, differenzierten Service und personalisierte Gästeerlebnisse anzubieten, doch Routineanfragen an der Rezeption belasten das Support-Team.
Nach der Integration des Sprachassistenten Amazon Alexa in Gästezimmer können Gäste von Marriott bequem Zimmerausstattung steuern, Services anfordern und lokale Informationen per Sprachbefehl abrufen. Das optimiert die Guest Experience erheblich und macht Marriott zu einem neuen Standard moderner Gastfreundschaft.
Beispiel 4. Brookdale unterstützt Senioren mit Google Assistant
Brookdale ist ein Anbieter für Seniorenwohnen und Pflege, der zahlreiche Einrichtungen für Seniorenwohnen in den USA betreibt. Er hilft Senioren, ihre Selbstständigkeit zu bewahren, und stellt zugleich Sicherheit und Wohlbefinden sicher. Traditionelle Pflegemethoden konnten jedoch personalisierte Betreuung und effizientes Monitoring für Pflegekräfte nicht in Einklang bringen.
Seit der Einführung des Smart Assistant Google Nest in seinen Einrichtungen können Bewohner Sprachbefehle nutzen, um Erinnerungen einzurichten, ihre Wohnumgebung anzupassen und Notfallunterstützung anzufordern. Dieser Assistent half Brookdale, die Lebensqualität der Bewohner zu verbessern, ihre Bedürfnisse in Echtzeit zu überwachen und die Sorgen ihrer Familien zu mindern.
Beispiele für virtuelle Assistenten im Geschäftsbetrieb
Beispiel 5. Mercedes-Benz optimiert den Kundenservice mit dem Assistenten "Sarah"
Als globaler Automobilkonzern stand Mercedes-Benz in mehreren Märkten vor einer wachsenden Herausforderung, darunter ein Anstieg von Kundenanfragen zu Fahrzeugfunktionen, Serviceterminen und Händlerdetails, der die traditionellen Kundenservicekanäle belastete.
Um diese Probleme zu lösen, entwickelte Mercedes-Benz einen virtuellen Assistenten, "Sarah". Er bietet sofortige und präzise Antworten auf Kundenanfragen durch natürliche Gesprächsinteraktionen. Diese Lösung verkürzte die Antwortzeiten erheblich und entlastete durch natürliche Gesprächsinteraktionen, während sie ein einheitliches Markenerlebnis über jeden Kundenkontaktpunkt hinweg sicherstellte.
Beispiel 6. Cleveland Clinic optimiert den Gesundheitsbetrieb mit "Mia"
Cleveland Clinic ist ein bekanntes Gesundheitszentrum, das Patientenversorgung anbietet und medizinische Forschung betreibt. In den vergangenen Jahren stand die Institution vor verschiedenen Herausforderungen: der Verwaltung einer Flut von Patientenkommunikation, Terminkalendern und administrativen Anfragen, die die täglichen Workflows ausbremsten.
Deshalb arbeitete die Klinik mit "Mia" zusammen, einem virtuellen Assistenten, der Terminerinnerungen automatisiert, versicherungsbezogene Fragen beantwortet und Patienten Zugriff auf ihre medizinischen Unterlagen ermöglicht. Das vereinfachte administrative Prozesse, senkte die Quote verpasster Termine und ermöglichte dem medizinischen Personal, sich stärker auf komplexe Patientenversorgung zu konzentrieren.
Beispiele für Interactive-Voice-Response-(IVR-)Systeme in Callcentern
Beispiel 7. FedEx transformiert Callcenter mit KI-gestütztem IVR-System
FedEx ist ein globaler Versanddienstleister, der jedes Jahr Millionen von Kundenanrufen bearbeiten muss, von Paketverfolgung und Versandtarifen bis hin zu Anfragen nach Servicestandorten. Das massive Anrufvolumen belastete jedoch die menschlichen Support-Teams, sodass sie Schwierigkeiten hatten, Anfragen effizient zu bearbeiten.
Diese Herausforderungen wurden durch die Implementierung eines fortschrittlichen IVR-Systems transformiert. Es ermöglicht Kunden, ihre Anliegen natürlich zu schildern, und liefert ihnen sofortige und präzise Informationen. Dadurch konnte FedEx die Anrufbearbeitungszeiten deutlich senken und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern.
Beispiel 8. Bank of America modernisiert Telefonbanking mit IVR
Bank of America ist eine multinationale Investmentbank und ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das Millionen von Kunden weltweit Telefonbanking-Services anbietet. Lange Zeit setzte die Institution auf traditionelle menübasierte Telefonbanking-Systeme, die es für Nutzer ineffizient machten, Kontostände und Transaktionsdatensätze zu prüfen und auf andere Services zuzugreifen.
Um das Telefonbanking-System zu verbessern, implementierte sie eine IVR-Lösung, die Kundenanfragen zu Kontoständen, Transaktionshistorien und anderen grundlegenden Bankvorgängen in natürlicher Sprache verstehen kann. Danach verzeichnete die Bank eine geringere durchschnittliche Anrufdauer, eine höhere First-Call-Resolution-Rate und ein reibungsloseres Banking-Erlebnis für ihre Nutzer.
Beispiele für SAP Conversational AI in HR & IT-Support
Beispiel 9. Siemens standardisiert globale HR-Abläufe mit SAP Conversational AI
Siemens ist ein deutsches multinationales Technologieunternehmen mit Fokus auf Gesundheitswesen, Transport und Infrastruktur sowie einem umfassenden HR-System. Der überlastete HR-Workflow führte jedoch zu uneinheitlichen Onboarding-Erfahrungen in verschiedenen Regionen und legte dem HR-Team eine hohe administrative Belastung auf.
Daher führte Siemens einen SAP-Conversational-AI-Assistenten ein, um ein intelligentes HR-System aufzubauen. Er kann neue Mitarbeitende durch jeden Schritt des Onboarding-Prozesses führen, richtlinienbezogene Fragen beantworten und sich in ERP-Systeme integrieren. Dies half Siemens, eine konsistente globale Onboarding-Erfahrung aufzubauen und die HR-Arbeitslast zu verringern.
Beispiel 10. Lufthansa Technik optimiert IT-Support mit SAP Assistant
Lufthansa Technik ist ein führender Anbieter von Services für Flugzeugwartung, Reparatur und Überholung. Ihre IT-Support-Teams sehen sich mit einer wachsenden Zahl von Service-Tickets für Routineprobleme konfrontiert, etwa Passwortzurücksetzungen und Anfragen zu Systemzugriffen, wodurch IT-Techniker von der Bearbeitung komplexer Aufgaben abgehalten werden.
Diese Probleme wurden jedoch durch die Implementierung eines IT-Support-Chatbots gelöst, der auf SAP Conversational AI basiert. Er kann häufige Anfragen bearbeiten und automatisch Service-Tickets für ungelöste Probleme erstellen. Dieses Unternehmen hat die durchschnittliche Lösungszeit für routinemäßige IT-Probleme drastisch verkürzt und die Gesamtproduktivität des IT-Support-Teams verbessert.
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FAQ zu Beispielen für Conversational AI
1. Ist ChatGPT eine Conversational AI?
Ja, ChatGPT funktioniert als Conversational-AI-Assistent, der eine große Bandbreite an Aufgaben ausführen kann, etwa Fragen beantworten, Konzepte erklären, Artikel schreiben, Inhalte zusammenfassen und Entwürfe erstellen.
2. Was ist das beste Conversational-AI-Modell?
Es gibt eine Vielzahl von Conversational-AI-Modellen, und die ideale Wahl hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und dem geplanten Einsatz ab. Insgesamt bietet ChatGPT von OpenAI viele starke Optionen, während Claude besser für Schreiben und Coding geeignet ist.
3. Gibt es eine kostenlose Conversational AI?
Ja, es gibt einige kostenlose Conversational-AI-Tools, etwa Microsoft Copilot, Google Gemini, QuillBot und Claude.
4. Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und Conversational AI?
Ein Chatbot ist eine Art von Conversational AI, aber nicht alle Chatbots sind Conversational AI. Regelbasierte Chatbots basieren zum Beispiel nicht auf Conversational-AI-Technologie, weil sie Schlüsselwörter oder andere Sprachelemente verwenden, um vorformulierte Antworten auszulösen.
