Wenn die KI spricht Worauf Unternehmen bei Conversational AI achten müssen

Autor / Redakteur: Stephan Göbel* / Lena Müller

Wenn Unternehmen ihrer Marke eine Stimme geben wollen, gab es schon bisher viel zu beachten. Mit der Verbreitung von KI-basierten Dialogsystemen ist jedoch eine neue Dimension hinzugekommen: Auch Kollege Chatbot ist von großer Bedeutung für Brand Management und Marketing – oder er wird es.

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Um ein erfolgreiches Conversational-Projekt auf die Beine stellen zu können, braucht es neben Datenanalysten auch Texter und Content-Strategen. Nur im Zusammenspiel wird das Projekt erfolgreich.
Um ein erfolgreiches Conversational-Projekt auf die Beine stellen zu können, braucht es neben Datenanalysten auch Texter und Content-Strategen. Nur im Zusammenspiel wird das Projekt erfolgreich.
(Bild: gemeinfrei / Pexels )

Microsoft bietet ein Open-Source-Toolkit namens Microsoft Icecaps. Mit ihm lassen sich dialogorientierte KI-Systeme mit Blick auf unterschiedliche Personas trainieren. Je mehr solcher KI-basierte Systeme im Sinne einer „Conversational AI“ leisten können, desto anspruchsvoller und komplexer werden die Use-Cases. Man denke etwa an die ersten Projekte in Richtung emotional auftretender Anwendungen. Ganz grundsätzlich sind je nach den gegebenen Möglichkeiten des jeweiligen Unternehmens Tonalität, Tiefe und Breite also so zu gestalten, dass auch der digitale Kollege aus Support oder Sales etc. mit der Stimme und Sprache des Unternehmens spricht.

Spätestens hier sollte erkennbar sein, welche Bedeutung ein aus den genannten Technologien resultierender „Conversational Commerce“ für Brand Management, Marketing, Verkauf und Werbung hat. Das gilt sowohl im B2C- als auch im B2B-Umfeld, zumal eine Trennung spätestens seit dem Konzept des B2B2C im Grunde in den meisten Szenarien hinfällig ist. Eine Studie belegt die These der „Corporate AI Communications“: 51 Prozent der befragten Führungskräfte halten es für unabdingbar, die Aspekte „passenden Charakter“ und „zum Markenbild passenden Auftritt“ sicherzustellen als Top-Priorität für ihre dialogbasierte AI. Worauf bei entsprechenden Projekten zu achten ist, wird im Verlauf weiter ausgeführt.

Conversational AI braucht das richtige Team

Wer an KI denkt, hat zunächst wahrscheinlich IT-Spezialisten im Sinn. Doch erstens ist der Begriff nicht trennscharf, und zweitens ist er nicht ausreichend. Ein schlagkräftiges Team für ein erfolgreiches Conversational-Projekt braucht Knowledge-Worker für Datenanalyse und User Experience sowie auch Texter und Content-Strategen – und zwar von Beginn an. Nur gemeinsam kann eine zielführende Strategie gelingen. Eine dementsprechende Gruppe schafft es, die richtige Perspektive einzunehmen: vom Ziel her zu denken.

Dafür ist es naturgemäß erforderlich, die Sicht des Anwenders einzunehmen und entsprechende Personas zu definieren. Wenn es etwa um ein Callcenter geht, müssen sowohl die Zielgruppe als auch deren Gründe für eine Kontaktaufnahme sowie mögliche Fragen bedacht werden. Dabei ist es außerdem erforderlich, dass das Projekt-Team über die reinen Aspekte des grundlegenden Prozesses hinausdenkt und auch etwaige ethische Implikationen ab ovo berücksichtig. Immerhin treffen Daten und Menschen aufeinander, hier liegt stets die Tücke im Detail – ein Unconscious Bias kann zum Beispiel fatale Folgen haben.

Die Marke zählt

Hat nun dieses Team die Basisanforderungen für die Erstellung eines Conversational-basierten Projekts – Zusammensetzung, Technologie, Daten, Inhalte, Ethik – einmal erfüllt, geht es zügig an die Planung für den operativen Betrieb. Und hier sei auf die eingangs dargelegte Argumentation um das Brand Management und die Markenbildung verwiesen. Tonalität, Geschlecht und Persona müssen so ausgelegt werden, dass sie stets in Einklang mit der Gesamtmarke stehen. Was Unternehmen dabei bedenken sollten: Ein solches Projekt ist ein Marathon und kein Sprint. Für den nachhaltigen Erfolg sind laufende Aufwände nach einer Erstinvestition unumgänglich.

Umso wichtiger ist es, dass ein begonnenes Projekt auch richtig funktioniert. Wenn es klappt, zahlt es positiv auf die Marke ein – gibt es jedoch größere Fehlerquellen, ist der Reputationsverlust ungleich größer. Ausführliche Tests sind darum absolute Pflicht. Es ist ratsam, dabei zunächst einmal im eigenen Unternehmen anzufangen, auch wenn die endgültige Lösung für die Interaktion mit der Außenwelt entworfen ist. Je mehr der Reifegrad zunimmt, desto größer kann der Kreis der überprüfenden Personen sein. Ein besonderes Augenmerk muss dabei auf den Aspekt des einfachen Zugangs für heterogene Zielgruppen – der Barrierefreiheit – fallen.

Schöne Grüße von Turing

Die Entwicklung der Conversational AI schreitet mit großer Geschwindigkeit voran. Immer mehr Systeme werden schon bald den „Turing-Test“ bestehen, nachdem ein Mensch keinen Unterschied mehr bemerkt, ob er mit einem anderen Menschen oder eben einem KI-System kommuniziert. Was auf den ersten Blick wie das zu erreichende Ziel aussieht, wirft jedoch gleichzeitig die Frage auf: Ist das gut so? Möchte ein Unternehmen seine Gesprächspartner soweit täuschen?

Es gilt also eine passende Strategie zu finden, die eben auch zur Marke passt, einschließlich Vertriebsstrategie. Dazu zählt auch ein klarer, transparenter Weg, wie mit den preisgegebenen Daten und Informationen umgegangen wird. Immerhin „hören“ viele der Assistenten permanent zu. Aspekte wie diese muss letztlich jedes Unternehmen selbst für sich beantworten, innerhalb seines Wertesystems. Wenn ein solches noch nicht existiert, sei dies der abschließende Tipp für die Einführung von Conversational AI: Erstellen Sie eines.

*Stephan Göbel ist Mitglied im Global Executive Leadership und verantwortet das Business der Avanade Deutschland GmbH im Territory South-West mit seinen 3 Standorten in Stuttgart, Ulm und Balingen.

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