Unternehmen und Organisationen haben gerade erst begonnen, das Potenzial der konversationellen KI auszuschöpfen. Bisher wurde die dialogorientierte künstliche Intelligenz meist eingesetzt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten. Doch mehr und mehr wird sie auch dazu genutzt, komplexere Unterhaltungen zu bestreiten und Selfservices zu optimieren. Chatbots und Sprachassistenten müssen daher nicht nur technisch einwandfrei funktionieren, sondern auch über ein gutes Gesprächsdesign verfügen. Ihre Persönlichkeitsmerkmale sind entscheidend für ihren Erfolg. Es ist zum Beispiel wichtig, dass die Sprache auf die richtigen Nutzerpersönlichkeiten ausgerichtet ist und zur Marke passt, die sie repräsentiert. Aus diesem Grund sind bei unseren Projekten neben Business Analystinnen und Analysten, Entwicklerinnen und Entwicklern, Softwareingenieurinnen und -ingenieuren grundsätzlich auch Expertinnen und Experten für Kundenerlebnis und Gesprächsdesign involviert.

Älteres Paar sitzt auf dem Sofa und schaut gemeinsam auf ein Tablet-Gerät

Externer Concierge

Als virtueller Concierge nimmt dialogorientierte KI Anfragen und Anliegen von Kundinnen und Kunden bzw. Bürgerinnen und Bürgern auf und trägt zu einer optimierten weiteren Bearbeitung bei. Entweder erfolgt eine Übergabe des Gespräches an einen Mitarbeitenden oder es wird ein Bearbeitungsvorgang angestoßen. Falls notwendig werden automatisiert auch weitere Daten zusammengetragen. So kann die weitere Bearbeitung noch effizienter und qualitativer erfolgen.

Geschäftsmann sitzt vor seinem Laptop und telefoniert

Interner Concierge

Auch im internen Bereich bietet dialogorientierte KI entscheidende Vorteile: Sie unterstützt IT-Helpdesks und/oder die HR-Abteilung und wird als virtueller Assistent zum Beispiel zur Störungsbehebung, Netzwerk- und Benutzerverwaltung, Sicherheitsüberwachung oder Schulung im IT-Bereich eingesetzt. In der HR-Abteilung kann sie Aufgaben wie die Vertragsgestaltung, das Onboarding von neuen Mitarbeitenden oder das Gestalten von Einsatzplänen übernehmen.

Junge Frau steht in einem Laden und schaut auf Ihr Tablet

Persönlicher Assistent

Mit Microsoft CoPilot kam im Jahr 2023 der erste persönliche Assistent für die Dienste von Microsoft auf den Markt. Die Lösung hilft dabei, schneller E-Mails zu schreiben, Texte sinnvoll zusammenzufassen, Excel-Berechnungen durchzuführen und aufmerksamkeitsstarke Powerpoint-Präsentationen zu erstellen. Darüber hinaus ist es möglich, mit Lösungen wie Azure OpenAI oder Anthropic Claude eigene Assistenten zu generieren, die ein effizienteres Arbeiten ermöglichen.

Durch ChatGPT haben sich die Anforderungen an textbasierte Chatbots massiv verändert, da die Weiterentwicklung der KI ein immer besseres Textverständnis und Antwortverhalten erlaubt. Auch Chatbot-Systeme von Unternehmen und Behörden werden nun mit neuen Erwartungen konfrontiert.

Wir helfen unseren Kunden dabei, diesen Bedürfnissen gerecht zu werden und ihre Chatbots sowohl sprachlich als auch technisch zu optimieren. Dazu setzen wir generative KI und große Sprachmodelle wie GPT oder Claude ein. Mit einer RAG-Pipeline (Retrieval Augmented Generation) sichern wir den Umgang mit diesen von allein nicht fehlerfreien Modellen ab.

Um unabhängig vom gewählten Sprachmodell die KI-Halluzinationen – also nicht fundierte, aber glaubhaft formulierte Aussagen – zu minimieren und einen störungsfreien Einsatz in der Cloud und im eigenen Rechenzentrum zu gewährleisten, erarbeiten wir permanent neue Konzepte.

Mehrstufiger Fallback-Prozess

Ein einfaches Beispiel zur Unterstützung herkömmlicher Chatbots ist der Fallback-Prozess, der ausgelöst wird, wenn ein Bot die Nutzerinnen und Nutzer nicht richtig versteht. Ursprünglich wurden diese zum Umformulieren aufgefordert und dann an einen Agenten weitergeleitet.

Bei RAG-Chatbots werden nun die selbsttrainierten Frage-Antwort-Paare durch die Inhalte großer Sprachmodelle und firmeneigener Wissensdatenbänke ergänzt und helfen so, den Traffic auf die Agenten weiter zu minimieren.

Eine auf dem Kopf stehende Pyramide zeigt die fünf Stufen des Fallback-Prozesses, der ausgelöst wird, wenn ein Bot die Nutzerinnen und Nutzer nicht richtig versteht. Als erste Stufe erfolgen die antrainierten Chatbot-Antworten. Werden diese nicht verstanden, folgt die zweite Stufe: die antrainierten und durch GPT dynamisierten Chatbot-Antworten. Zwischen dieser und der dritten Stufe ist ein Compliance-Filter geschaltet. Als Stufen drei, vier und fünf folgen dann: die Reaktion des RAG-basierten GPT-Modells,

Sie möchten Ihren Kundinnen und Kunden bzw. Ihren Mitarbeitenden die Services bieten, die sie erwarten? Unsere Expertinnen und Experten unterstützen Sie dabei umfassend – in allen Rollen, die für die Implementierung konversationeller KI notwendig sind: Product Owner, Business Analystinnen und Analysten, Scrum Master, Fachleute für Customer Experience und Gesprächsdesign, KI-Trainerinnen und -Trainer, Entwicklerinnen und Entwickler sowie Softwareingenieurinnen und -ingenieure.

So sind wir in der Lage, Ihnen eine große Bandbreite an Leistungen anzubieten.

Verstärkung Ihres Teams 

 

Gesprächsautomatisierung as a Service

 

Gesprächsdesign-Check

 

Startpaket für Sprachdialogsysteme

Beratung zur Gesprächsautomatisierung

 

Konversations-Mining as a Service

 

Proof of Concept

 

Design as a Service

 

360°-Check

 

Startpaket für konversationelle KI

 

Ergänzend

Plattform as a Service

 

Kurse zur Gesprächsautomatisierung und konversationellen KI

 

Training Ihrer Mitarbeitenden

Chat-Assistent in der Luftfahrt

Unser Luftfahrtkunde hatte sich zum Ziel gesetzt, die Zahl der Anrufe auf seiner Hotline deutlich zu reduzieren. Wir unterstützten das Unternehmen dabei, seine Self-Services mit Hilfe eines Chatassistenten auszubauen und seine Mitarbeitenden dadurch zu entlasten.

Durch den Chatassistenten konnte eine Serviceverfügbarkeit von 24 Stunden an 7 Tagen die Woche gewährleistet werden. Die Anzahl der Sessions nahm dabei permanent zu: Während es sich im Januar 2022 noch um 10.000 pro Monat handelte, können heute leicht 25.000 Sessions pro Tag abgewickelt werden. Gewährleistet wird dies durch die hohe Skalierbarkeit des Chatassistenten.

Für ein gutes Kundenerlebnis sorgt unter anderem das ausgereifte Gesprächsdesign; weitere wertvolle Features wurden sukzessive auf Basis datengestützter Erkenntnisse ergänzt.

Geschäftsfrau, die im Flugzeug sitzend ein Foto mit ihrem Smartphone macht
Antenne

Optimiertes Nutzerlebnis bei Swisscom

Swisscom kommuniziert mit seinen Kundinnen und Kunden über eine breite Palette an Kanälen – unter anderem über Chat- und Voicebots. Wir helfen dem führenden Schweizer ICT-Dienstleister bei der Verfeinerung seiner konversationellen KI-Lösungen.

Den Grundstein für unsere Zusammenarbeit legte Swisscom bereits in einer vorangegangenen Phase, in der wir bestehende Chatbot-Lösungen an die Nutzererwartungen und Branchen- Benchmarks anpassten. Dies bot uns wertvolle Einblicke in die Stärken des Systems und in Bereiche mit Verbesserungsbedarf.

Heute liegt unser Schwerpunkt darauf, neue Anwendungsfälle zu identifizieren und so das Benutzererlebnis noch einmal zu verbessern. Gleichzeitig zielt die Optimierung der bestehenden Abläufe darauf ab, die Effizienz und Effektivität des Chatbots in verschiedenen Szenarien zu verbessern.

Digitaler Bürgerkontakt in deutscher Landeshauptstadt

Für Städte und Kommunen ist es entscheidend, den kommunikativen Erwartungen ihrer Bürgerinnen und Bürger optimal zu entsprechen. Wir helfen einer deutschen Landeshauptstadt dabei, eine zentrale digitale Kontaktmöglichkeit auf- und auszubauen.

Um die stark beanspruchten Service-Hotlines zu entlasten, wurde in die Infrastruktur der Landeshauptstadt schrittweise ein Chatbot integriert. Dieser ist rund um die Uhr, an jedem Tag der Woche erreichbar und kann die häufigsten Fragen automatisiert beantworten. Darüber hinaus bietet er eine Live-Chat-Option an, damit auch komplexere Anliegen der Bürgerinnen und Bürger effizient bearbeitet werden können.

Als Partner in diesem andauernden Projekt stellen wir der Landeshauptstadt unsere Expertise in Business und Technikal Requirement Analysis, Gesprächs- und Persona-Design, KI-Training und Data Analysis zur Verfügung. Als weitere Maßnahmen sind nun die Einbindung großer Sprachmodelle, die Erweiterung der Themenvielfalt und der Roll-out in verschiedenen Referaten geplant.

Stadt München