Eine der ersten Fragen, die sich bei der Planung eines neuen Konversations-KI-Projekts stellt, ist die Frage, wie lange es dauern wird, bis diese einsatzbereit ist.
Manche unterschätzen die Implementierungszeiten für Chatbot-Lösungen, aber auch die Zeit, die für gute Ergebnisse benötigt wird. Wenngleich die Kapitalrendite (ROI) immer eine wichtige Kennzahl ist, kann der Wert der Investition sinken, wenn es Monate oder ein Jahr dauert, bis Ihr Projekt vollständig funktionsfähig ist.
Eine langsame Markteinführung kann über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Warum brauchen manche Konversations-KI-Projekte zu lange, um zu starten?
Es gibt viele Gründe, warum manche KI-Projekte länger brauchen als erwartet, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Erstens: Chatbot-Projektplanung
Während manche Kunden bereits einen Implementierungsplan haben, in dem das für das Projekt verantwortliche Team, das Budget, die Ziele und die erwarteten Ergebnisse festgelegt sind, beginnen andere erst nach dem Kauf der Software, darüber nachzudenken. Dadurch verlängert sich die Zeit, bis echte Ergebnisse zu sehen sind.
Zweitens: Support-Inhalte für den Chatbot
Dazu können FAQ-Listen, Antworten, Konversationsflüsse und andere Inhaltsquellen gehören. Sie können über eine sehr robuste Konversations-KI-Lösung verfügen; wenn Sie keine Inhalte erstellt haben, um häufige Fragen Ihrer Nutzer zu beantworten, ist alles umsonst.
Drittens, und das ist das Wichtigste: die Technologie selbst.
Je nachdem, welchen Ansatz Ihre Konversations-KI verfolgt, kann es mehr oder weniger Zeit in Anspruch nehmen, bis Ihr Projekt ordnungsgemäß und nach guten Standards funktioniert. Deshalb sollten Sie wissen, was Sie von den verschiedenen Konversations-KI-Technologien auf dem Markt erwarten können. Nachstehend werden wir diese analysieren.
Sind Chatbots also wirklich die Investition und die Zeit wert? Trotz einiger Herausforderungen wird ein Unternehmen nur sehr selten entscheiden, dass ein Chatbot die Investition nicht wert ist. Aktuelle Self-Service-Raten können bis zu 90 % erreichen, aber selbst mit einem stark unoptimierten Chatbot kann Konversations-KI leicht 40-50 % der Anfragen selbst beantworten.
Warum scheitern maschinell lernende Chatbots?
Eine der am häufigsten Technologien für Chatbots ist das maschinelle Lernen, das einen statistischen Ansatz zur Lösung von Anfragen verfolgt.
Das bedeutet, dass ein Chatbot oder virtueller Assistent nur dann eine Frage beantworten kann, wenn er eine ähnliche Anfrage schon einmal gesehen hat. Deshalb muss der Chatbot mit Daten gefüttert werden, d. h. mit verschiedenen Formulierungen und Ausdrücken von Kundenanfragen. Das nennen wir das „Training“ der KI.
Für das Training des maschinellen Lernens werden Unmengen von Daten benötigt, damit die Algorithmen statistisch entscheiden können, wie eine bestimmte Frage zu beantworten ist. In den letzten Jahren haben der Hype und die Versprechungen des maschinellen Lernens dazu geführt, dass dieses enorme Problem nicht viel Aufsehen erregte. Um vernünftige Ergebnisse zu erzielen, benötigen die Kunden eine Menge Daten.
Wenn diese Daten nicht zur Verfügung stehen, fehlt den durch maschinelles Lernen betriebenen Chatbots der Kontext und sie wissen nicht, wie sie Mehrdeutigkeiten auflösen können, was zu suboptimalen Ergebnissen und Frustration bei den Nutzern führt.
Außerdem erfordert das Training viel Zeit und Ressourcen: Ingenieure für maschinelles Lernen und wochenlanges Aufbereiten von Daten, damit Anfragen präzise beantwortet werden können.
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Trainingsfreie-KI: So machen Sie einen Chatbot schnell funktionsfähig
Um das „Trainingsproblem“ in den Griff zu bekommen, haben einige Konversations-KI-Lösungen auf unterschiedliche Ansätze gesetzt.
Das Ziel? Langwierige Schulungen zu vermeiden und die Time-to-Market von Chatbots, virtuellen Assistenten und sonstigen Konversations-KI-Projekten zu beschleunigen. Außerdem soll es den Nutzern das Leben erleichtern und das Rätselraten bei der Suche nach potenziellen neuen Formulierungen verringern.
Neurosymbolische KI ist ein hybrider Ansatz, der semantische Beziehungen nutzt, um Verbindungen zwischen der Anfrage des Benutzers und der Absicht herzustellen.
Nehmen wir an, wir betreiben eine Versicherungsgesellschaft und wollen einen Chatbot einrichten, um bestehende und potenzielle Kunden zu unterstützen. Wenn wir eine Versicherung brauchen, fragen wir vielleicht: „Ich möchte meine Wohnung versichern“ oder „Ich brauche eine Hausratversicherung“ oder sogar „Wie schütze ich mein Haus vor Dieben“.
Der Versicherer möchte vielleicht auf alle diese Fragen die gleiche Antwort geben, um die Nutzer bei der Auswahl der für sie am besten geeigneten Hausratversicherung zu unterstützen. Wie können wir jedoch sicherstellen, dass wir uns nicht alle möglichen Formulierungen vorstellen müssen?
Die neurosymbolische KI von Inbenta verfügt über ein vortrainiertes Lexikon, das in der Lage ist, „Wohnung“ mit „Hausrat“ oder „Haus“ sowie „versichern“ mit „Versicherung“ und sogar „schützen“ in Verbindung zu bringen. Auf diese Weise kann der Chatbot die richtige Antwort finden, unabhängig davon, welche dieser drei Fragen gestellt wird, ohne dass ein Training erforderlich ist.
Darüber hinaus fügen wir einige Schichten des maschinellen Lernens hinzu, um aus dem Verhalten der Nutzer zu lernen und dennoch vom ersten Tag an Ergebnisse zu liefern.
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Also… Sind Chatbots effektiv genug?
Die kurze Antwort lautet: ja. Chatbots können die Leistung Ihrer Teams stark beeinflussen, indem sie ihnen Zeit geben, sich auf komplexe Anfragen zu konzentrieren, während sie einen großen Teil der Anfragen automatisch bewältigen und bis zu 90 % der Kundenanfragen beantworten.
Wenn Sie jedoch wollen, dass sie vom ersten Tag an effektiv sind, sollten Sie sich für eine Technologie entscheiden, die bereits trainiert ist, die Antworten geben kann, ohne eine Unmenge von Daten zu benötigen, und die intelligent genug ist, um den Kontext und die tatsächliche Absicht hinter den Anfragen zu verstehen.
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