Das ist die Zukunft (2024): mit Dialog-KI zu smarteren Interaktionen!

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

Was ist Dialog-KI?

Dialog-KI ist die Technologie, mithilfe derer Chatbots bzw. virtuelle Mitarbeitende menschlich anmutende Gespräche führen können. Dazu verarbeiten Sie die Eingaben der Benutzer:innen und interpretieren deren Bedeutung. Die Technologie ist eine Unterart von künstlicher Intelligenz, die aus neuronalen Netzen, maschinellem Lernen und Computerlinguistik Dialog-KI-Chatbots formt. 

Unternehmen können heutztutage auf immer mehr Kanälen mit ihren Kund:innen kommunizieren. Am beliebtesten bei einem Großteil der Kundschaft sind jedoch weiterhin soziale Nachrichtenapps. Der Grund: Man nutzt dieselben Apps auch für die private Kommunikation im Alltag. Nachrichtenapps und Dialog-KI passen wunderbar zusammen und ermöglichen eine ausgezeichnete Benutzererfahrung. Auch deshalb entscheiden sich immer mehr Unternehmen dafür. Bis 2030 soll der Markt für Dialog-KI-Technologien Erwartungen zufolge auf 43,7 Milliarden USD anwachsen.

Woraus besteht Dialog-KI?

Hinter den menschlich anmutenden Interaktionsfähigkeiten von Dialog-KI stehen vor allem Computerlinguistik und maschinelles Lernen. Sie sind die beiden Kernbestandteile von Dialog-KI.

• Computerlinguistik: Durch diese Art von KI interpretieren Bots den Kontext gesprochener oder geschriebener Sprache. Dazu assoziieren sie sie mit bereits bekannten Wörtern, Aussagen und Redewendungen. Nehmen wir zum Beispiel: „Wo ist meine Bestellung?“ Diese Frage kann man auf unterschiedlichste Weise ausdrücken. Computerlinguistik erkennt innerhalb kürzester Zeit, dass alle diese unterschiedlichen Ausdrucksweisen dieselbe Absicht verfolgen.

• Maschinelles Lernen : Maschinelles Lernen besteht aus verschiedenen Algorithmen, Funktionen und Datensätzen, mit denen Bots fortwährend aus Benutzerverhalten lernen und ihre Fähigkeiten optimieren. Je mehr Benutzerdaten ein maschineller Lernalgorithmus erhält, desto besser kann er Muster erkennen und Vorhersagen treffen.

Im Gegensatz zu einem Dialog-Chatbot, der verschiedene Variationen von Benutzerfragen verstehen und beantworten kann, scheitern klassische regelbasierte Chatbots an genau dieser Aufgabe. Dies führt regelmäßig zu unzufriedenen Benutzer:innen.

Wie richtet man eine Dialog-KI ein?

Der erste Schritt hierbei ist, die Anforderungen und häufigsten Fragen seiner Benutzer:innen zu kennen. Die wichtigsten Schritte beim Aufsetzen von Dialog-KI sind folgende:

1. Häufig gestellte Fragen (FAQs) für Endbenutzer:innen auflisten FAQs sind die Grundlage jeder Entwicklung von Dialog-KI. Sie helfen dabei, die häufigsten Anfragen und wichtigsten Sorgen der Benutzer:innen zu identifizieren. Hierdurch kann das Anrufvolumen beim Supportteam bereits merklich reduziert werden. Wenn es für ein Produkt keine FAQ-Liste gibt, können auch die Interaktionen zwischen Kundenservice-Team und Kund:innen die Grundlage für einen Fragenkatalog sein, bei dem die Dialog-KI behilflich sein kann. Zum Beispiel könnten Serviceanfragen von Bankkund:innen sein, ein Scheckbuch zu bestellen oder ein neues Konto freizuschalten. Diese Anfragen werden zusammen mit weiteren zu einer Liste nach folgendem Schema zusammengestellt:

   • Wie bestelle ich ein Scheckbuch?

   • Wie schalte ich mein Bankkonto frei?

2. Mithilfe der FAQs im KI-Tool Ziele festlegen Die FAQs enthalten die Kundenabsichten. Diese sind die Grundlage für Ziele, die im KI-Tool festgelegt werden, z. B. ein Scheckbuch zu bestellen. Sobald die Ziele definiert sind, können sie an eine Dialog-KI angebunden werden, etwa an Freshdesk Omni. Danach muss das Unternehmen das Dialog-KI-Tool auf die unterschiedlichen Varianten trainieren, in denen Kund:innen nach der Information fragen können, die im Tool als Ziel festgehalten ist. Jedes Ziel kann auf unterschiedliche Weise formuliert werden. In Zusammenarbeit mit Ihren Analyse- und Supportteams können Sie herausfinden, wie genau Ihre Kund:innen im Gespräch mit Ihrem Supportteam ihre Wünsche formulieren. Mit Websitedaten und -anfragen, Webchat-Verläufen und Datenanalysen von Callcenter-Transkriptionen können Sie das Tool anschließend optimieren. 

Durch diese Faktoren und Schritte wird schließlich ein authentisches und bedarfsgerechtes Gespräch mit den Kund:innen möglich.

Wie funktioniert Dialog-KI?

Dialog-KI sorgt mithilfe von Computerlinguistik dafür, dass Software Text oder gesprochene Sprache versteht. Mithilfe von maschinellem Lernen trainiert sie sie anschließend darauf, möglichst genaue Vorhersagen für den Ausgang einer Interaktion zu treffen, ohne genau darauf programmiert worden zu sein.

Und so funktioniert Dialog-KI im Einzelnen:

1. Eingabe aufnehmen: Ein:e Benutzer:in macht eine Eingabe über eine Website oder App. Die Eingabe kann dabei schriftlich oder gesprochen erfolgen.

2. Eingabe analysieren: Je nach Art der Eingabe wird sie mithilfe verschiedener Technologien analysiert.

   • Texteingabe: Bei Texteingaben interpretiert die Dialog-KI mithilfe von sogenanntem Natural Language Unterstanding (NLU), einem Teilbereich der Computerlinguistik, die Bedeutung der Eingabe und leitet daraus deren Absicht ab. 

   • Spracheingabe: Spracheingaben werden hingegen mit einer Kombination aus automatischer Spracherkennung und NLU verarbeitet.

3. Antwortmanagement: In dieser Phase wird mithilfe von Natural Language Generation (NLG), einem weiteren Teilbereich der Computerlinguistik, eine Antwort auf die Anfrage formuliert.

4. Antwortoptimierung: Die gesammelten Eingabedaten werden von maschinellen Lernalgorithmen analysiert. Mit der Zeit werden die Antworten des KI-Chatbots dadurch immer weiter optimiert.

Chatbots vs. Dialog-KI

Dialog-KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der alle KI-gestützten Kommunikationstechnologien umfasst, darunter auch Chatbots. Aber nicht alle Chatbots basieren auf Dialog-KI. Regelbasierte Chatbots liefern ihre Lösungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln. Diese einfachen Chatbots können außerhalb ihrer Regeln weder Fragen beantworten noch aus Interaktionen lernen.

Die fortschrittlicheren Dialog-KI-Chatbots hingegen können menschlich anmutende Kommunikation simulieren und eine Bandbreite komplexer Aufgaben und Transaktionen übernehmen. Mithilfe von Computerlinguistik verstehen sie den Kontext der Frage und generieren eine menschlich wirkende Antwort darauf. Außerdem lernt diese Art Chatbot durch Interaktionen dazu und kann anhand von Daten trainiert werden. So können ihre Präzision und Leistung aktiv verbessert werden. Dialog-KI-Chatbots funktionieren lückenlos auf verschiedenen Kanälen: Im Browser, auf Mobilgeräten und in sozialen Apps. So werden einzelne Kundeninteraktionen Teil eines größeren Ganzen und können jederzeit wieder abgerufen werden, wenn die betreffenden Kund:innen wieder mit dem Unternehmen in Kontakt treten. Außerdem wird eine nahtlose und schnellere Weiterleitung zu Mitarbeitenden gewährleistet, wodurch sich Kund:innen weniger wiederholen müssen und ein besseres Serviceerlebnis haben.

Wo liegen die Vorteile von Dialog-KI?

Zu den Vorteilen von Dialog-KI gehören höherwertige Kundeninteraktionen, personalisierte Customer Experience, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

1. Höherwertige Kundeninteraktionen: Chatbots mit Dialog-KI verstehen die Absicht der Benutzer:innen, anstatt nur auf regelbasierte Antworten zu bauen. Dadurch können sie in Gesprächen mit Benutzer:innen proaktiv handeln sowie selbstständig Gespräche beginnen. Sobald das Gespräch begonnen hat, kann die Dialog-KI Benutzer:innen relevante Ressourcen, Produktinformationen und mögliche nächste Schritte anbieten. Immer mehr Unternehmen erkennen den Mehrwert davon, dass Dialog-KI proaktiv mit Kund:innen interagieren kann und damit die Customer Experience insgesamt verbessert.

2. Personalisierung: Die Personalisierungsfunktionen von Dialog-KI-Chatbots beziehen den Gesprächsverlauf und -kontext mit ein. Dadurch müssen sich Kund:innen weniger wiederholen und mehrmals dieselben Sachverhalte erklären. Außerdem können Chatbots Endbenutzer:innen dadurch selbstständig Empfehlungen geben. So können Unternehmen Ihren Kund:innen etwa Produkte vorschlagen und verkaufen, die sie ansonsten nicht in Erwägung gezogen hätten.

3. Gleichbleibend gute Customer Experience: Die meisten Interaktionen im Support ähneln einander stark und liegen im Bereich der Informationssuche. Unternehmen können Dialog-KI darauf programmieren, solche Fälle zu übernehmen und dadurch eine Customer Experience auf gleichbleibend hohem Niveau zu bieten. Dies bringt Verlässlichkeit in die Customer Experience und sorgt gleichzeitig dafür, dass die wertvollen menschlichen Mitarbeitenden für komplexere Anfragen zur Verfügung stehen.

4. Skalierbarkeit: Ein weiterer großer Vorteil von Dialog-KI besteht darin, dass das Hinzufügen neuer Support-Strukturen in Form von KI deutlich preiswerter ist als das Einstellen und Schulen neuer Mitarbeitender. Dadurch können Unternehmen ihre Supportfunktionen kurzfristig skalieren, zum Beispiel wenn neue geografische Märkte erschlossen werden oder die Nachfrage etwa im Weihnachtsgeschäft kurzfristig nach oben schnellt.

5. Kosteneffizienz: Ein menschliches Kundenservice-Team ist eine kostspielige Angelegenheit – besonders, wenn es Ihren Kund:innen auch außerhalb der üblichen Bürozeiten weiterhelfen soll. Durch Dialog-KI- Software können Unternehmen intelligente Bots einsetzen, die die Supportkosten senken, sofort antworten und potenziellen Kund:innen rund um die Uhr Support anbieten können.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Anwendungsbereiche für Dialog-KI

KI-gestützter Kundenservice ist die beste Möglichkeit für Unternehmen, eine individuelle Customer Experience zu bieten, die ihre Kund:innen begeistert und sie an das Unternehmen bindet. Unternehmen, die Dialog-KI einsetzen, verdoppeln die Qualität Ihrer Customer Experience, senken Servicekosten um 20 %, gewinnen mehr Kund:innen und verzeichnen 20 % mehr Zusatzverkäufe. Neben der Kundenservicequalität verbessert Dialog-KI auch die Produktivität und Effizienz der Mitarbeitenden. 

KI-Chatbots und Sprachassistenten sind die im Kundenservice und bei Omnichannel-Einsätzen bevorzugt eingesetzten Arten von Dialog-KI. In folgenden Bereichen wird Dialog-KI bereits bei vielen Unternehmen eingesetzt:

• Kundensupport: Bei häufigen Kundenanfragen, etwa zu Bestellbestätigungen, Nachverfolgung, Stornierung oder individuellen Empfehlungen, rücken Chatbots an die Stelle menschlicher Mitarbeitender. Durch die damit einhergehende Verfügbarkeit rund um die Uhr verbessert sich die Service- und Supportqualität für die Kund:innen. Mitarbeitenden wiederum spart es viel Zeit, die sie für Aufgaben mit höherer Wertschöpfung nutzen können. Beispiele hierfür sind Messaging-Bots auf Websites oder Messaging-Apps wie Slack.

• Barrierefreiheit: Durch den Einsatz von Dialog-KI-Chatbots auf verschiedenen Messaging-Kanälen wie WhatsApp, Apple Business Chatund Facebook Messengerkönnen Unternehmen mit größerer Barrierefreiheit punkten. Text-to-Speech, Diktieren und Übersetzen sind häufig genutzte Dialog-KI-Funktionen, mit denen Nutzer:innen von Unterstützungstechnologien Barrieren überwinden können. Sie ermöglichen eine einfachere, reibungslosere Nutzung von Kundenservices und Interaktion mit Ihrem Unternehmen.

• Prozesse im Personalwesen: Dialog-KI kann HR-Prozesse optimieren, darunter Schulungen, Anwerbung und Onboarding von Mitarbeitenden. Im Kundenservice können mithilfe von Dialog-KI zum Beispiel neue Mitarbeitende schneller angelernt und ihr Training optimiert werden. Dialog-KI für Mitarbeitende kann Trainingsressourcen für neue Teammitglieder bereitstellen, sie mit den richtigen Ansprechpartnern verbinden und ihre Leistung mitverfolgen.

• Lead-Generierung: Dialog-KI kann viele verschiedene Marketingprozesse optimieren, etwa Lead-Generierung, Content-Erstellung oder Kampagnenmanagement.  Über Dialog-KI-Chatbots können Unternehmen proaktiv das Gespräch mit den Besucher:innen ihrer Website und den Benutzer:innen ihrer Apps und Stores suchen. Die Chatbots können auf die tiefergehende Beschäftigung mit den Produkten hinwirken oder Benutzerdaten für die weiterführende Kommunikation sammeln. Damit hilft die Dialog-KI dabei, den Lead-Generierungsprozess deutlich zu beschleunigen. 

• Kundeneinbindung: Über Dialog-KI gestützte Chatbots können Kund:innen bequem Feedback geben und Verbesserungsvorschläge machen. Zu diesem Zweck wird in Dialog-KI-Chatbots am Ende jeder Interaktion eine Umfrage oder Feedbackfrage ausgelöst. Das Feedback hilft Unternehmen dabei, die Erwartungen ihrer Kundschaft besser zu verstehen und Verbesserungsbedarf auszumachen.

Dialog-KI ermöglicht menschlich anmutende Interaktionen in den verschiedensten Unternehmensbereichen und Branchen. Allen Anwendungen gemein ist dabei die Verbesserung der Kundenbindung und -einbindung.