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Automatisierung dank virtueller Assistenz 30. Januar 2018 -

Virtuelle Assistenz war in der Gardner Hype-Kurve 2017 kurz vor dem Peak. Unternehmen sehen sich unter Zugzwang: Sie müssen ihr Geschäft im Licht der Digitalisierung weiter entwickeln. Virtual Assistant Services sind diesbezüglich ein probates Mittel.

Vor wenigen Jahren waren Chatbots noch eine futuristische Spielerei. Die Funktionalitäten wurden erweitert. Nun sind sie zunehmend als  virtuelle AssistentInnen einsetzbar. Die zunehmende Akzeptanz führt zu einem positiven Feedbackloop. Mit zunehmenden Nutzerzahlen verbessert sich die Qualität. Mit der zunehmenden Qualität ergeben sich Nutzungsszenarien für Unternehmen.

 

Automated Chatbots für die Generation Y

Dies trifft nicht nur auf natürliche Sprache zu. Gerade das Chatten mit Kunden kann helfen: Die Generation Y ist es gewohnt zu chatten, statt nach Informationen zu suchen. Chatbots sprechen sie daher besser an. Oft ist bereits eine App installiert, welche für Chatbots genutzt werden kann. Chatbots können auf diversen Plattformen eingesetzt werden. So in eigenen Apps oder auf Webseiten: Technisch sind die Möglichkeiten fast unlimitiert.

virtuelle Assistenz ist zunehmend in Business Cases einsetzbar
 

Chatbots sind keine neue Technologie

Der erste Chatbot war eine Sie: Geschaffen wurde Eliza 1966. Joseph Weizenbaum programmierte sie und imitierte damit die Annäherung an künstliche Intelligenz mit. Einer der Nachfolger war A.L.I.C.E. welcher drei Mal den Loebner-Preis gewann. Dafür müsste der Turing Test während 25 Minuten bestanden werden. Der Turing-Test selbst bestand er jedoch nie.

 

Virtuelle Assistenz und Artifical Intelligence

Künstliche Intelligenz ist noch immer Zukunftsmusik. Zwar gibt es Fortschritte – doch zumindest bei der anfänglichen Parametrisierung und dem Training braucht es noch viele menschliche Interventionen. So kann mittels “machine learning” vieles implementiert werden, doch müssen entsprechende Trainingssets noch immer aufbereitet werden und die Herausarbeitung der Features gelingt kaum ohne menschliche Unterstützung.

 

Natural Language Processing

Schliesslich sind Bots simplifiziert ausgedrückt Programme, die auf eine Datenbank zurückgreifen. Um Kommunikation zu betreiben, müssen Bots auf natürliche Sprache reagieren können. Dafür werden verschiedene Natural Language Processing (NLP)-Techniken angewendet. Beispielsweise müssen Sprachen erkannt werden. Gerade wenn ein Bot eine kurze Nachricht erhält, die Ausdrücke aus verschiedenen Sprachen enthält, ist dies essentiell.

Weitere Schritte beinhalten beispielsweise part-of-speech tagging. Normalisierung, hilft  Akronyme oder Slang zu verstehen. Mit Noun Phrase Extraction wird das Hauptthema herausgearbeitet. Stemming reduziert Wörter um Pre- und Suffixe, womit die Präzision für die Suche in der Datenbank verbessert werden kann.

 

Mehr Funktionen

Was ist nun der Unterschied zwischen Chatbots und virtuellen SekretärInnen? Es ist weniger die Weiterentwicklung oder das Sprachverständnis, welches Google Assistent oder Siri von klassischen Chatbots unterscheidet. Vielmehr sind es die zusätzlichen Anwendungsmöglichkeiten, die ein erweitertes Anwendungsgebiet zulassen.

Virtuelle Assistenten antworten nicht bloss, sondern führen Aktionen aus. So kann beispielsweise eine Applikation geöffnet oder eine Erinnerung gesetzt werden. Diejenigen der ‚Grossen‘ können zumeist Sprache in Text umwandeln.

 

Nicht nur Entwicklungen von den Big Players

Amazon, Apple, Google und Co entwickeln alle virtuelle Assistenten. Sie setzen dabei auch auf künstliche Intelligenz und kognitives Lernen. Diese sind jedoch noch nicht universell einsetzbar. Kleinere Unternehmen können nicht dieselben Investitionen tätigen.

Dennoch gibt es eine Vielzahl von Chatbot Creators. Viele sind auf bestimmte Plattformen ausgerichtet. Einige können an verschiedene Plattformen angeschlossen werden.

 

Klare Ausrichtung und begrenzter Rahmen

Klassische Anwendungsgebiete sind daher geschlossene Systeme. Insbesondere wenn sowohl Plattform als Thematik definiert sind. Beispiele sind die Buchung eines Hotelzimmers oder eine webbasierte Verkaufsberatung.

Ein anderes Beispiel ist der Einsatz eines virtuellen Assistenten in einer App. So kann beispielsweise für eine Messe ein virtueller Chatagent eingebaut werden. Er fragt Teilnehmer nach ihren Interessen und macht Vorschläge. Angebote werden direkt auf dem Screen angezeigt und können zum persönlichen Kalender hinzugefügt werden. Feedback kann direkt gegeben werden. Zudem können Surveys per Chat gemacht werden.

 

Stand und Entwicklung

Allgemein anwendbare virtuelle Assistenten können Erwartungen nur teilweise erfüllen. Sie unterstützen, können aber nicht die Vielfalt der möglichen Aufgaben abdecken. Klare Business Cases sind heute abdeckbar. Insbesondere wenn sie auf einfachen Dialogen beruhen.

Die virtuellen SekretärInnen müssen jedoch auf ihre Aufgaben vorbereitet werden. Die möglichen Aktionen, Reaktionen und Interaktionen müssen definiert sein. Diese werden in einer Datenbank hinterlegt. Repetitive Tätigkeiten können dabei abgedeckt werden. Der Traum der selbstlernenden allgemein wirkenden virtuellen Assistenz ist noch Zukunftsvision. Es wird noch dauern bevor öfter Systeme trainiert statt programmiert werden.

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