Time-to-Market von Conversational AI:  Lohnen sich Chatbots?

Inhalt
-Warum dauert der Start einiger Conversational AI-Projekte zu lange?
-Warum versagen maschinell lernende Chatbots?
-Zero-Training AI: So starten Sie schnell einen Chatbot
-Also… sind Chatbots effektiv genug?

Eine der ersten Fragen, die sich stellt, wenn man sich ein neues Konversations-KI-Projekt vorstellt, ist, wie viel Zeit es dauern wird, es zum Laufen zu bringen. 

Einige unterschätzen bei Chatbot-Lösungen die Implementierungszeiten, aber auch die Zeit, die benötigt wird, um gute Ergebnisse zu erzielen. Obwohl der Return on Investment (ROI) immer eine Schlüsselkennzahl ist, kann der Wert der Investition sinken, wenn es Monate oder ein Jahr dauert, bis Ihr Projekt vollständig funktionsfähig ist. 

Eine langsame Time-to-Market kann definitiv über den Erfolg entscheiden.

Warum dauert der Start einiger Konversations-KI-Projekte zu lange?

Es gibt viele Gründe, warum manche KI-Projekte länger als erwartet brauchen, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern. 

Erstens: Chatbot-Projektplanung

Während einige Kunden möglicherweise bereits einen entworfenen Implementierungsplan haben, der das für das Projekt verantwortliche Team, das Budget, die Ziele und die erwarteten Ergebnisse definiert, beginnen andere erst nach dem Kauf der Software darüber nachzudenken. Dies verlängert die Zeit, bis einige echte Ergebnisse zu sehen sind.

Zweitens: Unterstützungsinhalte für den Chatbot

Dazu können häufig gestellte Fragen, Antworten, Konversationsabläufe und andere Inhaltsquellen gehören. Sie haben vielleicht eine sehr robuste Konversations-KI-Lösung im Einsatz, aber wenn Sie keine Inhalte erstellt haben, um häufig gestellte Fragen Ihrer Benutzer zu beantworten, ist alles umsonst.

Drittens und am wichtigsten: die Technologie selbst.

Je nach Ansatz Ihre Konversations-KI verwenden, kann es mehr oder weniger Zeit in Anspruch nehmen, bis Ihr Projekt ordnungsgemäß und nach guten Standards funktioniert. Aus diesem Grund müssen Sie wissen, was Sie von den verschiedenen Conversational AI-Technologien auf dem Markt erwarten können. Wir werden sie unten analysieren.

Sind Chatbots also wirklich die Investition und Zeit wert? 

Trotz einiger Herausforderungen entscheidet ein Unternehmen nur sehr selten, 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 Conversational AI problemlos 40-50 % der Anfragen selbst beantworten. 

Warum scheitern maschinell lernende Chatbots?

Eine der am häufigsten verwendeten Technologien für Chatbots ist Maschinelles lernen, das einen statistischen Ansatz zum Lösen von Abfragen verwendet. 

Dies bedeutet, dass ein Chatbot oder ein virtueller Assistent eine Frage nur dann beantworten kann, wenn er zuvor eine ähnliche Anfrage gesehen hat. Deshalb muss der Chatbot mit Daten gefüttert werden, also mit unterschiedlichen Formulierungen und Äußerungen von Kundenanfragen. Es ist, was wir nennen 'Ausbildung' die KI.

Schulungen zum maschinellen Lernen erfordern Unmengen von Daten, damit die Algorithmen statistisch entscheiden können, wie eine bestimmte Frage beantwortet wird. In den letzten Jahren haben der Hype und die Versprechungen des maschinellen Lernens es geschafft, dieses gewaltige Thema nicht in den Hintergrund zu rücken. Um anständige Ergebnisse zu erzielen, benötigen Kunden viele Daten.

Wenn uns diese Daten nicht zur Verfügung stehen, fehlt Chatbots, die auf maschinellem Lernen basieren, der Kontext und sie wissen nicht, wie sie Mehrdeutigkeiten lösen sollen, was zu suboptimalen Ergebnissen und Frustration bei den Benutzern führt. 

Darüber hinaus erfordern Schulungen viel Zeit und Ressourcen: Ingenieure für maschinelles Lernen und wochenlanges Kuratieren von Daten, damit die Lösung mit der genauen Beantwortung von Anfragen beginnen kann.

Zero-Training AI: So starten Sie schnell einen Chatbot

Um das „Trainingsproblem“ anzugehen, haben sich einige Konversations-KI-Lösungen entschieden, auf unterschiedliche Ansätze zu setzen. 

Das Ziel? Um langwierige Schulungen zu eliminieren und die Markteinführungszeit für Chatbots, virtuelle Assistenten und andere Konversations-KI-Projekte zu verkürzen. Auch um das Leben der Benutzer zu erleichtern und das Rätselraten bei der Suche nach potenziellen neuen Äußerungen zu reduzieren. 

Neurosymbolische KI ist ein hybrider Ansatz, der semantische Beziehungen verwendet, um Verbindungen zwischen der Abfrage des Benutzers und der Absicht herzustellen. 

Nehmen wir an, wir führen ein Versicherungsgesellschaft und wir richten einen Chatbot ein, um bestehende und potenzielle Kunden zu unterstützen. Wenn wir eine Versicherung brauchen, fragen wir vielleicht „Ich möchte mein Eigentum versichern“ oder „Ich brauche eine Hausratversicherung“ oder sogar „Wie schütze ich mein Haus vor Dieben?“. 

Der Versicherer möchte möglicherweise alle diese Fragen mit der gleichen Antwort beantworten und die Benutzer anleiten, die für sie am besten geeignete Hausratversicherung auszuwählen. Wie können wir jedoch sicherstellen, dass wir uns nicht alle möglichen Formulierungen vorstellen müssen?

Die neurosymbolische KI von Inbenta kommt mit a vortrainiertes Lexikon das in der Lage ist, 'property' mit 'home' oder 'house', sowie 'insure' mit 'insurance' und sogar 'protect' abzugleichen. Auf diese Weise findet der Chatbot ohne Schulungsaufwand die richtige Antwort, egal welche dieser drei Abfragen verwendet wird. 

Darüber hinaus fügen wir einige Ebenen des maschinellen Lernens hinzu, um aus dem Verhalten der Benutzer zu lernen und dennoch vom ersten Tag an Ergebnisse zu liefern.

Also… sind Chatbots effektiv genug?

Die kurze Antwort ist ja. Chatbots können die Leistung Ihrer Teams stark beeinträchtigen, indem sie ihnen Zeit geben, sich auf komplexe Anfragen zu konzentrieren, während sie einen großen Teil der Anfragen automatisieren und bis zu 90 % Ihrer Kundenanfragen beantworten.

Wenn Sie jedoch möchten, dass sie vom ersten Tag an effektiv sind, möchten Sie wahrscheinlich eine Technologie wählen, die bereits vortrainiert ist, Antworten geben kann, ohne dass Unmengen von Daten erforderlich sind, und die intelligent genug ist, um den Kontext und die wahre Absicht hinter Abfragen zu verstehen. 

Wenn Sie es versuchen möchten, Registrieren Sie sich hier für eine 14-tägige kostenlose Testversion und entdecken Sie die Wunder der Zero-Training-KI.

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