So funktioniert eine effektive Kommunikation zwischen Usern und Sprachassistenten.
Conversational Design gewinnt in der digitalen Welt zunehmend an Bedeutung. Mit Chatbots, Sprachassistenten und Messaging-Plattformen wird die Gestaltung von Dialogen immer wichtiger für eine gute User Experience.
Warum ist Conversational Design so bedeutend? Und welche Vorteile bietet es für Unternehmen und Nutzer*innen? Darauf möchte ich in diesem Blogbeitrag genauer eingehen.
User Interfaces im Laufe der Zeit
Die Entwicklung der User Interfaces spiegelt den stetigen Fortschritt wider, wie wir mit Technologie interagieren. Zunächst basierten Schnittstellen auf Kommandozeilen. Nutzer*innen mussten dort präzise Befehle eingeben.
Wir entwickelten uns weiter zur Stapelverarbeitung. Schließlich gelangten wir zu grafischen Benutzeroberflächen (GUIs). Durch visuelle Elemente und intuitive Designprinzipien sprechen sie eine breitere Basis an Nutzer*innen an.
Gestische Interfaces
Die dritte Welle brachte gestische User Interfaces hervor. Sie ermöglichen eine noch direktere und natürlichere Form der Mensch-Computer-Interaktion durch physische Gesten als Eingabemethode.
Jakob Nielsen und Don Norman gelten als Pioniere auf diesem Gebiet. Laut ihren Einschätzungen sind diese Entwicklungsstufen mehr als nur Meilensteine in der Geschichte der User Interfaces. Sie ebneten den Weg für das neueste Paradigma im Conversational Design: sprachbasierte Interfaces.
Natürliche Sprachverarbeitung
Diese vierte Generation von User Interfaces baut auf den vorherigen Modellen auf. Sie ermöglicht es, natürliche Sprache zu verarbeiten. Ein wegweisender Schritt, der die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit unseren Geräten kommunizieren. Im Übrigen gibt es hier tief verwurzelte Probleme mit der Usability.
Bei neuen KI-Systemen befehlen Nutzer*innen dem Computer nicht mehr, was er tun soll. Vielmehr sagen sie dem Computer, welches Ergebnis sie sich wünschen – also eine intentionale Ergebnisbestimmung.
Sprachbasierte Interfaces
Im nächsten Schritt tauchen wir tiefer in das Konzept der sprachbasierten Interfaces ein. Wir untersuchen, wie diese Technologie es schafft, unsere Interaktion mit digitalen Systemen noch nahtloser und intuitiver zu gestalten.
Wie schlägt Conversational Design die Brücke zwischen Mensch und Maschine? Und welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für die Zukunft?
Conversational Design: mehr als nur Gespräche
Conversational Design schafft intuitive und natürliche Dialoge zwischen Mensch und Maschine. Die Technologie verschwindet hinter der menschlichen Konversation.
Conversational Design beschäftigt sich mit der Gestaltung von Schnittstellen, die eine natürliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Es ist ein essenzieller Bestandteil des User-centered Designs (UCD).
Es zielt darauf ab, die Interaktion mit Technologie so menschlich und intuitiv wie möglich zu gestalten. Diese Disziplin ist entscheidend für eine positive User Experience. Sie stärkt das Branding, indem sie eine konsistente Persona entwickelt.
Welchen Mehrwert bietet Conversational Design?
1. Steigerung der Effizienz im Kundenservice
2. Verbesserung der User Experience (UX)
3. Erhöhung der Nutzer*innenbindung
4. Sammlung und Analyse von Nutzer*innendaten
5. Differenzierung vom Wettbewerb
Kurz gesagt: Conversational Design löst gleich mehrere zentrale Probleme von Unternehmen.
Es automatisiert die Kommunikation, verbessert die User Experience und erhöht die Loyalität. Unternehmen können wertvolle Einsichten gewinnen und sich einen Vorteil im Wettbewerb sichern.
Use Cases von Conversational Design
- Kund*innensupport:
Chatbots wie "Julie" von Amtrak helfen Kund*innen Tickets zu buchen und beantworten Fragen in Echtzeit.
- Personalisierte Empfehlungen im Einzelhandel
Der virtuelle Assistent von The North Face basiert auf IBM Watson. Er schlägt den Kund*innen Produkte vor basierend auf ihren Präferenzen und Wetterbedingungen.
- Gesundheitscoaching
Ada Health's KI-gestützter Chatbot führt Nutzer*innen durch eine symptomgesteuerte Anamnese und gibt Empfehlungen für ihre Gesundheit.
Erfolgreiche Umsetzungen
- Domino's Pizza
Mit ihrem Chatbot "Dom" bietet Domino's ein nahtloses Bestellerlebnis, das eng mit ihrer Markenidentität verknüpft ist.
- Sephora
Der Chatbot des Beauty-Retailers unterstüzt Kund*innen bei der Auswahl von Produkten und personalisiert das Markenerlebnis.
Die Feinheiten digitaler Dialoge
Intelligentes Verständnis menschlicher Sprache
Moderne Conversational-AI-Systeme sind in der Lage, weit mehr als nur Worte zu interpretieren. Ein gut konzipierter Bot erkennt Nutzer*innen wieder.
Er versteht die Vorlieben und kann sogar proaktiv Vorschläge machen, bevor Nutzer*innen selbst ihre Bedürfnisse artikulieren. Sie analysieren den Kontext einer Unterhaltung, erfassen Stimmungen und Emotionen der Nutzer*innen und passen ihre Antworten an.
Maschinelles Lernen und fortschrittliche NLP-Algorithmen können sogar subtile Nuancen in der Sprache erkennen und interpretieren. Das ermöglicht eine menschenähnliche Interaktion.
UCD berücksichtigt die Bedürfnisse, Vorlieben und Fähigkeiten der Zielgruppe. Es ist wichtig, den Kontext und die Individualität zu verstehen und sie in den Dialog zu integrieren. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit den Nutzer*innen. Nur so erhält man ein kontinuierliches Feedback und kann den Dialog schrittweise verbessern.
Zudem müssen wir verschiedene Faktoren berücksichtigen, um eine inklusive und zugängliche Interaktion zu gewährleisten. Dazu zählen Sprachnuancen, kulturelle Unterschiede und individuelle Präferenzen.
NLP: Die Intelligenz hinter dem Gespräch
Natural Language Processing (NLP) ist das technologische Herzstück von jedem intelligenten Chatbot. Es ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und sinnvoll darauf zu reagieren. Ein Schlüsselelement für das Gefühl einer "menschlichen" Konversation.
Spracherkennung mit Keras und Python
Persönliche Assistenten wie Amazon, Siri und Google Assistant basieren auf Spracherkennungsalgorithmen. Diese Algorithmen können gesprochene Wörter und Sätze erkennen und in ein maschinenlesbares Format umwandeln. Einfache Implementierungen haben oft einen begrenzten Wortschatz und erkennen Wörter nur, wenn sie sehr deutlich ausgesprochen werden.
Fortgeschrittene Algorithmen wie Google Cloud Speech-to-Text und Amazon Transcribe können jedoch einen breiteren Wortschatz erkennen. Dazu zählen regionale Dialekte, Geräusche sowie Umgangssprache.
Python-Developer Arthur Fortes zeigt, wie man ein Spracherkennungsmodell auf einfachem Weg mit Keras entwickelt.
Risiken und Herausforderungen von Conversational AI
Conversational AI bringt unbestreitbare Vorteile und innovative Fortschritte mit sich. Dennoch gilt es auch die potentiellen Risiken zu beachten. Darunter fallen Themen wie:
Datenschutz und Datensicherheit
Große Bedenken stellen die Integrität und Vertraulichkeit persönlicher Daten dar. Sprachassistenten sammeln eine Fülle von Informationen über ihre Nutzer*innen – von alltäglichen Präferenzen bis hin zu sensiblen Daten.
Geraten diese Informationen in die falschen Hände, könnten sie für nicht-autorisierte Zwecke missbraucht werden. Robuste Verschlüsselungsmethoden und strenge Datenschutzrichtlinien sind daher zwingend notwendig, um die Privatsphäre der Nutzer*innen zu wahren.
Verlust zwischenmenschlicher Kommunikationsfähigkeiten
Eine weitere Sorge ist die zunehmende Abhängigkeit von technologischen Systemen. Wenn sich Menschen zu sehr auf digitale Assistenten verlassen, könnten wichtige kognitive Fähigkeiten verloren gehen. Dazu zählen zum Beispiel das Erinnerungsvermögen oder die Fähigkeit, Probleme zu lösen.
Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Bequemlichkeit und dem Schutz menschlicher Autonomie zu finden. Wenn wir uns zu stark auf digitale Interaktionen verlassen, verkümmern zwischenmenschliche Kommunikationsfähigkeiten immer stärker. Die Kunst des Dialogs, einschließlich Mimik und Gestik, könnte durch eine häufige Nutzung unpersönlicher digitaler Interaktionen abnehmen.
Uns sollte bewusst sein, dass die Technologie unsere menschlichen Beziehungen ergänzt und nicht ersetzt.
Ethik der Künstlichen Intelligenz
Darüber hinaus stellt sich die Frage nach der ethischen Programmierung von KI-Systemen. Wie stellen wir sicher, dass Algorithmen ohne Vorurteile agieren? Wie verhindern wir, dass maschinelle Lernprozesse bestehende soziale Ungleichheiten verstärken? Ethische Richtlinien für KI zu entwickeln, ist ein komplexes Unterfangen, das interdisziplinäre Expertise erfordert.
Mehr Benutzer*innenfreundlichkeit bei KI-Tools
Jakob Nielsen formuliert treffend: Die aktuellen generativen KI-Tools wie ChatGPT und Bard haben Probleme mit der Benutzer*innenfreundlichkeit. Dadurch ist die Rolle des "Prompt Engineers" entstanden.
Um sicherzustellen, dass diese neuen Werkzeuge akzeptiert werden, müssen sie benutzer*innenfreundlicher gestaltet werden. Der chatbasierte Interaktionsstil kann für viele Nutzer*innen herausfordernd sein, da sie ihre Anliegen in Textform formulieren müssen.
Wer gute Ergebnisse mit aktuellen KI-Bots erzielen möchte, benötigt ausreichend sprachliche Fähigkeiten. Untersuchungen zur Lese- und Schreibfähigkeit zeigen jedoch, dass etwa die Hälfte der potentiellen User möglicherweise diese nicht besitzen.
Der Eliza-Effekt: Vermenschlichung von Technologie oder "wenn Bots Charme zeigen"
Abschließend möchte ich auf den Eliza-Effekt verweisen. Dieser beschreibt die Tendenz des Menschen, Maschinen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Dies kann zu einer verzerrten Wahrnehmung der technologischen Realität führen.
Mögliche Folgen sind eine übertrieben emotionale Bindung zu digitalen Assistenten. Auch ein Vertrauensüberschuss gegenüber Technologie kann daraus resultieren, was wiederum neue Angriffsflächen für Manipulation schafft.
Dieser Effekt verdeutlicht die Bedeutung von Conversational Design. Selbst einfache Dialogsysteme können bei Nutzer*innen den Eindruck erwecken, mit einem empathischen Gegenüber zu kommunizieren. Aber vielleicht ist es gerade diese "menschliche" Schwäche für Charaktereigenschaften, die das Conversational Design so faszinierend macht.
Wie wir KI-Ängste überwinden
Die Chancen, die Conversational Design bietet, sind vielfältig und spannend. Durch persönliche und individualisierte Interaktionen können Unternehmen die Bindung zu ihren Kund*innen verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.
Darüber hinaus eröffnet Conversational Design neue Wege für die Bereitstellung von Diensten. Verschiedene Branchen wie zum Beispiel Gesundheitswesen, Bildung oder E-Commerce können davon profitieren.
Die Angst vor KI ist oft unbegründet. Wir sollten uns auf unsere Fähigkeit verlassen, neue Technologien zu adaptieren und sie zu unserem Vorteil einzusetzen. Durch Bildung und aktive Teilnahme können wir sicherstellen, dass KI unsere Zukunft bereichert.
Wie unterscheiden sich Conversational AI und Conversational Design?
Conversational AI und Conversational Design sind zwei eng miteinander verbundene Konzepte im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion. Dennoch unterscheiden sie sich.
Conversational AI bezieht sich auf die Technologien hinter sprachgesteuerten Assistenten und Chatbots, die natürlich sprachliche Interaktionen ermöglichen.
Conversational Design hingegen beschreibt den Prozess, bei dem die User Experience für diese Interaktion entworfen wird. Es befasst sich mit der Gestaltung des Dialogflusses und der Persönlichkeit des Bots oder Assistenten. Auch Antwortstrategien und der allgemeinen Tonfall der Konversation sind Teil dieser Disziplin.
So nutzen wir Conversational AI erfolgreich
Um Conversational Design erfolgreich umzusetzen, braucht es verschiedene moderne Technologien. Dazu gehören Conversational Interfaces, KI, codefreies Design, RPA und Machine Learning.
Sind diese Technologien strategisch aufeinander abgestimmt, können sie gemeinsam als Multiplikatoren wirken. Dadurch kann ein Unternehmen Geschäftsprozesse automatisieren, was es wettbewerbsfähiger macht.
Dank vernetzter Automatisierungen können Unternehmen eigenständig agieren und sämtliche Aspekte ihres Geschäfts beschleunigen.
Es gibt Konzepte, die mithilfe von Conversational AI selbststeuernde Organisationen schaffen. Diese Ideen zielen darauf ab, Unternehmen agil, anpassungsfähig und effizient zu gestalten.
Dabei unterstützt Conversational AI
· Autonome Entscheidungsfindung
· Steigerung der Effizienz
· Personalisierung des Kund*innenerlebnisses
· Skalierbarkeit
· Kontinuierliches Lernen
· Proaktive Problemlösung
Diese Ansätze ermöglichen Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Diese Strategien zur Hyperautomatisierung helfen dabei
· Prozesse mit Automatisierungspotenzial zu erkennen.
· KI und RPA zur Steigerung der Effizienz zu kombinieren.
· Agile, iterative Projektumsetzung zu bevorzugen.
· Mitarbeitende in den Automatisierungsprozess zu integrieren.
· Auf skalierbare Technologien zu setzen.
· Fähigkeiten zur Datenanalyse auszubauen.
· Governance-Rahmenwerk für Compliance zu schaffen.
· Stetige Verbesserungen und Anpassungen von Technologien vorzunehmen.
Die Zukunft des Conversational AI
Conversational AI verändert bereits heute viele Bereiche in Unternehmen. In Zukunft könnten wir Zeug*innen sein, wie KI-gestützte Sprachassistenten noch tiefer in unseren Alltag integriert werden. Sei es durch personalisierte Lernerfahrungen oder durch Unterstützung bei alltäglichen Aufgaben.
Was bedeutet das für die Zukunft der Menschheit? Probiere es aus und führe ein Gespräch mit einer künstlichen Intelligenz. Sie kann bei geeigneten Prompts beeindruckende Ergebnisse liefern und sogar eine eigene Persönlichkeit zeigen.
Vielleicht offenbart sich in der Antwort eine Zukunftsvision, die unsere bisherige Vorstellungskraft übersteigt.
