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title: "Conversational AI At Scale - Learnings from Lufthansa Group"
description: "Ivonne Engemann von der Lufthansa Group spricht über die Entwicklung von Conversational AI für Chatbots, Herausforderungen und die Ausrichtung auf Kundenzufriedenheit."
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published: "2024-08-02"
updated: "2026-09-12"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Conversational AI At Scale - Learnings from Lufthansa Group

**Aufgezeichnet am:** 26.09.2024
**Dauer:** 45 Min.

## Sprecher
- [Ivonne Engemann](/experten/ivonne-engemann-1.html) — Product Owner Chat Assistant , Lufthansa Group

Ivonne Engemann von der Lufthansa Group spricht über die Entwicklung von Conversational AI für Chatbots, Herausforderungen und die Ausrichtung auf Kundenzufriedenheit.

Ivonne Engemann von der Lufthansa Group spricht im Vortrag "Conversational AI At Scale" über die Entwicklung und Integration von Conversational AI, insbesondere für Chatbots. Sie beschreibt Herausforderungen wie Wachstum, neue Sprachen und die Einführung von LMMs. Das Team lernt neue Skills und passt Strukturen an, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.

Engemann betont die Wichtigkeit von Kontinuität, Stabilität und Kundenzufriedenheit. Durch Automatisierung und Prozessoptimierung erzielt das Team Verbesserungen, hält aber die Balance zwischen Automatisierung und persönlicher Interaktion. Die Vision für die Zukunft ist, Conversational AI noch stärker auf die Bedürfnisse der Kunden auszurichten.

## Kernaussagen
- Die Lufthansa Group hat im Bereich Conversational AI ein starkes Wachstum erlebt, mit einem Schwerpunkt auf die Integration von Large Language Models (LLMs).
- Durch die Implementierung von LLMs konnten neue Capabilities hinzugefügt werden, was zu Veränderungen in den Teamstrukturen und neuen erforderlichen Fähigkeiten führte.
- Die Lufthansa Group hat 2023 rund 10 Millionen Conversations verzeichnet, mit Spitzen von bis zu 260.000 Conversations pro Tag während turbulenten Zeiten wie Streiks und schlechtem Wetter.
- Die Integration neuer Airlines wie Brussels hat die Anforderung an die Sprachvielfalt erhöht, wobei Auto-Übersetzungs-Tools wie DeepL genutzt wurden, um verschiedene Sprachen zu bedienen.
- Haupt-Use-Case liegt in der Umbuchung von Flügen, wobei der Chatbot dazu genutzt wird, Alternativen anzubieten und auch Transaktionen durchzuführen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit beiträgt.
- Die Implementierung von WhatsApp als Kommunikationskanal wird erprobt, um den Kundenservice auf ein neues Niveau zu heben.
- Das Team hat sich darauf konzentriert, Nutzerzahlen zu steigern, bestehende Use-Cases zu optimieren, die Stabilität der Systeme zu gewährleisten und die Kundensympathie zu verbessern.
- Gen-AI wurde in drei spezifischen Fällen eingeführt, hauptsächlich zur Zusammenfassung von Kundenanfragen und zur Ergänzung von nicht erkannten Intents.
- Wichtige Learnings beinhalten die Faktoren Volumen, Stabilität und Kundenzufriedenheit als wesentliche Elemente für den Erfolg von Conversational AI.
- Die Zukunftsvision sieht eine ständige Verbesserung des Kundenerlebnisses vor, indem alternative Wege im Customer Service untersucht und personalisierte Lösungen für komplexe Anfragen angeboten werden.

## Zitat
> Künstliche Intelligenz bietet vielfältige Möglichkeiten, um den Kundenservice zu optimieren und effizienter zu gestalten. - Ivonne Engemann

Es ist wichtig, Nutzerdaten verantwortungsbewusst zu handhaben und den Datenschutz jederzeit zu gewährleisten. - Ivonne Engemann

Die Skalierbarkeit von Conversational AI-Lösungen ist entscheidend für große Unternehmen wie die Lufthansa Group, um den Kundenservice effektiv zu verbessern. - Ivonne Engemann