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title: "Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025"
description: "Ben Ellermann skizziert in seinem Vortrag die zukünftige Entwicklung von Conversational AI mit Fokus auf Large Language Models und hybriden Lösungen."
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published: "2023-11-14"
updated: "2025-04-10"
language: "de"
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# Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025

**Aufgezeichnet am:** 25.09.2024
**Dauer:** 50 Min.

## Sprecher
- [Ben Ellermann](/experten/ben-ellermann.html) — Managing Partner , MUUUH! Group

Ben Ellermann skizziert in seinem Vortrag die zukünftige Entwicklung von Conversational AI mit Fokus auf Large Language Models und hybriden Lösungen.

Ben Ellermann von Future of Voice spricht im Vortrag "Von Robotern und Agenten – Conversational AI 2025" über die Zukunft von Conversational AI und die Bedeutung von Large Language Models (LLMs). Er betont den Übergang von robotergesteuerten Systemen zu Agenten und zeigt anhand von Fallbeispielen die Chancen und Herausforderungen von LLMs auf. Ellermann hebt die Bedeutung von hybriden Lösungen hervor, um die Qualität und Effizienz zu steigern.

Der Vortrag behandelt auch die Rolle des Conversational Designers bei der Gestaltung von Dialogen und dem Management von Latenzzeiten. Ellermann betont die Wichtigkeit von Kontrolle, um Halluzinationen zu vermeiden und Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Er unterstreicht die Rolle von Guardrailing und Evaluation für die Implementierung von LLMs und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen, die eine umfassende Tool-Integration und differenzierte Ansätze je nach Anwendungsfall erfordern.

## Kernaussagen
- Die Entwicklung von Conversational AI befindet sich auf einer langen und spannenden Entwicklungsreise, die noch weit vor ihnen liegt.
- ie Integration von Large Language Models (LLMs) in Conversational-Konzepte ist ein wesentlicher Schritt, um Stabilität zu gewährleisten.
- Der Übergang von Robotern zu Agenten im Bereich der Conversational AI ist präsent und zeigt den Fortschritt in Richtung Agentic AI.
- Die Verwendung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht einen qualitativen Schub in Bezug auf menschliches Sprachverständnis und Empathie.
- Hybride Ansätze, die NLU, Prozessgesteuerten Dialog und LLM kombinieren, bieten eine vielseitige Methode für Conversational AI.
- LLMs in der Conversational AI bieten Vorteile wie verbesserte Customer Experience, Effizienzgewinne und Automatisierungsvorteile, aber auch Herausforderungen wie Halluzinationen.
- Die Regulatorik und Datenschutzaspekte sind entscheidend bei der Nutzung von LLMs in Conversational AI.
- Es gibt verschiedene Ansätze zur Bewältigung von Latenzzeiten bei der Integration von LLMs in conversational Konzepte, z.B. durch Clusterung.
- Der Conversation Designer spielt eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Dialogflüssen und der Anpassung an unterschiedliche Anforderungen der Kunden.
- Die Erinnerungsfähigkeit und Datenschutzaspekte von Agenten in der Conversational AI müssen kritisch betrachtet und mit den Datenschutzrichtlinien abgestimmt werden.

## Zitat
> Künstliche Intelligenz ist in der Lage, menschenähnliche Konversationen zu führen und wird in Zukunft eine zentrale Rolle im Kundenservice einnehmen. - Ben Ellermann

Die Integration von Conversational AI in den Kundenservice ermöglicht eine effizientere und kundenorientiertere Kommunikation. - Ben Ellermann

Der Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten wird maßgeblich dazu beitragen, die Customer Experience zu verbessern und die Effizienz im Kundenservice zu steigern. - Ben Ellermann