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title: "Zwischen Autonomie und Kontrolle: Wie Conversational Governance aussehen muss"
description: "Guard Rails und Testing als Schlüssel zur Qualitätssicherung in Conversational AI: Balance zwischen Autonomie und Kontrolle im Fokus."
canonical_url: "https://www.shiftcx.de/mediathek/asset/zwischen-autonomie-und-kontrolle-wie-conversational-governance-aussehen-muss.html"
published: "2025-11-30"
updated: "2026-03-19"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Zwischen Autonomie und Kontrolle: Wie Conversational Governance aussehen muss

**Aufgezeichnet am:** 12.03.2026
**Dauer:** 35 Min.

## Sprecher
- [Björn Negelmann](/experten/bjoern-negelmann.html) — Head of Content & Conferences, Kongress Media
- [Benjamin Gebauer](/experten/benjamin-gebauer.html) — Director AI & Data Practice, infinit.cx
- [Ludger Kesting](/experten/ludger-kesting.html) — Senior AI Solutions Consultant, octonomy
- [Maren Kaspers](/experten/maren-kaspers.html) — VP Marketing, octonomy
- [Ben Ellermann](/experten/ben-ellermann.html) — Managing Partner , MUUUH! Group

Guard Rails und Testing als Schlüssel zur Qualitätssicherung in Conversational AI: Balance zwischen Autonomie und Kontrolle im Fokus.

Die Paneldiskussion auf der Shift/CX Konferenzwoche 2026 beleuchtet die Herausforderungen und Chancen der Conversational Governance in B2B-Umgebungen. Experten aus verschiedenen Bereichen diskutieren die Balance zwischen Autonomie und Kontrolle in der Nutzung von Conversational AI. Der Beitrag zeichnet sich durch die Vielfalt der Perspektiven aus, die von technischen bis hin zu organisatorischen Aspekten reichen. Besonders hervorgehoben wird die Notwendigkeit, Guard Rails auf mehreren Ebenen zu definieren und die Integration von Testing- und Evaluationsprozessen als zentrale Elemente der Qualitätssicherung zu etablieren.
Im Zentrum der Diskussion stehen die Definition und Umsetzung von Guard Rails für Sprachmodelle, die Sicherstellung markenkonformer Kommunikation und die Verschiebung des Aufwands von der Build-Phase hin zu Testing und Monitoring. Ben Ellermann betont die Bedeutung von Testing und Evaluation, während Benjamin Gebauer die operative Verschiebung hin zu effizienteren Prozessen beschreibt. Ludger Kesting hebt die Wichtigkeit der Zielgruppenkenntnis für die Implementierung von Guard Rails hervor, und Maren Kaspers fokussiert auf die Sicherstellung der Brand Voice in KI-gestützten Systemen. Die Panelisten sind sich einig, dass Monitoring und Testing zentrale Elemente der Governance bleiben müssen, um die Qualität und Integrität von Conversational AI zu gewährleisten.

## Kernaussagen
- Guard Rails müssen auf mehreren Ebenen definiert werden, von LLM-Anbietern bis hin zu projektspezifischen Mechanismen.
- Testing und Evaluation sind entscheidend, um Risiken zu minimieren und die Qualität von KI-Interaktionen sicherzustellen.
- Markenkonforme Kommunikation erfordert eine klare Definition von Tonalität und Persona, die über Systemprompts und kontrollierte Wissensquellen gesteuert wird.
- Die Implementierung von Conversational AI verschiebt den Aufwand von der Build-Phase hin zu Testing und Monitoring.
- Expectation Management ist entscheidend, um realistische Erwartungen an die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu setzen.

## Zitat
> Wir haben früher sehr viel Rule-based Automation gemacht und sind jetzt per Default mit jedem neuen Projekt Gen AI Native unterwegs. – Ben Ellermann
Man kann viel in den Griff bekommen, wenn man Schnittstellen und Daten von außen nutzt, statt alles Wissen in ein LLM zu packen. – Benjamin Gebauer
Die Zielgruppe, die mit der KI interagiert, muss gut verstanden und als Input an die Implementierer weitergegeben werden. – Ludger Kesting
Wenn die Knowledge Base gut gepflegt ist, ist die Tonalität des Unternehmens bereits gegeben. – Maren Kaspers