Eröffnung & Icebreaker: Chatbots im Wandel / Tag 2

Eröffnung & Icebreaker: Chatbots im Wandel / Tag 2
Mitschnitt-Länge: 20 Minuten
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Mitschrift verfügbar

Generative KI verändert Chatbot-Prozesse: Governance, Qualitätssicherung und Nutzerakzeptanz im Spannungsfeld neuer Technologien.

Zum Auftakt des zweiten Konferenztages steht die Integration generativer KI in bestehende Chatbot-Prozesse im Mittelpunkt. Die Session adressiert die Herausforderungen, die sich aus dem Zusammenspiel von Large Language Models und conversational AI ergeben, und bietet einen Rückblick auf die zentralen Diskussionsstränge des Vortages. Im Fokus stehen die veränderten Anforderungen an Governance, Automatisierung und Nutzerakzeptanz, die durch den Einsatz neuer Technologien entstehen. Die Impuls-Keynote nutzt kollaborative Tools wie das Muralboard, um die wichtigsten Erkenntnisse und offenen Fragen für die Zielgruppe – insbesondere Leiter Digitalisierung im Kundenservice und Product Owner Conversational AI – sichtbar zu machen.

Im inhaltlichen Schwerpunkt werden die Unterschiede zwischen klassischen Bot-Technologien und generativer KI herausgearbeitet. Die Integration von LLMs erfordert neue Kontrollmechanismen, um die Qualität und Richtigkeit der generierten Inhalte sicherzustellen. Die Diskussion umfasst die Nutzung generativer KI für Trainingsdaten und Intent-Erkennung, die steigenden Nutzererwartungen an Chatbots sowie die Notwendigkeit klarer Strategien für erfolgreiche Projekte. Praxisbeispiele zeigen, wie Agent Assist Systeme und automatisierte Textanalysen die Serviceprozesse unterstützen. Abschließend wird die Bedeutung von Vertrauen und kontinuierlicher Konzeptanpassung betont, um Akzeptanz und nachhaltige Nutzung von Chatbots im Unternehmen zu sichern.

Wir stehen aktuell vor einer neuen Umbruchsituation: Die Integration von Large Language Models und generativer KI zwingt uns, unsere Ansätze im Conversational Design und in der Bot-Entwicklung grundlegend zu überdenken. – Björn Negelmann

Die Herausforderung liegt darin, die Vorteile generativer KI gezielt zu nutzen, ohne die Kontrolle über Inhalte und Kundenerlebnis zu verlieren – das gelingt nur durch ein Zusammenspiel aus Conversational Design, Grounding und Governance. – Björn Negelmann

Die Erwartungen an Chatbots und Conversational Experiences steigen rasant – entscheidend ist, dass wir diese Erwartungen nicht nur technisch erfüllen, sondern auch Vertrauen und Akzeptanz schaffen. – Björn Negelmann

  • Die Integration von generativer KI in Chatbot-Prozesse erfordert neue Governance- und Kontrollmechanismen, um die Qualität und Richtigkeit der generierten Inhalte sicherzustellen.

  • Conversational Design Prozesse verändern sich durch die Nutzung von generativer KI, insbesondere im Bereich Trainingsdaten-Generierung und Intent-Erkennung.
  • Die Erwartungen der Nutzer an Chatbots steigen durch die Verbreitung von generativer KI und conversational User Interfaces, was zu neuen Anforderungen an Akzeptanz und Vertrauen führt.
  • Automatisierungspotenziale durch Bots und Agent Assist Systeme müssen systematisch identifiziert und in die Geschäftsprozesse integriert werden.
  • Eine klare Strategie- und Konzeptdefinition ist essenziell, um Chatbot-Projekte erfolgreich umzusetzen und Erwartungsmanagement zu betreiben.

Die Integration generativer KI in Chatbot-Prozesse markiert einen fundamentalen Wandel im Selbstverständnis und in der Steuerung digitaler Kundeninteraktion. Im Zentrum steht die strategische Herausforderung, Automatisierungspotenziale zu realisieren, ohne Kontroll- und Qualitätsverluste zu riskieren. Die Einführung von Large Language Models verschiebt Verantwortlichkeiten: Wo bisher klar definierte, regelbasierte Systeme dominierten, entstehen nun hybride Architekturen mit neuen Unsicherheiten. Die Gefahr von Halluzinationen und die Notwendigkeit, Governance-Mechanismen nachzuschärfen, machen einen blinden Fleck sichtbar: Die Organisation muss nicht nur technische, sondern auch kulturelle und prozessuale Leitplanken neu definieren. Gleichzeitig offenbart sich ein Zielkonflikt zwischen Innovationsdruck und regulatorischer Absicherung. Die steigenden Nutzererwartungen an Dialogschnittstellen verschärfen diesen Widerspruch, da Akzeptanz und Vertrauen nicht allein durch technische Exzellenz, sondern durch nachvollziehbare, konsistente Interaktion entstehen.

Aus dem Beitrag lassen sich zentrale Prinzipien für die Weiterentwicklung ableiten: Unternehmen sind gefordert, die Potenziale generativer KI gezielt zu identifizieren und in klar umrissene Use Cases zu überführen. Automatisierung darf nicht Selbstzweck sein, sondern muss entlang strategischer Ziele und unter Berücksichtigung von Governance und Nutzerakzeptanz gestaltet werden. Die Empfehlung, Trainingsdaten-Generierung und Intent-Erkennung durch generative Modelle zu unterstützen, verschiebt den Fokus von reiner Output-Optimierung hin zu einer systematischen Prozessintegration. Entscheidend ist die Bereitschaft, bestehende Design- und Steuerungsmodelle kontinuierlich zu hinterfragen und anzupassen. Der Beitrag liefert damit einen Impuls, operative Praxis, strategische Zielsetzung und kulturellen Wandel als untrennbare Einheit zu denken und die Entwicklung von Chatbot-Systemen als fortlaufenden Transformationsprozess zu begreifen.

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