Conversational AI Platform

-> zum BOTwiki - Das Chatbot Wiki

Conversational AI Platforms, auch Conversational Platform, Conversational Middleware genannt, sind Softwaresysteme mit dessen Hilfe sich Chatbots, Virtual Assistants und Conversational User Interfaces für unterschiedlichste Anwendungsfälle erstellen und betreiben lassen. Weiterhin ermöglichen sie Integration in Chat Interfaces wie Messenger Dienste, Soziale Medien, SMS und Chats auf Webseiten. Eine Conversational Platform verfügt über meist eine Entwicklerschnittstelle (API), sodass Dritte die Plattform um eigene Anpassungen erweitern können. [1]

Die Begriffe Conversational AI Platform und Conversational Platform sind wissenschaftlich nicht klar definiert. Vielmehr handelt es sich um Services bzw. Plattformen, welche Natural Language Processing (NLP) als Basistechnologie verwenden und dadurch Conversational Interfaces verschiedenster Art zu realisierbar machen.

 

Funktionsbereiche

Um Unternehmen zu ermöglichen Chatbots zu entwickeln, erfolgreich zu betreiben und stetig an die Bedürfnisse der Nutzer anzupassen, muss eine geeignete Conversational Platform viele verschiedene Funktionsbereiche abdecken. Hierbei handelt es sich um die Verarbeitung von natürlicher Sprache, verschiedenste Integrationsmöglichkeiten und Operations Funktionalitäten. Eine geläufige Architektur der aktuellen Conversational Platforms ist in der nachfolgenden Abbildung dargestellt. [1]

Conversational AI Platform

Quelle: Gartner – Market Guide for Conversational Platforms [1]

Verarbeitung natürlicher Sprache

Aktuell fokussieren sich die Conversational AI Platform Anbieter auf den Funktionsbereich NLP und somit auf die Interpretation und Verarbeitung von natürlicher Sprache und der Bereitstellung einer geeigneten Antwort für die Nutzer. Erfolgreiche Anbieter in diesem Bereich sind Google mit Dialogflow, Microsoft mit LUIS, IBM mit Watson, Amazon mit Lex und Rasa mit ihrer Open Source Lösung. Diese Form von Systemen deckt meist nur einen Teilbereich einer Conversational Platform ab und werden auch als NLP-Service bezeichnet. Bei vielen dieser Services handelt es sich um SaaS (Software as a Service) Lösungen, die in Verbindung mit den eigenen Cloud Lösungen zur Verfügung gestellt werden. [1]

Integrationen und Middleware

Mit fortschreitender Entwicklung der Technologie verlangen Unternehmen nach standardisierten und flexiblen Integrationen. Hierbei werden zum einen einfache und intelligente Integrationen in Messenger Interfaces wie WhatsApp, Facebook Messenger, Slack, Microsoft Teams, SMS und Webchats ermöglicht. Zum Anderen werden standardisierte Integrationen in Unternehmenssoftware wie SAP, Salesforce, Hubspot, G Suite, Outlook, Workday, etc. immer wichtiger, um Chatbots optimal in die Geschäftsprozesse der Unternehmen einzubinden. Aktuell fokussieren sich Anbieter wie Kore.AI und BOTfriends auf diesen Funktionsbereich. Es wird davon ausgegangen, dass sich der Markt für Conversational Platforms zukünftig in Anbieter aufteilen wird, welche sich überwiegend auf Natural Language Processing fokussieren und Anbieter die ihren Schwerpunkt auf einfache Integrationsmöglichkeiten und Funktionalitäten für den Betrieb (Operations) von Chatbots legen werden. [1]

Funktionen in der Chatbot Operations

Ergänzende Funktionalitäten, welche es ermöglichen Chatbots in Unternehmen erfolgreich zu betreiben, zu warten und ständig weiter zu entwickeln, werden immer wichtiger. Der Grund hierfür ist, dass die Aufgabe Chatbots zu betreiben nach und nach weg von den IT-Abteilungen hin zu einzelnen Fachabteilungen verlagert wird. Dies macht einfach und intuitiv bedienbaren Benutzeroberflächen erforderlich.

Einige Beispiele für diese Funktionalitäten sind:

  • Human Handover Tools, welche es ermöglichen, dass Chatbots und menschliche Agenten gemeinsam Kundenanfragen beantworten.
  • Einfache Conversation Editor Systeme, welche es IT-Laien ermöglichen die Inhalte von Chatbots einfach anzupassen.
  • Analytics Tools, um die Performance von Chatbots zu messen und die Inhalte besser an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen.
  • Trainings Tools um die Wissensbasis der Chatbots ständig zu steigern, sodass diese auf mehr Anfragen geeignete Antworten liefern können.
  • Bibliotheken mit vorgefertigten Intents (Fragen und Antworten) und Prozessen für unterschiedlichste Anwendungsbereiche und Branchen, welche es ermöglichen Chatbots sehr schnell und einfach zu erstellen.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Um eine ganzheitliche, skalierbare und langfristig überlebensfähige Conversational AI Platform aufzubauen, entwickeln viele Firmen aktuell eigene Conversational Middleware Plattformen. Diese ermöglichen verschiedenste Services und Softwaresysteme so zu verbinden, dass alle nötigen Funktionsbereiche ausreichend abgedeckt werden und die genutzten Services einfach ausgetauscht werden können. Mit diesem Vorgehen haben Unternehmen zukünftig die Möglichkeit neue und besser performende Services in ihre Chatbot Architektur zu integrieren. Überholte und zu kostenintensive Services können damit eliminiert werden. So bleiben Unternehmen stets auf dem aktuellen Stand. Momentan entstehen auch Technologieanbieter, die Conversational Middleware Plattformen als Produkt anbieten. [1]

> Zurück zum BOTwiki - Das Chatbot Wiki

Quellen

[1] https://www.gartner.com/en/documents/3879492