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Conversational Computing: Wahrnehmung und Wirklichkeit

Feature | 19. September 2017 von Dan Wellers, Fawn Fitter 16

Wahrscheinlich werden wir schon bald einen Chatbot nutzen, um den Wetterbericht zu bekommen, einen neuen Laptop zu bestellen oder einen Tag Urlaub zu beantragen. Möglich wird das durch maschinelles Lernen der digitalen Assistenten. Drei Mythen zu künstlicher Intelligenz und was davon wahr ist.

Wahrnehmung: Es geht um die Interaktion mit Geräten.

Entscheidender Aspekt des Conversational Computing ist nicht die Eingabemethode, sondern die Art und Weise, wie Nutzer mit einer Anwendung interagieren und damit Transaktionen durchführen. Anstatt Optionen aus einem Menü auszuwählen oder vordefinierte Sprachbefehle einzugeben, können zur Bedienung solcher Systeme Befehle so eingegeben oder gesprochen werden, als würde man sich mit einem anderen Menschen unterhalten. Bislang wird mit dem Begriff „Conversational Computing“ meist der Abruf von konkreten, auf die Situation des Anwenders zugeschnittenen Informationen assoziiert, beispielsweise die Nutzung der Navigationsfunktionen eines Smartphones oder die Interaktion mit dem Kundenservice. Nach und nach entstehen jedoch auch komplexere Anwendungsszenarien, die insbesondere für Unternehmen großen Nutzen versprechen.

So können etwa die Kunden eines Co-Working Space in Palo Alto ihren Arbeitsplatz schon heute über eine umgangssprachliche Textnachricht an einen Chatbot reservieren. Der Chatbot antwortet ebenfalls mit einer Textnachricht, die Fragen zu weiteren für die Reservierung erforderlichen Informationen – z. B. zur Anzahl der Gäste – enthält. Künftig könnten Personalabteilungen Terminplaner-Apps bereitstellen, über die Mitarbeiter Informationen zu ihrem Resturlaub abrufen, ihren Urlaub mit den Abwesenheitszeiten ihrer Kollegen koordinieren und Urlaubsanträge automatisch genehmigen lassen können.

Wahrnehmung: Alle Dialoge sind vorprogrammiert.

Wenn wir heute Siri, Alexa und OK Google Anweisungen geben, werden diese regelmäßig missverstanden. Wir erhalten vorprogrammierte Antworten, die zusammenhanglos sind, nicht zur Situation passen und wie bei einem verpatzten Rendezvous ein Gefühl der Enttäuschung hinterlassen. Maschinen werden jedoch immer besser darin, uns zu verstehen, und damit auch intelligenter. Anstatt uns zu zwingen, ihre Bedienung zu erlernen, passen sie sich an die Art und Weise an, wie wir arbeiten, denken und uns unterhalten.

Dialoggestützte Systeme sind bereits heute in der Lage, aus bisherigen Fragen und neuen Daten zu lernen, um zukünftige Fragen besser beantworten zu können. Technologien für die Verarbeitung natürlicher Sprache helfen den digitalen Assistenten in unseren Geräten, auch umgangssprachliche Befehls- oder Texteingaben zu verstehen. Dadurch können sie mit anderen Systemen wie Suchmaschinen, Kalendern oder Business-Intelligence-Anwendungen interagieren und durch Analysen offene Fragen beantworten oder wie ein Mensch gezielte Maßnahmen ergreifen. Je häufiger eine dialoggestützte Anwendung genutzt wird, desto präziser kann sie Fragen beantworten. Wie ein Mensch, der eine Fremdsprache erlernt, lernt auch sie kontinuierlich aus den Transaktionsdaten und dem Benutzerverhalten.

Wahrnehmung: Es handelt sich einfach um eine neue Oberfläche für bestehende Systeme.

Conversational Computing ist weit mehr als eine neue Oberfläche: Es schafft die Voraussetzungen für eine völlig neue Art der Interaktion mit den Computersystemen, mit denen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse unterstützen. Wir werden künftig in der Lage sein, ohne Rückgriff auf bestimmte Anwendungen Geräte zu konfigurieren, durch virtuelle Umgebungen zu navigieren oder operative Systeme zu nutzen. Allein durch Sprache, Gesten oder vielleicht auch nur ein frustriertes Geräusch können wir Anweisungen geben, auf die die intelligenten Systeme hinter den Kulissen entsprechend reagieren. Durch maschinelles Lernen finden unsere Computer heraus, was wir wollen, stellen durch gezieltes Nachfragen den Kontext her, entscheiden selbstständig, wie sie unsere Anforderungen umsetzen, und stellen das gewünschte Ergebnis bereit.

So könnte ein Beschaffungssystem beispielsweise auf die einfache Aussage „Wir benötigen Nachschub“ reagieren, indem es diese Aussage mit bisherigen Einkäufen abgleicht, einen passenden Bestellauftrag findet und automatisch eine Bestellung bei einem bevorzugten Lieferanten aufgibt, der die benötigten Artikel zum richtigen Preis und zum gewünschten Zeitpunkt liefern kann. Dialoggestützte Systeme könnten sogar selbst die Initiative ergreifen, anstatt auf eine Anforderung zu warten: Ein Wartungssystem etwa könnte einem Techniker eine Nachricht mit dem geplanten Lieferdatum und den Installationsanweisungen für ein Ersatzteil senden.

Weitere Denkanstöße finden Sie in der neuesten Ausgabe des Digitalist Magazine, Executive Quarterly.

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