Conversational AI

Conversational AI umfasst KI-Systeme, die natürliche Gespräche mit Menschen führen können — von einfachen Chatbots über Sprachassistenten bis zu den heutigen Large Language Models.

Die Evolution des Feldes folgt drei Generationen. Regelbasierte Chatbots (ELIZA, 1966; AIML-Bots) antworteten mit Pattern Matching — fest programmierte Wenn-Dann-Regeln. Sie konnten den Eindruck eines Gesprächs erzeugen, verstanden aber nichts. Intent-basierte Systeme (Dialogflow, Rasa, Alexa Skills) erkannten die Absicht des Nutzers und führten entsprechende Aktionen aus — „Stell den Timer auf 10 Minuten." Sie funktionieren gut in begrenzten Domänen, scheitern aber an Freiformgesprächen.

LLM-basierte Conversational AI (ChatGPT, Claude, Gemini) brach mit beiden Paradigmen. Statt vordefinierten Absichten und Regeln nutzen sie massive Sprachmodelle, die auf Hunderten Milliarden Wörtern trainiert wurden. Das Ergebnis: erstmals Gespräche, die sich natürlich anfühlen und ein breites Themenspektrum abdecken.

Die geschäftlichen Anwendungen sind substanziell. Kundenservice-Automatisierung (Klarna behauptete 2024, ihr KI-Chatbot ersetze 700 Callcenter-Mitarbeiter), interne Wissensassistenten, medizinische Erstberatung, juristische Vorberatung, psychologische Beistandsgespräche.

Die offenen Herausforderungen: Halluzinationen (die KI erfindet Fakten), fehlende Personalisierung (das Modell vergisst nach jeder Sitzung), und die Vermenschlichung — Nutzer entwickeln emotionale Bindungen an Systeme, die kein Bewusstsein haben.