Den Chatbot Summit gibt es schon seit 2016. Damals hatten die Chatbots allerdings mit den heutigen KI-Chatbots wenig gemeinsam. Allein darum waren wir schon neugierig, wie sich die Veranstaltung durch die generative KI verändert hat. Diese nahmen übrigens auch einen sehr hohen Stellenwert ein.

Wir waren beim vierten Berliner Horizon Chatbot Summit im Ritz-Carlton am Potsdamer Platz und konnten einiges Interessantes mitnehmen, das wir gerne mit euch teilen. 

Von uns besuchte Workshops

Am 19.03. startete der Summit mit einem reinen Workshop Tag. Für die Workshops musste man sich wegen der begrenzten Plätze bereits im Vorfeld anmelden. 

Diese Workshops waren enorm informativ und leider konnten wir nicht alle besuchen. Zu denen, die wir leider verpasst haben – da einige parallel gehalten wurden – gehörten „Future-Forward Retail: On’s Automation Journey to Customer Success“, der mit Sicherheit genauso interessant und informativ wie die anderen war. Clara Rizzo, die zusammen mit Aura Hita Losa den Workshop leitete, sagte uns in einem persönlichen Gespräch, dass für sie die Unterstützung der Mitarbeiter im Support im Vordergrund stehe. Chatbots sollen mit diesen zuarbeiten, Informationen sammeln und weiterleiten sowie redundante Prozesse übernehmen.

Deep Learning Architectures for Natural Language Understanding

Begonnen haben wir mit Julie Walls Workshop Deep Learning Architectures for Natural Language Understanding. Von ihr erfuhren wir, dass Language Models bereits in einer Vielzahl von Bereichen (Übersetzungen, Q&A, Zusammenfassungen) eingesetzt werden. Dabei haben die Daten, die dem Language Model zur Verfügung stehen, großen Einfluss auf die Nutzung. Es ist wichtig, welche Grundlagen dem Language Model zugrunde lagen, da diese eventuell im Kontext der Anwendbarkeit wichtig werden. Neben der Prägung durch zugrunde liegende Daten betonte sie, wie wichtig es sei beim Design darauf zu achten, dass die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bliebe. So sollen die KIs aus verschiedenen Fällen lernen, doch keinesfalls personenbezogene Daten weitergeben.

Das wichtigste, was wir hieraus gelernt haben, ist die Bedeutung des Ethical Benchmarking, d.h Standards für Ethik und Sicherheit von Language Models zu setzen. In diesem Kontext ist es von immenser Wichtigkeit, die menschliche Komponente in der Nutzung von KI nicht zu vernachlässigen, da in einem sich ständig entwickelnden Prozess menschliche Ethik immer noch eine Hoheit über diese Bereiche braucht, um verantwortungsvoll genutzt zu werden.

Embrace low-code generative AI to revolutionize chatbot development with Microsoft Copilot Studio

Mit Henry James und Dewain Robinson von Microsoft durften wir unseren eigenen Copiloten via Copilot Studios konfigurieren. Microsofts Intension ist es, mit Copilot Studios jedem – vom 1-Mann-Unternehmen bis hin zu Firmen mit Millionen von Kunden – einen Chatbot zur Verfügung zu stellen, der einfach zu bedienen ist und in das Geschäft integriert werden kann. Hierbei konnten wir dem Bot bis zu vier verschiedene Webseiten als Quellen zuführen, anhand derer er gezielte Informationen weitergeben kann. Anfangs geben wir dem Bot eine kleine Auswahl an Gesprächstriggern, etwa 5-10 Ausdrücke, die benötigt werden, um das Gespräch zu starten. Danach können wir die Formulierungen für Antworten und sogar Medien hinzufügen.

Es ist auch möglich, benutzerdefinierte Themen und Workflows festzulegen, um mehr Kontrolle mit vorhersehbaren Szenarien zu schaffen. Des Weiteren können wir eine Vielzahl von Aktionen autorisieren um den Bot in unserem Sinne handeln zu lassen, wie etwa welche Themen er nicht erwähnen darf, Zugriff auf Firmen Programmierschnittstellen autorisieren und wann das Gespräch an einen menschlichen Mitarbeiter weitergegeben werden soll. Dewain & Henry verdeutlichten hierbei, dass es sich um einen Copiloten handelt, etwas mit dem man zusammenarbeitet und das nicht die gesamte Arbeit unbeaufsichtigt übernimmt! 

NLU vs LLM: A Battle of Conversational AI Approaches

Nicolle Merrill, Principal Conversational AI Designer bei Intuit leitete ihren fesselnden Workshop rund um die Debatte, welche Language Model Variante eher zu nutzen ist, Large Language Models oder Natural Language Understanding. Wie so oft ist die Antwort hier auch nicht so einfach wie dies oder das. Obwohl LLMs wesentlich gesprächiger sind und sowohl einfach zu bedienen als auch unterhaltsamer sind, kommt es bei ihnen doch öfter zu Halluzinationen. Das bedeutet, sie versuchen Informationslücken zu schließen, indem sie nicht belegte Vermutungen in Form von scheinbaren Fakten äußern, was gerade im Bezug auf unternehmerische Tätigkeiten problematisch werden kann. Besonders hier glänzte der Chatbot Summit durch seine größte Stärke, die unglaublichen interessanten Teilnehmer.

Wir hatten das Glück dass Manoj Keshavaprakash von Mbition (Mercedes-Benz Innovation Lab) in diesem Workshop saß und verdeutlichte, wie unterschiedlich die Anforderungen an eine sprachbasierte KI sein können, da die Umstände in einem fahrenden Auto weitaus komplizierter sind als ein Chat auf einer Kundensupport-Webseite. Nicolle Merrill stimmte mit ihm überein, dass ein Hybridmodell am sinnvollsten ist, um den verschiedenen Situationen gerecht zu werden. Auch ihr war die Bedeutung der menschlichen Instanz in Zusammenarbeit mit KI bewusst. Um sie zu zitieren „They give u the feeling your 80 percent there, when in fact you 90 percent away“. Dies bezog sie auf das generieren von Codes durch KIs. Wenn es um das Design eines Chatbots geht, sind laut ihr vier Stationen essenziell „Acceptable actions“ (was darf der Bot tun) „Unacceptable actions“( was darf er nicht tun) Thresholds of uncertanty (was sind die Felder der Unsicherheit) Vulnerabilities( welche Schwächen hat unser Bot). 

Strategic Implementation and Risk Management: Deploying Generative AI in Large Corporates

Mark Wessel vom niederländischen Telekommunikationsunternehmen KPN zeigte uns die Herangehensweise seines Unternehmens an die Implementierung von Chatbots auf. So stellte er eine Matrix vor, die das Risiko der Nutzung von KI durch den Zusammenhang zwischen der Schwere des Fehlers und der Häufigkeit des Auftretens bestimmte. All dies beruhte auf Erfahrungsberichten des Unternehmens mit dem digitalen Assistenten Dot. Hier wurden strategische Implementierungsmethoden und das Verstehen von Risikomanagementansätzen  zur Umsetzung von KI -Implementierungen vermittelt.

The four Horizons

„Wir haben den Abgrund überwunden“ – mit diesen Worten eröffnete Yoav Barel am 20.03. die eigentlichen Vorträge. Mit Abgrund meinte er das Tal der Enttäuschung, einen Teil von Gartners Hype Zyklus, der die Entwicklung von neuen Technologien prognostiziert. Die waren in vier sogenannte Horizons gegliedert. Während diesen gab es mehrere Beiträge von Experten der Themen, die sich abschließend gemeinsam für ein Q&A zusammenfanden.

First Horizon 

State of the Bots war die Kernthese dieses Horizons. Die Session bot Einblicke, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Art und Weise verändern, wie wir mit Technologie interagieren – insbesondere mit alltäglichen Geräten wie Telefonen und Autos. Unter anderem stellte Thomas Neumann von Vodafone ihren Chatbot TOBi vor. Dieser hatte laut Neumann bereits über 50 Millionen Gespräche und konnte 80% dieser Konflikte lösen.

Arjun Patel, Director of Product, N26 referierte darüber, wie sprachbasierte KIs bei ihnen zum Einsatz kommen, um FIN-Crime zu vermeiden und KI sogar Investmentpolitik übernimmt.

Third Horizon 

Bringing Conversational and Generative AI Together to Enhance Customer Experience: Branchenpioniere kommen zusammen, um die neuesten Technologien im Bereich KI, Engagement-Strategien und die harmonische Verbindung von KI mit menschlichen Kontaktpunkten im Kundenservice zu erforschen. Fortschritte in der Chatbot-Innovation, Verarbeitung natürlicher Sprache, emotional intelligente Sprach-KI und branchenübergreifende KI-Anwendungen. Besonders hervor stach hier Jan Zubíček von KATE ČSOB, der das Konzept von Chatbots im Kundenservice wohl so gut zu verstehen schien wie kein anderer. Er bekräftigte dennoch, dass KI nicht den vollen Kundenkontakt übernehmen könne und Menschlichkeit im Umgang nicht zu ersetzen sei.

Fourth Horion 

Zukunftsmusik – darum ging es beim letzten Vortrag mit der Kernthese Exploring the Future. Besonders interessant war die Geschichte hinter Aleph Alpha die Nils Seele und Andre Retterath, zusammen mit Vorstellungen für die Zukunft des Unternehmens präsentierten.  Zudem sprach Dr Amir Mabhout darüber, wie Datenbanken öffentlich und frei zugänglich sein sollten und dies auch die Entwicklung von KI weiter vorantreiben würde. 

Abschließend kam Yoav Barel zurück auf die Bühne und führte eine Umfrage unter den Zuschauern durch, welche Thesen für die Zukunft wohl eintreffen. Wann werden wir nie mehr Zeit in Warteschlange bei Kundensupporten verlieren oder wann werden sprachbasierte KIs Google-Suchanfragen überholen? Abschließend wurden noch zu Drinks in der Hotelbar des Veranstaltungsorts eingeladen und es gab eine Afterparty in der Monkeybar.

 

Chatbotsummit, ein unersetzliches Event

Der Chatbotsummit zeichnet sich durch ein informatives Programm und interessante Speaker aus, doch seine größte Stärke sind das hochkarätige Publikum und eine sehr nahbare Atmosphäre. Wir haben versucht die intressantesten Punkte zusammenzufassen, doch die gesamte Erfahrung und vor allem die Netzwerk-Möglichkeiten, die das Event stark förderten, sind für jeden in der Branche unverzichtbar.

Das Gebiet der Chatbots wächst stetig an. Während Google-Suchen abnehmen, nimmt die Verwendung von sprachbasierten KIs stetig zu. Auch, aber nicht ausschließlich deshalb ist der Chatbotsummit eine wertvolle Veranstaltung, die in Zukunft nur an Bedeutung gewinnen wird. Wir erwarten den Chatbotsummit 2025 mit Spannung.

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Bilder von Noah Ogbeide

 

 

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