Was ist ein digitaler KI Sprachassistent?

Digitale Assistenten helfen euch, mit euren Kund:innen, Mitarbeitenden oder anderen Zielgruppen in den Dialog zu treten. Für den Nutzende maximal einfach und intuitiv – für euch effizient und mit voller Kontrolle.

Digitale Assistenten helfen beispielsweise bei:

Fahrtauskünften

Bestellungen

Supportanfragen

Telefon-Dialogen

Internen Prozessen wie Reparatur/Wartung

Kundenservice

Viele Clients
Machine Learning
Kostensparend
Innovativ
Emotional
Intuitiv
Einfach
Regional

Individuelle Sprachassistenten und KI Chatbots

Wir entwickeln Sprachassistenten für Alexa, Google Assistant, Siri, Telefon oder Chatbots für Facebook, WhatsApp, Einbindung auf eure Website oder Integration in iOS sowie Android Apps.

Unsere AI-Assistenten werden individuell für die Bedürfnisse eurer Nutzenden angepasst und für eure Systemlandschaft programmiert. Bei welcher Herausforderung könnte ein Digitaler Assistent euch helfen?

Logos verschiedener Sprachassistenten

Hirn und Herz in einer Middleware

Beim Sprachverständnis und der Weiterverarbeitung des Nutzerinnen- und Nutzerinputs setzen wir auf eigene Lösungen.

Die Sprachverständniseinheit (Natural Language Understanding Engine - NLU) ist das Hirn des Assistenten und versteht was Nutzende möchte.

Das Herz des Assistenten bildet die Serviceschicht (Natural Language Generation Engine - NLG), die sich um die Beantwortung der Nutzerinnen- und Nutzeranfrage, sowie das Generieren der Antworten kümmert. Hirn und Herz bilden bei uns die Middleware. Diese Middlware entwickeln wir individuell für euch und können diese an beliebiger Stelle betreiben. Somit können unsere Assistenten datenschutzkonform unabhängig von Alexa und Google Assistant NLUs betrieben werden.

Schaubild vom Zusammenspiel von NLU und NLG

Large Language Models, GPT, ChatGPT und mehr

Assistenzsysteme und KI-Chatbots entwickeln sich ständig weiter. Mit unserer Beratung und Erfahrung seid ihr auf dem neuesten Stand in Bezug auf Methoden der künstlichen Intelligenz und Ihrer Anwendung. Die Large Language Models (LLM), einschließlich der bekannten DeepLearning GPT Modelle, werden bei uns genauso angewendet wie herkömmliche KI-Methoden. Immer passend und optimal auf euren Anwendungsfall hin ausgerichtet.

Projektbeispiel:
Dialog Flow für Alexa

Ebenso wie bei der Konzeption anderer digitaler Anwendungen werden in Workshops Personas und UserJourneys erarbeitet. Die Konzeption der Dialoge geschieht anhand von FlowCharts, die dann analog zu UI-Designs der Abnahme durch Kund:innen dienen.

Wir empfehlen, die Interaktionen als Rollenspiele mit echten Menschen im Workshop und mit Proband:innen zu testen, um die Natürlichkeit des Dialogs verifizieren zu können. Im Anschluss wird eine Umsetzung nach den Voice Design Definitionen durchgeführt.

Schaubild Dialligfluss von Alexa
Smartphone Mockup eines Chatbots

Projektbeispiel:
Chatbot Dialog

Nicht nur reine Sprachinterfaces sind sehr nutzerfreundlich, sondern auch die Kombination aus Sprache und visuellem Interface. Bei Chatbots kann die Eingabe per Sprache oder durch Texteingabe erfolgen. Die Antworten sind sowohl Audioausgabe als auch Text.

Neben dem textuellen Feedback können Schnellauswahloptionen oder grafische Visualisierungen die Antworten unterstützen.

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Marcel Kaufmann
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Agil ans Ziel

Wir durchlaufen mit euch alle notwendigen Schritte, um einen sinnvollen Assistenten auf der Grundlage eurer Informationsquellen zum Leben zu erwecken.

UX-Konzeption

Technische Konzeption

Personas

User Journeys

Regionale Besonderheiten

Dialog Flows

Voice User Interface (VUI), Chatbot-UI

Software-Entwicklung

Middleware aufbauen

Anbindung Info-Quellen

Client A

Client B

Testing

Roll Out

Kontinuierliche Verbesserung

Nutzerfeedback einarbeiten

Neue Funktionen einbinden

Weitere Clients hinzufügen

Besonderheiten ergänzen

Stories

Erfahrt mehr über uns!

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Digitale KI Assistenten
Wie können Aussprache und Verständnis von Sprachassistenten interaktiv verbessert werden?
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Wie können Aussprache und Verständnis von Sprachassistenten interaktiv verbessert werden?
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Svenja hat Mediendesigninformatik in Hannover studiert und im Rahmen ihrer Bachelorarbeit eine Incentivierungsmethode entwickelt, die Nutzer:innen dazu motiviert, bei der Verbesserung der Haltestellen-Aussprache von Sprachassistenten mitzuhelfen.

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Digitale KI Assistenten
Weshalb unsere NLU besser ist als die von Amazon und Google
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Unsere Digitale-Assistenten-Expertin Corinna erklärt, weshalb es sich lohnt, die Natural Language Understanding (NLU) von Amazon und Google zu umgehen.

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