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Avoiding Conversational AI Product Pitfalls

Avoiding Conversational AI Product Pitfalls
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Wichtige Anforderungen für das Conversational Design im Zeitalter der KI-Integration im Conversational AI

Diana Deibel von Grand Studio spricht im Vortrag "Avoiding Conversational AI Product Pitfalls" darüber, dass trotz des Einsatzes von KI der Conversational-Design-Prozess im Wesentlichen gleich bleibt. Ziel ist es, eine stabile Nutzererfahrung zu schaffen, die den hohen Erwartungen an tägliche Gespräche gerecht wird. Sie warnt vor Fallstricken wie ungenutzten Features, technikfokussierten Unterhaltungen, fehlender Dokumentation und dem Irrtum, dass nach dem Launch alles fertig ist.

Deibel erklärt, dass der Designprozess, besonders bei LLM-gestützten Plattformen, darauf abzielt, die Technologie den Nutzerbedürfnissen anzupassen. Sie betont die Wichtigkeit von umfassendem User Research, regelmäßigen Tests und Maßnahmen zur Barrierefreiheit, um konsistente und nutzerorientierte Konversationen sicherzustellen.

  • Die Entwicklung von Conversational AI-Plattformen verändert die Projektlandschaft durch integrierte Large Language Model-Funktionen und Governance-Komponenten.
  • Der Ansatz beim Conversation Design hat sich trotz der Verwendung von Generative AI nicht grundlegend geändert. Der Fokus liegt weiterhin auf Entdeckung, Test und Konversation.
  • Häufige Fehler bei der Entwicklung von Conversational AI-Produkten sind mangelnde Nutzung, eine technologiegetriebene Gesprächsführung, fehlende Dokumentation und vernachlässigtes Change Management.
  • Die Lösung für eine erfolgreiche Conversational AI-Produkte liegt in der Durchführung gründlicher Markt- und Kundenforschung, der Fokussierung auf Nutzerbedürfnisse anstatt auf Technologie, sowie der Implementierung einer klaren Prozessdokumentation.
  • Der Prozess des User-Centered AI beinhaltet Phasen wie Entdeckung, Planung, Konzeptentwicklung, Erstellung, Optimierung und Schleifen, um kontinuierlich das Produkt zu verbessern.
  • Es ist wichtig, Tests frühzeitig zu implementieren, eine klare Dokumentation zu haben und das Change Management zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Conversational AI-Produkte erfolgreich sind und kontinuierlich optimiert werden können.

Diana Diebel spricht im Vortrag "Avoiding Conversational AI Product Pitfalls" über Veränderungen im Conversational Design, besonders bei der Integration von Conversational AI Plattformen mit großen Sprachmodellen und Governance-Komponenten. Sie betont, dass diese Entwicklungen die Flexibilität und Personalisierung bei Interaktionen erhöhen. Gleichzeitig bleibt die Notwendigkeit für verstärktes Testing bestehen, um die Komplexität und potenzielle Unkontrollierbarkeit der Systeme zu bewältigen. Trotz neuer Ansätze sind viele Grundprinzipien des Conversation Designs, wie der Fokus auf die Benutzererfahrung, nach wie vor gültig.

Diana betont, dass auch bei der Nutzung von generativer KI viele bewährte Praktiken des traditionellen NLP-Designs beibehalten werden sollten. Frühzeitiges Testing ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Lösung den Nutzeranforderungen entspricht. Klare Prozesse sind notwendig, damit die Technologie die Bedürfnisse der Nutzer unterstützt. Abschließend hebt sie Best Practices hervor, wie kontinuierliche Optimierungen, regelmäßiges Testing und die Integration von Nutzerfeedback, um das Produkt dauerhaft zu verbessern.

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