Conversational AI Blueprint
& KI-Agenten
Viele Chatbots und KI-Agenten funktionieren technisch, aber nicht für ihre Nutzer:innen. Hohe Abbruchraten, falsche Zuordnungen, Sprachbarrieren, fehlende Datenschutzlogik. Die Entwicklung von Chatbots ist weniger eine Technologieentscheidung als eine Serie von Nutzerentscheidungen.
- 25+ Jahre IT/UX
- OPENAI Red Teaming
- ISO 20700:2017
- UXQB® ISO 9241-210
Entscheidungen vor dem Launch
Zuständigkeiten
Wer ist wofür zuständig? Wer entscheidet, wenn der Bot falsch antwortet? Ohne klare Verantwortlichkeiten entstehen Systeme, die technisch funktionieren aber im Betrieb niemandem gehören.
Transparenz & Erwartungsmanagement
Die Grenzen eines Bots müssen im Designprozess definiert werden, nicht in der Kommunikation danach. Klare Erwartungen sind keine Schwäche, sondern eine bewusste Entscheidung für nachhaltiges Vertrauen.
Dialogstrategie & Content-Ownership
Wer hält die Dialogverantwortung? Ohne explizite Ownership entstehen inkonsistente Tonalität, blinde Flecken bei Edge Cases, Inhalte, die niemand mehr verantwortet.
Informationsarchitektur
Gut strukturierte Dokumente helfen dem Bot nicht, wenn er nicht weiß, in welchem Kontext eine Frage gestellt wird. Inhalte müssen nach Situationen geordnet sein, nicht nach Kategorien.
Governance & Vertrauen
Governance ist kein nachgelagerter Projektschritt. Sie ist die Grundlage. Wer sie erst im Nachhinein denkt, zahlt den Preis in Vertrauensverlust: intern in Prozessen, extern in der Wahrnehmung.
Conversational AI Blueprint
deep.ground.
Vor jeder Entscheidung steht eine nüchterne Einordnung: Welche Strukturen tragen wirklich und welche erzeugen nur Abstimmungsaufwand? Wer trägt Verantwortung für Dialogqualität, wenn der Bot falsch antwortet? Was muss vor dem Launch geklärt sein, damit Governance kein Nachgedanke bleibt?
Analysiert werden Prozesse, Inhalte und Verantwortlichkeiten, Gesprächslogiken im Conversational Design sowie Datenqualität, Ethik und Regelkonformität um sichtbar zu machen, was stabil ist und was zuerst gelöst werden muss.
twist.
Nutzerzentriert: Funktioniert der Bot für die Menschen, die ihn wirklich brauchen auch ohne technisches Vorwissen? Verständlichkeit, Orientierung und echte Unterstützung stehen im Fokus.
Governance-konform: Datenschutz, AI Act und Einwilligungen werden dort berücksichtigt, wo sie wirken müssen, direkt im Dialog und nicht formal im Hintergrund.
Agenten-ready: Ist das System so strukturiert, dass künftige KI-Agenten wie Siri, Google oder spezialisierte Apps Inhalte korrekt lesen, einordnen und weiterverarbeiten können?
Terminbot im Gesundheitswesen
Hohe Abbruchraten, falsche Terminzuordnungen und Sprachbarrieren wirkten zunächst wie ein KI-Problem. Die Analyse zeigte: Entscheidend war das Dialogdesign. Freitext statt geführter Auswahl, Fachbegriffe statt alltagsnaher Situationen und Datenschutzfunktionen versteckt statt im Gespräch führten zu Unsicherheit und Fehlentscheidungen. Dasselbe Design, das Menschen mit Sprachbarrieren ausschließt, macht Systeme auch für KI-Agenten schwer interpretierbar mit direkten Folgen für Nutzung, Qualität und Vertrauen.
- Conversational UX & Dialogdesign
- Barrierefreiheit & Sprache
- Vertrauen & Nutzerführung
- Informationsarchitektur
- Datenqualität & Datenschutz
- Bias & kulturelle Verzerrung
- Governance & Verantwortung
Conversational UX
Conversational UX strukturiert, wie Nutzer mit Chatbots und KI-Agenten tatsächlich interagieren, über Abteilungen hinweg, entlang klarer Gesprächslogiken. Bevor Automatisierung ausgebaut wird, klärt die Analyse, welche Prozesse sich sinnvoll abbilden lassen, wo Risiken für Datenqualität, Datenschutz oder Nutzererfahrung entstehen und welche strukturellen Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit dialogbasierte Systeme verständlich, verantwortungsvoll und wirksam eingesetzt werden können.
Dialogbasierte KI ermöglicht intelligente, automatisierte Sprachsysteme, die Kommunikation effizient, strukturiert und interaktiv steuern. Je nach Anforderung werden Dialoge und Prozesse entweder auf Basis vordefinierter Entscheidungslogiken und Interaktionsstrukturen gestaltet oder durch lernfähige KI-Modelle dynamisch unterstützt.
Geführte Dialoge
Geführte Dialoge entlang klarer Entscheidungsstrukturen ermöglichen verlässliche und effiziente Abläufe, etwa bei Terminvergaben oder standardisierten Anfragen. Nutzer werden schrittweise durch relevante Optionen geführt, ohne sich durch unnötige Komplexität arbeiten zu müssen. Mehrwert entsteht durch ein präzises Dialogdesign, das Interaktionen spürbar vereinfacht.
Intelligenter Dialog
Modelle mit Sprachverständnis und generativen Fähigkeiten verarbeiten Kontext, formulieren Antworten dynamisch und können komplexe Anliegen unterstützen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Verantwortung und Steuerung. Themen wie Bias, Halluzinationen, Datenschutz oder kulturelle Verzerrungen machen eine klare Governance notwendig.
deep.ground.twist +shift
Prototyping und Ideation sind keine kreativen Freiräume. Sie sind strukturierte Tests von Entscheidungen. Mit dem Conversational AI Blueprint erhalten Sie die Grundlage: definierte Zuständigkeiten, geklärte Content-Ownership und eine Informationsarchitektur, die nicht erst im Prototyp erfunden werden muss. Ideen beginnen nicht bei null, sondern gezielt auf einer tragfähigen Basis.
System & Daten
Systeme
Der Bot soll entsprechend den geplanten Aufgaben digital verfügbar sein.
Aufgaben
Inhalte, Funktionen und Rolle des Bots werden auf die Ziele abgestimmt.
Daten
Wissen aus Webseiten, Datenbanken, usw. wird für den Bot strukturiert.
Interaktion & Vertrauen
Mehrwert
Entscheidungen der Nutzer:innen werden durch den Mehrwert gesteuert.
Vertrauen
Beständige und stabile Interaktionen und Dialogie fördern Vertrauen.
Sicherheit
Datenschutz, Transparenz und Freude an der Nutzung schaffen Sicherheit.
Wahrnehmung
Kommunikation
Einfache, klare, schnelle Kommunikation schafft Benutzerfreundlichkeit.
Tonalität
Die Art der Kommunkation wirkt auf das Nutzererlebnis und Erfolg.
Persona
Vertrauen, Innovation & Empathie spiegeln sich in der Persönlichkeit des Bot.
- Messbare Prozessverbesserungen
- Nutzerzufriedenheit & Akzeptanz
- Ethische und rechtliche Anforderungen
- UX-Barrieren, Datenschutzlücken und Bias-Risiken
- Tragfähige Dialogarchitektur für Menschen und Maschinen
- Governance-Rahmen, AI Act (Art. 4) & DSGVO (Art. 9 bei Gesundheitsdaten)
- 25+ Jahre IT/UX
- OpenAI Red Teaming Network
- ISO 9241-210 & ISO 20700
- MA Cultural Studies
Kontaktformular
Status-Check
Chatbots & KI-Agenten-
Ist-Zustand, Ersteinordnung, Quick-Findings
-
Second Line of Insight, keine Umsetzungsbindung, kein Agenturinteresse
-
Ergebnis in 5–7 Werktagen
vorbehaltlich Änderungen & Irrtümer.
Der Status-Check bietet eine schnelle, fundierte Einordnung zu Conversational AI, UX und Governance. Anders als vertiefende Formate zeigen kurze Analysen, wo der größte Handlungsbedarf aktuell liegt und was priorisiert werden sollte oder muss. Die Ergebnisse sind eigenständig nutzbar. Ob danach eine vertiefende Analyse (deep.ground.twist +shift) folgt, wird von Auftraggeber bzw. Auftraggeberin entschieden.
