Dieses Transkript wurde maschinell erstellt. Wenn dir ein Fehler auffällt, schreib uns gerne zu diesem unter redaktion@digitalkompakt.de.
Joel Kaczmarek: Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge Blackbox Tech, dem Podcast von Digital Kompakt. Ich bin Joel Kaczmarek und mit mir dabei ist wieder der fabelhafte Johannes. Grüß dich, Johannes.
Johannes Schaback: Moin, moin, Joel.
Joel Kaczmarek: Und nicht minder kompetent ist übrigens auch unser spannender Partner von heute und das ist Server24. Unter server24.eu kommt ihr auf eure Kosten, wenn ihr auf der Suche nach einer Private Cloud seid. Denn man hat ja oft den Fall, dass Public Clouds nicht genau das bieten, was man sucht, sondern man braucht schon sehr spezielle Konfigurationen. Das meist gegen einen deutlichen Aufpreis und man weiß dann nie so genau, wie laut in Anführungsstrichen die eigentlich Nachbarn so einer öffentlichen Cloud sind. Deshalb, Server24 entwirft, plant, baut für euch eure komplette Infrastructure-as-a-Service Private Cloud, hat dabei über zehn Jahre Erfahrung, gerade auch bei komplexen Netzwerk-, Speicher- und Recheninfrastrukturen. Also wenn für euch auch die Server24 Private Cloud interessant ist, dann schaut euch das nochmal an unter, wie gesagt, server24.eu. So, wir zwei Technikverliebten haben heute ein ganz, ganz spannendes Thema, was bestimmt auch viele Leute jeden Tag benutzen, würde ich mal fast sagen. Manchmal ist ihnen das vielleicht gar nicht bewusst, manchmal vielleicht auch schon. Es geht um Chatbots. Da haben wir natürlich ein bisschen Ahnung und ein bisschen eine Meinung, aber weil es immer mehr Sinn macht, sich da richtige Koryphäen reinzuholen, haben wir das heute gemacht. Gleich zwei. Das heißt, heute sind wieder alle vier Anschlüsse im Aufnahmegerät voll. Stell dich doch mal ganz kurz vor, wir fangen mit der linken an.
Alexander Weidauer: Cool, also hey, ich bin Alex, Co-Founder und CEO von Last Mile. Wir sind eine AI-Startup aus Berlin und arbeiten an einem Deep Learning Framework für Chatbots. Und ich glaube, das wird in der Stunde jetzt klarer, was das überhaupt ist. Deswegen gehe ich jetzt mal nicht zu tief darauf ein. Aber was wir konkret machen, ist aktuell mit großen Firmen wie beispielsweise Versicherungen und Banken zusammenzuarbeiten, helfen denen im Grunde Teile ihres Customer Service Bereichs zu automatisieren mit Artificial Intelligence und Chatbots.
Bernhard Hauser: Sehr gut, ich heiße Bernhard, ich komme entsprechend aus Wien, ich bin auch CEO und Co-Founder von Oratio in dem Fall. Wir bauen eine Plattform für Unternehmen, damit die mit ihren Kunden und Kundinnen über Messenger kommunizieren können, also ganz generell. Und dazu zählen wir WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram, Kik, Viber und noch einige andere Messenger. Und für uns wird auch zunehmend das Thema automatisierte Kommunikation oder eben Chatbots spannend. Außerdem haben wir dieses Jahr am 14. Oktober die erste internationale Konferenz zu Chatbots organisiert in Wien, die ChatbotConf 2016. Und wir finden das Thema prinzipiell spannend und bewegen uns einfach auch selbst als Unternehmen immer weiter in diesen Bereich rein. Und jetzt merken wir einfach, jetzt geht es so richtig los.
Johannes Schaback: Ihr hattet diese super coolen Taschen, ne? Mit, hallo, ich bin, vielleicht fragt man die Taschen, ich find die so geil.
Bernhard Hauser: Also, ja, ja, ja, wir hatten so YouTube-Beuteln, wo so eine kurze Chatbot-Konversation abgebildet war mit, hey, what do we want? Chatbots, when do we want them? Sorry, I didn't understand your request. Selbstironie ist hervorragend.
Alexander Weidauer: Total viral auf Twitter.
Bernhard Hauser: Nee, man muss mit Selbstironie arbeiten und man muss halt auch schon darstellen, wo ist Chatbots wirklich schon? Die Kommunikation mit Maschinen über, sagen wir zum Beispiel mal, geschrieben oder gesprochen Interface, das gibt es schon lange, wenn man sich da mal genau mit dem Thema beschäftigt. Allerdings muss man sagen, auch jetzt so, 2016 ist es nach wie vor so, dass es schwierig ist, auch Konversationen noch immer intelligent abbilden zu können.
Johannes Schaback: Vielleicht holen wir nochmal einmal weiter aus, weil das ist nämlich genau die Frage, was sind eigentlich Chatbots? Also alle reden drüber, viele benutzen es, Joel hat es schon gesagt, manche wissen gar nicht, wie sie es benutzen. Gibt es so eine formale mathematische Definition als Chatbots eigentlich?
Alexander Weidauer: Also ich glaube, es gibt keine richtige Definition. Ich glaube, man kann sich halt vorstellen, dass man, wie man halt mit seinen Eltern chattet, auch mit einer Maschine chatten kann. Und diese Maschine kann dann halt automatisiert Antworten geben. Und das kann halt über verschiedene Themen sein. Es kann halt sein, dass man irgendwie Schuhe kaufen möchte, in Facebook Messenger beispielsweise. Es kann aber auch sein, dass man irgendwie seine Adresse bei einer Versicherung ändern möchte. Und darum geht es im Grunde. Also diese Konversation über den Chat mit einer Maschine. Was aber auch wichtig ist, und ich glaube, das ist auch sinnvoll für uns nochmal zu diskutieren hier in der Runde, es ist halt tatsächlich eigentlich nicht nur auf Chat beschränkt. Weil wenn man irgendwie an solche Interfaces denkt wie Amazon Echo oder Siri, ist es ja auch eine Konversation. Und im Grunde von der Technik, die da drunter steckt, ist es gar nicht so viel anders als das, was man jetzt im Chatbot machen würde.
Johannes Schaback: Du hast halt bei Siri halt noch den Voice Recognition-Teil.
Alexander Weidauer: Richtig, genau. Wobei das ist halt echt, also wir brauchen jetzt nicht zu tief in die Tech gehen, aber im Grunde ist das eigentlich gelöst, dieses Problem. Also Voice-to-Text haben die großen Microsoft, Apple, Google, Facebook gelöst. Also darum braucht man sich eigentlich nicht mehr kümmern, zumindest nicht als Startup.
Johannes Schaback: Warum ist das so ein Thema? Also ich fand, warum ist das so gehypt? Warum machen sich alle in die Bucks?
Bernhard Hauser: Ja, ich glaube, was sehr viel verändert hat. bei uns in der westlichen Welt, damit nehme ich jetzt mal Asien und speziell China jetzt außen vor, ist, dass Facebook bei der letzten F8-Konferenz im April 2016 einfach eine Messenger-Plattform veröffentlicht hat, die es Entwicklerinnen und Entwicklern ermöglicht, Chatbots selbst zu entwickeln. Und somit war es dann eigentlich so quasi fast von einem Tag auf den anderen möglich, eines der größten Messaging-Netzwerke der Welt herzunehmen für automatisierte Kommunikation. Und das hat einfach so einen Hype losgetreten, der meiner Meinung nach zum Teil auch etwas zu groß ist. Also es gibt wirklich eine riesen Community, die sich in kurzer Zeit rund um dieses Thema gebildet hat und die Expectations sind einfach schon so unheimlich hoch, aber die konkreten Anwendungsfälle fehlen einfach noch. Also es gibt schon Ideen, in welche Richtung es gehen kann, aber dann so wirklich jetzt auch so knapp ein halbes Jahr später, ist es noch immer schwierig jetzt zu sagen, naja, das ist der Use Case, der wirklich brillant funktioniert.
Johannes Schaback: Vielleicht könnt ihr dem normalsterblichen Chatter einen Eindruck vermitteln, wie groß diese Messenger-Clients sind. Vielleicht könnt ihr kurz sagen, was gibt es da für welche? Wir kennen jetzt in Deutschland erst irgendwie WhatsApp, habe ich das Gefühl. Wie groß sind die? Wie viele Leute sind da? Könnt ihr da so eine Einschätzung geben?
Alexander Weidauer: Ja, also ich meine, die sind eigentlich alle auf einem relativ gleichen Scale, also fast schon, also könnte man sagen. Also WhatsApp und Facebook Messenger ist so ungefähr eine Milliarde Daily Active User.
Bernhard Hauser: Monthly Active.
Alexander Weidauer: Monthly Active, genau. Eine Milliarde.
Bernhard Hauser: Eine Milliarde, ja.
Johannes Schaback: Mal so irgendwie quasi Europa, so ein bisschen. Westeuropa. Richtig.
Alexander Weidauer: Plus noch mehr, glaube ich.
Joel Kaczmarek: Mehr, ne? Ja, mehr.
Alexander Weidauer: Dann, ich glaube so WeChat, so eine halbe Milliarde oder so. Ich kenne die ganzen Zahlen nicht, aber es ist auf jeden Fall riesig.
Bernhard Hauser: Ja, WeChat, also dazu muss man eins vorab sagen, was Messenger angeht. Obwohl Messenger per se überall genutzt werden kann. Weltweit gibt es geografisch sehr starke Unterschiede. Und den krassesten Unterschied gibt es sicher mit WeChat in China. Also WeChat ist auch fast nur nutzbar in China. Weil viele Funktionen dort nur irgendwie verfügbar sind. Aber trotzdem, also wenn man sich mal die Zahlen auf der Zunge zergehen lässt, es sind, wie du schon richtig sagst, Alex, WhatsApp und Facebook-Mechanismen jeweils eine Milliarde monatlich aktiver Nutzer. WeChat, glaube ich, steht zwischen 700 und 800 Millionen. Wie gesagt, geografisch und regional.
Johannes Schaback: Ich hätte WeChat als größer vermutet, ehrlich gesagt.
Bernhard Hauser: Naja, wenn man sich denkt, dass eigentlich die fast nur auf den chinesischen Markt spezialisiert sind, ist das schon
Alexander Weidauer: Dafür ist es riesig.
Bernhard Hauser: Unglaublich, dem eine starke Marktdurchdrängung. Auf jeden Fall.
Joel Kaczmarek: Ich meine aber
Johannes Schaback: Was ist mit Line und Telegram und Wire und wie die alle heißen?
Joel Kaczmarek: Telegram hat die 100 Millionen geknackt.
Alexander Weidauer: Skype gibt es auch. Genau, Skype natürlich.
Johannes Schaback: ICQ nutze ich immer noch. Ich habe eine fünfstellige Nummer.
Alexander Weidauer: Aber du sprichst auch schon ein Problem an, was tatsächlich aktuell schon existiert, nämlich halt einfach zu viele. Also ich habe das teilweise auch schon, dass mir Freunde eben sagen, oh sorry, ich checke meinen Telegram gar nicht mehr so häufig. Und dann schreiben sie einen Monat später zurück. Also das ist tatsächlich ein Problem. Witzigerweise ein Problem, was wir mal vor drei Jahren lösen wollten in unserem ersten Startup-Projekt. Aber das haben wir dann relativ schnell begraben aus verschiedenen Gründen. Aber was halt interessant ist, du hast ja so gefragt, woher der Hype kommt. Ich glaube, viel davon ist halt auch getrieben, das sehen wir halt. Also wir organisieren hier in Berlin seit Januar das Meetup, wo übrigens der Bernie der allererste Speaker war und damals in das Thema eingeführt hat im Februar dieses Jahr. Deswegen ist er die deutlich größere Koryphäe von dem Ganzen und muss ich auch mal sagen. Aber im Grunde, was wir halt sehen, ist irgendwie, dass halt dieser Hype vor allem halt in dem Tech-Circle irgendwie besonders stark ist. Also deswegen, wie ich mir das auch so ein bisschen erkläre, ist halt, viele warten halt immer einfach auf das nächste große Ding und dann springen sie halt da drauf, wenn es kommt. Ich habe damals jetzt vor über einem Jahr schon mit meinem Mitgründer, hatten wir so die These aufgestellt, dass in 2016, also dieses Jahr, jedes Startup, was halt nicht erfolgreich ist, in Chatbots pivotet. Und tatsächlich stimmt das auch teilweise. Also man sieht das halt viel, dass, keine Ahnung, man hat irgendwie eine Accounting-Plattform für SMEs oder so. Oh, lass dir jetzt ein Chatbot bauen dieses Jahr, der wird uns bestimmt helfen, unseren Product-Market-Fit zu finden. Und das ist, glaube ich, halt nicht der richtige Ansatz. Man sollte halt, glaube ich, schon von den Business-Problemen her kommen und die dann tatsächlich halt mit Konversationen lösen.
Johannes Schaback: Aber das Rational dahinter ist doch verschrecklich. Du hast einfach Milliarden von Usern auf diesem Plattformen verbringender Zeit, verbringen mehr Zeit als in Social. Und es ist aber eine andere Art von Kommunikation, also Peer-to-Peer oder eben Peer-to-Many, wenn du in Gruppen bist und dann, wir kennen das ja aus WhatsApp, dann verlässt man die auch mal wieder ganz schnell. Wie kommt man an diese Leute ran? Es ist ja viel privater, es ist ja viel direkter, die Kommunikation. Wie kommt man da rein? Also wie kriege ich so meinen Chatbot dazu, mit Hinz und Kunz zu chatten?
Bernhard Hauser: Ja, das ist auch eines der großen, noch ungelösten Probleme. Also Facebook, um jetzt mal eins der Messaging-Netzwerke zu nehmen, muss ich zugeben, die stecken sehr viel Arbeit rein, das eigentlich schnell rauszufinden. Und das Team, das sich bei Facebook um Messenger kümmert, die sind sehr agil und versuchen in kurzer Zeit eigentlich rauszufinden, welche die optimalen Möglichkeiten sind, um Chatbots zu promoten. Und Facebook hat jetzt vor kurzem auch Werbung veröffentlicht, um eben direkt auf der Plattform selbst in einen Chat auf Facebook Messenger zu linken. Der kann mit oder ohne Bot funktionieren. Man muss sich das nämlich auch so vorstellen. Chatbots auf Facebook Messenger funktionieren so. Ein Chatbot kann an eine Facebook-Page geknüpft werden. Das bedeutet, prinzipiell sind Chatbots schon eher so gedacht, dass sie mehr auf Unternehmensseite zu Hause sind. Wenn dieses Unternehmen dann eben eine Facebook-Page hat. Und das ist eben das Spannende an Chatbots, die in Messaging-Netzwerken oder Messaging-Anwendungen sitzen. dass man im Chat interaktive Elemente hat zum Beispiel. Das heißt, man muss jetzt nicht gezwungenermaßen jeden Befehl ausschreiben. Alexander meinte vorhin das Beispiel, sagen wir Schuhe kaufen in Messenger. Ich muss jetzt nicht schreiben, ich suche rote Schuhe in der Größe 42, sondern ich kann zum Beispiel durch Kategorien durchschauen mit einem Karusselelement. Ich kann direkt Buttons implementieren in der Konversation mit dieser Facebook-Page und somit kann ich zum Beispiel als Nutzer oder Nutzerin Buttons drücken. Anstatt zu schreiben, zeig mir bitte diese roten Schuhe. Und so versucht man einfach eine quasi interaktive Experience in eine Konversation, in einen Chat eigentlich ranzubringen.
Johannes Schaback: Ein bisschen wie so ein Browser.
Bernhard Hauser: Ja, ein bisschen schon, aber dann irgendwie dann doch nicht.
Johannes Schaback: Weil du gerade über die Interaktion im Messenger sprichst. Also WeChat ist ja nach meinem Verständnis eigentlich eher eine Plattform und ersetzt so ein bisschen das, was die App-Stores nicht hinbekommen haben in China. Du hast einen Browser, der angeflanscht ist auf einen Messenger, der immer noch zentral ist. Damit ist jeder aber sofort auch bekannt, weil die Telefonnummer bekannt ist. Jeder Service, der auf WeChat implementiert wird, ist sofort per Definition mit einem Nutzer verknüpft, weil es eben klar ist, wer den nutzt. Und hat deswegen ganz andere Voraussetzungen, Themen zu bearbeiten. Aber was ich mich frage, ist, wieso das halt in China so unglaublich durch die Decke geht. Es ist ja Wahnsinn, wie die Adoption da ist. Und wir in Europa oder auch in den USA da immer noch so ein bisschen Tipp, Tipp, Tipp, maximal Text, vielleicht hier nochmal ein Smiley oder eben die Cards oder Telegram, was du gerade beschrieben hast, die Buttons nutzt. Woher kommt diese extrem unterschiedliche Nutzung dieser Messenger-Apps?
Bernhard Hauser: Ja, die Geschichte ist einfach ganz eine andere. China, sag ich jetzt mal, hat sehr spät digitalisiert einfach. Also wenn wir uns einfach unser Nutzungsverhalten in den USA, in Westeuropa ansehen, dann, keine Ahnung, ich glaube, ich hatte meinen ersten Computer mit acht oder neun Jahren. Das war ein riesiges, altes Gerät mit DOS drauf. Die Jahre danach, da wurden die Geräte kleiner, sie konnten mehr funktionieren. Dann kamen Laptops, dann kamen Tablets, dann kamen Smartphones. Das heißt, wir haben einfach eine große Bandbreite an verschiedenen Geräten zur Verfügung, um eben Tasks im Internet einfach zu machen. Wohingegen zum Beispiel so Schwellenmärkte, die jetzt stark digitalisieren, dazu zählt auf jeden Fall China, die gehen sofort mobile. Weil die Infrastruktur ist einfach herzustellen über Funkmasten und auf der anderen Seite sind die Endgeräte günstig. So, wenn man sich jetzt eben vorstellt, dass mein Tor zum Internet, was in China auch gänzlich anders aussieht, dieses Smartphone ist, dann habe ich von Anfang an eine gänzlich andere Experience. Was WeChat sehr früh verstanden hat, war, ein mobile only Produkt zu machen. Und die waren, muss man auch sagen, zur richtigen Zeit am richtigen Ort und konnten so eigentlich mit Messaging beginnen. Aber mittlerweile haben die ein riesiges Ökosystem quasi aufgebaut. Und man kann die Gasrechnung in WeChat bezahlen, man kann Freunden Geld überweisen, man kann einen Arzttermin buchen, man kann Taxis buchen. Und die Sache ist, für all diese Interaktionen muss ich nie WeChat verlassen. Ich kann meinen gesamten Tag durchplanen und ich muss nie dieses Ökosystem verlassen.
Johannes Schaback: Kann es sein, dass das so ein bisschen der Hacker-Moment ist, weil das Internet nicht frei ist in China? Ist das sozusagen jetzt für den kleinen Mann die Möglichkeit, im Grunde die Innovation zu treiben und sozusagen an dem Koloss der Firewall und Pipapo vorbei, im Grunde meine Services als kleiner Mann anzubieten? Oder ist das Quatsch?
Alexander Weidauer: Also da habe ich ehrlich gesagt zu wenig Insight jetzt, warum das dann
Johannes Schaback: Wie stark war WeChat reguliert?
Alexander Weidauer: Aber ich glaube, was Bernie sagt, das macht total viel Sinn im Sinne von, die haben halt einfach diese Apps, die wir kennen und irgendwie die eine krasse UX haben und irgendwie super krass designt sind, übersprungen zu einem gewissen Teil. Und deswegen, wir waren ja vorhin bei der Definition von Chatbots. Ich glaube, WeChat hat eigentlich gar nicht so viele Chatbots in der Definition, wie wir sie jetzt vielleicht verwenden würden, nämlich so Conversational Agents. sondern tatsächlich halt mehr so diese Buttons und die haben ja auch sehr viele Webviews, das bedeutet, die bringen halt eigentlich eine Webseite in die Konversation rein. Also ich würde es trotzdem noch Chatbot nennen, aber es ist halt irgendwie eine erweiterte Funktion. Also du hast dann trotzdem noch Buttons, du hast halt, hat ja auch Facebook Messenger jetzt eingeführt vor ein paar Wochen, im Grunde totale Webviews. Also du kannst im Grunde das, was in der App ist, auch im Messenger rendern. Und dann ist natürlich das einzige Argument noch, warum das Sinn macht, dass halt die Leute die ganze Zeit da drin sind und das schon verwenden. Und da sind wir halt einfach in der westlichen Welt noch nicht. Also mein Vater, der weiß gar nicht, dass es Bots gibt. Also wenn ich jetzt nicht sein Sohn wäre, wüsste er es nicht, dass es das gibt. Und deswegen meine ich halt vorhin so, dieser Fokus auf die Tech-Circle ist halt einfach noch viel zu groß. Und ich war beispielsweise jetzt vor drei Wochen in London und war da in den BBC World News und da hat mich eben der Kollege, der mich da moderiert hat, am Morgen angerufen und meinte halt, Alex, was sind denn überhaupt Chatbots? Und ich meine, er könnte das ja theoretisch wissen, er moderiert ja irgendwie die Wirtschaftsnews jeden Tag von BBC. Und wusste es halt aber auch nicht. Also deswegen, es ist einfach noch nicht so richtig verbreitet.
Joel Kaczmarek: Glaubt ihr eigentlich, dass das eine ähnliche Entwicklung in Europa oder im Westen nehmen wird wie in Asien? Weil ich meine, man muss ja wirklich das nochmal betonen, WeChat ist ja ein Ökosystem-Player. Also wenn ich da alleine denke, was die an Umsatz machen, die machen teilweise in einer Nacht mehr Umsatz als PayPal im ganzen Jahr.
Bernhard Hauser: Die Sache in China ist, auch die Entwicklung, wie WeChat so groß wurde, auf jeden Fall die Chinese Firewall, weil viele Services einfach geblockt waren oder nicht verfügbar sind und somit mussten die sich halt ihre Clones selbst bauen. Der Markt ist aber einfach unheimlich groß, man hat sich das einfach bezahlt gemacht, diese Clones zu bauen. Und ich glaube, man muss sich in China, wenn man in der Größe wie zum Beispiel WeChat ist, schon bis zu einem gewissen Grad sehr mit der Regierung anbieten. Und man muss sich das auch mal aus Regierungssicht vorstellen. Wenn es dieses eine Netzwerk gibt, wie zum Beispiel WeChat, die die gesamte Interaktion ihrer Nutzerinnen und Nutzer den gesamten Tag über hin mappen können, dann ist das so ein riesiger Datenberg, der bei einem einzigen Unternehmen liegt. Und diese Situation, glaube ich, möchte bis zu einem gewissen Grad jedes andere Unternehmen im Westen sich jetzt mal auch herbeiführen, wie zum Beispiel Facebook. Facebook schaut sich ja sehr, sehr genau an, was WeChat macht. Aber die Situation ist einfach eine andere. Und diese The-Winner-Takes-It-All-Situation gibt es im Westen nicht. Im Gegenteil.
Johannes Schaback: Was ist mit Allo, also Google und auch Amazon? Also haben sie auch ihre Shots, ne? Wie outen die das ein?
Alexander Weidauer: Also ich glaube, auch nochmal so ein bisschen zum Thema, was wir gerade hatten, ob jetzt in Deutschland oder in Europa generell so ein WeChat des Westens existieren würde. Ich glaube, die Frage ist gar nicht so wichtig. Also es ist natürlich, Facebook will das und vielleicht passiert es und vielleicht nicht. Und ich glaube, Facebook ist auch die einzige Firma, die das machen kann. Es ist die einzige Firma, die irgendwie Perspektive. Ich glaube, Google halt nicht. Es ist schwieriger. Google kann kein Social. Es ist echt schwierig. Aber ich glaube, was halt viel wichtiger ist, und deswegen sind wir auch in diesem Space, weil wir glauben halt daran, dass irgendwie die Welt conversational wird im Sinne von, man wird halt in Zukunft Software nicht mehr so verwenden, wie wir sie jetzt verwenden, nämlich halt mit einem Graphical User Interface, sondern tatsächlich eine Konversation führen. Und ob diese Konversation einen Teil des Graphical User Interfaces als Antwort zurückgibt, das kann ja sein, um dann irgendwie eine bessere User Experience zu haben. Aber ich glaube, generell wird es halt so ein Modell geben, wo man halt einen Dialog führen kann mit Systemen. Und das kann man halt in einem Messenger machen. Das kann man aber halt, um deine Frage zu Amazon Echo zu beantworten, beispielsweise eben auch viel besser eigentlich auf einer Voice-Plattform machen. Und deswegen glaube ich, dass Amazon so ein bisschen die Strategie hat, das Ganze zu leapfroggen im Sinne von, wir gehen weg von Text und sind halt sofort auf Voice. Und das funktioniert ja zumindest mit Echo sehr gut anscheinend.
Johannes Schaback: Was ich interessant finde, ist bei Facebook diese Doppelstrategie, diese etwas schizophrenische Variante mit WhatsApp und Messenger. Beides Messenger, die eigentlich ja von der Nutzung her nicht unterschiedlicher sein könnten. Was ist die Strategie dahinter?
Bernhard Hauser: Ich glaube ganz einfach, dass Facebook es sich einfach nicht erlauben konnte, WhatsApp nicht zu kaufen.
Johannes Schaback: So wie Snapchat nicht zu bekommen eigentlich.
Bernhard Hauser: Ja, zum Beispiel. Hat ja nicht funktioniert einfach. Und Instant Video, ich glaube, Facebook hat ja Slingshot versucht zu pushen, funktioniert nicht. Snapchat ist in dem Markt, Instant Video drin, die ownen den einfach. Und ja, WhatsApp war auch ein perfekter Übernahmekandidat. Und Mark Zuckerberg hatte vor kurzer Zeit so eine Townhall-Discussion in Afrika und da wurde auch gezielt gefragt, warum Facebook einerseits Messenger baut, andererseits WhatsApp besitzt und ob die zusammengeführt werden an einem gewissen Punkt. Und er meinte, nein, sie haben keine Strategie oder keine Ziele, jetzt die zwei Netzwerke zusammenzuführen, weil sie unterschiedlich positioniert sind. Messenger hat schon mehr so die Ambitionen, ein Ökosystem aufzubauen, speziell auch für externen Entwickler und Entwicklerinnen, für zum Beispiel, man kann GIF-Keyboards installieren, man kann, es gibt eben wieder Easter Eggs, die in Messenger eingebaut sind, also die haben wirklich große Ambitionen, was damit zu machen, wohingegen WhatsApp, und so meint es auch Mark Zuckerberg, ein SMS-Ersatz sein soll. Und WhatsApp ist bewusst simpel gehalten, obwohl sie auch kontinuierlich Funktionen hinzufügen, wie jetzt seit einem Tag erst Videocalls zum Beispiel nach Audiocalls. Und sie sprechen damit zum Teil einfach eine andere Zielgruppe an, vor allem Schwellenländer, wo Messenger einfach nicht Fuß fassen kann, obwohl es ein Messenger-Light mittlerweile gibt.
Johannes Schaback: Die Bandbreite ist ein Thema bei WhatsApp. Richtig, absolut.
Alexander Weidauer: Aber doch, ich kann mich an die Slide erinnern, ich glaube auf der F8 im April dieses Jahr, wo Zuckerberg quasi so den Zehn-Jahres-Plan für Facebook vorgestellt hat, ging halt auch viel bei WhatsApp dann so um die private Kommunikation, also quasi tatsächlich wirklich ich mit meiner Mutter oder so, anstatt halt ich mit einer Brand, was dann eher auf Facebook Messenger passieren wird.
Joel Kaczmarek: Aber ich finde, was daran krass ist, ich habe heute nach Australien telefoniert, mir ist alle zwei Minuten das Telefonat abgebrochen, dann haben wir über WhatsApp telefoniert, perfekte Tonqualität, keine Abbrüche, also dass das eigentlich mittlerweile selbst Festnetzleitungen quasi schon ersetzt. Das ist schon krass.
Alexander Weidauer: Das ist auch deutlich besser als Skype. Also wir sind selber auch ein Remote-Team und deswegen halt auch super viel einfach in solchen Tools unterwegs und das ist wirklich deutlich besser. Das ist echt interessant, aber kann man auch erwarten von Facebook, dass sie das gut machen.
Johannes Schaback: Also Chatbot zu bauen ist ja schon relativ kostenintensiv, insbesondere wenn er gut sein soll. Was glaubt ihr, kann man zurzeit mit einem Chatbot verdienen? Was ist der Chatbot, der am meisten Kohle macht und wie groß ist denn der gesamte Chatbot-Markt heute?
Joel Kaczmarek: Vor allem müssen wir mal drüber reden, wie monetarisiert man sowas eigentlich?
Alexander Weidauer: Genau, ich glaube, du hast ja gefragt, wer der am meisten Kohle macht. Es gibt, glaube ich, keinen. Das war tatsächlich auch ein Riesenthema auf der Konferenz in Wien, auf der Chatbot-Con. Auch so ein bisschen, da war vorher noch eine andere Konferenz in Austin. Okay, aber ich meine, Understood.
Johannes Schaback: Was ist mit den Flugvermittlern, also mit den Taxivermittlern und so weiter? Ich meine, ich verstehe, dass sie nicht direkt monetarisieren, sondern eigentlich nur sozusagen ein Frontend darstellen zu einem Service. Wenn ich das aber sozusagen als ein Frontend verstehe, ist das vielleicht ein Kanal?
Bernhard Hauser: Genau so ist es, richtig. Also ich würde das auch eher als Kanal sehen für einen Service, der eben über diesen Kanal ausgespielt wird. Ich glaube, das ist einfach die Monetarisierungsstrategie. Sagen wir, man könnte zum Beispiel eine Reinigungskraft nicht über eine App buchen, sondern über einen Chatbot. Ich schicke meine Location, ich sage die Uhrzeit und die wird bestätigt. Das könnte ich perfekt über einen Chatbot zum Beispiel machen. Das dahinterliegende Geschäftsmodell ist ganz ähnlich anders als der Chatbot per se.
Alexander Weidauer: Ja, das stimmt und eigentlich haben alle großen Travel-Plattformen Spots mittlerweile und von dem, was wir wissen und wir kennen halt viele, die das entwickelt haben und so, das ist halt schon noch sehr experimentell, muss man sagen. Also auch die Experience ist halt einfach noch nicht richtig gut und deswegen kommt über diesen Kanal halt auch noch wenig Traffic rein. Und deswegen kann man wirklich noch nicht so richtig sagen, dass sie damit überhaupt mehr Geld machen.
Johannes Schaback: Das heißt, man könnte aber sagen, Chatbot als Produkt, wie jetzt mal ein Witzebot, ist eigentlich, gibt es nicht. Es gibt es als Produkt nicht jetzt irgendwie eine Seelsorge, dass sozusagen der Chatbot der perfekte Seelsorger ist und dafür bin ich bereit zu zahlen. Oder gut, ich glaube, ich weiß gar nicht, Seelsorge, ehrlich gesagt, die bezahlst du ja nicht direkt, sondern wäre ja wahrscheinlich irgendwie
Bernhard Hauser: Aber ich weiß genau, worauf du hinaus willst. Also dass man zum Beispiel sagt, unser Produkt ist ein Chatbot und über den versuchen wir zu monetarisieren. Ich glaube, da gibt es ein Problem, das da ein wenig zuvor sitzt und zwar, Alexander hat es gerade vorher kurz angesprochen, jeder glaube ich oder so ziemlich jede Person, die ich jetzt zum Beispiel hier im Alexanderplatz ansprechen würde, würde wissen, was Apps sind. Was sind Apps? Anwendungen, die ich mir auf meinem Smartphone studieren kann. Würde ich jetzt jemanden fragen, was Chatbots sind, würden die Antworten einfach gänzlich anders ausfallen. Ich glaube
Joel Kaczmarek: Ein Gefühl ist ja auch kein Produkt, sondern eher ein Werkzeug.
Bernhard Hauser: Ja, es ist meiner Meinung nach auch die Positionierung schwierig. Eine App ist eine App und das ist nur ein kleines Ökosystem für sich. Ein Chatbot an sich kann auch ein Ökosystem per se sein, aber ich weiß nicht, ob man auch dem durchschnittlichen Nutzer, der durchschnittlichen Nutzerin auch irgendwie vermitteln kann, was ein Chatbot ist, so das ist ein Bot, ah ja, okay, weil Facebook zum Beispiel ist eines der Netzwerke, die sitzen jetzt drauf, die machen das, ja. Aber ich glaube, der Durchschnittsdienst weiß einfach nicht, was entscheidbar ist.
Joel Kaczmarek: Aber das ist vielleicht auch mal ein ganz guter Punkt, wo man nochmal einhacken soll, das ganze Thema Ökosystem. Weil ich glaube, dieses Thema WeChat ist ja eigentlich, wer baut das WeChat des Westens, ist gar nicht so die Frage, also wer baut so ein Unternehmen, sondern wer hat eigentlich das Ökosystem, was diesen ganzen Bereich so ein bisschen dominiert. Und ich habe irgendwie zum Beispiel in Telegram so verstanden, wenn du dir jetzt Monetarisierung anguckst, hast du so ein paar Klassiker, Werbung, B2C-Kommunikation, Affiliate-Marketing-Kram, dass du Links umkonvertierst, In-App-Purchases für diese komischen Buttons, die du hast, diese Sticker. Aber was ich zum Beispiel spannend fand bei Telegram war, dass die gesagt haben, wir machen eigentlich eher so einen Ansatz, dass wir eine Entwicklerplattform bauen und dass du dann im Prinzip Services auf unseren rauf doggst. Das ist ja eigentlich so ein bisschen WeChat-esk gedacht, dass du sagst, wie so ein App-Store kannst du hingehen und bist dann eigentlich einen Marktplatz. Wo du sozusagen Chatbots auf einen großen Chatbot, also in dem Fall einen Messenger irgendwie aufsetzt. Also was ist denn sozusagen dieser Ökosystem-Gedanke? Ist das irgendwie ein spannender Weg zu sagen, irgendwie ich monetarisiere über diesen Gedanken, dass ich so ein bisschen so wie so ein Marktplatz werde, so ein Dach, wo dann die ganzen Sub-Chatbots irgendwie agieren. oder ist das irgendwie abstrus?
Alexander Weidauer: Ach, du meinst jetzt als zum Beispiel Startup-Idee, dass man irgendwie Oder aus messenger-Perspektive.
Joel Kaczmarek: Also ich habe den Telegram so verstanden, dass der Anspruch ist, wir machen einen Messenger, über den sozusagen Third-Party-Entwickler hingehen können und Ken-Chot-Bots die eigenen Sachen machen können, was weiß ich, Flüge buchen, Termine fixen und so, da sozusagen randocken und dann in irgendeiner Form das monetarisieren und wir kriegen einen Share.
Alexander Weidauer: So.
Joel Kaczmarek: Am Ende des Tages ist ja die Frage, wo finden Chatbots eigentlich statt? Das ist was für mich zum Beispiel noch relativ abstrakt ist. Ist das irgendwie der Messenger, ist das WeChat, ist das irgendwie WhatsApp, ist das irgendwie mein Handy? Weißt du, was ich meine? Also dieser Ort, wo das Ökosystem stattfindet.
Alexander Weidauer: Das klassische Thema ist ja immer Bundling und Unbundling. Der Benedikt Evans von A16Z schreibt ja immer relativ viel drüber. Und die Frage ist halt total legitim. Gerade halt, wenn jetzt so jemand wie Google hingeht, wir hatten ja vorhin Google Allo und irgendwie Allo auf alle Android-Geräte in der Welt packt, dann ist das natürlich schon fast wieder ein Operating-System-Thema. Ich glaube halt Also diese Monetarisierung über so einen Marktplatz ist halt was, was auf jeden Fall kommen muss. Also das kann man schon, glaube ich, so mit iOS und Android vergleichen. Und die Frage ist halt vielmehr, kriegt man halt Developer überhaupt dazu, die Bots dann auch da zu entwickeln? Und das kommt dann wahrscheinlich halt über die Reichweite. Also wenn ich jetzt so etwas habe wie WhatsApp und Facebook, dann muss man halt sein, wenn es das gibt.
Bernhard Hauser: Ja, aber ich glaube, da gibt es sogar noch ein Problem, das viel früher gelöst werden muss. Und das hat WeChat sehr elegant gelöst. Und zwar, dass sie das Payment auf die Plattform bringen. Wenn man es schafft, die Zahlungsinformationen der Nutzer zu bekommen, dann dreht das die ganze Sache um 180 Grad. Weil dann wird es für Unternehmen spannend, weil dann kann ich wirklich Transaktionen über Messenger abbilden. Messenger kann Payment, ne? In den USA.
Alexander Weidauer: In Beta, ne?
Bernhard Hauser: Genau, in Beta. Also es stimmt, es gibt Ambitionen in die Richtung, aber da gibt es ein, und das ist mir erst vor kurzer Zeit bewusst geworden, es gibt da ein zugrunde liegendes Problem. Und zwar sei es Telegram, sei es Messenger, sei es Viber, Kik, was auch immer. Wenn ich Payment über meine eigene Plattform abwickeln möchte, brauche ich zuerst den Sanctus von Apple, weil das ist eine App, die über den App Store vertrieben wird. Bei Google ist es das Gleiche. Und zwar ist es verboten aktuell, digitale Güter über ein eigenes Paymentsystem abzuwickeln. Das muss über das Payment von Apple abgewickelt werden oder von Google. Und wenn ich jetzt versuche, in Messenger ein eigenes Paymentsystem aufzubauen und da passt die Policy von Apple oder Google nicht rein, dann hindert mich das, weil ich kann zum Beispiel keine digitalen Güter verkaufen. Und das ist das grundlegende Problem.
Alexander Weidauer: Meinst du eigenes im Sinne von Bot-Entwickler oder meinst du eigenes für Messenger?
Bernhard Hauser: Für Messenger, also Facebook hat wirklich die Probleme, ein eigenes Payment-System groß auszurollen, weil ihre App im App-Store zum Beispiel ist und laut App-Store darf kein eigenes Payment installiert werden, um digitale Güter zu verkaufen.
Johannes Schaback: Deswegen macht es auch so viel Sinn wahrscheinlich, dass Amazon seinen eigenen App-Store pusht, ne?
Bernhard Hauser: Aus der Perspektive auf jeden Fall.
Johannes Schaback: Aber die Frage ist, wie kriege ich meinen Amazon App Store installiert? Wahrscheinlich zumindest auf Android auch nur wieder über einen Play Store.
Bernhard Hauser: Ja, Amazon, ja.
Alexander Weidauer: Und das geht wieder Richtung Unbundling und Bundling.
Johannes Schaback: Genau, um die Idee nochmal aufzunehmen. Also letztendlich macht es doch Sinn für den Facebook, wenn der Bot eigentlich sozusagen nur ein Enabler ist, einen bestimmten Service voraus in die Welt zu tragen, für den eigentlichen Chatbot selbst zu chargen, irgendwie pro Message oder pro Konversation. Ist das nicht etwas, was uns alle total bedroht als Chatbot-Entwickler?
Alexander Weidauer: Vielleicht. Ich meine, die fragen sich so ein bisschen, was Facebook damit will. Die nehmen ja jetzt beispielsweise bei den Payments, soweit ich weiß, auch keinen Cut.
Bernhard Hauser: Aktuell nicht.
Alexander Weidauer: Ich glaube, die sehen halt schon Messenger als Reichweiten-Tool, um halt in Zukunft bessere Werbung zu schaffen. Also ich habe tatsächlich letztens darüber nachgedacht, also wo das auch announced wurde mit den Payments, habe ich mir gedacht, okay, Facebook hat jetzt eigentlich eine historische Chance gehabt, von Advertising-Business in, wir nehmen einen Cut von eurem Umsatz-Business zu gehen. Haben sie halt nicht gemacht, also wahrscheinlich aus sehr guten Gründen, der ist ja jetzt nicht der Unschlauste, das hat er schon richtig gemacht, denke ich, aber fand ich irgendwie interessant, weil die hätten ja auch sagen können, wir nehmen jetzt 20% eures Umsatzes, was ihr macht im Messenger.
Bernhard Hauser: Ja, vielleicht machen sie es noch nicht. Also ich schließe es nicht aus, dass vielleicht der Zuruf noch kommt. Aber ich bin ganz bei dir. Also Facebook, glaube ich, muss sich auch einfach überlegen, wie werden die Leute in fünf Jahren kommunizieren oder in zehn Jahren. Und ich kann mich noch ganz genau erinnern, wie dieses Unbundling kam, was du gerade vorhin gesprochen hast, wo man zum Beispiel eine zweite App installieren musste, nämlich Messenger. Ich habe es gehatzt. Immer noch so. Aber das war, ja richtig, genau. Man kann nicht mit der Facebook-App auch gleichzeitig Messenger machen, sondern man muss es über eine andere App machen. Und ich war echt angepisst. Aber ich muss sagen, sie waren einfach ihre Zeit voraus. Sie haben die Zeichen erkannt. Das war die absolut richtige Entscheidung.
Johannes Schaback: Warum gibt es keine Bots für WhatsApp?
Alexander Weidauer: Also soweit ich weiß, kommt das nur so ein Jahr später.
Johannes Schaback: Ja, sie wollen ja nicht, ne? Also ich habe die Terms and Conditions mal studiert.
Bernhard Hauser: Es kommt, doch, doch. Also es ist jetzt, glaube ich, schon ziemlich fix.
Alexander Weidauer: Also ist es fix? Ja, es ist, glaube ich, schon fix. Die haben auch deswegen auch die Terms and Conditions geändert, vor ein paar Monaten jetzt erst, wo es auch so Aufschrei gab über andere Themen, aber unter anderem, also es kommt auf jeden Fall.
Bernhard Hauser: Ja, auf jeden Fall. Sie werden ja auch prüfen, dass sie das Thema bei WhatsApp auslösen würden.
Joel Kaczmarek: Lass uns doch mal einen kleinen Exkurs machen. Wir heißen ja irgendwie Blackbox Tech, aber wir machen eigentlich gerade Blackbox Business. Ich erinnere mich noch an meinen Informatikunterricht in der Schule. Da waren so die ersten Sachen, die du über Computer gelernt hast, Turing-Test und ELISA. Das waren irgendwie so die ersten Worte, die gefallen sind. Worauf will ich hinaus? ELISA 1966, eigentlich so für mich einer der ganz, ganz frühen Chatbots. Da ging es ja auch so ein bisschen darum, Sprache zu imitieren. Das war ja damals ganz witzig gemacht. Die sind irgendwie hingegangen, haben Sätze gescannt und haben gesagt, ich versuche einzelne Worte zu erkennen und packe die in den Kontext. Und dann gucke ich, gibt es irgendwie ein Element, was dem übergelagert ist. So ein bisschen wie in der Biologie mit Rassengattungen, Arten und so weiter. Und da gab es ja dieses schöne Beispiel, wenn du irgendwie sagst, der hat so ein bisschen einen Therapeutenansatz gehabt. Und das Ziel war ja, kann derjenige herausfinden, dass er mit einem Bot im Prinzip redet. Das hieß damals noch nicht so. So, dann hast du irgendwie gesagt, ich rede irgendwie mit meinem Vater nicht. Ich habe ein Problem mit meinem Vater. Und dann hat er irgendwie immer so geantwortet, dass er dir eine Frage stellt, dass du weiter im Text bleibst, wie so ein Therapeut halt, erzähl doch mal, was ist mit deiner Familie, wie geht's da, was ist da los? Aber das Problem war, wenn er jetzt zum Beispiel irgendwas gesagt hat, was Philosophisches, ich weiß nicht, ich glaube, das Beispiel war, der Krieg ist der Vater aller Dinge, dann hätte ich auch gefragt, erzähl mir was über deine Familie. Das heißt, er hat diese Übertragungsleistung nicht gemacht, dass der Kontext ein anderer ist. So, warum mache ich diesen langen Bogen? Ich habe so ein bisschen das Gefühl, viele Leute, die heute Chatbots bauen, machen das eigentlich nicht so KI-basiert, sondern die haben eher so ein bisschen so dieses ELISA-Prinzip aus den 60er Jahren, dass sie sagen, ich scanne das auf bestimmte Keywords und löse dann bestimmte Actions aus. Das ist ja heute mittlerweile ganz, ganz anders, wie das passiert. Vielleicht könnt ihr da mal ein bisschen was zu sagen. Ich glaube speziell du bist ja da der Spezi.
Alexander Weidauer: Ja, klar, gerne. Also ich meine, man muss auf jeden Fall erstmal unterscheiden, was so ein Bot kann. Also da kann man irgendwie so die zwei Extreme betrachten, das würde ich sagen, würde ich ihr leiser da einordnen, was halt eher so Chit-Chat ist, im Sinne von, das ist irgendwie so nicht wirklich zielorientiert und es ist nicht so richtig klar, was dann am Ende rauskommt. Auf dem anderen Extrem hat man dann halt die richtig zielorientierten Sachen, wie ich möchte einen Flug buchen. Und das sind erstmal so die zwei groben Extreme, was man irgendwie machen kann mit einem Bot. Und wenn man dann guckt, wie sowas gebaut wird, dann gibt es tatsächlich auf diesem Chitchat-Bereich extreme Fortschritte im Sinne von, wie sowas von der Architektur her gebaut wird. Mittlerweile seit vier, fünf Jahren gibt es halt gerade bei Image Recognition viel Deep Learning, das ist so das Passwort, was da rumfliegt. Das hat man halt mittlerweile auch auf sowas angewandt. Das bedeutet, so ein ELISA kann jetzt halt einfacher gebaut werden. Oder schneller gebaut werden, vor allem mit Beispielkonversationen. Und damit wird dann ein neuronales Netzwerk trainiert, was die Beispielkonversation dann quasi mit einem richtigen Menschen führen kann. Das ist so das eine Extrem wieder. Auf der anderen Seite, und jetzt kommen wir so ein bisschen zu dem, was 99% der Bots auf Facebook Messenger aktuell machen, nämlich regelbasiert. Also das bedeutet, man hat so Baumdiagramme und Flowcharts. So if this happens, then this happens mäßig. Und da weiß man halt genau, was passiert. Und das ist dann wieder sehr so zielorientiert, im Sinne von ich möchte Flug bestellen, aber es ist halt nicht so richtig frei. Also Menschen denken halt einfach nicht so.
Joel Kaczmarek: Ja, das Tödliche ist ja eigentlich, du bist doch eigentlich von solchen Sachen weggekommen. Also eigentlich ist das ja klassischer Elisa-Ansatz. Ich muss alle Möglichkeiten, die es gibt, in eine Regel packen und dann brauchst du nur abfragen, was passiert gerade mit dem scheiß Problem, dass Sprache so vielfältig ist, dass du eigentlich nicht alles regeln kannst.
Alexander Weidauer: Aber man muss sagen, trotz dass ich jetzt gerade dafür argumentiert habe, natürlich, dass die aktuellen Bots jetzt nicht so geil sind, muss man sagen, sie sind besser als Elisa, weil die Spracherkennung an sich hat halt bei Elisa oft auf Keywords basiert. Das bedeutet halt, wenn man jetzt irgendwas mit Adresse gesagt hat, dann if Adresse, dann das und das. Jetzt ist es halt tatsächlich so, dass man sich den gesamten Satz anguckt und das macht halt extrem viel Sinn und so ein bisschen mehr Richtung Natural Language Understanding geht, anstatt einfach nur Natural Language Passing oder Programming. Und das ist halt so ein bisschen der Unterschied. Und das ist schon mal ganz gut, aber halt immer noch nicht dort, wo es sein muss.
Johannes Schaback: Das finde ich ein super Stichwort. Lass uns doch mal über Natural Language Processing, kurz NLP und Natural Language Generation sprechen, das ist NLG. Ihr researcht ja im Prinzip AI-Methoden, um intelligentere Bots zu bauen. Was ist NLP, was ist NLG?
Alexander Weidauer: Also man kann im Grunde so Richtung Input und Ausput denken. Also wenn ich jetzt zum Beispiel einen Bot fragen würde, wie ist das Wetter morgen, dann ist das halt was, was mit NLP in dem Fall verstanden werden würde und in Maschinencode in irgendeiner Form umgesetzt werden kann. Also nehmen wir mal dieses Beispiel, wie ist das Wetter morgen in Berlin beispielsweise, dann würde jetzt so ein Natural Language Parser wie beispielsweise Wit.ai, was unter anderem von Facebook auch aufgekauft wurde, Aus verschiedenen Gründen, aber das ist auch nochmal eine spannende Story dann vielleicht später. Das wird quasi verstanden, also es wird verstanden, dass der Intent ist, das Wetter zu bekommen und man kriegt Entities, sogenannte Entities und das ist halt in dem Fall irgendwie Berlin, weil das die Stadt ist und die Location und morgen als Datum. Und das ist jetzt halt was, was ich in eine API, irgendwie Wetter-API callen kann und kriege dann die Daten zurück und die übersetze ich jetzt wieder in eine Antwort. Und dann kommt halt Natural Language Generation rein. Wobei man aber da sagen muss, gerade im Chatbot-Bereich, aus meiner Sicht ist dieses Thema vielleicht in drei, vier, fünf Jahren relevant. Weil wenn man zu dem Punkt kommt, dass man die richtige Antwort geben kann, dann ist man mit einem Template auch echt schon gut bedient. Also das kriegen schon wenige hin, dass man die richtige Antwort gibt.
Johannes Schaback: Also Einwort-Ansätze sind eigentlich schon ziemlich gut.
Alexander Weidauer: Richtig. Aber Natural Language Generation wäre dann halt tatsächlich so, ich generiere halt aus den Daten wirklich Sprache und es wird tatsächlich auch schon gemacht.
Johannes Schaback: Ich glaube, es ist auch nicht so schwer wie NLP. Es ist von meinem Verständnis nach, NLG ist eigentlich relativ gut verstanden, habe ich das Gefühl. NLP wirklich gut, also bis zu so einer semantischen Ebene vorzudringen, ist de facto
Alexander Weidauer: schwierig. Ja, also es gibt ja viele so Finanznachrichten, die mittlerweile also auch computergeneriert sind. Oder Wetternachrichten. Genau, und sowas halt. Das geht, aber ich glaube halt in einer natürlichen Konversation, gerade wenn es dann halt auch darum geht, vielleicht so ein bisschen den Slang von dem User zu verwenden, was ich halt deutlich spannender erachte.
Johannes Schaback: Smilies benutzen.
Alexander Weidauer: Richtig, solche Geschichten halt irgendwie und das glaube ich ist noch ein bisschen in der Zukunft, aber auch nicht wirklich notwendig aus unserer Erfahrung.
Johannes Schaback: Also Kannst du die groben Systeme eines Natural Language Processing Systems erklären? Also ich habe jetzt erstmal nur so eine Zeichenfolge. Für den Computer ist das nur eine Zeichenfolge. Da kann überhaupt nichts damit anfangen. Das ist einfach nur ein String.
Alexander Weidauer: Das ist ein Vektor im Grunde.
Johannes Schaback: Was passiert dann?
Alexander Weidauer: Also es gibt verschiedene Varianten. Es gibt irgendwie Word2Vec. Das ist auch das, was irgendwie häufig verwendet wird. Und was da vor allem halt gemacht wird, ist, du hast halt eine Sample-Konversation, also jetzt in diesem Fall beispielsweise, wie ist das Wetter morgen, gibt man eben in dieses System ein. Man labelt das im Vorfeld, also der kann halt auch tatsächlich erstmal nur das, was man ihm gibt, im Vorfeld. Und das macht halt Facebook mit Widdotter ja im großen Stil. Das bedeutet, im Grunde verslaven die ganzen Entwickler auf der ganzen Welt, also das ist jetzt überspitzt gesagt, um selber für sich halt ein besseres Natural Language Understanding zu kriegen. Ziemlich geniale Strategie. Und dann, wenn jetzt halt der Bernie quasi seine ganzen Sachen da reinhaut und ich auch, und dann kann das System davon generalisieren. Das bedeutet, es kann halt so ein bisschen fuzzy-mäßig ähnliche Sachen verstehen. Und so funktioniert es halt im Grunde.
Johannes Schaback: Also vielleicht einmal in meinen Worten, das System bekommt einen String, also eine Aneinanderreihung von Characters und wie ich das sozusagen immer früher noch aus der Uni kenne, da werden erstmal Wortgrenzen gefunden und dann werden diese Worte irgendwie gemappt in ein Wörterbuch und in diesem, da weißt du schon, okay, das ist irgendwie Part of Speech Adjektiv X und das nächste Wort ist irgendwie Nomen Y. Und das ist eine Person, das ist eine Entity, das ist ein Ort, oder du weißt, okay, Berlin, ah, das ist ein Ort. Und das ist sozusagen, damit reicherst du, augmentierst du diesen Vektor und hast diese Grenzen. Und dann gibst du es noch eine Ebene weiter und versuchst es eigentlich zu mappen in so ein Intent-Zeugs. Aber wenn du jetzt Deep Learning machst, also im Grunde trainierst du ein Modell auf Rohdaten, arbeitet das wirklich ausschließlich auf diesen Characters? Es hat gar kein Dictionary mehr, es hat gar kein Entity-Mapping, es hat gar keine Ontologie mehr oder Taxonomie. Ist das so? Ist das wirklich so? Das wäre ja abgefahren.
Alexander Weidauer: Es ist tatsächlich halt ein statistisches Modell. Und deswegen, es gibt ja auch viel Verwirrung darum, das ist eine Frage, die wir relativ häufig kriegen, wenn wir in großen Firmen arbeiten, können wir halt die und die Sprache mitverwenden. Und also natürlich gibt es immer noch so eine
Johannes Schaback: So Bag of Words, ne? Mhm.
Alexander Weidauer: Also das gibt es schon noch, also natürlich brauchst du in irgendeiner Form so eine Art Dictionary, aber tatsächlich, der Trainingsvorgang passiert halt, also statistisch, im Sinne von, eigentlich ist es dem Wort egal, ob das jetzt irgendwie Katalan ist oder Spanisch oder Deutsch, wenn du halt eine gewisse Menge an Trainingsdaten hast,
Joel Kaczmarek: funktioniert es. Ich wollte gerade sagen, so übersetzt halt, so ein schönes Beispiel, also ich finde, man konnte beobachten, wie Google Translate besser wird. Das ist gruselig. Also ich habe damit vor zwei Jahren gearbeitet, da musste ich so, 60 Prozent konntest du übernehmen, 40 musstest du anpassen, mittlerweile würde ich sagen, sind die bei 90, 95 Prozent, dass das super ist, du bringst das durch. Ja, und das über hunderte von Sprachen, das ist ja schon gruselig bald, ne?
Alexander Weidauer: Ja, so funktioniert es halt im Grunde. Und ich meine, Google hat ja auch beispielsweise in der Gmail oder Inbox-App diese Smart Replies eingebaut, die jetzt auch in Allo unter anderem auch vorhanden sind. Und das ist ja genauso, also die sind sich quasi nicht 100% sicher, was jetzt die richtige Antwort ist, aber so mit quasi gewisser Sicherheit und dann zeigen die dir halt die Antworten, die mit über 80% Sicherheit jetzt die richtigen sind und du als User wählst die dann aus. Und damit wird es halt smarter. und das ist halt das
Johannes Schaback: Wie Spellchecking, ne? Die trainieren im Grunde on the fly das Modell. Finde ich total spannend, weil, also meine These ist nämlich, dass Machine Learning ist letztendlich ein Dataplay, weil der Algorithmus, die Technologie ist eigentlich eine Commodity, kannst dir runterladen, Tangerflow etc., Und letztendlich gewinnt der, der die Daten hat. Ist es nicht für Oratio eigentlich ein total spannender Bereich, dass du so viel mitlesen kannst und letztendlich solche Modelle darauf trainieren kannst?
Bernhard Hauser: Natürlich. Es wird auch schon richtig gesagt, man braucht letzten Endes auch die Daten, um eben diese Systeme über Zeit eben klüger machen zu lassen. Letzten Endes ist es auch, glaube ich, kein Zufall, dass wirklich die großen Tech-Multis dahinter sind. Die können es sich auch leisten, die sitzen oft auf Datenbergen, um eben genau diese Systeme über Zeit besser werden zu lassen. Bei uns, bei Ratio ist es genauso. Im Prinzip, natürlich, also wir entwickeln jetzt keine Technologie in dem Sinne in-house, dass wir jetzt wirklich auf Natural Language vollsetzen. Allerdings hilft es uns schon, unsere Anwendungsfälle sauber herauszuarbeiten, wenn wir zum Beispiel schon Konversationen haben, die bei uns liegen, um dann eben die Intelligenz dahinter trainieren zu können, definitiv.
Alexander Weidauer: Und ich glaube halt, also gerade jetzt kurzfristig und mittelfristig, so in den nächsten drei bis fünf Jahren, kann man glaube ich auch gerade als Startup halt, das ist ja auch immer die Frage, wie konkurriert man gerade in AI mit diesen ganzen großen Megabutzen. Ich glaube, es geht halt vor allem über richtig gute, kleine Datensätze. Ich glaube, es wird halt jetzt eine Phase kommen in fünf Jahren, wo halt Startups aufgekauft werden von den Großen, einfach weil sie halt das geilste Datenset haben für Krebsbehandlung oder so als Bot. Und ich glaube, da ist halt ein richtiger Wert drin. Ein guter Freund von mir, der baut gerade einen Bot in dem ganzen Bereich Food Tracking und Nutrition. Und da ist es halt auch so, dass er im Grunde Nutritionist mit Patienten verbindet. Und die Idee in dem Ganzen ist auch so ein bisschen, dass die Nutritionists eben dieses Datenset ordentlich anpflegen, weil das ist ja auch so ein Punkt. Also natürlich ist es geil, viele Daten zu haben, aber wenn die halt nicht richtig gelabelt sind, kann man halt auch nicht so richtig damit machen. Also deswegen die Qualität des Datensets ist halt extrem wichtig.
Joel Kaczmarek: Habe ich das eigentlich so ein bisschen richtig verstanden, wenn ich das mal auf Leihensprache für mich so versuche rückzuübersetzen? Ich habe so ein bisschen das Gefühl, wenn man jetzt mittlerweile im Prinzip Chatbots baut, die eher so KI-basiert sind, als jetzt weniger regelbasiert, dass es nur so ein Spiel ist, wie du selber eigentlich auch gesagt hast. Ich brauche eine große Masse an Daten, muss die reinstopfen in so ein System, was die versteht. Was für mich dann aber bedeutet, qua Definition muss ich diesen Bereich eigentlich mal relativ klein halten, habe ich das Gefühl. Dass deswegen Leute hingehen und sagen, ich mache jetzt nur Terminplanung oder ich mache jetzt nur Flugbuchen oder 100%.
Alexander Weidauer: Also ich kann ein gutes Beispiel dazu bringen. x.ai kennt ihr vielleicht. Amy heißt sie. Die schedult im Grunde Meetings für einen. Und das ist ein Startup aus New York. Den Gründer kennen wir auch. Der war auch mal auf unserem Meetup. Und im Grunde sind wir jetzt seit drei Jahren an dem ganzen Thema dran. Und es klingt ja eigentlich relativ trivial, dass ich dir eine E-Mail schreibe. Hey, wann hast du denn Zeit?
Johannes Schaback: Aber die Konversation ist halt überhaupt nicht so breit.
Alexander Weidauer: Die haben allein 6000 verschiedene Art und Weisen, wie Menschen über Daten reden. Also nur im Englischen. Also die sind nur auf Englisch verfügbar. Und das ist halt schon abgefahren.
Johannes Schaback: Was ich geil finde, ich habe leider den Namen vergessen, von der Bude, den schickst du im Prinzip die Backups deiner Konversation. Und wenn du mal ablebst, dann kannst du die replayen und sozusagen deine Freundin oder deine Hinterbliebenen, deine Kinder können dann mit dir eine Konversation führen. Wie ein Black Mirror. Ja, scary, aber schon ziemlich cool. Und das ist halt auch einfach strohdoof, weil es halt einfach, welche Antwort passt und dann wird gefeuert.
Alexander Weidauer: Genau, das ist so ein bisschen wie der Chit-Chat-mäßig. Es ist nicht so richtig klar, was das Ziel von dem Menschen ist.
Bernhard Hauser: Ja, ich glaube, wir sind schon wirklich weit eigentlich mit den Systemen, die wirklich auch geschrieben oder gesprochen als Sprache verstehen. Aber ich glaube, es gibt bei dem Ganzen noch ein sehr zugrunde liegendes Problem, vor allem aus UX-Sicht. Und zwar, wenn ich Leuten über die Schulter schaue, wie sie mit Bots interagieren, dann fällt man sehr schnell in dieses Schema, dass sie verstehen, dass dieses Ding mit mir schreibt, das kommuniziert mit mir in irgendeiner Weise. Und wir Menschen tendieren einfach dazu, Dingen, die mit uns sprechen oder schreiben, viel Intelligenz zuzuschreiben. Und somit habe ich sehr hohe Anforderungen an diesen Chatbot. Und es kann schon sein, dass dieser eine Use Case, wie zum Beispiel Termin ausmachen, gut ausgearbeitet ist, aber wenn es dann an diese Edge Cases kommt, das funktioniert nicht, dann bin ich als Nutzer wirklich enttäuscht.
Johannes Schaback: Und die Ironie, die Ironie, das minimale Interface, aber der Inhalt ist so unglaublich entscheidend.
Alexander Weidauer: Und ich glaube, es hängt oft auch damit zusammen, dass man als Mensch in der Konversation ja davon ausgeht, dass der andere gegenüber den Kontext versteht, in dem man sich befindet. Also einfaches Beispiel, denkt an eine Adressänderung im Facebook Messenger. Also sagen wir, ich möchte jetzt die Adresse ändern bei einer Versicherung. Wenn ich jetzt in Berlin sitze und gefragt wäre, wie ist deine neue Adresse, dann gebe ich Bahnhofstraße 12 ein. Dann denke ich natürlich, dass der Bot ja weiß, dass ich in Berlin sitze. Weil wenn ich dir das am Telefon sagen würde, würdest du ja wissen, dass ich gerade aus Berlin anrufe und so weiter. Weiß er vielleicht halt in dem Fall nicht. Kann er halt in Zukunft vielleicht wissen. Deswegen muss man halt aber in dem Fall eine Frage zurückstellen. Also meinst du jetzt überhaupt die Bahnhofstraße 12 in Berlin oder meinst du die in Duisburg oder wo auch immer? Das ist halt extrem wichtig.
Johannes Schaback: Das ist ja auch bei diesem Wetter, relativ populärer Bot, dieser Wetterbot. Poncho. Poncho, genau. Du musst dich erstmal fragen, wo bist du denn? Wo lebst du denn? Aber eigentlich musst du das doch wissen.
Bernhard Hauser: Das ist interessant. Ja, Kontext ist ein ganz großes Thema.
Joel Kaczmarek: Seid ihr denn eigentlich der Meinung, dass ein Mensch immer darüber informiert werden sollte, dass er es gerade mit einem Chatbot zu tun hat? Dass das sozusagen immer transparent gemacht wird? Du redest gerade mit einer Maschine?
Alexander Weidauer: Philosophische Debatte. Ich glaube, wir brauchen noch ein Bier dafür.
Bernhard Hauser: Heißes Thema.
Johannes Schaback: Lieber ein Schnaps, glaube ich.
Bernhard Hauser: Also, meine Erfahrung ist, es gibt zwei Möglichkeiten. Nehmen wir jetzt wieder Facebook Messenger her. Und dieser Bot, der in Messenger lebt, ist an eine Facebook-Page geknüpft. Ich kann diese Facebook-Page jetzt einerseits als Company-Paging übertreiben mit meinem Logo drauf und sagen, ja, das ist der automatisierte Assistent, der deine Fragen beantwortet. Oder ich gebe dem eine Persönlichkeit. Es gab zum Beispiel vor gar nicht allzu langer Zeit den Miss Piggy Chatbot auf Facebook Messenger. Das war einfach, also Muppets in den USA, keine Ahnung, die neue Staffel lief an und da wollten sie eine Promo machen. Und Disney hat vor einiger Zeit ein Startup gekauft, die eben im AI und NLP Bereich aktiv sind. Und die haben diesen Chatbot eben auf Facebook Messenger veröffentlicht. Und man konnte da eben mit Miss Piggy chatten. Und das Ganze war natürlich schon mit dem Augenzwinkern zu betrachten. Auf der anderen Seite war das schon sehr, sehr klug gemacht. Also es waren so kecke Antworten, wie man es von diesem Charakter erwarten würde. Und sie war auch nicht von rund um die Uhr 24 Stunden erreichbar, sondern nur zwischen 10 Uhr vormittags bis 5 Uhr nachmittags. Und so hat man es eben geschafft, dieser maschinellen Intelligenz einen Charakter zu geben. Und das finde ich, also aus unserer Erfahrung, schon eigentlich die richtige Strategie. Man muss jetzt nicht unbedingt ein fiktives Maskottchen erfinden, aber prinzipiell, wenn man dem Nutzer oder der Nutzerin sagt, es handelt sich um automatisierte Kommunikation, ist es schon Safeplay.
Alexander Weidauer: Ich glaube auch, ja. Also wir waren am Anfang super excited. Also wir haben vor über einem Jahr so ein Slackbot gebaut und damals konnte man quasi so Ist-Typing reinpacken da. Also so nach dem Motto, jetzt typt der Bot oder der Mensch gerade. Okay. Und damals fand ich das total exciting irgendwie, aber von den Erfahrungen mit den Usern war das halt immer echt negativ, weil, also warum soll ich jetzt mal warten, bis eine Maschine mir eine Antwort gibt, das macht ja überhaupt keinen Sinn.
Johannes Schaback: Also um die Frage nochmal aufzunehmen, also muss man ausweisen, dass man mit einer Maschine spricht, ne? Viele E-Mails, die du vom Customer Service bekommst, sind ja auch halbautomatisch erstellt. Da stört dich das nicht. Ich glaube, die Adoption, die Akzeptanz ist sehr hoch, wenn du befriedigt wirst. Mich stört es auch nicht, dass Google eine Maschine ist.
Bernhard Hauser: Aber du weißt, dass es eine Maschine ist.
Johannes Schaback: Ich weiß, das stimmt. Ich weiß, dass es eine Maschine ist, aber auch bei vielen E-Mails denke ich natürlich, wenn ich irgendeinen Customer Support, weil ich meine Unterbuchsen zurückschicken will, dann ist das total in Ordnung, solange mir geholfen wird.
Alexander Weidauer: Aber du sprichst ein richtig gutes Thema an, nämlich der Unterschied zwischen E-Mail und Chat. Beim Chat hast du halt einfach diese schnelle Interaktion und natürlich, wenn du dann irgendwie drei Stunden später eine Chatnachricht zurückkriegst, dann weißt du jetzt nicht, ob das ein Mensch oder eine Maschine geschrieben hast. Wenn du aber innerhalb von einer Sekunde eine Nachricht zurückkriegst, dann fällt das halt schon auf. Also ich glaube, die Interaktion ist halt echt anders.
Johannes Schaback: Ich bekomme ja auch maschinell erstellte Post vom Finanzamt. Und die ist nicht immer gut übrigens. Aber das ist ja ähnlich. Und jetzt Snail Mail versus E-Mail. Für viele Leute, gerade in Asien, ist ja E-Mail das, was für uns Snail Mail ist. Und die wollen sich bei ihren Unis eher über Chat bewerben und die Unis maintainen einen WhatsApp-Channel einfach, damit die Leute sich bewerben. Ich glaube, das ist eine Gewöhnungsfrage.
Joel Kaczmarek: Lass uns doch eigentlich mal so ein bisschen auch auf so ein Thema eingehen, worauf wir in Deutschland auch voll drauf stehen, das ganze Thema Sicherheit und Datenschutz. Also ich meine, bei Messengern haben wir viel darüber geredet. So ein Threema zum Beispiel ist ja geführt an ein Produkt, was stark über diesen Sicherheitsgedanken kam. Was glaubt ihr denn sind so Anforderungen, die man in dem Bereich haben sollte? Weil wenn es so ein bisschen dieses Daten sind als neues Ölgeschäft ist und Daten verarbeite ich dann irgendwie zu Bots weiter oder Bots nutzen Daten für Produkte. Was ist da so euer Blick auf das Thema?
Bernhard Hauser: Schwierig.
Johannes Schaback: Ich meine, WhatsApp hat ja schon, liegt ja sehr viel Wert auf diese verschlüsselte Peer-to-Peer-Kommunikation. Selbst WhatsApp kann es nicht mehr mitlesen. Scheinbar ist das in dem, also wird das nachgefragt, ne?
Bernhard Hauser: Ja, ja schon, aber auch die, also man gibt aber sehr viele Daten über die Metadaten frei. Also sehr viele Informationen, man gibt sehr viele Informationen über die Metadaten frei. Wer spricht mit wem, zu welchem Zeitpunkt, wie viel, ne? Genau, genau, das ist es. Und das ist schon ein riesiger Datenschatz. Und wie gesagt, Facebook, dass sie WhatsApp gekauft haben, ist ja auch kein Zufall. Facebooks Business sind Daten. Um nur mal Facebook herzunehmen, es gibt natürlich andere Player. Datenschutz prinzipiell ist natürlich schon auch eine Anforderung, auch bei Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten. Speziell in Zentraleuropa, ganz speziell sogar. Unsere Server selbst stehen in der EU, stehen in Europa. Allerdings, wenn man sich eben mit WhatsApp oder im Facebook Messenger beschäftigt, verlassen die Daten europäischen Boden potenziell.
Joel Kaczmarek: Ich kenne Unternehmen, da ist es ja schon schwierig, wenn das nicht bei Frankfurt irgendwie liegt.
Alexander Weidauer: Also ich glaube, das hat halt so viele Dimensionen, dieses Thema. Also für den User die Frage, also Banken ist ein guter Case, ich glaube. Also mal angenommen, ich möchte jetzt, gibt es ja auch ein Startup aus London, Clio heißen die, da kann man im Grunde seinen Bank Balance abfragen über Facebook Messenger. Und das klingt ja erstmal super convenient und geil, man muss sich nirgendwo so einloggen. Die Frage ist natürlich, wenn halt Facebook solche Daten hat, können die halt natürlich die Werbeanzeigen basierend auf dein Einkommen und auf deinen Kontostand verbessern. Das ist super interessant für Facebook natürlich. Will ich das jetzt als User? Ist glaube ich die gleiche Frage, wie will ich halt irgendwie meine ganzen Partybilder auf Facebook teilen.
Johannes Schaback: Oder will ich Google meine E-Mails mitlesen lassen. Richtig.
Alexander Weidauer: Aus unserer Erfahrung heraus, User geben noch viel, viel mehr Preis im Messenger als irgendwo anders im Internet.
Johannes Schaback: Absolut.
Alexander Weidauer: Also das ist so das nächste Level, wenn man irgendwie so dran denkt, Web 1.0, Web 2.0, jetzt Messenger.
Johannes Schaback: Dark Web und dann WhatsApp. Richtig, genau.
Alexander Weidauer: Also deswegen so aus User-Sicht ist diese Frage, glaube ich, ähnlich zu beantworten wie halt bei Facebook oder generell bei solchen sozialen Medien. Wird sich wahrscheinlich irgendwie einpegeln und dann gibt es halt verschiedene Produkte. Ich glaube, aus Unternehmenssicht ist es viel wichtiger, weil die Frage ist halt, willst du jetzt als Bank deine ganzen Konversationen an Facebook geben, dass Facebook vielleicht irgendwann auch mal eine Bank wird? Also es ist ja so ein bisschen dieser Punkt. Im Grunde könnten die dann halt diese Konversationen nehmen und halt selber auch einen Bot damit bauen. Und deswegen aus unserer Sicht und ich habe in den letzten vier Monaten mit über 200 großen Firmen weltweit gesprochen und da ist halt schon dieses Thema richtig relevant. Also die wollen halt nicht ihre Daten zu wit.ai zum Beispiel schicken, wir haben ja vorhin über NLP gesprochen, weil dann hat halt Facebook die gelabelten Daten auch noch. Also das ist quasi so, das ist auf dem Silberblatt serviert oder wie man sagt. Deswegen aus dem Grund haben wir jetzt beispielsweise auch eine Open-Source-Alternative zu Wit.ai gebaut, Rasa.ai nennt sich das und dann kann man im Grunde halt das gleiche, was Wit.ai kann, auf seinen eigenen Servern machen und ist zudem auch noch viel schneller, weil man nicht diesen Roundtrip über eine API hat. und das ist halt glaube ich schon eine wichtige Richtung für Firmen.
Joel Kaczmarek: Vielleicht mal so zum Abschluss. Was glaubt ihr, was ist so der Outlook für euch? Also wo geht das ganze Thema Chatbots noch so hin? Ich habe gerade jüngst gelernt, man neigt immer dazu, in fünf Jahren zu überschätzen, was man schafft und in zehn Jahren zu unterschätzen. Also man ist sozusagen zu optimistisch für die nahe Zukunft und zu pessimistisch für die weite Zukunft. Was glaubt ihr, worauf wird das noch hingehen, das ganze Spiel?
Bernhard Hauser: Ich glaube, wenn wir uns Chatbots jetzt ansehen und auch nur in einem Jahr von jetzt gesehen ansehen, werden sie komplett anders aussehen. Also definitiv. Ich merke einfach bei Facebook speziell, dass die in sehr kurzen Schritten iterieren, dass die sehr schnell neue Elemente entwerfen, die irgendwie Sinn machen können. Ich weiß auch von der Entwicklung, dass sie sehr lange auch darüber nachgedacht haben, einfach Webviews einfach zu nutzen im Messenger und ganz auf interaktive Elemente zu verzichten, was es dann letzten Endes nicht geworden ist. Aber sie erlauben Webviews zum Beispiel. Und es gibt schon Anwendungsfälle, wo eine Webview mehr Vorteile bietet als eine Konversation per se, wo man einfach nur Buttons einbinden könnte zum Beispiel. Was Facebook meiner Meinung nach gut macht ist, sie drehen Produkte ab, wenn sie von Nutzern nicht angenommen werden. Und das heißt, sie iterieren auch immerhin, um die maximale Nutzung auch rauszubekommen. Man hat das jetzt eigentlich, das spielt eigentlich in das Thema rein, man hat das ja jetzt eigentlich auch bei den US-Wahlen gesehen. Also Facebook sagt zwar, sie sehen sich selbst jetzt nicht in der Rolle, dass sie irgendwie die allgemeine Meinung beeinflusst hätten, aber am Ende des Tages geht es um Engagement. Sei das Engagement jetzt bei Facebook als Plattform, sei das Engagement jetzt bei Bots, aber Clickbaits zum Beispiel, die falsche Meldungen einfach präferieren, die konverten einfach gut, die haben hohe Klickraten. Und es wird immer in diese Richtung gehen. Und wenn sich einfach herausstellt, bei Chatbots jetzt, dass eben interaktive Elemente nicht der ultimative Weg sind, um es hohe Retention zu bekommen, sondern Webviews zum Beispiel, um es nur ein Beispiel zu nennen, dann wird es in die Richtung gehen. Nichtsdestotrotz, es wird sich in einem Jahr, auch nur in einem Jahr von jetzt, werden Chatbots ganz anders aussehen.
Alexander Weidauer: Ich glaube, für mich geht es noch ein bisschen dazu zurück, was ich vorhin schon gesagt habe, nämlich halt, dass die Welt irgendwie conversational wird. Deswegen glaube ich halt, so mittelfristig wird das Chat aus dem Chatbot gestrichen und halt einfach nur noch Bot genannt. Wir haben tatsächlich unser Meetup auch nach der zweiten Edition umbenannt, weil wir halt gemerkt haben, eigentlich Klar kann es auf Facebook Messenger sitzen, aber die Technologie dahinter und der Service, den man als User und quasi den Use Case, den man hat, sollte eigentlich auf allen Plattformen verfügbar sein. Also ich sollte halt genauso mit dem Airline-Bot auf Facebook Messenger kommunizieren, wenn das für mich gerade der bessere Kontext ist, weil ich vielleicht in der U-Bahn sitze, aber ich sollte halt mit dem genauso kommunizieren können auf meinem Amazon Echo zu Hause und der sollte natürlich auch genau merken, wer ich bin. Und das ist, glaube ich, auch eine riesen Challenge für Firmen, über diese ganzen Kanäle, die ja jetzt aktuell nur so eigentlich Website und App sind, in Zukunft halt irgendwie Dutzende, den User zu identifizieren, mit dem zu kommunizieren und dem sinnvolle Antworten zu geben. Und das ist auch was, an dem wir halt arbeiten als Firma, als Last Mile. Und ich glaube, das wird halt super relevant werden. Und dann ist halt die Frage, ob wir jetzt in Zukunft in fünf oder zehn Jahren noch viel in Messaging-Apps hängen, weiß ich nicht. Hängt auch, glaube ich, viel davon ab, wie dieses Device, das iPhone, sich weiterentwickelt, ob es vielleicht dann doch alles Augmented Reality wird. Aber ich glaube, was halt passieren wird, ist, dass es eine Konversation geben wird mit einem Service oder mit Firmen, mit denen man interagiert. Und dafür ist halt ein Dialog sehr wichtig.
Bernhard Hauser: Absolut, ja.
Joel Kaczmarek: Welchen Unternehmen würdet ihr denn sonst eigentlich mal empfehlen, sich mit dem Thema Chatbot mal zu beschäftigen, das jetzt alles im Hinterkopf haben, was ihr gerade gesagt habt?
Johannes Schaback: Im Prinzip ja jedes, ne? Also was sind denn irgendwelche Anweisungen zu Hause?
Alexander Weidauer: Also eigentlich schon jedes, ja. Also ich habe vorhin schon gesagt, ich habe mit 200 Firmen gesprochen in den letzten vier Monaten und aus meiner Sicht sind es halt schon eher so Customer Service Heavy Businesses, die sich jetzt vor allem damit befassen sollten. Auch aus diesem Grund heraus, weil man muss auch vielleicht nochmal ganz kurz, Chatbots sind ja nicht immer AI. Also wir hatten das vorhin ja mit so Flowcharts und so weiter. Wir bauen halt AI-Chatbots, das ist nochmal wichtig zu wissen. Und für die ist es halt irgendwie sinnvoll, immer diesen Fallback zu haben zu einem Menschen. Und den hat man halt nicht, wenn man einen Schuh-Bot baut, weil dann ist es halt viel zu teuer, sich da eine Armee von Customer-Service-Menschen reinzusetzen, die dann im Zweifelsfall, wenn der Bot nicht die Antwort geben kann, das Ganze manuell beantworten. Das funktioniert halt leider nicht. Deswegen glaube ich, sind das halt traditionell so Businesses, die irgendwie viel Customer-Service jetzt schon haben und das sind halt irgendwie Telcos natürlich, Airlines beispielsweise in diese Richtung.
Bernhard Hauser: Da ist auch sehr viel Interesse dahinter, einfach auch die Ressourcen intern, die man braucht, einfach zu reduzieren. Durch intelligente Maschinen, die die richtigen Antworten im richtigen Kontext geben können. Ist natürlich auch eine Geldfrage.
Joel Kaczmarek: Ja, ist erschreckend. Ich meine, wenn man sich jetzt mal WhatsApp wieder zurückdenkt, den Exit und wie viele Leute das eigentlich programmiert haben. Das ist ja wahnsinnig. Die Wirtschaftskraft, die du pro Arbeitsplatz hast.
Alexander Weidauer: Also ich glaube auch fest an die One-Person-One-Billion-Dollar-Company in den nächsten fünf Jahren.
Johannes Schaback: Deswegen ist Last Mile auch nur One-Person?
Alexander Weidauer: Deswegen sind wir mittlerweile sechs. Aber
Joel Kaczmarek: Sehr gut, sehr gut.
Johannes Schaback: Ich glaube, da hast du total recht. Also in dem Moment, wo du eh schon eine strenge Kundenbeziehung hast, macht es total Sinn, dass du sozusagen auch alle Medien, in denen sich dieser Kunde bewegt, abdeckst.
Joel Kaczmarek: Wie ist das mit Visual Meta eigentlich? Ihr könntet sowas ja auch machen, zum Beispiel so Live-Chats und solche Geschichten.
Johannes Schaback: Absolut. Also wir gucken mit Ladenzeile, schonen uns diesen Space sehr genau an und wir überlegen, wie können wir unseren Kunden es ermöglichen, die Klamotten oder die Möbel insbesondere auch zu vermitteln? oder wie kann so eine Konversation aussehen. sehen, dass sie noch schneller, noch einfacher, noch natürlicher die Dinge finden, die sie lieben. Und das ist für uns auch total relevant. Das ist wirklich spannend. Und wir sitzen natürlich auch als Ladenzahl auf einem Datenberg, der unglaublich wertvoll ist, weil wir zum einen wissen, wie die Leute einkaufen in einer sehr, sehr frühen Phase im Funnel. Zum Zweiten haben wir ein sehr, sehr gutes Marktwissen über die ganzen Produktkataloge und können eben viel bessere Vorschläge machen, als ein Shop es alleine machen könnte. Wir gucken uns das schon an und wir überlegen, wie wir da kleine Schätze heben können.
Joel Kaczmarek: Letzte Sache, gebt nochmal Tipps für eure Meetups und eure Konferenzen. Wo findet man die im Netz, dass Leute, die jetzt Bock haben, sich für Chatbots nochmal sozusagen tiefer zu bilden, wo müssen wir da hin?
Alexander Weidauer: Also bei uns golastmile.com und da ist dann auch der Link zum Meetup und wir haben beispielsweise, falls ihr aus Edinburgh seid, in Edinburgh auch ein Machine Learning Seminar.
Bernhard Hauser: Ein Seminar?
Alexander Weidauer: Genau, alle zwei Wochen.
Johannes Schaback: Sehr gut. Das ist gut. Ich muss nämlich nächsten Montag bei Axel Springer auch im CTO-Workshop meinen Maschinenleitung-Workshop halten. Ich bin überhaupt nicht vorbereitet.
Bernhard Hauser: Das kommt noch. Uns findet man im Internet unter orat.de oder einfach oratio und die Konferenz, über die wir vorgesprochen haben, die chatbot.conf, ganz einfach unter chatbot.conf.com Mit K oder mit C? Mit C.
Joel Kaczmarek: Cool. Ja, dann ganz, ganz herzlichen Dank an euch. Also, das hat ja viel Spaß gemacht hier.
Alexander Weidauer: Danke sehr. Super cool. Vielen Dank.
