Conversational AI Kurs: Dialogsysteme entwickeln

Sprachassistenten und Chatbots gehören inzwischen zum Standardrepertoire vieler Unternehmen, doch ihre Entwicklung verlangt spezifisches Fachwissen an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik und Software-Engineering. Der Kurs Conversational AI vermittelt genau dieses Wissen: von der Modellierung einfacher Intents über den Einsatz transformerbasierter Sprachmodelle bis zur technischen Integration in Systeme wie CRM oder Helpdesk. Neben der technischen Umsetzung stehen auch Governance, Datenschutz und die systematische Bewertung der Dialogqualität im Mittelpunkt.

Der Kurs gliedert sich in vier thematische Blöcke, die von der Sprachverarbeitung über Architekturen und Design bis zur Implementierung und Governance führen. Modul 1 — Grundlagen der Sprachverarbeitung und Dialogführung: Dieser Block legt das begriffliche und technische Fundament für alle weiteren Kursinhalte.

• Komponenten von Conversational Agents im Überblick
• Intent- und Entity-Erkennung als Kernmechanismus
• NLU- und NLG-Pipelines im Zusammenspiel
• Prompting-Konzepte für sprachbasierte Systeme
• Dialogzustände und Kontextverwaltung über mehrere Turns hinweg
• Abgrenzung regelbasierter von lernenden Ansätzen

Modul 2 — Architekturen und Modelle: Hier stehen die technischen Verfahren im Zentrum, die modernen Dialogsystemen zugrunde liegen.

• Regelbasierte Systeme und ihre Grenzen
• Statistische Verfahren der Sprachverarbeitung
• Transformerbasierte Large Language Models
• Retrieval-Augmented Generation zur Wissensanbindung
• Anbindung externer Wissensquellen an ein Dialogsystem
• Sicherheitsmechanismen gegen Missbrauch und Fehlverhalten

Modul 3 — Design und Konzeption von Dialogen: Dieser Block behandelt die konzeptionelle Gestaltung von Gesprächsverläufen aus Nutzersicht.

• Use-Case-Analyse als Ausgangspunkt der Dialoggestaltung
• Entwurf von Gesprächsflüssen für unterschiedliche Szenarien
• Umgang mit Fehlerfällen und Eskalationspfaden
• Multimodale Gestaltung für Text- und Sprachkanäle
• Tonalitätsrichtlinien für konsistente Kommunikation
• Qualitätskriterien für gelungene Dialogsysteme

Praxis-Block — Implementierung, Integration und Betrieb

• Auswahl geeigneter Bot-Frameworks für ein konkretes Projekt
• Anbindung von APIs und Webhooks an ein Dialogsystem
• Integration in CRM- und Helpdesk-Systeme
• Aufbau von Logging- und Monitoring-Strukturen
• Telemetriedaten für die Systemoptimierung nutzen
• Test- und Deployment-Verfahren für Conversational Agents
• Datenschutz und Datensparsamkeit im Systemdesign berücksichtigen
• Prompt- und Output-Governance etablieren
• Bias- und Risikobewertungen für KI-gestützte Dialoge durchführen
• Dokumentation, Versionsführung und Freigabeprozesse aufsetzen
• Metriken wie Intent-Abdeckung und Abbruchquoten auswerten
• A/B-Tests und Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung nutzen
• Skalierung eines Dialogsystems für steigende Nutzerzahlen planen
• Zusammenspiel von Entwicklungsteam, Fachbereich und Betrieb organisieren

Die vier Blöcke bauen didaktisch aufeinander auf: von den sprachlichen und technischen Grundlagen über die Modellwahl bis zur konkreten Dialoggestaltung und schließlich zur technischen Umsetzung samt Betrieb. Am Ende steht ein vollständiges Verständnis dafür, wie ein Conversational-AI-Projekt von der ersten Idee bis zum produktiven Betrieb durchläuft. Dabei wird deutlich, dass technische Umsetzung allein nicht ausreicht: Ein Dialogsystem, das inhaltlich überzeugt, aber ohne Monitoring und Feedbackschleifen betrieben wird, verliert im laufenden Betrieb schnell an Qualität. Der Kurs verknüpft deshalb technische Implementierung durchgehend mit den Fragen, wie ein System dauerhaft beobachtet, bewertet und weiterentwickelt wird.

Der Kurs richtet sich an digital affine Personen, die sich im Bereich sprachbasierter KI-Systeme weiterbilden oder spezialisieren möchten.

• Personen mit erstem Interesse an KI, Digitalisierung oder IT
• Quereinsteiger:innen mit eigenen Web- oder Social-Media-Projekten
• Berufstätige, die sich in Richtung Softwareentwicklung orientieren
• Personen mit Interesse an Produktmanagement für KI-Anwendungen
• Menschen mit Affinität zu Sprache, Kommunikation und Technik

Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt, überwiegend in Teilzeit mit einzelnen Vollzeitphasen. Theoretische Konzepte zu Sprachverarbeitung und Architekturen werden mit praktischen Übungen zur Dialogmodellierung und Implementierung verknüpft. Die Arbeit an konkreten Anwendungsfällen steht im Vordergrund, sodass Lernende den gesamten Weg von der Konzeption bis zur technischen Integration nachvollziehen.

Der Kurs wird im virtuellen Klassenzimmer angeboten und überwiegend in Teilzeit absolviert, mit einzelnen Phasen in Vollzeit. Der modulare Aufbau aus vier Themenblöcken ermöglicht eine klare zeitliche Orientierung entlang der Themen Sprachverarbeitung, Architektur, Dialogdesign und Implementierung.

Der Kurs schließt mit einer Teilnahmebescheinigung und einem Zertifikat ab, die die behandelten Themenschwerpunkte dokumentieren. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der Teilnahme, kein staatlich reglementiertes Berufsbild. Für den beruflichen Einsatz zählt insbesondere die praktische Umsetzung eigener Dialogsystem-Prototypen während des Kurses.

Conversational AI verbindet mehrere Fachdisziplinen, die üblicherweise getrennt unterrichtet werden: Sprachverarbeitung, Softwareentwicklung und Nutzerzentrierung. Wer diesen Kurs absolviert, erhält ein Verständnis dafür, wie Dialogsysteme tatsächlich funktionieren — nicht nur als Anwender, sondern als jemand, der sie konzipieren, bauen und verbessern kann. Die Kombination aus technischer Tiefe und konzeptioneller Gestaltung macht die erworbenen Fähigkeiten in mehreren Berufsfeldern einsetzbar, von der klassischen Entwicklerrolle über Conversation Design bis zum Produktmanagement für KI-gestützte Anwendungen. Wer bereits erste Berührungspunkte mit IT oder Digitalisierung hat, kann dieses Wissen gezielt in eine spezialisierte Rolle überführen. Besonders wertvoll ist der durchgängige Blick auf Governance und Betrieb: Statt nur Prototypen zu bauen, lernen Teilnehmende auch, wie ein Dialogsystem im produktiven Einsatz überwacht, ausgewertet und kontinuierlich verbessert wird — ein Aspekt, der in der Praxis oft unterschätzt wird, aber über den langfristigen Erfolg eines Systems entscheidet. Da Unternehmen zunehmend eigene Assistenten für Kundenservice, interne Prozesse oder Produktintegration aufbauen, wächst der Bedarf an Fachkräften, die Dialogsysteme nicht nur als fertige Tools nutzen, sondern selbst gestalten und betreuen können. Der Kurs vermittelt genau dieses Handwerkszeug — von der ersten Anforderungsanalyse bis zur laufenden Qualitätssicherung im produktiven Betrieb.