Conversational AI im Kundenservice: Kurs
Konzeption, Steuerung und Qualitätssicherung KI-gestützter Dialogsysteme zur Automatisierung von Serviceanfragen in Chat und Messaging.
Auf einen Blick
Überblick
Der Kurs "Conversational AI: Customer Service automatisieren" vermittelt, wie KI-gestützte Dialogsysteme für Servicekanäle wie Chat und Messaging konzipiert, gesteuert und qualitätsgesichert werden. Im Mittelpunkt stehen die Anforderungsanalyse für Service-Workflows, die Modellierung von Dialoglogiken sowie die Anbindung an Ticketing- und CRM-Systeme. Die Teilnehmenden lernen, NLU- und Intent-Strukturen aufzubauen, Antwortbausteine samt Eskalationsregeln zu entwerfen und die Qualität automatisierter Dialoge über Monitoring und Testverfahren kontinuierlich zu sichern.
Kompetenzen, Lernformen und Angebote für dieses Praxistraining
Die folgenden Angaben stammen aus den Angeboten eines einzelnen Anbieters — es ist also kein Anbietervergleich, sondern das erfasste Angebot zu diesem Kurs. Konkrete Preise und Termine nennt der Anbieter im Beratungsgespräch.
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an 2 Standorten
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diesem Kursprofil zugeordnete Angebote
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an 1 erfassten Orten
1 Bundesländer
inklusive Online- und Hybridangeboten, sofern vorhanden
Abschluss
Teilnahmebescheinigung und Zertifikat
Mögliche Förderwege
Bildungsgutschein · Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein · Qualifizierungschancengesetz
Lernformen
- Virtuelles Klassenzimmer2×
Zeitmodelle
- Vollzeit1×
- Teilzeit1×
Gemeldete Preisgruppen
- 5.000–10.000 €2×
Vermittelte Kompetenzen
- Bot-Framework
- API-Integration
- Natural Language Understanding (NLU)
- Dialogmodellierung
- Datenschutz (DSGVO)
- CRM-Integration
- Conversational Analytics
Zugeordnete Zielberufe
- Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzanlagen3.907 Stellen/12 Mon.
- Service-Chat-Agent/Service-Chat-Agentin35 Stellen/12 Mon.
- Kognitionswissenschaft (grundständig)4 Stellen/12 Mon.
Datenbasis: 44 diesem Kurs zugeordnete Angebote sowie die dazu veröffentlichten Termindaten, Stand 19.08.2026. Mehrere Standorte eines Trägers zählen als ein Anbieter.
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Kursinhalte & Lernziele
Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die den gesamten Lebenszyklus eines KI-gestützten Dialogsystems abdecken - von der Anforderungsanalyse bis zum laufenden Betrieb. Modul 1 - Anforderungsanalyse und Konzeption von Service-Workflows Am Anfang steht die systematische Untersuchung bestehender Serviceprozesse, um herauszufinden, welche Anfragen sich für eine Automatisierung eignen.
- Analyse wiederkehrender Kontaktgründe in Service-Workflows
- Abgrenzung zwischen automatisierbaren und beratungsintensiven Anfragen
- Auswahl geeigneter Kontaktkanäle wie Chat und Messaging
- Konzeption der grundlegenden Dialogarchitektur
- Definition von Erfolgskriterien für ein automatisiertes Serviceszenario
- Abstimmung der Konzeption mit bestehenden Service-Level-Vorgaben
Modul 2 - Dialoglogik, NLU und Antwortstrukturen Im zweiten Block geht es um die konkrete Modellierung des Dialogsystems: von Intent-Strukturen über Entitätsdefinitionen bis zu vollständigen Antwortbausteinen.
- Einrichtung von Intent- und Entitätsstrukturen für typische Serviceanliegen
- Erstellung von Antwortbausteinen für Standardanfragen
- Definition von Fallback-Antworten für unklare oder unbekannte Anfragen
- Aufbau von Eskalationsregeln für komplexere Anliegen
- Modellierung mehrstufiger Dialogverläufe mit Rückfragen
- Abstimmung der Sprache und des Tons auf den jeweiligen Servicekontext
Modul 3 - Systemintegration: CRM, Ticketing und Kanäle Der dritte Block behandelt die technische Einbettung des Dialogsystems in bestehende Unternehmensstrukturen.
- Auswahl passender Schnittstellen zu CRM- und Ticketing-Systemen
- Konzeptionelle Anbindung an Webchat-, Helpdesk- und Messaging-Kanäle
- Abgleich von Kundendaten zwischen Dialogsystem und CRM
- Übergabeprozesse an menschliche Mitarbeitende bei Eskalation gestalten
- Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und API-Anbindungen
- Sicherstellung eines konsistenten Kundenerlebnisses über alle Kanäle hinweg
Modul 4 - Qualitätssicherung, Monitoring und kontinuierliche Pflege Der vierte Block widmet sich dem laufenden Betrieb: Wie wird sichergestellt, dass ein Dialogsystem dauerhaft zuverlässig arbeitet?
- Aufbau von Testverfahren vor dem produktiven Einsatz
- Monitoring laufender Konversationen zur frühzeitigen Fehlererkennung
- Auswertung von Konversationsdaten zur Identifikation von Verbesserungspotenzial
- Kontinuierliche Pflege und Erweiterung der Wissensbasis
- Trainingszyklen zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit
- Umgang mit Datenschutzanforderungen bei der Protokollierung von Gesprächsdaten
- Definition von Kennzahlen zur Bewertung der Servicequalität
- Reaktion auf saisonale oder plötzliche Veränderungen im Anfragevolumen
- Abstimmung zwischen Fachbereich und technischem Team bei Anpassungen
- Dokumentation von Änderungen an Dialoglogik und Wissensbasis
- Einschätzung, wann ein Dialogsystem an seine fachlichen Grenzen stößt
- Planung regelmäßiger Reviews zur Weiterentwicklung des Systems
Durch die Kombination aus konzeptioneller Arbeit und technischem Verständnis entsteht ein realistisches Bild davon, was automatisierte Dialogsysteme im Kundenservice leisten können - und wo menschliche Unterstützung weiterhin notwendig bleibt. Die praxisnahen Übungen orientieren sich an typischen Serviceszenarien, sodass die erarbeiteten Konzepte direkt auf reale Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsumfeld übertragbar sind.
Lernziele:
- Serviceprozesse systematisch analysieren, um automatisierbare Dialogschritte und Kontaktgründe zu identifizieren
- Intent-, Entitäten- und Antwortstrukturen für Dialogsysteme entwerfen und praktisch anwenden
- Fallback- und Routing-Regeln definieren, damit Anfragen außerhalb des Bot-Wissens sauber eskaliert werden
- Schnittstellen zu Ticketing- und CRM-Systemen auswählen und konzeptionell anbinden
- NLU-Strukturen aufbauen, die Nutzeranliegen zuverlässig erkennen und einordnen
- Test-, Monitoring- und Trainingszyklen für Dialogsysteme planen und umsetzen
- Konversationsdaten auswerten, um Schwachstellen im Dialogverlauf zu erkennen
- Datenschutz- und Protokollierungsanforderungen bei der Verarbeitung von Serviceanfragen berücksichtigen
- Wissensbasen kontinuierlich pflegen und an veränderte Serviceprozesse anpassen
- Dialogsysteme in Kanäle wie Webchat, Helpdesk oder Messaging integrieren
- Qualitätskriterien für automatisierte Dialoge definieren und im laufenden Betrieb überwachen
- Grenzen automatisierter Dialogsysteme einschätzen und Übergaben an menschliche Mitarbeitende sauber gestalten
Zielgruppe & Voraussetzungen
Der Kurs richtet sich an digital affine Personen, die sich im Bereich Conversational AI und Kundenservice-Automatisierung weiterbilden oder spezialisieren möchten. Angesprochen sind sowohl technisch interessierte Quereinsteigende als auch Berufstätige mit ersten Berührungspunkten im Servicebereich.
- Personen mit Interesse an Chatbots, Dialogsystemen und automatisierten Serviceprozessen
- Berufstätige aus dem Kundenservice, die Automatisierungspotenziale erkennen und mitgestalten möchten
- Quereinsteigende mit Affinität zu Digitalisierung, IT oder Design
- Fachkräfte, die CRM- und Helpdesk-Systeme um KI-gestützte Komponenten erweitern wollen
- Arbeitssuchende, die sich für ein zukunftsorientiertes Berufsfeld an der Schnittstelle von KI und Service qualifizieren möchten
Ein Hauptschulabschluss oder ein höherwertiger Abschluss ist wünschenswert, aber keine Pflicht. Vorausgesetzt werden Lern- und Leistungsbereitschaft, Deutschkenntnisse vergleichbar Niveau B2 sowie Grundkenntnisse in der Bedienung von Computern. Erste Berührungspunkte mit Design, Digitalisierung oder IT - etwa durch Berufserfahrung oder eigene Projekte in der Freizeit - erleichtern den Einstieg, ebenso eine grundsätzliche Affinität zum Themenbereich. Technisch benötigt wird ein PC oder Laptop mit Internetanschluss und unterstütztem Browser sowie für virtuelle Einheiten ein Mikrofon oder eine Webcam mit Mikrofon.
Ablauf & Abschluss
Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt und wird überwiegend in Teilzeit organisiert, mit Vollzeit-Terminen als Alternative. Theoretische Konzepte zu Dialogmodellierung und Systemarchitektur werden mit praktischen Übungen an konkreten Serviceszenarien verknüpft, sodass die Teilnehmenden eigene Dialogstrukturen entwerfen und testen können.
Die Weiterbildung wird überwiegend in Teilzeit angeboten, ergänzt durch Vollzeit-Termine. Da der Unterricht im virtuellen Klassenzimmer stattfindet, ist eine stabile Internetverbindung samt Mikrofon oder Webcam erforderlich. Der genaue zeitliche Rahmen richtet sich nach dem gewählten Kurstermin.
Der Kurs schließt mit einer Teilnahmebescheinigung sowie einem Zertifikat des Kursanbieters ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der Teilnahme und der vermittelten Inhalte, keine staatlich anerkannte Prüfung oder Herstellerzertifizierung.
Nutzen & Perspektiven
Der Kurs vermittelt ein praxisnahes Verständnis dafür, wie automatisierte Dialogsysteme im Kundenservice konzipiert, betrieben und weiterentwickelt werden - von der ersten Anforderungsanalyse bis zur kontinuierlichen Qualitätssicherung im laufenden Betrieb. Wer nach dem Kurs an der Schnittstelle von IT und Kundenservice arbeiten möchte, erhält dafür ein strukturiertes Grundgerüst statt einzelner isolierter Werkzeugkenntnisse. Für Berufstätige im Servicebereich eröffnet sich die Möglichkeit, Automatisierungsprojekte im eigenen Unternehmen fachlich mitzugestalten - etwa bei der Auswahl geeigneter Kontaktgründe für einen Chatbot oder bei der Definition von Eskalationsregeln. Die Verknüpfung von Dialogmodellierung mit CRM- und Ticketing-Anbindung macht den Kurs auch für Personen interessant, die bereits im Kundenservice arbeiten und sich Richtung Digitalisierung weiterentwickeln möchten. Langfristig profitieren Teilnehmende von einem Themenfeld mit wachsender Relevanz: Automatisierte Dialogsysteme werden in immer mehr Servicebereichen eingesetzt, und ein fundiertes Verständnis für deren Konzeption, Betrieb und Grenzen bleibt auch bei technologischer Weiterentwicklung gefragt.
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Arbeitsmarkt-Report
Kaufmännische Sachbearbeitung verlagert sich Richtung digitale Prozesse (DATEV-, SAP-, Salesforce-Kenntnisse). Wer klassische Buchhaltung mit ERP/Tool-Wissen kombiniert, ist überdurchschnittlich gefragt; Reine Routine-Sachbearbeitung verliert.
Zielberufe & offene Stellen
Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.
- Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzanlagen3.907 Stellen
- Service-Chat-Agent/Service-Chat-Agentin35 Stellen
- Kognitionswissenschaft (grundständig)4 Stellen
Verwandte Kurse & Alternativen
30 ähnliche Qualifizierungen & Kurse in diesem Themenfeld
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Muss ich bereits programmieren können, um teilzunehmen?
Nein, formale Vorkenntnisse sind nicht zwingend. Grundkenntnisse in der PC-Bedienung sowie eine Affinität zu Digitalisierung und IT erleichtern den Einstieg, tiefe Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Werden konkrete Bot-Frameworks im Detail programmiert?
Der Kurs vermittelt die Konzeption von Dialoglogik, Intent-Strukturen und Systemanbindung. Der Fokus liegt auf dem konzeptionellen und strukurellen Verständnis, nicht auf tiefgehender Software-Entwicklung.
Wie findet der Unterricht statt?
Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt, überwiegend in Teilzeit mit Vollzeit-Terminen als Alternative. Dafür werden ein internetfähiges Gerät sowie Mikrofon oder Webcam benötigt.
Welchen Abschluss erhalte ich nach dem Kurs?
Sie erhalten eine Teilnahmebescheinigung sowie ein Zertifikat des Bildungsträgers. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung, keine staatliche Prüfung.
Für welche Berufsfelder qualifiziert der Kurs?
Die Inhalte bereiten unter anderem auf Tätigkeiten als Chatbot-Entwickler, Conversational-AI-Spezialist oder im Bereich Customer-Service-Automatisierung mit Schwerpunkt CRM- und Helpdesk-Integration vor.