Chatbots gelangen immer mehr ins Rampenlicht. Technologische und inhaltliche Weiterentwicklungen machen die Roboter mit Sprachverständnis gefragter denn je.
Zum Start ins neue Jahr schalten wir jedoch erstmal einen Gang zurück und stellen die Frage: Was ist eigentlich ein Chatbot?
Was ist ein Chatbot?
Ein Chatbot ist eine Künstliche Intelligenz, die Sprache beherrscht und mit der meist per Chateingabe kommuniziert werden kann. Bereits bei dieser Definition kann Unsicherheit aufkommen. Sprachassistenten wie Alexa und Co. sind im Grunde genommen auch nur Chatbots – und mit denen wird ja gesprochen, nicht geschrieben.
Das ist eine Frage der Technik. Jeder Chatbot kann theoretisch auch gesprochene Sprache verstehen, wenn er ein entsprechendes speech-to-text-Modul hat. Es geht auch ganz anders: Kommunikation per Buttons. Auch das ist ein Trick, denn hinter jedem Knopfdruck steht in der Regel eine vordefinierte Aussage, die an den Bot geschickt wird. Solange der Bot etwas in Textform bekommt, kann er damit arbeiten.
Die Geschichte der Chatbots: Ein Überblick
Chatbots haben sich von einfachen, regelbasierten Systemen zu hochentwickelten, KI-gestützten Assistenten gewandelt, die heute eine bedeutende Rolle in vielen Aspekten unseres Alltags spielen. Im Folgenden erfahren Sie mehr über die Geschichte und Evolution dieser faszinierenden Technologie.
Die Anfänge: ELIZA und die Pioniere
Die Geschichte der Chatbots begann in den 1960er Jahren mit ELIZA, einem der ersten Chatbots, entwickelt von Joseph Weizenbaum. ELIZA nutzte einfache Mustererkennung, um Gespräche zu führen, und war besonders auf psychotherapeutische Gespräche ausgelegt. In den 1970er Jahren kam PARRY hinzu, ein Chatbot, der psychotische Zustände simulierte und komplexere Interaktionen ermöglichte.
Kommerzielle Entwicklungen der 1990er Jahre
Die 1990er Jahre brachten den ersten kommerziellen Chatbot, ALICE, von Dr. Richard Wallace, der mit erweiterten Regeln und Mustern arbeitete und 2000 den Loebner Prize gewann. ALICE war ein Fortschritt in der Konversationsfähigkeit von Chatbots und legte den Grundstein für spätere Entwicklungen.
KI-gestützte Fortschritte der 2000er Jahre
Mit der Einführung leistungsfähiger Computer und der Verfügbarkeit des Internets stieg die Komplexität der Chatbots. IBM’s Watson, das 2011 bei “Jeopardy!” gewann, demonstrierte die Leistungsfähigkeit von KI-gesteuerten Systemen und eröffnete neue Möglichkeiten für den Einsatz von Chatbots.
Die Revolution der 2010er Jahre
In den 2010er Jahren revolutionierten fortschrittliche KI-gestützte Chatbots wie Google’s Assistant, Amazon’s Alexa und Microsoft’s Cortana den Markt. Diese Systeme nutzten modernste NLP-Technologien und maschinelles Lernen, um kontextbezogene und personalisierte Interaktionen zu ermöglichen.
Die Gegenwart: Chatbots im Alltag
Heute sind Chatbots in zahlreichen Bereichen präsent, von Kundenservice bis Gesundheitswesen. Mit fortlaufenden Entwicklungen in KI und NLP werden Chatbots immer leistungsfähiger und flexibler, verbessern die Benutzererfahrung und integrieren sich nahtlos in verschiedene Plattformen.
Die Geschichte der Chatbots zeigt eine kontinuierliche Evolution von einfachen Regel-basierten Systemen zu hochentwickelten KI-gestützten Assistenten. Mit den Fortschritten in der Technologie stehen uns spannende Entwicklungen bevor.
Wie funktioniert ein Chatbot?
Die Funktionsweise von Chatbots basiert auf einer Kombination aus verschiedenen Technologien, die es ihnen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, darauf zu reagieren und Konversationen zu führen.
Im Wesentlichen bestehen Chatbots aus mehreren Schichten, die zusammenarbeiten, um eine effektive Interaktion zu gewährleisten.
Natural Language Processing (NLP)
Das Herzstück der Funktionsweise eines Chatbots ist das Natural Language Processing (NLP). NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache befasst.
Es ermöglicht Chatbots, Texte zu verstehen und zu interpretieren, die von Nutzern in alltäglicher Sprache eingegeben werden. Zu den zentralen Komponenten von NLP gehören:
- Tokenisierung: Zerlegung von Text in kleinere Einheiten, wie Wörter oder Sätze, um diese leichter verarbeiten zu können.
- Named Entity Recognition (NER): Identifikation und Klassifikation von benannten Entitäten wie Namen, Orten und Organisationen im Text.
- Sentimentanalyse: Bestimmung der emotionalen Haltung des Textes, um positive, negative oder neutrale Gefühle zu erkennen.
Natural Language Understanding (NLU)
Neben NLP spielt Natural Language Understanding (NLU) eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung von Eingaben.
NLU ist ein Unterbereich des NLP, der sich darauf konzentriert, die Bedeutung und Intention hinter den Wörtern zu erfassen. Es geht darum, die Intention des Nutzers zu erkennen und kontextrelevante Antworten zu generieren. Wichtige NLU-Komponenten umfassen:
- Intent-Erkennung: Identifizierung des Ziels oder der Absicht hinter der Nutzeranfrage. Zum Beispiel kann der Nutzer nach Informationen suchen oder eine bestimmte Aktion anfordern.
- Entity Extraction: Extraktion relevanter Informationen aus der Nutzeranfrage, wie Datumsangaben, Orte oder spezifische Begriffe, die für die Beantwortung der Frage wichtig sind.
Dialogmanagement
Das Dialogmanagement steuert den Verlauf der Konversation und sorgt dafür, dass die Interaktion zwischen Nutzer und Chatbot kohärent bleibt.
Es beinhaltet das Festlegen von Regeln und die Nutzung von Entscheidungsbäumen, um zu bestimmen, wie auf verschiedene Eingaben reagiert werden soll.
Moderne Systeme verwenden häufig fortschrittliche Techniken wie Machine Learning und Deep Learning, um dynamische und kontextbasierte Antworten zu generieren.
Integration und Backend-Systeme
Chatbots sind oft in größere Systeme integriert, die sie mit zusätzlichen Informationen versorgen und ihre Funktionalität erweitern. Dies umfasst die Verbindung zu Datenbanken, CRM-Systemen und anderen Backend-Systemen über APIs und Webhooks.
Diese Integration ermöglicht es Chatbots, auf spezifische Daten zuzugreifen, Benutzeranfragen in Echtzeit zu bearbeiten und personalisierte Antworten zu liefern.
Zusammen ermöglichen diese Technologien und Prozesse Chatbots, effektiv mit Nutzern zu interagieren, relevante Informationen bereitzustellen und automatisierte Unterstützung zu leisten.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung von NLP und NLU verbessert ständig die Fähigkeit von Chatbots, menschliche Sprache präziser zu verstehen und auf sie zu reagieren.
Was kann ein Chatbot?
Dieses Grundgerüst des Sprachverständnisses bringt jeder Chatbot mit sich. Je nach Training ist er damit in der Lage, komplexe Anfragen zu verstehen und passende Antworten auszugeben. Weiter entwickelte Bots merken sich auch den Kontext des Gespräches und können noch besser auf die Anfragenden reagieren.
Darüber hinaus gibt es eine große Bandbreite an Technik, die in einem Bot zum Einsatz kommen kann. Neben Standards wie Mehrsprachigkeit und der Einbindung von Bildern, Videos und mehr ist vor allem die Anbindung an Datenbanken interessant. Mit Zugriff auf externe Daten ist es möglich, noch mehr Informationen verfügbar zu machen.
Welche Arten von Chatbots gibt es?
Aus den diversen technischen und inhaltlichen Möglichkeiten ergeben sich etliche Varianten von Bots mit unterschiedlichen Zielsetzungen. Eine klare Kategorisierung gibt es hier nicht. Trotzdem haben wir beispielhaft ein paar spezialisierte Anwendungsmöglichkeiten aufgelistet, um einen Einblick geben zu können.
- Klick-Bot
- FAQ-Bot
- Data-Bot
Was zeichnet einen Klick-Bot aus und was sind seine Vor- und Nachteile?
Einen Klick-Bot nennen wir einen Bot, der nicht durch die Freitexteingabe, sondern ausschließlich durch das Klicken von Buttons gesteuert wird. Auf diesen Knöpfen steht jeweils eine einfache weiterführende Antwort, z.B. die Auswahl zwischen möglichen Themen oder ein einfaches „Ja“ oder „Nein“.
Der Hauptvorteil eines solchen Chatbots ist der geringere Aufwand beim Setup. Da nur vordefinierte Sätze durch das Klicken der Buttons an den Bot geschickt werden, muss der Bot auch nur diese kennen. Er bleibt trotzdem flexibel anpassbar und kann jederzeit für die Freitexteingabe antrainiert werden.
Diese Art der Gesprächsführung bietet sich für einfache Szenarien an, in denen es wenig Individualität oder Raum für Probleme gibt, sodass eine vorbereitete Struktur alles abdecken kann. Das ist auch das Hauptproblem eines Klick-Bots: Er kann nur innerhalb der klickbaren Buttons antworten. Geht ein Problem über diese hinaus, weiß er nicht weiter.
Was zeichnet einen FAQ-Bot aus und was sind seine Vor- und Nachteile?
Eines der klassischen Anwendungsfälle für Bots ist die Bearbeitung von den Frequently Asked Questions (FAQs) – den meistgestellten Fragen zu einem Produkt, einer Dienstleistung oder ganzen Marke. Anstatt sich durch ellenlange Textseiten zu lesen, können Nutzer:innen ihre Frage direkt dem Bot stellen und die Antwort in Echtzeit erhalten.
FAQs sind besonders interessant für die Automatisierung durch Bots, da sie oftmals bereits feststehen. Für die Unterbringung in einer Bot-Antwort müssen sie zwar meist noch angepasst werden, aber die Inhalte – und in manchen Fällen sogar Beispielfragen für das Initialtraining des Bots – existieren bereits.
Kund:innen kommen so wesentlich schneller an Lösungen. Die Antworten können ständig erweitert werden. Außerdem hilft eine Analyse der Anfragen dabei, noch unbeantwortete Themengebiete zu identifizieren und Servicelücken zu schließen.
Durch ihre thematische Vielfalt kann es allerdings auch zu einer Vermischung von Themen kommen. Insbesondere wenn die Anfragenden selbst nicht genau wissen, wo das Problem liegt. Auch wenn Themen in die Tiefe gehen, kann das problematisch für Bots sein. Es gilt grundsätzlich: Je individueller ein Thema, desto schwerer ist es mit einer KI umsetzbar.
Was zeichnet einen Data-Bot aus und was sind seine Vor- und Nachteile?
Sobald es auch um Datenbankanbindungen geht, wird das enorme Potential von Automatisierung durch Bots besonders deutlich. Das Prinzip ist eigentlich ganz einfach: Durch eine Datenbankanbindung greift der Bot auf Daten zu und befüllt damit die Antwort. So kann er präzise Auskunft zu Produkten, Terminen, Ansprechpartnern und vielem mehr liefern.
Fragen Anfragende beispielsweise nach der Verfügbarkeit eines ganz bestimmten Produkts, zieht der Bot die entsprechende Spalte aus der Datenbank zu Rate und antwortet mit dem dort angegebenen Datum. Auf weiterführende Fragen – zum Beispiel nach Größe oder Gewicht des Produkts – verfährt er genauso.
Auf diese Weise kann ein Bot effizient mit einer Menge Informationen befüllt werden. Würde man diese Daten einzeln im Bot programmieren, wäre der Aufwand extrem, insbesondere bei einer großen Menge an Produkten. Da die Daten direkt aus der Datenbank kommen, können sie außerdem auch dort gepflegt werden, was es Betreibern noch leichter macht.
Eine Herausforderung für solche Bots ist eine vernünftige Präsentation der Daten. Bei vielen Informationen ist es leicht, unübersichtlich zu werden. Die Daten sollten auf mehrere Antworten verteilt und angemessen formatiert sein. Idealerweise mit der Unterstützung durch Bilder, Karussells oder ähnlichen Elementen.
Einsatzgebiete für Chatbots
Bots können überall gewinnbringend eingesetzt werden, wo Automatisierungspotential besteht – solange die Zielsetzung gut gewählt ist. Daher ist es wichtig, den Mehrwert zu identifizieren, den ein Bot bringen kann. Wir werfen dafür exemplarisch einen Blick auf einige Branchen.
Chatbots im E‑Commerce
Im E‑Commerce geht es zum einen um Interaktion. Ein Bot kann Push- und Erinnerungsnachrichten schreiben, wenn Kund:innen auf einer Seite verweilen oder Produkte im Warenkorb haben aber inaktiv geworden sind.
Zum anderen geht es um Information. Fragen zu den Produkten oder dem Versand können direkt auf der Shop-Seite über das Chat-Fenster mit dem Bot geklärt werden, was die Chancen für einen Verkauf steigen lässt.
Chatbots im Kundenservice
Im Kundenservice hören Berater:innen oft immer wieder dieselben oder ähnliche Fragen. Wenn diese schnell beantwortbar sind, ist das ein idealer Job, den man einem Chatbot überlassen kann.
Vor dem Kontakt mit einem echten Menschen kann beispielsweise zunächst der Bot vorgeschaltet sein. Kann dieser die Frage beantworten, sparen die Berater:innen Zeit. Wenn der Bot nicht weiterkommt, kann das Gespräch direkt übergeben werden.
Chatbot Marketing
Im Marketing gibt es eine Menge Standard-Prozesse, die durch Bots automatisiert werden können. Die Lead-Generierung kann durch interaktive Ansprache im Bot angekurbelt werden. Der Bot kann Leads sogar direkt weiter qualifizieren, indem er auf angepasste Angebote verweist.
Die Unterstützung nicht nur bei einem Kaufprozess, sondern auch davor und danach, führt zu zufriedeneren Kund:innen. Wenn ein solcher Bot gut auf die Identität von Firma oder Marke abgestimmt ist, fügt er sich optimal in ein ganzheitliches, digitales Kundenerlebnis ein.
HR und Recruiting
Im HR- und Recruiting-Bereich optimieren Chatbots den Bewerbungsprozess erheblich, indem sie automatisierte Bewerbungsformulare bearbeiten, Fragen zu Stellenangeboten beantworten und Interviews planen.
Sie unterstützen auch bei der Vorselektion von Bewerbungen durch Analyse der Lebensläufe und Kriterien, was die Effizienz der Personalabteilung erhöht und die Suche nach geeigneten Kandidaten beschleunigt.
Zusätzlich bieten Chatbots rund um die Uhr Unterstützung bei allgemeinen HR-Anfragen und der Verwaltung von Mitarbeiteranfragen, wodurch der administrative Aufwand reduziert wird.
Bildung und Hochschulen
In der Bildung und an Hochschulen fungieren Chatbots als virtuelle Tutoren, die Studierende bei der Bearbeitung von Aufgaben unterstützen und Fragen zu Kursinhalten beantworten.
Sie erleichtern die Verwaltung von Studienangelegenheiten, indem sie Informationen zu Studiengängen und Einschreibungen bereitstellen und administrative Aufgaben wie Stundenplanänderungen automatisieren.
Durch ihre kontinuierliche Verfügbarkeit verbessern sie die Lernerfahrung und administrative Effizienz, indem sie Studierenden und Lehrpersonal sofortige Unterstützung bieten.
Verwaltung
In der Verwaltung tragen Chatbots zur Effizienzsteigerung bei, indem sie Routineaufgaben automatisieren und administrative Prozesse optimieren.
Sie unterstützen bei der Bearbeitung von Anträgen, der Koordination von Terminen und der Verwaltung von Dokumenten, was den Verwaltungsaufwand reduziert und die Bearbeitungszeiten verkürzt.
Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Verwaltungspersonal und ‑abteilungen ihre Ressourcen gezielt für komplexere Aufgaben und strategische Projekte einsetzen.
Versicherungen
Im Versicherungsbereich verbessern Chatbots den Kundenservice, indem sie rund um die Uhr Unterstützung bieten und Anfragen zu Policen, Schadensmeldungen und Vertragsbedingungen beantworten.
Sie automatisieren die Schadenbearbeitung, indem sie Informationen sammeln, den Status von Schadensfällen verfolgen und einfache Rückfragen beantworten.
Diese Automatisierung reduziert die Bearbeitungszeiten, verbessert die Effizienz und entlastet die Mitarbeiter von Routineaufgaben, sodass sie sich auf komplexere Kundenanliegen konzentrieren können.
Anhand dieser Faktoren können Chatbots verglichen und bewertet werden
Es gibt verschiedene Faktoren, die bei der Wahl des richtigen Bots oder Bot-Anbieters relevant sind. Je nach Zielsetzung fallen manche davon leichter oder schwerer ins Gewicht.
Herausforderungen und Grenzen von Chatbots
Die Zukunft der Chatbots
Die Zukunft der Chatbots wird durch fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning geprägt. Künftige Chatbots werden noch besser darin sein, komplexe Konversationen zu verstehen und emotionale Nuancen zu erfassen.
Ihre Integration in verschiedene Plattformen und Geräte, wie Sprachassistenten und IoT-Geräte, wird eine nahtlose Nutzererfahrung über unterschiedliche Kanäle hinweg ermöglichen.
Zudem werden sie zunehmend personalisierte und proaktive Funktionen übernehmen, wie vorausschauende Empfehlungen und automatische Problemlösungen, um noch effizienter im Kundenservice und anderen Bereichen eingesetzt werden zu können.
Fazit
Ein Chatbot ist eine Künstliche Intelligenz, die Sprache versteht – aber so viel mehr als das. Von einem Klickbot mit wenigen Inhalten bis zu einer sprechenden Datenbank mit unzähligen Produktdaten können Bots an allen erdenklichen Stellen den Kundenalltag vereinfachen.
Es ist diese vielseitige Einsetzbarkeit die Bots so begehrt macht. Sie macht die Umsetzung aber bisweilen auch problematisch. Bots können zu simpel für ihre Aufgabe sein, aber auch zu komplex und dadurch unnötig teuer. Die Balance findet man nach unserer Erfahrung am besten im Dialog.
Sprechen Sie daher mit uns. Wir freuen uns stets, über mögliche Umsetzungen nachzudenken und gangbare Strategien abzuwägen.
