Was ist ein Chatbot?

Chatbots sind auf Websites, in Messaging-Apps, SMS, WhatsApp, auf Kundenserviceportalen und vielen anderen digitalen Kanälen verfügbar.

Nicht alle Chatbots nutzen künstliche Intelligenz (KI). Traditionelle Chatbots folgen vordefinierten Regeln, Entscheidungsbäumen und geskripteten Gesprächsabläufen. KI-Chatbots nutzen Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), generative KI und Large Language Models (LLMs), um die Absicht der Nutzer zu verstehen, natürlichere Antworten zu generieren und sich an eine größere Bandbreite von Gesprächen anzupassen.

Traditionelle Chatbots funktionieren gut für vorhersehbare Anfragen, haben aber Schwierigkeiten mit Fragen, die außerhalb ihrer programmierten Antworten liegen. Die heutigen KI-Chatbots können weit mehr als nur Antworten liefern. Viele stellen Verbindungen zu Geschäftsanwendungen, Datenbanken und Wissensdatenbanken her, um Informationen abzurufen, Transaktionen abzuschließen oder Benutzer durch einen Prozess zu führen. Sie können auch menschliche Agenten unterstützen, indem sie Routineanfragen lösen und komplexere Unterhaltungen an einen Menschen weiterleiten, wenn mehr Unterstützung benötigt wird.

Unternehmen nutzen Chatbots, um Kunden, Mitarbeiter und Partner branchenübergreifend zu unterstützen. Sie können beim Kundenservice, Vertrieb, technischem Support, internem Wissensaustausch, Terminplanung und vielen anderen alltäglichen Aufgaben helfen.

Obwohl jeder Chatbot unterschiedliche Funktionen besitzt, ist das Ziel immer dasselbe: den Menschen die Informationsbeschaffung und die Erledigung von Aufgaben durch menschliche Konversation zu erleichtern, anstatt sie durch Menüs navigieren oder Inhalte durchsuchen zu lassen.

Chatbots sind wichtig, weil sie Unternehmen dabei helfen, schnelleren Support zu leisten, den Zugang zu Informationen zu verbessern und den Service über digitale Kanäle hinweg zu skalieren. Sie spiegeln einen umfassenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Digital Experiences bereitgestellt werden.

Die Kunden von heute erwarten schnellere, personalisiertere Omnichannel-Interaktionen. Mitarbeiter wünschen sich außerdem schnellen Zugang zu Unternehmenswissen und internen Ressourcen. Chatbots tragen dazu bei, diese Erwartungen zu erfüllen, indem sie Informationen und Dienstleistungen über eine vertraute Gesprächsschnittstelle bereitstellen.

Die Idee, dass Computer Gespräche mit Menschen führen, ist Jahrzehnte alt. Im Jahr 1950 schlug Alan Turing den sogenannten Turing-Test vor, um zu beurteilen, ob eine Maschine menschenähnliche Intelligenz zeigen kann. In den 1960er Jahren wurde ELIZA einer der ersten bekannten Chatbots, indem er Gespräche mit Nutzern durch einfache Mustererkennung simulierte, Schlüsselwörter identifizierte und mit vordefinierten Antworten antwortete, anstatt die Bedeutung zu verstehen.

Chatbots sind heute weitaus fortschrittlicher, aber sie basieren alle auf dem gleichen Ziel, nämlich Computern die Kommunikation über natürliche Sprache zu ermöglichen. Sie spielen eine zentrale Rolle dabei, wie Unternehmen mit Menschen umgehen. Anstatt sich nur auf Telefonanrufe, E-Mail oder statische Webseiten zu verlassen, können Unternehmen dialogorientierte Erfahrungen bieten, die Menschen helfen, Informationen zu finden und Aufgaben direkter zu erledigen. Tatsächlich ist die Konversation zu einer gängigen Art der Interaktion zwischen Menschen und Technologie geworden.

Unternehmen entdecken im Zuge ihrer Weiterentwicklung neue Wege, Chatbots einzusetzen. Sie sind zu einem wichtigen Bestandteil der Kundenbindung, der Mitarbeiterunterstützung, der Customer Experience und der digitalen Transformation geworden.

Viele Menschen gehen davon aus, dass sich das Wort Chatbot immer auf einen KI-gestützten Chatbot bezieht, aber Chatbots gab es schon lange vor generativer KI.

Der Begriff dialogorientierte KI wird manchmal auch anstelle von Chatbot verwendet, aber die beiden sind nicht dasselbe. Dialogorientierte KI ist eine breite Kategorie von Technologien, die es Systemen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, während ein Chatbot eine Anwendung dieser Technologie darstellt. Mit anderen Worten: Dialogorientierte KI treibt viele Chatbots an, aber sie kann auch KI-Assistenten, KI-Agenten, virtuelle Assistenten und andere Konversationssysteme betreiben.

Einige Unternehmen nutzen den Begriff virtueller Agent austauschbar mit Chatbot, oft im Kundenservice. Andere verwenden virtueller Agent, um fortschrittlichere Chatbot-Systeme zu beschreiben, die auf Anwendungen zugreifen, Aufgaben erledigen oder komplexere Interaktionen unterstützen können. Da es keine allgemeingültige Definition für „virtueller Agent“ gibt, kann der Begriff je nach Anbieter oder Produkt variieren.

Jeder KI-Chatbot ist ein Chatbot, aber nicht jeder Chatbot ist ein KI-Chatbot. Sowohl traditionelle als auch KI-Chatbots kommunizieren durch Gespräche, unterscheiden sich jedoch darin, wie sie Nutzer verstehen und darauf reagieren.

• Traditionelle Chatbots, auch regelbasierte Chatbots genannt, folgen vordefinierten Regeln, Entscheidungsbaum oder geskriptete Antworten. Sie eignen sich gut für vorhersehbare Interaktionen, haben aber begrenzte Flexibilität. Viele Unternehmen nutzen traditionelle Chatbots auf ihren Websites, um häufig gestellte Fragen (FAQs) zu beantworten oder Benutzer durch gängige Aufgaben zu führen.
  
  
• KI-Chatbots nutzen KI-Modelle, um natürliche Sprache zu interpretieren, den Kontext zu erhalten und Antworten zu generieren. Sie können ein breiteres Spektrum an Fragen und Gesprächen bewältigen. Bekannte Beispiele sind ChatGPT und Claude, mit denen Nutzer offene Fragen stellen und konversationelle Antworten erhalten können.

Viele KI-Assistenten verfügen über Chatbot-Funktionen, aber nicht jeder intelligenter Chatbot funktioniert als vollwertiger KI-Assistent. Beide verwenden dialogorientierte KI, aber sie haben unterschiedliche Ziele.

• KI-Chatbots sind in erster Linie als konversationelle Chatbots konzipiert, die mit den Nutzern durch natürliche Gespräche interagieren. Sie beantworten Fragen, geben Informationen und helfen den Nutzern bei der Erfüllung bestimmter Aufgaben.
  
  
• KI-Assistenten haben eine breitere Rolle. Zusätzlich zur Beantwortung von Fragen können sie Benutzern helfen, Kalender zu verwalten, Erinnerungen einzurichten, Inhalte zu erstellen, nach Informationen zu suchen und in mehreren Anwendungen zu arbeiten. Beispiele hierfür sind Amazon Alexa, Apples Siri, Google Assistant, Google Gemini und Arbeitsplatzassistenten wie Microsoft Copilot.

Sowohl KI-Chatbots als auch KI-Agenten können über natürliche Sprache kommunizieren, aber KI-Agenten sind darauf ausgelegt, eine aktivere Rolle bei der Erledigung von Aufgaben zu übernehmen.

Einige KI-Agenten haben eine integrierte Chatbot-Oberfläche, aber Gespräche sind nur ein Teil ihrer Funktion.

• KI-Chatbots reagieren auf Nutzeranfragen und lenken Gespräche. Sie beantworten typischerweise Fragen oder helfen den Nutzern, bestimmte Aufgaben Schritt für Schritt zu erledigen.
  
  
• KI-Agenten können mit begrenztem menschlichem Eingreifen planen, aufgabenspezifische Entscheidungen treffen und mehrstufige Workflows ausführen. Sie nutzen häufig Tools, interagieren mit anderer Software und passen ihr Vorgehen an die sich ändernden Bedingungen an.

Ein KI-Chatbot könnte beispielsweise einem Kunden beim Umtausch eines Produkts helfen oder Fragen zu Mitarbeitervergünstigungen beantworten. Ein KI-Agent könnte ein umfassenderes Ziel erreichen, indem er den Austausch koordiniert, den Bestand aktualisiert, andere Geschäftssysteme benachrichtigt und die Transaktion mit minimaler Eingabe bestätigt.

Die Grenzen zwischen Chatbots, KI-Assistenten und KI-Agenten verschwimmen zunehmend. Viele Plattformen kombinieren mittlerweile Elemente aller drei Kategorien, wobei ihr primärer Zweck nach wie vor die Klassifizierung bestimmt.

Traditionelle Chatbots basieren auf vordefinierten Regeln, während KI-Chatbots mehrere KI-Technologien kombinieren, um Anfragen zu verstehen, natürliche Antworten zu generieren und komplexere Aufgaben zu erledigen.

Die folgenden Technologien ergänzen sich in der Regel während einer Konversation, anstatt unabhängig voneinander zu arbeiten. Zum Beispiel könnte ein KI-Chatbot NLP und Natural Language Understanding (NLU) nutzen, um die Anfrage eines Nutzers zu interpretieren und relevante Informationen abzurufen, und dann ein LLM mit generativer KI verwenden, um eine konversationelle Antwort zu erzeugen.

Algorithmen: Jeder Chatbot verlässt sich auf Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten und zu bestimmen, wie er reagieren soll. Traditionelle Chatbots folgen in der Regel vordefinierten Algorithmen, die auf Regeln und Entscheidungsbaum basieren, während KI-Chatbots Algorithmen mit maschinellem Lernen und Sprachmodellen kombinieren, um flexiblere Antworten zu generieren.

Generative KI: Generative KI ermöglicht es modernen Chatbots, originelle Antworten zu erstellen, anstatt nur aus vordefinierten Antworten auszuwählen. Diese Technologie ermöglicht es KI-Chatbots, natürlicher zu reagieren und sich auf eine größere Bandbreite von Fragen anzupassen.

Large Language Models (LLMs): LLMs sind die KI-Modelle, die viele Chatbots antreiben. Sie werden auf große Textmengen trainiert, um Muster in der Sprache zu erkennen, Prompts zu verstehen und Antworten zu erzeugen, die menschlichere Gespräche unterstützen.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ermöglicht es KI-Systemen, während des Trainings Muster zu erkennen und ihre Leistung zu verbessern. Viele moderne KI-Chatbots basieren ebenfalls auf Deep Learning, einer Art von maschinellem Lernen, die Sprachmodellen hilft, komplexe Textmuster zu erkennen und natürlichere Antworten zu erzeugen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP hilft Chatbots bei der Interpretation von geschriebener oder gesprochener Sprache. NLP ermöglicht es Chatbots, die Bedeutung der Anfrage eines Nutzers zu erkennen, selbst wenn Fragen unterschiedlich formuliert sind.

Natural Language Understanding (NLU): NLU ist ein Spezialgebiet von NLP, das sich auf die Interpretation von Benutzerabsicht und Kontext konzentriert. Anstatt nur Schlüsselwörter zu erkennen, hilft NLU KI-Chatbots zu verstehen, was ein Nutzer erreichen möchte.

Egal, ob ein Chatbot vordefinierte Regeln befolgt oder KI nutzt – jedes Gespräch folgt demselben grundlegenden Prozess: Das Computerprogramm empfängt eine Nachricht oder einen Sprachbefehl des Benutzers, interpretiert die Anfrage, wählt die passende Antwort aus und antwortet oder führt dann eine Aktion aus. Der Unterschied liegt darin, wie jede Art von Chatbot die Anfrage versteht und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist.

Ein traditioneller Chatbot vergleicht die Eingaben des Benutzers mit vordefinierten Regeln, Schlüsselwörtern oder Gesprächsverläufen. Wenn sie die Anfrage erkennt, gibt sie eine programmierte Antwort zurück oder führt den Benutzer zu den Nächsten Schritten. Ein Kunde könnte beispielsweise in einem Menü „Bestellung verfolgen“ auswählen oder mit „Ja“ antworten, um mit einem vorgefertigten Gespräch fortzufahren. Wenn die Anfrage außerhalb der programmierten Antworten des Chatbots liegt, kann dieser oft nicht fortfahren, ohne den Benutzer umzuleiten oder ihn an einen menschlichen Mitarbeiter zu verweisen.

KI-Chatbots folgen einem flexibleren Prozess. Sie können die Absicht und den Kontext hinter der Anfrage eines Nutzers verstehen. Sie können sich auch an Informationen aus einem früheren Verlauf des Gesprächs erinnern, sodass die Nutzer auf natürliche Weise Nachfragen stellen oder das Thema wechseln können.

Ein Kunde könnte beispielsweise schreiben oder sagen: „Ich habe letzte Woche eine Jacke bestellt, möchte sie aber gegen eine andere Größe umtauschen.“ Anstatt den Kunden zu bitten, aus einem Optionsmenü zu wählen, kann ein KI-Chatbot die Anfrage verstehen, nach der Bestellnummer fragen, die Kaufdetails abrufen und den Kunden durch den Umtauschvorgang führen.

Viele KI-Chatbots lassen sich auch in verschiedene Datenquellen wie Wissensdatenbanken und Geschäftsanwendungen integrieren. Diese Verbindungen ermöglichen es ihnen, Fragen zu beantworten, Aufgaben zu erledigen und Maßnahmen zu ergreifen. Sie könnten Support-Tickets erstellen, Termine vereinbaren, Kundendatensätze aktualisieren oder Bestellinformationen abrufen – alles innerhalb desselben Gesprächs.

Unternehmen können Chatbots bereitstellen, um die Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern zu verbessern. Die meisten dieser Anwendungsfälle gelten sowohl für traditionelle als auch für KI-Chatbots, wobei KI-Chatbots besser für komplexere Konversationen geeignet sind.

Fortschrittlichere KI-Chatbots können Teile dieser Workflows automatisieren. KI-Agenten können oft ganze Arbeitsabläufe mit noch weniger Nutzerbeteiligung abschließen.

Der Kundenservice ist nach wie vor einer der häufigsten Anwendungsbereiche für Chatbots. Chatbots beantworten Fragen, geben Hilfestellungen und helfen Kunden bei der Lösung von Problemen, ohne dass sie sich immer an einen Supportmitarbeiter wenden müssen. Zu den üblichen Aufgaben gehören:

• Beantwortung von Fragen zu Produkten, Dienstleistungen oder Richtlinien
• Unterstützung von Kunden bei der Nachverfolgung von Bestellungen, der Bearbeitung von Rückgaben oder der Verwaltung von Konten
• Bereitstellung von Hilfestellungen zur Fehlerbehebung
• Weiterleitung komplexer Anfragen an das entsprechende Support-Team

Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler einen Chatbot nutzen, um Kunden bei der Überprüfung des Bestellstatus zu unterstützen, während ein Softwareunternehmen einen Chatbot einsetzt, um grundlegende technische Fragen zu beantworten, bevor Nutzer mit einem Support-Mitarbeiter verbunden werden.

Innerhalb von Unternehmen können Chatbots als zentrale Anlaufstelle für Unternehmensressourcen und Support dienen. Diese Chatbots helfen Mitarbeitern, auf Informationen zuzugreifen und gängige Aufgaben am Arbeitsplatz zu erledigen. Typische Anwendungsgebiete sind:

• Beantwortung von Fragen zu Unternehmensrichtlinien und Leistungen
• Unterstützung des Onboardings von Mitarbeitern
• Hilfe bei allgemeinen IT-Anfragen
• Verbindung von Mitarbeitern mit internen Ressourcen

Ein Mitarbeiter könnte einen Chatbot verwenden, um Informationen über Urlaubsrichtlinien zu finden, oder ein neuer Angestellter könnte ihn verwenden, um Anleitungen zur Einrichtung der Unternehmenssoftware zu erhalten.

Chatbots können es Menschen erleichtern, Informationen zu finden, die auf Websites, in Dokumenten und in internen Systemen speichern sind. Dieser Anwendungsfall ist häufiger geworden, da sich das Verständnis der KI-Chatbots von Fragen in natürlicher Sprache verbessert hat. Häufige Verwendungen sind:

• Finden von Antworten in der Unternehmensdokumentation
• Durchsuchung von Produktdokumentation, technischen Ressourcen oder Wissensdatenbanken
• Lokalisierung interner Richtlinien und Verfahren
• Zusammenfassung von Informationen aus Dokumenten

Ein Kunde könnte einen Chatbot verwenden, um bestimmte Informationen in einem Produkthandbuch zu finden, während ein Mitarbeiter ihn nach einer Unternehmensrichtlinie fragen könnte.

Chatbots können Vertriebsteams unterstützen, indem sie Kunden helfen, sich über Produkte und Dienstleistungen zu informieren, Empfehlungen aussprechen und sie durch den Kaufprozess begleiten. Chatbots helfen bei der:

• Beantwortung von Produktfragen
• Empfehlung von Produkten oder Dienstleistungen
• Qualifizierung von Leads und Erfassung von Kundeninformationen
• Terminplanung für Meetings oder Produktdemonstrationen

Ein E-Commerce-Unternehmen könnte einen Chatbot einsetzen, um Kunden bei der Produktauswahl zu unterstützen. Ein Softwareanbieter könnte ihn nutzen, um Fragen potenzieller Kunden zu beantworten.

Anstatt nur Antworten zu liefern, helfen manche Chatbots den Nutzern bei der Erledigung routinemäßiger Aufgaben. Diese Chatbots verbinden sich häufig mit Geschäftssystemen, um bei häufigen Anfragen zu helfen. Zu den Aufgaben könnten beispielsweise folgende gehören:

• Vereinbarung von Terminen
• Vornahme von Reservierungen
• Aktualisierung der Kontoinformationen
• Ausfüllen von Formularen oder Einreichen von Anträgen

Ein Gesundheitsdienstleister könnte beispielsweise einen Chatbot einsetzen, um Termine zu vereinbaren, während eine Bank einen Chatbot einsetzen könnte, um Kunden bei der Aktualisierung von Kontoinformationen zu unterstützen.

Fortschrittlichere Chatbot-Software kann Teile von Geschäftsprozessen automatisieren, indem sie Informationen sammelt, sich mit anderen Systemen verbindet und bestimmte Aufgaben erledigt. Diese könnten Folgendes umfassen:

• Erstellung von Support-Tickets
• Weiterleitung von Anfragen an das entsprechende Team
• Aktualisierung von Geschäftsunterlagen
• Einleitung von Genehmigungsprozessen

Ein HR-Chatbot könnte Informationen von einem neuen Mitarbeiter sammeln und den Onboarding-Prozess einleiten, während ein IT-Chatbot automatisch ein Support-Ticket erstellen und es an das zuständige Team weiterleiten könnte.

Einige KI-Chatbots automatisieren Teile dieser Workflow, während KI-Agenten diese oft autonomer bewältigen können.

Sowohl traditionelle als auch KI-Chatbots verbessern die Interaktion von Unternehmen mit ihren Nutzern. Unabhängig von der Technologie, die ihnen zugrunde liegt, bieten Chatbots mehrere gemeinsame Vorteile.

Konsistente Informationen: Chatbots antworten mit genehmigten Inhalten und Geschäftsregeln, was hilft, konsistentere Antworten über Gespräche hinweg zu liefern.

Schnellere Antworten: Chatbots können sofortige Antworten auf häufig gestellte Fragen liefern und so die Zeit verkürzen, die Menschen mit der Suche nach Informationen oder dem Warten auf Hilfe verbringen.

Größere Verfügbarkeit: Im Gegensatz zu Teams mit begrenzten Geschäftszeiten können Chatbots jederzeit antworten. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen Benutzer über verschiedene Zeitzonen und Zeitpläne hinweg unterstützen.

Verbesserte Mitarbeiterproduktivität: Mitarbeiter können Richtlinien, Verfahren und andere interne Ressourcen schnell finden, ohne mehrere Systeme durchsuchen oder Kollegen bei Routinefragen kontaktieren zu müssen.

Effizienterer Kundensupport: Chatbots bearbeiten routinemäßige Anfragen, was den Support-Teams ermöglicht, sich auf Themen zu konzentrieren, die mehr Zeit, Fachwissen oder persönliche Aufmerksamkeit erfordern.

Unterstützung für das Geschäftswachstum: Chatbots ermöglichen es Unternehmen, wachsende Kundenanfragen und Mitarbeiteranfragen zu bearbeiten, ohne das Support-Personal proportional zu erhöhen, wodurch die betriebliche Effizienz verbessert wird.

Die dialogorientierten Fähigkeiten und die Konnektivität von KI-Chatbots können weitere Vorteile bieten, darunter:

Umsetzbare Erkenntnisse: Gespräche mit KI-Chatbots können häufige Fragen, wiederkehrende Probleme und Informationslücken aufdecken. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Produkte, Dienstleistungen und Unterstützungsressourcen zu verbessern.

Automatisierung von Routineaufgaben: Viele KI-Chatbots können sich mit Geschäftssystemen verbinden, um Aktionen wie die Terminplanung, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Erstellen von Support-Tickets durchzuführen. Diese Fähigkeit reduziert manuelle Arbeit und hilft, gängige Abläufe zu optimieren.

Personalisiertere Interaktionen: KI-Chatbots können Antworten basierend auf Nutzerpräferenzen, früheren Gesprächen oder verfügbaren Kontoinformationen anpassen. Diese Anpassung schafft relevantere Interaktionen, ohne dass Nutzer Informationen jedes Mal wiederholen müssen.

Chatbots können einen erheblichen Mehrwert bieten, bringen aber auch wichtige Überlegungen mit sich. Unternehmen sollten über die Technologie selbst hinausdenken und Prozesse für Governance, Wartung und menschliche Aufsicht einrichten. Mit der richtigen Planung lassen sich viele gängige Herausforderungen verringern oder vermeiden.

Verzerrung und Fairness: KI-Chatbots können Verzerrungen widerspiegeln, die in den Trainingsdaten oder den Informationen, auf die sie zugreifen, vorhanden sind. Regelmäßige Tests, Überwachung und Aktualisierungen helfen, potenzielle Probleme zu erkennen und die Qualität der Chatbot-Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern.

Komplexe Anfragen: Chatbots können nicht jedes Gespräch führen. Manche Situationen erfordern menschliches Urteilsvermögen, Empathie oder spezialisierte Expertise. Ein gut gestalteter Chatbot sollte seine Grenzen erkennen und bei Bedarf einen klaren Weg zu einem menschlichen Vertreter bieten.

Falsche oder irreführende Antworten: KI-Chatbots können gelegentlich Antworten generieren, die ungenau, unvollständig oder irreführend sind. Diese Antworten werden in der KI manchmal als Halluzinationen bezeichnet und treten häufiger auf, wenn ein Chatbot keinen Zugang zu verlässlichen Informationen hat oder Fragen außerhalb seines Wissensgebiets gestellt wird. Die Verbindung von Chatbots mit vertrauenswürdigen Datenquellen und die regelmäßige Überprüfung ihrer Leistung kann die Genauigkeit verbessern.

Laufende Wartung: Chatbots benötigen regelmäßige Updates, da sich Geschäftsinformationen, Richtlinien und Kundenbedürfnisse ändern. KI-Chatbots profitieren auch von kontinuierlicher Überwachung und Optimierung, um die Genauigkeit zu gewährleisten, die Leistung zu verbessern und neue Anwendungsfall zu unterstützen.

Datenschutz und Sicherheit: Chatbots verarbeiten häufig Kunden-, Mitarbeiter- oder Unternehmensdaten. Unternehmen sollten Richtlinien zum Schutz sensibler Daten, zur Kontrolle des Zugriffs auf Geschäftssysteme und zur Einhaltung geltender Datenschutzbestimmungen festlegen.

Nutzervertrauen und Transparenz: Die Nutzer sollten wissen, wann sie mit einem Chatbot interagieren und verstehen, auf welche Daten dieser zugreifen kann. Klare Erwartungen schaffen Vertrauen und sorgen für ein besseres Erfahrung.