1. Menü- oder schaltflächenbasierte Chatbots
Menü- oder schaltflächenbasierte Chatbots sind die grundlegendste Art von Chatbots, bei denen Benutzer mit ihnen interagieren können, indem sie auf die Schaltfläche in einem Skriptmenü klicken, das ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Je nachdem, worauf der Benutzer klickt, kann der einfache Chatbot dem Benutzer eine Reihe weiterer Optionen zur Auswahl anbieten, bis die am besten geeignete, spezifische Option erreicht ist. Im Grunde funktionieren diese Chatbots wie ein Entscheidungsbaum.
Obwohl diese Chatbots einfache Funktionen bieten und bei der Beantwortung sich wiederholender, einfacher Fragen der Benutzer hilfreich sein können, können diese Chatbots bei komplexeren Anfragen an ihre Grenzen stoßen, da sie auf vordefinierte Antwortoptionen beschränkt sind. Erstens kann es bei dieser Art von Chatbot länger dauern, bis die Bedürfnisse der Kunden verstanden werden, insbesondere wenn der Benutzer mehrere Iterationen von Menüschaltflächen durchlaufen muss, bevor er sich auf die endgültige Option festlegen kann. Zweitens: Wenn das Bedürfnis eines Benutzers nicht als Menüoption enthalten ist, ist der Chatbot nutzlos, da er kein Freitextfeld anbietet.
2. Regelbasierte Chatbots
Aufbauend auf der einfachen Entscheidungsbaumfunktionalität des menübasierten Chatbots verwendet der regelbasierte Chatbot eine bedingte Wenn/Dann-Logik, um Abläufe für die Konversationsautomatisierung zu entwickeln. Die regelbasierten Bots fungieren im Wesentlichen als interaktive FAQs, bei denen ein Gesprächsdesigner vordefinierte Kombinationen von Frage-Antwort-Optionen programmiert, damit der Chatbot die Eingaben des Benutzers verstehen und präzise darauf reagieren kann.
Diese Typen von Chatbots, die auf der Erkennung grundlegender Schlüsselwörter basieren, lassen sich relativ einfach trainieren und funktionieren gut, wenn ihnen vordefinierte Fragen gestellt werden. Wie die starren, menübasierten Chatbots sind diese Chatbots jedoch bei komplexen Anfragen überfordert. Sie haben Schwierigkeiten, Fragen zu beantworten, die nicht vom Konversationsdesigner vorhergesagt wurden, da ihre Ausgabe von den vorab geschriebenen Inhalten abhängt, die von den Entwicklern des Chatbots programmiert wurden.
Da es für den Konversationsdesigner unmöglich ist, den Chatbot für alle Arten von Benutzeranfragen vorzuprogrammieren, geraten die begrenzten, regelbasierten Chatbots oft ins Stocken, weil sie die Anfrage des Benutzers nicht verstehen können. Wenn der Chatbot die Anfrage des Benutzers nicht verstehen kann, fehlen ihm wichtige Details und er bittet den Benutzer, bereits übermittelte Informationen zu wiederholen. Dies führt zu einer frustrierenden Benutzererfahrung und veranlasst den Chatbot oft dazu, den Benutzer an einen Live-Support-Mitarbeiter weiterzuleiten. In einigen Fällen ist die Weiterleitung an einen menschlichen Agenten nicht möglich, sodass der Chatbot als Gatekeeper fungiert und den Benutzer weiter frustriert.
3. KI-gestützte Chatbots
Während der Gesprächsfluss des regelbasierten Chatbots nur vordefinierte Fragen-Antwort-Optionen unterstützt, können intelligente Chatbots die Fragen der Benutzer verstehen – unabhängig davon, wie sie formuliert sind. Mit KI und Natural Language Understanding (NLU)-Funktionen kann der KI-Bot schnell alle relevanten Kontextinformationen erkennen, die der Benutzer teilt, sodass das Gespräch reibungsloser und gesprächiger verläuft. Wenn der KI-gestützte Chatbot nicht sicher ist, was eine Person fragt, und mehr als eine Aktion findet, die eine Anfrage erfüllen könnte, kann er klärende Fragen stellen. Darüber hinaus kann er eine Liste möglicher Maßnahmen anzeigen, aus der der Benutzer die Option auswählen kann, die seinen Bedürfnissen entspricht.
Die Algorithmen des maschinellen Lernens, die intelligenten Chatbots zugrunde liegen, ermöglichen es ihnen, selbstständig zu lernen und eine immer intelligentere Wissensbasis aus Fragen und Antworten zu entwickeln, die auf Benutzerinteraktionen basieren. Beim Deep Learning gilt: Je länger ein KI-Chatbot in Betrieb ist, desto besser kann er verstehen, was der Benutzer möchte, und desto detailliertere und genauere Antworten kann er geben. Dies im Vergleich zu einem Chatbot mit einem kürzlich integrierten, auf Algorithmen basierenden Wissen.
Dialogorientierte KI-Chatbots können sich an Gespräche mit Benutzern erinnern und diesen Kontext in ihre Interaktionen einbeziehen. Kombiniert mit Automatisierungsfunktionen, wie z. B. der Robotic Process Automation (RPA), können Benutzer komplexe Aufgaben über das Chatbot-Erlebnis erledigen. Wenn ein treuer Kunde beispielsweise eine Pizza bestellt, kann der Chatbot des Restaurants ihn anhand seines Namens erkennen, seine „Standardbestellung“ aufrufen und die gespeicherte Lieferadresse und Kreditkarte verwenden, um die Bestellung abzuschließen. Da der KI-Chatbot tief in die Geschäftssysteme integriert ist, kann er Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen, die die Bestellhistorie der Kunden enthalten, und so einen optimierten Bestellprozess schaffen.
Wenn ein Benutzer unzufrieden ist und mit einem menschlichen Mitarbeiter sprechen möchte, kann die Weiterleitung außerdem nahtlos erfolgen. Bei der Weiterleitung kann der Live-Support-Mitarbeiter den Chatbot-Gesprächsverlauf abrufen und den Anruf informiert entgegennehmen.
Die Zeit, die für die Entwicklung eines intelligenten Chatbots benötigt wird, kann je nach Faktoren wie dem verwendeten Technologie-Stack und den verwendeten Entwicklungstools, der Komplexität des Chatbots, den gewünschten Funktionen, der Datenverfügbarkeit und der Notwendigkeit der Integration in andere Systeme, Datenbanken oder Plattformen variieren. Mit einer benutzerfreundlichen No-Code-/Low-Code-Plattform können Sie KI-Chatbots schneller erstellen.
Mit watsonx Assistant können Chatbots mit wenigen Daten trainiert werden, um den Benutzer richtig zu verstehen. Zudem können Sie mit Suchfunktionen erweitert werden, um vorhandene Inhalte zu durchsuchen und Antworten zu liefern, die über das hinausgehen, was ursprünglich vom Chatbot-Konversationsdesigner programmiert wurde.
IBM Watsonx Assistant beschleunigt die Bereitstellung virtueller Agenten durch:
- Verbesserte Absichtserkennung durch die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) und fortgeschrittener NLP und NLU
- Integrierte Suchfunktionen
- Starter-Kits oder integrierte Integrationen mit Kanälen, Drittanbieter-Apps, Geschäftssystemen oder Contact-Center-as-a-Service-Plattformen wie Nice CXone
Laut der Forrester-Studie „The Total Economic Impact Of IBM Watson Code Assistant“ aus dem Jahr 2023 ermöglicht die Low-Code-/No-Code-Schnittstelle von IBM einer neuen Gruppe nicht-technischer Mitarbeiter, dialogorientierte KI-Fähigkeiten zu erstellen und zu verbessern. Das Modellunternehmen konnte seine Produktivität steigern, indem es Kompetenzen 20 % schneller aufbaute, als wenn es bei null anfangen müsste.
4. Sprach-Chatbots
Ein Sprach-Chatbot ist ein weiteres Kommunikationstool, das es Benutzern ermöglicht, mit dem Bot zu interagieren, indem sie mit ihm sprechen, anstatt zu tippen. Einige Sprach-Chatbots können rudimentärer sein. Einige Benutzer sind möglicherweise von der interaktiven Sprachausgaben (IVR)-Technologie frustriert, insbesondere wenn das System die gesuchten Informationen nicht aus den vorprogrammierten Menüoptionen abrufen kann und den Benutzer in die Warteschleife stellt. Dieses System entwickelt sich jedoch mit künstlicher Intelligenz weiter.
KI-gestützte Sprach-Chatbots können dieselben fortschrittlichen Funktionen wie intelligente Chatbots bieten, werden jedoch auf Sprachkanälen eingesetzt und verwenden Text-to-Speech- und Speech-to-Text-Technologie. Mit Hilfe von NLP und durch die Integration von Computer- und Telefonietechnologien können Sprach-Chatbots nun gesprochene Fragen verstehen, die geschäftlichen Anforderungen der Benutzer analysieren und relevante Antworten in einem gesprächigen Tonfall geben. Diese Elemente können die Kundenbindung und die Zufriedenheit der menschlichen Agenten erhöhen, die Anruflösungsraten verbessern und die Wartezeiten verkürzen.
Während Chat- und Sprachbots beide darauf abzielen, die Bedürfnisse der Benutzer zu ermitteln und hilfreiche Antworten zu geben, können Sprach-Chatbots eine schnellere und bequemere Kommunikationsmethode bieten, da es einfacher ist, eine Antwort in Echtzeit zu erhalten, ohne tippen oder sich durch Dropdown-Menüoptionen klicken zu müssen.
5. Generative KI-Chatbots
Die nächste Generation von Chatbots mit generativen KI-Funktionen kann durch ihre Fähigkeit, die Umgangssprache zu verstehen, sich an den Gesprächsstil eines Benutzers anzupassen und bei der Beantwortung von Fragen der Benutzer Empathie zu zeigen, noch mehr erweiterte Funktionen bieten. Während dialogorientierte intelligente Chatbots die Fragen oder Kommentare eines Benutzers verdauen und eine menschenähnliche Antwort generieren können, gehen generative intelligente Chatbots noch einen Schritt weiter und generieren neue Inhalte als Output. Diese neuen Inhalte könnten wie hochwertige Texte, Bilder und Töne aussehen, die auf LLMs basieren, mit denen sie trainiert wurden. Chatbot-Schnittstellen mit generativer KI können Inhalte erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und erstellen als Antwort auf die Anfrage eines Benutzers, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
