Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das menschliche Gespräche mit einem Endbenutzer simuliert. Nicht alle Chatbots sind mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet, aber moderne Chatbots verwenden zunehmend dialogorientierte KI-Techniken wie Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um die Fragen der Benutzer zu verstehen und die Antworten darauf zu automatisieren.
Die nächste Generation von Chatbots mit generativer KI wird noch mehr Funktionen bieten, da sie die gängige Sprache und komplexe Anfragen verstehen, sich an den Gesprächsstil des Benutzers anpassen und bei der Beantwortung von Benutzerfragen Empathie zeigen. Wirtschaftsführer sehen diese Zukunft ganz klar: 85 % der Führungskräfte sagen, dass generative KI in den nächsten zwei Jahren direkt mit den Kunden interagieren wird, wie in The CEO's guide to generative AI study von IBV dargelegt. Eine Lösung mit künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene kann Unternehmen in die Lage versetzen, den Self-Service zu automatisieren und die Entwicklung außergewöhnlicher Benutzererlebnisse zu beschleunigen.
FAQ-Chatbots müssen nicht mehr mit Antworten auf bestimmte Fragen vorprogrammiert werden: Es ist einfacher und schneller, generative KI in Kombination mit der Wissensdatenbank eines Unternehmens zu verwenden, um automatisch Antworten auf ein breiteres Spektrum von Fragen zu generieren.
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 können hochwertige Texte, Bilder und Töne enthalten, die auf den LLMs basieren, auf 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.
Selbstlernende, generative KI-Chatbots für Unternehmen, die auf einer dialogorientierten KI-Plattform aufgebaut sind, verbessern sich kontinuierlich und automatisch. Sie verwenden Algorithmen, die automatisch aus vergangenen Interaktionen lernen, wie man Fragen am besten beantwortet und die Gesprächsführung verbessert.
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Chatbots können Benutzern das Auffinden von Informationen erleichtern, indem sie sofort auf Fragen und Anfragen reagieren – durch Texteingabe, Audioeingabe oder beides –, ohne dass menschliches Eingreifen oder manuelle Recherchen erforderlich sind.
Chatbot-Technologien sind heute allgegenwärtig, von intelligenten Lautsprechern zu Hause über SMS, WhatsApp und Facebook Messenger für Verbraucher bis hin zu Messaging-Anwendungen am Arbeitsplatz wie Slack. Die neueste Entwicklung intelligenter Chatbots, die häufig als „intelligente virtuelle Assistenten“ oder „virtuelle Agenten“ bezeichnet werden, kann nicht nur das freie Gespräch durch die Verwendung ausgefeilter Sprachmodelle verstehen, sondern auch relevante Aufgaben automatisieren. Neben bekannten intelligenten virtuellen Assistenten für den Verbraucherbereich – wie Siri von Apple, Alexa von Amazon, Gemini von Google und ChatGPT von OpenAI – werden virtuelle Agenten auch zunehmend im Unternehmenskontext eingesetzt, um Kunden und Mitarbeiter zu unterstützen.
Um die Leistungsfähigkeit bereits genutzter Anwendungen zu erhöhen, können gut konzipierte Chatbots in die Software integriert werden, die ein Unternehmen bereits nutzt. So kann beispielsweise ein Chatbot zu Microsoft Teams hinzugefügt werden, um einen produktiven Knotenpunkt zu schaffen und anzupassen, in dem Inhalte, Tools und Mitglieder zusammenkommen, um zu chatten, sich zu treffen und zusammenzuarbeiten.
Um das Beste aus den vorhandenen Daten eines Unternehmens herauszuholen, können Chatbots in Unternehmensqualität in wichtige Systeme integriert werden und Workflows innerhalb und außerhalb eines CRM-Systems orchestrieren. Chatbots können in Echtzeit so routinemäßige Aktionen wie die Änderung eines Passworts bis hin zu komplexen, mehrstufigen Workflows verarbeiten, die mehrere Anwendungen umfassen. Darüber hinaus kann die dialogorientierte Gesprächsanalyse in natürlicher Sprache analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen, typischerweise zwischen Kunden, die über Chatbots und virtuelle Assistenten mit Unternehmen interagieren.
Künstliche Intelligenz kann auch ein mächtiges Werkzeug für die Entwicklung von dialogorientierten Marketing-Strategien sein. Intelligente Chatbots sind rund um die Uhr für den Kundenservice verfügbar und können Einblicke in das Engagement und die Kaufmuster Ihrer Kunden gewinnen, um überzeugende Gespräche zu führen und konsistentere und personalisierte digitale Erlebnisse über Ihre Web- und Messaging-Kanäle zu liefern.
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Die ersten Chatbots waren im Wesentlichen interaktive FAQ-Programme, die sich auf eine begrenzte Anzahl allgemeiner Fragen mit vorformulierten Antworten stützten. Natürliche Sprache kann nicht interpretiert werden. Diese häufig gestellten Fragen verpflichten Benutzer dazu, aus einfachen Stichwörtern und Ausdrücken auszuwählen, um die Unterhaltung voranzutreiben. Solche rudimentären, traditionellen Chatbots sind weder in der Lage, komplexe Fragen zu bearbeiten, noch einfache Fragen zu beantworten, die nicht von den Entwicklern vorhergesehen wurden.
Im Laufe der Zeit wurden Chatbot-Algorithmen in der Lage, komplexere regelbasierte Programmierung und sogar Verarbeitung natürlicher Sprache zu leisten, sodass Kundenanfragen auf unterhaltsame Weise ausgedrückt werden können. So entstand eine neue Art von Chatbot, der kontextbewusst ist und mit Maschinenlernen ausgestattet ist, um seine Fähigkeit zur korrekten Verarbeitung und Vorhersage von Anfragen durch den Kontakt mit immer mehr menschlicher Sprache kontinuierlich zu optimieren.
Moderne intelligente Chatbots verwenden heute Natural Language Understanding (NLU), um die Bedeutung offener Benutzereingaben zu erkennen und dabei alles von Tippfehlern bis hin zu Übersetzungsproblemen zu überwinden. Fortschrittliche KI-Tools ordnen diese Bedeutung dann der spezifischen "Absicht" zu, auf die der Benutzer reagieren soll, und verwenden dialogorientierte KI, um eine angemessene Antwort zu formulieren. Diese KI-Technologien nutzen sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning– verschiedene Elemente der KI, mit einigen nuancierten Unterschieden–, um eine zunehmend granulare Wissensdatenbank mit Fragen und Antworten zu entwickeln, die von Benutzerinteraktionen informiert werden. Diese Raffinesse, die sich auf die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) stützt, hat zu einer höheren Kundenzufriedenheit und vielseitigeren Chatbot-Anwendungen geführt.
Die Zeit, die für die Entwicklung eines intelligenten Chatbots benötigt wird, hängt vom verwendeten Technologie-Stack und den Entwicklungstools, der Komplexität des Chatbots, den gewünschten Funktionen, der Datenverfügbarkeit und davon ab, ob er mit anderen Systemen, Datenbanken oder Plattformen integriert werden muss. Mit einer benutzerfreundlichen No-Code/Low-Code-Plattform können intelligente Chatbots noch schneller erstellt werden.
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Die Begriffe Chatbot, intelligenter Chatbot und virtueller Agent werden häufig austauschbar verwendet, was zu Verwirrung führen kann. Die Technologien, auf die sich diese Begriffe beziehen, sind zwar eng verwandt, doch führen feine Unterschiede zu wichtigen Differenzen in ihren jeweiligen Fähigkeiten.
Chatbot ist der umfassendste und allgemeingültigste Begriff. Jede Software, die menschliche Gespräche simuliert, unabhängig davon, ob sie von traditioneller, starrer Entscheidungsbaum-Navigation oder modernster dialogorientierter KI unterstützt wird, ist ein Chatbot. Chatbots sind in fast jedem Kommunikationskanal zu finden, von Telefonbäumen über soziale Medien bis hin zu bestimmten Apps und Websites.
Intelligente Chatbots sind Chatbots, die eine Vielzahl von KI-Technologien einsetzen, vom maschinellen Lernen – bestehend aus Algorithmen, Funktionen und Datensätzen –, das die Antworten im Laufe der Zeit optimiert, bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und dem Natural Language Understanding (NLU), die Benutzerfragen genau interpretieren und sie bestimmten Absichten zuordnen. Deep-Learning-Funktionen ermöglichen es intelligenten Chatbots, mit der Zeit immer genauer zu werden, was es wiederum Menschen ermöglicht, auf natürlichere und fließendere Weise mit intelligenten Chatbots zu interagieren, ohne missverstanden zu werden.
Virtuelle Agenten sind eine Weiterentwicklung von intelligenter Chatbot-Software, die nicht nur dialogorientierte KI nutzt, um Dialoge zu führen, und Deep Learning, um sich im Laufe der Zeit selbst zu verbessern, sondern diese KI-Technologien oft mit Robotic Process Automation (RPA) in einer zentralen Schnittstelle kombiniert, um direkt auf die Absichten des Benutzers zu reagieren, ohne dass weitere menschliche Eingriffe erforderlich sind.
Um die Unterschiede zu verdeutlichen, stellen Sie sich vor, ein Nutzer ist neugierig auf das morgige Wetter. Bei einem herkömmlichen Chatbot kann der Benutzer die spezifische Phrase „Sagen Sie mir die Wettervorhersage“ verwenden. Der Chatbot sagt, dass es regnen wird. Mit einem intelligenten Chatbot kann der Benutzer fragen: „Wie sieht das Wetter von morgen aus?“ Der Chatbot, der die Frage richtig interpretiert, sagt, dass es regnen wird. Mit einem virtuellen Agenten kann der Benutzer fragen: „Wie sieht das Wetter von morgen aus?“ – und der virtuelle Agent sagt nicht nur den morgigen Regen voraus, sondern bietet auch an, den Wecker früher zu stellen, um regenbedingte Verzögerungen im morgendlichen Berufsverkehr zu berücksichtigen.
Verbraucher nutzen intelligente Chatbots für viele verschiedene Aufgaben, von der Interaktion mit mobilen Apps bis hin zur Verwendung von speziell entwickelten Geräten wie intelligenten Thermostaten und intelligenten Küchengeräten. Die Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen sind ebenso vielfältig: Marketingfachleute nutzen KI-gestützte Chatbots, um Customer Experiences zu personalisieren und E-Commerce-Abläufe zu rationalisieren; IT- und HR-Teams nutzen sie, um Mitarbeiter-Selbstbedienung zu ermöglichen; Kontaktzentren verlassen sich auf Chatbots, um eingehende Kommunikationen zu optimieren und Kunden zu den entsprechenden Ressourcen weiterzuleiten.
Dialogorientierte intelligente 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. Und wenn ein Benutzer unzufrieden ist und mit einem echten Menschen sprechen möchte, kann die Übertragung nahtlos erfolgen. Nach der Übertragung kann der Live-Support-Agent den gesamten Chatbot-Konversationsverlauf einsehen.
Auch die dialogorientierten Schnittstellen können variieren. Intelligente Chatbots werden häufig in Social-Media-Messaging-Apps, eigenständigen Messaging-Plattformen, proprietären Websites und Apps und sogar bei Telefonanrufen verwendet (wo sie auch als integrierte Sprachantwort oder IVR bezeichnet werden).
Typische Anwendungsfälle sind:
Zeitnahe, stets verfügbare Unterstützung bei Kundenservice oder Personalfragen.
Personalisierte Empfehlungen in einem E-Commerce-Kontext.
Bewerben von Produkten und Dienstleistungen mit Chatbot-Marketing.
Definieren von Feldern in Formularen und finanziellen Anwendungen.
Einführung und Terminplanung für Büros im Gesundheitswesen.
Automatisierte Erinnerungen für zeit- oder ortsbezogene Aufgaben.
Die Fähigkeit von intelligenten Chatbots, natürliche menschliche Sprache genau zu verarbeiten und im Gegenzug personalisierten Service zu automatisieren, schafft klare Vorteile für Unternehmen und Kunden gleichermaßen.
Bessere Kundenbindung und Markentreue
Vor dem Aufkommen von Chatbots sind Kundenfragen, Bedenken oder Beschwerden – ob groß oder klein – eine menschliche Reaktion erforderlich. Natürlich treten zeitnahe oder sogar dringende Kundenprobleme manchmal außerhalb der Geschäftszeiten, am Wochenende oder während eines Feiertags auf. Es ist jedoch ein kostspieliges und schwieriges Unterfangen, Kundenservice-Abteilungen zu besetzen, um die unvorhersehbare Nachfrage Tag und Nacht zu bedienen.
Chatbots sind heute in der Lage, Kundeninteraktionen rund um die Uhr zu verwalten und dabei die Qualität der Antworten kontinuierlich zu verbessern, während gleichzeitig die Kosten niedrig gehalten werden. Chatbots automatisieren Workflows und entlasten Mitarbeiter von sich wiederholenden Aufgaben. Ein Chatbot kann auch lange Wartezeiten für den telefonischen Kundensupport oder noch längere Wartezeiten für den E-Mail-, Chat- und webbasierten Support vermeiden, da er sofort für eine beliebige Anzahl von Benutzern gleichzeitig verfügbar ist. Das ist ein großartiges Benutzererlebnis – und zufriedene Kunden zeigen eher Markentreue.
Reduzieren Sie Kosten und steigern Sie die Betriebseffizienz
Ein Kundensupport-Center Tag und Nacht zu besetzen ist teuer. Auch die Zeit, die für die Beantwortung sich wiederholender Anfragen aufgewendet wird (und die Schulung, die erforderlich ist, um diese Antworten einheitlich zu gestalten), ist kostspielig. Viele ausländische Unternehmen bieten die Auslagerung dieser Funktionen an, aber dies ist mit erheblichen Kosten verbunden und verringert die Kontrolle über die Interaktion einer Marke mit ihren Kunden.
Ein Chatbot hingegen kann 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche Fragen beantworten. Es kann eine neue erste Anlaufstelle für den Support sein, den Support in Spitzenzeiten ergänzen oder langweilige, sich wiederholende Fragen auslagern, damit sich die menschlichen Mitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können. Chatbots können dazu beitragen, die Anzahl der Benutzer, die menschliche Hilfe benötigen, zu reduzieren. So können Unternehmen ihre Mitarbeiter effizienter aufstocken, um eine erhöhte Nachfrage oder Anfragen außerhalb der Geschäftszeiten zu erfüllen.
Leads generieren und Kunden zufriedenstellen
Chatbots können bei der Lead-Generierung helfen und die Konversionsraten verbessern. Ein Kunde, der sich auf einer Website für ein Produkt oder eine Dienstleistung umsieht, könnte zum Beispiel Fragen zu verschiedenen Funktionen, Eigenschaften oder Plänen haben. Ein Chatbot kann diese Antworten in situ bereitstellen, um den Kunden bei der Kaufabwicklung zu unterstützen. Bei komplexeren Käufen mit einem mehrstufigen Verkaufstrichter kann ein Chatbot Fragen zur Lead-Qualifizierung stellen und den Kunden sogar direkt mit einem geschulten Vertriebsmitarbeiter verbinden.
Jeder Vorteil eines Chatbots kann ein Nachteil sein, wenn man die falsche Plattform, Programmierung oder Daten verwendet. Herkömmliche intelligente Chatbots können einen schnellen Kundenservice bieten, haben aber Einschränkungen. Viele verlassen sich auf regelbasierte Systeme, die Aufgaben automatisieren und vordefinierte Antworten auf Kundenanfragen liefern.
Neuere, generative intelligente Chatbots können Sicherheitsrisiken mit sich bringen, wie etwa die Gefahr von Datenlecks, mangelhafter Vertraulichkeit und Haftungsbedenken, Komplexitäten im Zusammenhang mit geistigem Eigentum, unvollständiger Lizenzierung der Quelldaten sowie Unsicherheiten in Bezug auf Datenschutz und Einhaltung internationaler Gesetze. Da es an geeigneten Eingabedaten mangelt, besteht die Gefahr von Halluzinationen, d. h. ungenauen oder irrelevanten Antworten, die den Kunden veranlassen, das Gespräch auf einen anderen Kommunikationskanal zu verlagern.
Sicherheit und Datenlecks sind ein Risiko, wenn sensible Informationen Dritter oder interner Unternehmen in einen generativen KI-Chatbot eingegeben werden. Sie werden Teil des Datenmodells des Chatbots und können an andere weitergegeben werden, die entsprechende Fragen stellen. Dies könnte zu Datenlecks führen und gegen die Sicherheitsrichtlinien eines Unternehmens verstoßen.
Die Wahl der richtigen Chatbot-Plattform kann sich sowohl für Unternehmen als auch für Nutzer auszahlen. Die Benutzer profitieren von einem sofortigen, stets verfügbaren Support, während Unternehmen die Erwartungen besser erfüllen können, ohne kostspielige personelle Umstrukturierungen vornehmen zu müssen.
Ein E-Commerce-Unternehmen könnte zum Beispiel einen Chatbot einsetzen, um Kunden, die sich im Internet umsehen, detailliertere Informationen über die Produkte zu liefern, die sie sich ansehen. Die Personalabteilung eines Unternehmens könnte einen Entwickler damit beauftragen, einen Chatbot zu entwickeln, der Mitarbeitern einen integrierten Zugriff auf alle ihre Selbstbedienungsleistungen ermöglicht. Softwareingenieure möchten vielleicht einen KI-Chatbot direkt in ihr komplexes Produkt integrieren.
Was auch immer der Fall oder das Projekt ist, hier sind fünf Best Practices und Tipps für die Auswahl einer Chatbot-Plattform.
- Entscheiden Sie sich für eine Lösung, mit der Sie unmittelbare Ziele erreichen können, die aber zukünftige Erweiterungen nicht einschränkt. Warum wünscht sich ein Team einen eigenen Chatbot? Wie wird dieses Ziel derzeit angegangen und welche Herausforderungen ergeben sich aus dem Bedarf an einem Chatbot? Bietet es Vorlagen, die Unternehmen dabei helfen, ihr Chatbot-Angebot in Zukunft zu erweitern und zu diversifizieren, oder müssen andere Teams etwas anderes von Grund auf entwickeln? Ermöglicht die Schnittstelle ein besseres Chatbot-Design? Lässt die Preisgestaltung eine effiziente interne Expansion zu?
- Verstehen Sie, welche Auswirkungen KI auf die Customer Experience hat. Chatbots sind ein Ausdruck der Marke. Die richtige KI kann nicht nur genau verstehen, was Kunden brauchen und wie diese Bedürfnisse geäußert werden, sondern auch auf eine nicht-roboterhafte Art und Weise reagieren, die ein gutes Licht auf ein Unternehmen wirft. Ohne die richtigen KI-Tools ist ein Chatbot nur eine glorifizierte FAQ.
- Fragen Sie, was nötig ist, um Chatbots über einen längeren Zeitraum zu entwickeln, zu trainieren und zu verbessern. Benötigt das Unternehmen etwas Einfaches und Vorkonfektioniertes oder einen anspruchsvollen API-Zugriff für eine benutzerdefinierte Implementierung? KI trainiert sich nicht selbst. Unternehmen müssen sich darüber im Klaren sein, welche Inhalte vorgefertigt sind und welche intern erstellt werden müssen. Einige Chatbots bieten die Möglichkeit, historische Chatprotokolle und Transkripte zu verwenden, um diese Intentionen zu erstellen, was Zeit spart. Diejenigen, die maschinelles Lernen verwenden, können die Antworten auch im Laufe der Zeit automatisch anpassen und verbessern.
- Suchen Sie nach Möglichkeiten, bestehende Investitionen zu ergänzen – und nicht zu ersetzen. Oft scheint es so, als würden neu entstehende Kommunikationskanäle oder Technologien etablierte Kanäle ersetzen. Stattdessen werden sie nur zu einem weiteren Medium, das ein Unternehmen verwalten muss. Ein Chatbot, der eine Verbindung zu diesen Kanälen und Systemen für Kundenfälle herstellt, kann das Beste aus beiden Welten bieten: Er modernisiert die Customer Experience und leitet die Benutzer genauer zu den Informationen und Personen, die ihre Probleme lösen können.
- Legen Sie fest, ob der Chatbot die Bereitstellungs-, Skalierbarkeits- und Sicherheitsanforderungen erfüllt. Jedes Unternehmen und jede Branche hat ihre ganz eigenen Anforderungen und Bedürfnisse in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften. Daher ist es wichtig, diese Kriterien klar zu definieren. Viele Chatbots werden über die Cloud bereitgestellt, um auf die Erkenntnisse und Ergebnisse anderer Kundengespräche zurückgreifen zu können. Wenn Sie also eine On-Premises-Lösung oder eine Single-Tenant-Umgebung benötigen, ist die Liste der verfügbaren Anbieter viel kürzer. Es ist auch wichtig zu verstehen, ob und wie die Daten verwendet werden, da sie in stark regulierten Branchen große Auswirkungen haben können.
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