Diese Woche haben wir uns erneut daran gemacht, aus unserer Mediathek besondere Vorträge als Empfehlungen herauszusuchen. Dabei lag der Fokus auf dem Thema "Erfahrungen zur Chatbot-Einführung". Chatbots spielen eine immer wichtigere Rolle im Kundenservice und erfordern eine kontinuierliche Optimierung. Ebenso müssen manchmal die ersten Generationen dieser Systeme ersetzt oder neu aufgesetzt werden, was die Frage aufwirft: Worauf kommt es bei der Einführung von Chatbots eigentlich an?
Zu diesem Thema haben wir drei Erfahrungsberichte aus verschiedenen Phasen der Entwicklungsgeschichte von Chatbots ausgewählt und aus diesen Beiträgen die Kern-Erfolgsfaktoren extrahiert.
Nicht gleich mit dem KI-Bot starten, dafür auf die Integration eines Feedback-Mechanismus setzen
Bei der Einführung des Chatbots hat sich die Stadtverwaltung Karlsruhe entschieden, zunächst auf den Einsatz eines selbstlernenden KI-Bots zu verzichten. In einem Erfahrungsbericht erläutern Julia Specht und Jasmin Wickersheim von der Stadtverwaltung, dass dieser Ansatz es ermöglicht hat, die Qualität und Genauigkeit der bereitgestellten Antworten sicherzustellen, bevor komplexere KI-Technologien integriert wurden.
Ein zentraler Aspekt des Projekts war dabei der eingebaute Feedback-Mechanismus, der es den Nutzerinnen und Nutzern erlaubt, jede Antwort des Chatbots zu bewerten. Dies unterstützte einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess, durch den der Chatbot basierend auf direktem Nutzerfeedback schrittweise optimiert wird, was die Benutzerzufriedenheit und die Effektivität des Systems erhöhte.
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Differenzierung nach verschiedenen Persona-Gruppen in der Konzeption des Chatbots
Bei der Implementierung eines Hilfe-Chatbots bei GMX und WEB.DE hat Lena Fuhrer, Product Manager bei 1&1 Mail und Media Applications, die Bedeutung einer differenzierten Nutzeransprache hervorgehoben. Nutzer wurden in vier spezifische Gruppen eingeteilt: oberflächliche Nutzer, erwartungsvolle Nutzer, emotionale Nutzer und Chatbot-Ablehner. Diese Einteilung ermöglichte es, die Dialoge des Chatbots auf die unterschiedlichen Erwartungen und Kommunikationsstile anzupassen, was eine präzisere und effektivere Interaktion zur Folge hatte.
Durch die zielgruppenspezifische Ansprache konnte das Training des Chatbots erfolgreich umgesetzt werden, trotz anfänglicher Herausforderungen. Dies spiegelte sich in einer niedrigen Fallback-Rate wider, also Situationen, in denen der Chatbot die Interaktion an einen menschlichen Agenten übergeben muss, sowie in einer erhöhten Rate an Nutzerfeedback. Lena Fuhrer betonte weiterhin die Wichtigkeit einer sorgfältigen Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung des Chatbots, basierend auf diesem Nutzerfeedback. Die gezielte Berücksichtigung der verschiedenen Nutzergruppen und deren spezifischer Erwartungen führte zu einer Optimierung des Chatbots, die ihn von Anfang an optimal auf die Bedürfnisse der Kunden ausrichtete.
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Skalierung und schnelle Anpassbarkeit durch den Einsatz von Generative AI
Die digitale Assistentin LEA der Salzburg AG demonstriert eindrucksvoll, wie Generative AI die Skalierung und schnelle Anpassung von Chatbot-Dialogen ermöglicht. In ihrem Vortrag stellte Mag. Sarah Haider heraus, dass durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien die Salzburg AG mit LEA nicht nur eine breite Palette von Kundenanfragen effizient bearbeiten, sondern auch die Dialoge schneller an neue Anforderungen und Nutzerbedürfnisse über die verschiedenen Veränderungsphasen der Jahre 2020 bis 2023 (Pandemie, Energiekrise, Inflation) anpassen konnte.
Der frühzeitige Einsatz eines umfangreichen Sprachmodells unterstützte entscheidend das Design der Gesprächsabläufe bei der Salzburg AG. Dieser Ansatz erleichterte die Identifikation und Weiterentwicklung neuer Themenbereiche und Intentionen, was wesentlich zur Verbesserung des Kundenservices und zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit beitrug. Trotz der anfänglichen Fähigkeit, 400 verschiedene Intentionen zu verarbeiten, konnte LEA im Jahr 2020 bereits 122.000 Nachrichten von mehr als 24.000 unterschiedlichen Kunden bearbeiten. Dabei ist die sorgfältige Definition der Risikobereitschaft des Unternehmens von entscheidender Bedeutung, besonders in Bezug auf Datenschutz und die Präzision der von der KI generierten Antworten. Der Einsatz von Generativer AI erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserung, um zu gewährleisten, dass der Chatbot effizient arbeitet und die Zufriedenheit der Kunden auf hohem Niveau bleibt.
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Fazit: Mehr strategische Integration aber auch Governance beim Einsatz der Generativen KI im Chatbot-Design
Die aus unseren Mediathek-Vorträgen extrahierten Erfahrungsberichte beleuchten wichtige Erfolgsfaktoren: von der schrittweisen Implementierung mit Feedbackmechanismen über die differenzierte Ansprache verschiedener Nutzergruppen bis hin zum Einsatz von Generative AI zur Skalierung und Anpassung. Diese Aspekte zeigen, dass ein durchdachtes Konzept und eine anpassungsfähige Technologie grundlegend sind, um Chatbots effektiv zu gestalten und langfristig den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden.
Die Zukunft der Konzeptentwicklungen liegt klar in der Integration der Generativen KI als intelligente, maschinelle Erweiterung der Konzepte. Ob die Generative KI hierbei völlig autonom die Gesprächsführung übernimmt, in vordefinierten Rahmen mit vorgegebenem Domänenwissen agiert und formulieren darf, oder nur in den Randbereichen undefinierte Intents abfangen soll, bleibt offen. Es gibt viele Gründe, der Generativen KI Grenzen zu setzen, um unkontrollierbare Dialoge zu vermeiden. Gleichzeitig ist es jedoch auch wichtig, die Möglichkeiten der Generativen KI zu nutzen, um das Antwortspektrum der Chatbots weiter zu skalieren.
Wir freuen uns daher hier noch auf viele spannende Diskussionen.
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