KI Chatbots sind automatisierte Programme, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) menschenähnliche Gespräche führen können. KI Chatbots haben das Potenzial, die Customer Experience erheblich zu verbessern. Sie bieten schnelle, präzise und personalisierte Antworten, die die Kundenzufriedenheit steigern. Durch die Integration in verschiedene Plattformen können Chatbots nahtlos in den Kundenservice, E-Commerce oder sogar interne Unternehmensprozesse eingebunden werden. Sie reduzieren Wartezeiten, optimieren die Benutzerfreundlichkeit und bieten eine konsistente und verlässliche Interaktion. Aktuell sind KI Chatbots (noch) nicht in der Lage, ganze Support Abteilungen abzulösen, aber können dafür beispielsweise bei der Beantwortung bereits gelöster Probleme helfen, um den Support zu entlasten.
Das Herzstück moderner KI Chatbots ist häufig ein Large Language Model (LLM), ein fortschrittliches KI-Modell, das auf Basis riesiger Datenmengen trainiert wurde, um Text zu verstehen und präzise, kontextbezogene Antworten zu generieren. Sie ermöglichen es Chatbots, verschiedene Rollen anzunehmen und so auf vielfältige Anfragen gezielt einzugehen. Für mehr Informationen über LLMs, schau Dir unseren ausführlichen Blogartikel zu diesem Thema an.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Fähigkeit von Chatbots, aus ihren Interaktionen zu lernen. Mithilfe von maschinellem Lernen und kontinuierlichen Feedbackschleifen können sie ihre Leistung ständig verbessern und sich an die sich ändernden Bedürfnisse der Nutzer:innen anpassen.
Wie funktioniert ein KI Chatbot?
Die Funktionsweise eines KI Chatbots basiert auf mehreren Schritten:
1. Input-Verarbeitung: Wenn ein: Nutzer:in eine Frage stellt oder eine Anweisung gibt, wird diese in Textform an den Chatbot übermittelt.
2. Verständnis: Das LLM analysiert den Text, um den Inhalt und die Absicht des Nutzers zu verstehen. Hierbei wird das Eingabefeld mithilfe von sogenannten Embeddings in eine numerische Darstellung umgewandelt, die das semantische Verständnis des Textes ermöglicht.
3. Datenbeschaffung: Anhand des verstandenen Kontexts werden relevante Dokumente oder Quellen beschafft, mit denen die Antwort generiert wird.
4. Antwortgenerierung: Auf Basis des verstanden Textes generiert das LLM eine passende Antwort. Hierbei kann das Modell sowohl vortrainierte Daten als auch externe Informationsquellen, wie Datenbanken oder Dokumente, genutzt werden.
5. Ausgabe: Der generierte Text wird dem/der Nutzer:in als Antwort zurückgegeben.
Die Nutzeroberfläche wird natürlich so angelegt, dass der Chatbot intuitiv bedient werden kann. Bevor das überhaupt möglich ist, muss dein Chatbot allerdings noch trainiert werden. Ziel dabei ist, dass er Antworten gibt, die spezifisch auf Dein Unternehmen, Deine Projekte und auch Deine Tonalität zugeschnitten sind.
Aber wie geht das eigentlich? Die Expert:innen aus unserem KI Solutions Team können unterschiedliche Chatbots mit verschiedenen LLMs bauen. Wie das geht hat Garrit Franke, unser DevOps Engineer und KI Experte mal erklärt:
Meet the Expert: Garrit Franke
Eines der wichtigsten Einsatzgebiete für KI sind Q&A Chatbots. Diese Chatbots beantworten Nutzerfragen, indem sie auf vordefinierte Quellen wie Support-Tickets, Anleitungen oder Wikis zugreifen.
Das Training von LLMs ist aufwendig und kostet ordentlich Zeit und Geld. Daher setzen wir meist auf bewährte LLMs von OpenAI, Google oder Meta. Diese wurden auf enormen Textmengen trainiert und können mit geschickten Instruktionen - auch Prompts genannt - in fast jede denkbare Rolle schlüpfen. Jedes LLM hat seine eigenen Stärken und Schwächen, deshalb ist es wichtig, für jeden Anwendungsfall das passende Modell sorgfältig auszuwählen. Da das Wissen eines LLMs auf die Texte begrenzt ist, auf die es trainiert wurde, gibt es verschiedene Methoden, dieses Wissen zu erweitern und in die Applikation einzubinden.
Eine davon ist die Retrieval Augmented Generation (RAG). Dabei durchsucht die Chatbot-Anwendung externe Datenquellen wie Datenbanken, Webseiten oder PDF-Dokumente nach relevanten Informationen und reichert die ursprüngliche Nutzerfrage damit an. Diese angereicherte Frage wird dann erneut an das LLM gestellt, um eine präzisere und kontextbezogene Antwort zu erhalten. Dieses fortschrittliche Konzept ermöglicht es, insbesondere in Bereichen mit aktuellen oder spezifischen Informationsbedarfen, genauere Antworten zu liefern.
Vorteile von KI Chatbots
Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit
KI Chatbots sind jederzeit verfügbar und können sofort auf Anfragen reagieren, was die Kundenzufriedenheit steigert.
Skalierbarkeit
Sie können eine große Anzahl von Anfragen gleichzeitig bearbeiten, ohne dass zusätzliche Ressourcen benötigt werden.
Kostenersparnis
Durch die Automatisierung von Aufgaben und Anfragen können Unternehmen Kosten senken und Ressourcen effizienter einsetzen.
Personalisierung
Mit der Fähigkeit, Nutzerdaten zu analysieren, können Chatbots personalisierte Antworten und Empfehlungen geben.
Nachteile von KI Chatbots
Begrenztes Verständnis
Trotz fortschrittlicher Technologie können KI Chatbots bei komplexen oder ungewöhnlichen Anfragen an ihre Grenzen stoßen.
Datenschutz
Der Umgang mit sensiblen Kundendaten erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen, um Missbrauch zu vermeiden.
Abhängigkeit von Trainingsdaten
Die Leistung eines KI Chatbots hängt stark von der Qualität und Menge der Trainingsdaten ab. Fehlende oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Antworten führen.
KI Chatbots sind ein mächtiges Tool für Unternehmen, um die Customer Experience zu optimieren. Sie bieten nicht nur rund-um-die-Uhr-Unterstützung und Personalisierung, sondern helfen auch, Ressourcen effizienter zu nutzen und Kosten zu senken. Mit fortschrittlichen Technologien wie LLMs und RAG können Chatbots immer komplexere und genauere Antworten liefern, was sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Kundeninteraktionen macht. Die Zukunft von KI Chatbots ist vielversprechend, und ihre kontinuierliche Weiterentwicklung wird neue Möglichkeiten für die Verbesserung der Customer Experience eröffnen. Mehr zu unseren KI-Projekten findest du bei unserer AI Academy.
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