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Die Frage, ob ein Chatbot künstliche Intelligenz (KI) besitzen sollte oder nicht, wird immer wieder gestellt. Und es gibt meiner Meinung nach keine Pauschalantwort.
Bei den meisten Usecases empfehle ich, die Fortschritte der Artificial Intelligence (AI) zu nutzen.

Im folgenden Artikel gebe ich Ihnen eine Einführung, was es bedeutet einen Chatbot mit oder ohne KI zu entwickeln und worin die einzelnen Vor- und Nachteile liegen.

Nochmal zur Wiederholung: Was macht ein Chatbot eigentlich im sichtbaren Bereich?

Ein Chatbot funktioniert ähnlich, wie ein Mensch: Startet der User einen Chat mit dem Bot, geginnt er eine natürlich Konversation. Dies könnte beispielsweise so aussehen: „Wann hat Ihr Geschäft Morgen geäffnet?” Daraufhin antwortet der Chatbot, basierend auf den Informationen, die ihm dabei zur Verfügung stehen: „Unser Geschäft öffnet morgen um 9 Uhr und schließt um 17 Uhr“. Der User ist happy und beendet das Gespräch oder stellt weitere Fragen.

 

Was passiert nun aber im Hintergrund des Chatbots, also in dem Teil, den wir nicht sehen können? 

 

Und nun müssen Sie sich entscheiden, ob Sie einen Bot mit Künstlicher Intelligenz haben möchten oder einen Bot, der auf strukturierten Fragen und Antworten basiert.

Generell gilt, Chatbots, die aus strukturierten Fragen bestehen, sind weniger komplex. Für einen sehr einfachen Usecase können sie sogar ausreichen.
Sobald Ihr Bot aber mehr Fragen beantworten soll und der User auch die Freitexteingabe nutzen möchte, empfehle ich einen AI basierten Bot zu wählen.

 

Wie sieht ein einfacher, strukturierter Bot aus?

Ein solcher Bot verfügt über eine kleine Wissensbasis mit beschränkten Fähigkeiten. Diese Wissensdatenbank muss im Voraus von uns Menschen erstellt wurden sein. Das heisst wir definieren Fragen, die der User stellen könnte und schreiben die passenden Antworten dazu.
Der Bot kann dann den korrekten Output nur zu spezifischen Instruktionen geben. Mit anderen Worten die gestellten Fragen müssen im Voraus von uns Menschen programmiert sein. Nehmen wir den Wetter-Bot als Beispiel. Die Frage „Wird es morgen regnen?“ kann er leicht beantworten. Ist der Chatbot jedoch nicht darauf programmiert kann die Frage „Werde ich morgen einen Schirm brauchen?“ zu Verwirrung führen. Der Chatbot würde wahrscheinlich mit einem „Tut mir leid, ich habe die Frage leider nicht verstanden“ antworten. Der Bot kann nur so viel wissen, wie wir ihm vorher gesagt haben.
In diesem Fall empfehle ich meist den Chatbot mit Buttons oder einem vorgegebenen Menü zu gestalten, sodass der User nur Sachen fragen kann, die der Bot schon kennt.

Diese Art von Chatbots werden oft auf Messenger Plattformen, wie Facebook implementiert, wenn User nicht unbedingt viel mit dem Bot interagieren müssen. Zum Beispiel um Newsletter Anmeldungen zu generieren.

 

Und wie sieht nun ein KI gesteuerter Bot aus?

Die Art von Chatbots versteht menschliche Sprache und benötigt daher keine ganz so spezifischen Usereingaben. Nehmen wir das Beispiel mit dem Regen von oben, dann hätte ein KI basierter Bot sofort Schirm mit Regen und Regen mit Wetter verknüpft und hätte dem User gesagt, ob es regnen wird oder nicht. Mit anderen Worten eine Abweichung der Standardfrage bringt sie nicht unbedingt durcheinander.
Chatbots die auf maschinellem Lernen basieren werden mit jeder Interaktion klüger. Der Aufwand hinter diesen Chatbots ist grösser als bei strukturierten Bots, aber der Vorteil ist, dass sie für komplexere Themen genutzt werden können.

Hinter dem besseren Verständnis des Chatbots für natürliche Sprache steckt „NLP“ (Natural Language Processing). NLP ist ein Teilgebiet von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Natural Language Processing hilft den Bots dabei, den Wunsch des Users zu analysieren und nach einer Semantik zu suchen.
NLP setzt sich aus drei Komponenten zusammen. Natural bezieht sich auf etwas Natürliches, also eigentlich das Gegenteil von künstlich geschaffenen Helfern wie den Chatbots. Language bezieht sich auf die Sprache. Processing bezieht sich darauf, wie diese natürliche Sprache von der künstlichen Intelligenz verarbeitet wird. Wir können NLP daher als eine Bedienungsanleitung für das Verstehen und das Kommunizieren ansehen.
Durch eine Kombination von NLP und maschinellem Lernen werden Chatbots zu besseren Assistenten und können weit mehr als strukturierte Bots. Das Kommunizieren geht weit über einen einfachen Dialogbaum des strukturierten Bots hinaus.
Die intelligenten Chatbots können die menschliche natürliche Sprache erkennen und entsprechend reagieren. Dadurch sind sie zum Beispiel auch in der Lage, Mehrdeutigkeiten zu erkennen oder die emotionale Komponente eines Themas zu erkennen, über das der Mensch spricht.
NLP-Algorithmen basieren auf maschinellen Lernalgorithmen und hier gilt: Je mehr Daten analysiert werden, desto exakter kann der Bot reagieren.
Der erste Schritt bei einem AI Bot, besteht darin, unsere menschlichen Eingaben in einen verständlichen Kontext für den Chatbot umzuwandeln. Dazu braucht es eine Art Dolmetscher, der Menschensprache in Botsprache übersetzt. Man nennt dies auch den Dekodierer. Der Dekodierer sorgt dafür, dass die Sprache bzw. der Text analysiert werden können. Nachdem der Bot verstanden hat, was der User von ihm will, kann er auf Basis von seinem Gelernten, also auf Basis von vorherigen Gesprächen, eine Antwort geben.

 

Sie werden schnell merken, die Möglichkeiten solcher Bots sind unendlich. Aber starten sie erst Mal mit einem kleinen Usecase, dann können Sie diesen beliebig weit ausbreiten (Hierzu ist auch mein Artikel zu Chatbot-Erwartungen hilfreich)