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Ratgeber

KI-Chatbots im Kundenservice: Diese Anbieter gibt es und das können sie

(Foto: Zapp2Photo / Shutterstock)

Viele Unternehmen setzen bereits auf Chatbots und können dabei auf zahlreiche KI-Anbieter zurückgreifen. Unser Gastautor unterzieht sie einem Marktcheck.

Chatbots als digitale Berater

Es ist kein Geheimnis, dass es in vielen Branchen noch Probleme mit dem Stand der Digitalisierung von Geschäftsprozessen gibt. Immer mehr Unternehmen treiben deshalb eine massive Digitalisierungsoffensive voran. Viele Prozesse werden heutzutage noch manuell bearbeitet und sind dadurch fehleranfällig, mit langen Laufzeiten und hohen Kosten verbunden.

Innovative Produkte ersetzen nun diese analogen Prozesse mit den immer mächtiger werdenden Möglichkeiten von modernen computergestützten Systemen. Besonders die Eigenschaften von Artificial Intelligence ermöglichen hier ganz neue Lösungsansätze, beispielsweise beim Einsatz als Kommunikationswerkzeug in Beratungsprozessen.

Die faire und neutrale Beratung von Kunden in einem digitalen „Beratungsgespräch“ kann zum Beispiel durch den Einsatz von Chatbots verbessert werden. Da ein Bot nicht schläft, nie schlechte Laune hat und keine Vertriebsprovisionen benötigt, können hier erheblich Kosten eingespart und Prozesse optimiert werden. Und die Kunden erhalten endlich den Service, den sie verdienen.

Chatbot, do you speak german?

Möchte man agil, also Schritt für Schritt, einen solchen Chatbot entwickeln, dann gibt es einiges zu beachten. Als eigenständige Lösung braucht der Bot eine ansprechende User Experience und ein modernes Design. Oft werden Bots auch in bestehende Kommunikationskanäle wie Facebook Messenger, Slack oder Zendesk integriert.

Um dem Bot die entsprechende Intelligenz für die Interaktion mit dem Benutzer zu geben, bietet es sich an, auf die stetig steigende Anzahl an verfügbaren AI-Services zurückzugreifen oder eine der vielfältigen Machine-Learning-Lösungen zu integrieren. Bei der Auswahl einer Lösung für den DACH Markt muss man heutzutage allerdings noch stark auf die deutsche Sprachunterstützung achten. Der Support für die Erkennung und Interpretation von deutscher Sprache und Texten ist oft schlechter oder nur rudimentär. Bei allen Anbietern dominiert die Entwicklung von Lösungen für den englischsprachigen Raum.

Der Markt und die Anforderungen

Viele der großen Software-Hersteller und Cloud-Provider arbeiten an Artificial-Intelligence- und Machine-Learning-Lösungen. Bei der Auswahl eines Dienstes muss stark darauf geachtet werden, welche möglichen Use Cases unterstützt werden und wie die Sprach-Abdeckung für die gewünschte Zielsprache ist. Oft müssen unterschiedliche Dienste eines Herstellers, wie beispielsweise Voice-Recognition und Natural Language Processing, kombiniert werden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.

Neben Englisch unterstützen viele Dienste inzwischen auch Deutsch und andere Sprachen. Die Qualität der deutschsprachigen Varianten ist in der Regel schlechter als die der englischen. Oft stellen die Anbieter neue Features nur für Englisch bereit, auf deutsche Varianten muss man teils lange warten. Als Beispiel sei hier der AWS-Dienst Lex erwähnt, der nun schon über ein halbes Jahr lediglich als englischsprachige Variante zur Verfügung steht.

Meist bieten die Dienste kostenfreie Varianten oder Trial-Versionen an, durch die man den technischen Fit für die eigenen Anforderungen überprüfen kann. Oft gibt es auch ein kostenfreies Kontingent an Requests, wodurch sich Prototypen mit geringem Kosten-Overhead erstellen lassen.

Gemeinsamkeiten

Schaut man sich die unterschiedlichen Dienste an, dann lassen sich einige Gemeinsamkeiten entdecken. Das Natural Language Processing bietet dabei im wesentlichen Funktionalitäten zur Erkennung von Keywords (z. B. Synonyme), Entities (z. B. Automarken), Categories (z. B. Sport), Emotions (z. B. Liebe), Sentiments (z. B. positiv), Relations (Beziehung von Textteilen) und Concepts (abstrakte inhaltliche Erkennung). Vielfach ist es möglich, eigene spezifische, sprachliche Konzepte durch das Anlegen eigener Models abzubilden.

Schnittstellen von Conversational AI arbeiten weitestgehend mit Intents, die eine Benutzer-Absicht repräsentieren (z. B. „Ich möchte eine Pizza bestellen“) und Conversations, mit denen sich Gesprächsverläufe modellieren lassen.

Im Deutschen fehlen häufig ganze Funktionalitäten oder die Trefferwahrscheinlichkeit bei der Spracherkennung ist wesentlich schlechter als im Englischen. Es ist jedoch zu beobachten, dass die Hersteller stark daran arbeiten. die Sprachunterstützung zu verbessern.

Die Dokumentation der Schnittstellen und die zur Verfügung gestellten Bibliotheken, Toolkits etc. und die damit verbundene Accessibility sind überwiegend gut. Das mag daran liegen, dass diese Dienste relativ jung sind und mit modernen Frameworks und Entwicklungsmethoden erstellt wurden. Man merkt deutlich, dass „Developer Happiness“ bei der Konzeptionierung eine immer größere Rolle spielt. Zufriedene Entwickler helfen dabei, die Dienste erfolgreich zu vermarkten.

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2 Reaktionen
Denis

Hallo Herr Peter Schröder,

schön, dass Sie als Entwickler von solchen Chatsbots bei Penseo hier noch Werbung machen dürfen.
Ich sehe die Entwicklung als sehr kritisch. Schön dass die Unternehmen weiterhin sparen können und somit mehr Profit machen können. Gut vielleicht auch für den Kunden. Aber was ist mit den Arbeitsplätzen, die dahinter stehen? Was ist mit Familien die auf solche Arbeitsplätze angewiesen sind?

ribert lirert

>Aber was ist mit den Arbeitsplätzen, die dahinter stehen?
Die werden abgeschafft.
>Was ist mit Familien die auf solche Arbeitsplätze angewiesen sind?
Sich einen neuen Job zu suchen ist kein Beinbruch.

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