Unausgeschöpftes Potenzial von Chatbots

Von Anja Zwicky

Chatbots können soziale Interaktionen simulieren. Wäre es denkbar, dass Chatbots die Customer Experience verbessern, indem sie als virtuelle Partner agieren, sei es um sich mit einem Freund zu unterhalten, gemeinsam zu lachen, zusammen Zeit zu verbringen oder Spiele zu spielen? Doch wie funktionieren Chatbots überhaupt und wie präsentieren sich Schweizer Chatbots?

Wie funktionieren Chatbots eigentlich? Chatbots sind Computerprogramme, welche die Fähigkeit besitzen, mit einem menschlichen Benutzer einen Dialog in gesprochener oder geschriebener Sprache zu führen (Chat) und gewisse Aufgaben autonom zu erledigen (Bot). Damit der Mensch mit Computern kommunizieren kann, unterscheiden sich zwei Steuerungsarten: «Conversational User Interfaces» (CUI) und «Voice User Interfaces» (VUI). CUI bezeichnet die Steuerung per Texteingabe, wobei VUI für die Nutzerinteraktion in gesprochener Sprache steht (Matejcek, 2017).

Chatbots interagieren mit dem User über zwei Steuerungsarten (Bild: Pixabay)

Habicht unterscheidet zwei Funktionstypen von Chatbots. Solche die sich durch Fragen/Antworten strukturieren und solche, die durch maschinelles Lernen (ML) lernfähig sind. Zu den ersten sogenannten regelbasierten Bots zählen Klickbots, welche einfache Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen oder das Beantworten von Fragen für Menschen automatisieren. Sie sind in ihren Fähigkeiten eingeschränkt, da sie nur einen korrekten Output liefern, wenn der Input exakt einer Regel entspricht und fest programmiert wurde. Lernfähige Chatbots verstehen die komplexe menschliche natürliche Sprache (Natural Language Understanding, NLU), können ihre Absichten verarbeiten und besitzen somit eine künstliche Intelligenz (KI).

Zielorientierte Chatbots helfen dem Benutzer bei einem konkreten Problem und sind in zwei Subklassen unterteilt: Information und Transaktion. Informations-Bots antworten, geben Auskünfte oder liefern Anleitungen zu Produkten, Dienstleistungen oder Prozessen eines Unternehmens. Transaktions-Bots verrichten eine bestimmte Tätigkeit für den Benutzer, wie beispielsweise ein Ticket kaufen, ein Hotelzimmer reservieren oder eine Reklamation entgegennehmen.

Weniger als die Hälfte der untersuchten Chatbots weisen eine künstliche Intelligenz auf

Die Autorin untersuchte dreizehn Schweizer Chatbots, welche aktuell im Einsatz sind. Die Ergebnisse zeigen auf, dass sich hinsichtlich der Funktionsweise am häufigsten (5/13) regelbasierte Chatbots bestätigten. Am zweithäufigsten (4/13) stellten sich regel-datenbasierte und am dritthäufigsten (3/13) regel-formularbasierte Mischformen heraus. Lediglich Noora, der Spa- und Wellnessberater, operiert rein datenbasiert. Hinsichtlich des Verwendungszweckes kristallisierte sich ein eindeutiger Trend. 12 der 13 untersuchten Chatbots verfolgen einen zielorientierten Zweck, jeweils fünf als Informations-Bots, fünf als Transaktions-Bots und zwei liegen als Mischformen vor. Lediglich Mino, welcher eine soziale Interaktion während der Lehrstellensuche zur Aufgabe hat, verfolgt einen nicht-zielorientierten Zweck in Form eines Informations-Bots, und zwar aufgrund der Basis von Regeln. Fazit ist, dass nicht einmal die Hälfte der untersuchten Chatbots eine Künstliche Intelligenz besitzen. Dies mag daran liegen, dass KI-basierte Bots in der Entwicklung eher teuer, aufwendiger und ohne Programmierwissen schwierig zu bauen sind. Ausserdem fällt auf, dass die Landschaft Schweizer Chatbots bei nicht-zielorientierten Chatbots hinsichtlich der daten- und formularbasierten Funktionsweise eine Lücke aufweist.

Bei den Schweizer Chatbots ist KI noch nicht gross im Einsatz (Bild: Pixabay)

Wird der sozialen Interaktion zu wenig Beachtung geschenkt?

Liegt es daran, dass Chatbots mit einem nicht-zielorientierten Verwendungszweck für Unternehmen nicht attraktiv sind, da sie am Schluss kein Lead, keine Transaktion und auch kein Verkaufsabschluss generieren? Oder müssten Unternehmen diesbezüglich ihre Sichtweise ändern? Was wäre mit einem Bot, der ein Coach, ein Betreuer oder ein Mentor ist und den Nutzer auf ein spezifisches Ziel hin auf einer Reise begleitet. Beispielsweise könnte ein «Gesundheits-Fitness-Coach» formularbasiert zuerst Alter, Grösse und Gewicht entgegennehmen, um dann die Lieblingsnahrungsmittel regelbasiert abzufragen, um dann zu bestimmten Tageszeiten passende Gerichte und Fitnessübungen zu liefern. Denkbar wäre auch ein inkludierter nachhaltiger «Kochrezept-Generator», der passend zur Jahreszeit Rezepte mit saisonalen Zutaten vorschlägt. Das Ganze wäre natürlich auch mit ein bisschen Mehraufwand in gesprochener Sprache und auf der Basis von KI möglich. Vermutlich fehlen in der Schweizer Landschaft solche sozial interagierenden Bots, da der «menschliche» Faktor eine sehr wichtige Rolle spielt. Aber auch hier könnte zukünftig der Einsatz von künstlicher Intelligenz täuschend echt wirken.

Quellen:

Habicht, Nina. 2020. Vorlesungsskript Chatbot Entwicklung und Coaching von Nina Habicht. Frühlingssemester 2020. Winterthur: Zürcher Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, Marketing Institut : s.n., 2020.

Matejcek, Karina. 2017. GUI, CUI und VUI. Einkauf und Management – Magazin für Procurement, SCM & Digitalisierung. [Online] 2017. https://einkauf-und-management.at/gui-cui-und-vui/.

Stucki, Toni, D’Onofrio, Sara und Portmann, Edy. 2018.Chatbots gestalten mit Praxisbeispielen der Schweizerischen Post. Wiesbaden : Springer Fachmedien GmbH, 2018.

Über die Autorin

Anja Zwicky begann 2000 eine kaufmännische Lehre bei der Swissair und lernte die Berufswelt im Sinkflug kennen, bevor sie nach dem Grounding ihre kaufmännische Ausbildung bei einem anderen Lehrbetrieb beendete und nach weiteren erprobten Berufserfahrungen ihr Bachelor Studium in Business Administration mit Vertiefung in Tourismus und Mobilität 2009 an der Hochschule für Wirtschaft in Luzern abschloss. Zuletzt leitete sie 2012 ein Restaurant in einem Tauchresort auf einer tropischen Insel in Indonesien, bevor sie 2015 zu einem japanischen Pharmakonzern in die Schweiz zurückkehrte. Während ihrem Master Studium in Marketing Management an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften entwickelte sie ihre Fertigkeiten im Digitalen Marketing, welches sie als Digital Multichannel Experience Specialist bei ihrem Arbeitgeber in die Praxis umsetzt.

Im Rahmen der durch Nina Habicht geleiteten Veranstaltung «Chatbot Entwicklung» des durch Valerio Stallone geleiteten Studiengangs CAS Advanced Digital Marketing der ZHAW, ging die sie in einem schriftlichen Report der Frage nach, wie sich Konversationsflüsse Schweizer Chatbots strukturieren. Sie untersuchte dreizehn Schweizer Chatbots, welche aktuell im Einsatz sind, und entdeckte dabei unausgeschöpftes Potenzial.