Darum versagen viele Chatbots — Empolis Blog

Darum versagen viele Chatbots

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Chatbots sind ein wahnsinnig heißes Thema und heute Türöffner in viele Branchen. Laut Google Trends hat sich die Beliebtheit für Suchanfragen zu „Chatbot“ seit 2013 verzehnfacht. Die Fachzeitschrift Business Insider berichtet, dass bis 2020 etwa 80 Prozent aller Unternehmen Chatbots einsetzen möchten. Microsoft kündigte bereits 2016 an, dass Chatbots the next Big Thing werden und künftig sogar das Betriebssystem in seiner bisherigen Form in Frage stellen. Googles Live-Anruf eines Bots bei einem Restaurant, um einen Platz zu reservieren, kennen wohl die meisten.

Solche Videos wirken magisch. Oder um Clarkes drittes Gesetz zu zitieren: „Jede hinreichend fortgeschrittene Technologie ist von Magie nicht mehr zu unterscheiden.“

Wieso versagen Chatbots?

Umso größer dann die Ernüchterung, sobald man einige dieser Bots im Service oder Support „ertragen“ muss.

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Sie haben bestimmt ihre eigenen Anekdoten zu lächerlichen Bot-Momenten. Natürlich ist der Wunsch, 1-zu-1-Konversationen mit Experten auf digitaler Weise zu skalieren, nicht einfach zu verwirklichen. Wäre es das, hätte dies bereits jeder im Einsatz. Es gibt aber bewährte Best Practices, um eine nahtlose und verbesserte Kundenerfahrung mit Chatbots zu ermöglichen.

Sie planen den Einsatz von Chatbots? Diese 6 Punkte sollten Sie mit ihrem Anbieter besprechen.

Hier die häufigsten Fehler, warum Chatbots versagen:

1. Wo KI drauf steht, ist kein Mensch drin

Chatbots gibt es bereits seit 1966. ELIZA von Weizenbaum war der erste. Fragen und Antworten waren damals aufwendig „hardcoded“. Die Logik dahinter war stets ein „WENN X DANN Y“-Aufbau. Die Güte dieser Bots war ein Ergebnis des Aufwands, der in diese Entscheidungsbäume (engl.: Decision Trees) gesteckt wurde. Daran hat sich seitdem nichts geändert. Durch die zunehmende Rechenpower können heute Chatbots – aufgrund linguistischer und natürlichsprachlicher Erkennung durch trainierte KI-Systeme – viele Zusammenhänge selbst erkennen, spontan eine sinnvolle Antwort auf beliebige unerwartete Frage zu geben, überfordert aber auch im Zeitalter von Deep Learning fast jeden Chatbot. Deshalb nutzen die meisten produktiv eingesetzten Chatbots im Kern weiterhin redaktionell erstellte Entscheidungsbäume. Für die Unterstützung erwartbarer Anliegen ist das einfach, effizient und zielführend – solange die Nutzer nicht die Erwartung haben, eine anspruchsvolle Unterhaltung mit dem Chatbot führen zu können.

Ein Beispiel:

WENN die Benutzeranfrage „Shop“ oder „kaufen“ enthält, DANN sende die Produktliste

Beachten Sie, dass solche Chatbots nur so gut sein werden, wie die Menge an Ressourcen (Mitarbeiter – deren Wissen – eingesetzte Zeit), die sie zur Erstellung und Pflege der Bots einsetzen.

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2. Fehlende Transparenz

Dass Nutzer überhaupt mit zu hohen Erwartungen auf Chatbots zugehen, liegt meist bei den Anbietern. Wer einen Chatbot einsetzt, sollte dies von Anfang an kenntlich machen. Es sei denn, man ist an einem kostspieligen Turing-Test interessiert.

Allerdings gehen viele Anbieter den Weg ihre Chatbots zu verstecken, in der Hoffnung dadurch höherwertigen Service vortäuschen zu können.

Machen Sie nicht diesen Fehler! Im Test wurde gezeigt, dass selbst die bekanntesten virtuellen Assistenten von Google, Microsoft und Apple schnell als solche entlarvt werden. Insbesondere dann, wenn die Antworten sinnlos sind oder selbst (für Menschen) einfache kontextuelle Anfragen nicht erkannt werden. Anstatt ihren Service in digitaler Weise zu entlasten, werden sie es schaffen, ihre Kunden wunderbar skalierend zu verärgern!

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Seien Sie transparent! Menschen agieren mit digitalen Gesprächspartnern anders als mit Mitarbeitern aus Fleisch und Blut. Anfragen werden weitaus einfacher und auch ehrlicher formuliert. Und falls der digitale Assistent an seine Grenzen kommt… dazu kommen wir später bei Punkt 6.

3. Kontext wird nicht über mehrere Nachrichten hinweg verstanden

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Was für die meisten Menschen vermutlich kein Problem darstellt – die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen – ist für die Entwickler von künstlichen Intelligenzen eine der größten Herausforderung überhaupt. Selbst der weltbeste Chatbot gibt nur generische Antworten in meinen aufeinanderfolgenden Anfragen.

Lassen sie sich auch nicht von Begriffen wie Contextual Chatbots blenden: Bots können durchaus sehr gut einen Kontext erkennen und im Gesprächsverlauf darauf zugreifen, sofern der Use Case auch recht standardisiert abläuft. Ersatzteile bestellen oder den Bewohnerparkausweis beantragen – das sind Szenarien, bei denen Menschen ihre Fragen sehr wahrscheinlich aus einem kleinen Spektrum von Antwortmöglichkeiten wählen. Gerade der linguistische Kontext, beispielsweise das Verwenden von unternehmenseigenen Bezeichnungen als Synonyme zu den Produktnamen, kann hier gut ausgespielt werden. Prüfen sie vor dem Einsatz von Bots in einem Proof of Concept, ob der Einsatz fokussiert genug ist, um mit heutigen Technologien gute Ergebnisse zu erzielen. Damit vermeiden sie den nächsten Fehler:

4. Bots werden als „Mädchen für Alles“ designt

Bei Empolis gehen wir stets mit dieser Folie zu unseren Kunden raus:

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Aus unserer Sicht sind das die Top-3-Erfolgstreiber für guten Service. Das Interessante ist, dass Salesforce und drift.com genau diese drei Punkte als die größten erwarteten Vorteile des Einsatzes von Chatbots sehen. Chatbots sind wie für den Service gemacht. Unternehmen versuchen daher, diese neue Technologie auch möglichst breit im Service nutzbar zu machen.

Stellen sie sich einmal vor, wie sie bereits erste Versuche mit Chatbots im Unternehmen erfolgreich durchgeführt haben. In drei unterschiedlichen Szenarien wurde der virtuelle Assistent von Kunden und Mitarbeitern als hilfreich empfunden. Sie können nun

a) die drei Chatbots zu einem Dienst zusammenfassen und live schalten

b) die drei Chatbots weiterhin getrennt und unabhängig voneinander live schalten

Die derzeit sinnvollste Antwort?

B!

Wie bereits unter Punkt 3 erläutert, funktionieren Bots umso besser, je kleiner (spezifischer) der Anwendungsfall ist. Zusätzlich können sie Nutzungsdaten besser interpretieren (davor beim Chatbot-Anbieter nachfragen, ob diese überhaupt erfasst werden). Hätten sie die Dienste alle zu einer Lösung zusammengefasst, würden falsche Antworten gegebenfalls auf den verlorenen Kontext (der durch das Zusammenfassen für den Bot schwieriger zu erfassen wird), aber nicht unbedingt auf fehlerhafte Inhalte zurückzuführen sein. Im schlimmsten Fall sind sie mehr damit beschäftigt, den Bot möglichst gut die 3 Use Cases abdecken zu können, als die eigentlichen Inhalte zu pflegen bzw. zu verbessern.

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(am Beispiel Hotel-Chatbots: Selbst vermeintlich einfache Szenarien, wie das Buchen von Hotelzimmern, kann sich komplexer gestalten als zur Designphase angenommen. Die Nutzung muss im Live-Betrieb beobachtet werden. Einige Anbieter von Chatbots geben hier Hilfestellung, wie bereits durch Formulierung von Antwortoptionen gängige Fehler vermieden werden können. Diese Arbeiten steigen exorbitant an, wenn die Anwendungsfälle für den Bot noch breiter werden. Zudem kann eine Anpassung für einen Fall eine Verschlimmbesserung für den anderen Fall darstellen. Programmierer kennen es: einen Bug lösen, vier weitere erzeugen.)

5. Kaum Interaktion zwischen Schnittstellen

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Wer Chatbots über den reinen Unterhaltungswert hinaus wirklich sinnvoll einsetzen möchte, wird sich schnell vor der Herausforderung befinden, dass einige Systeme angebunden werden müssen.

Merksatz:

Ein Chatbot ist lediglich eine Darstellungsform für den Endnutzer.

Der wahre Nutzen ergibt sich erst durch die Daten, die im Hintergrund den Chatbot anfüttern und durch die Nutzereingaben wieder zurückgesendet werden. Kennen sie alle Systeme, die sie im Einsatz haben? Jetzt finden sie dazu passende Bot-Systeme am Markt! Die wenigsten bieten eine REST-API ein, wie sie beispielsweise Empolis im Einsatz hat, um nahezu alle Systeme anbinden zu können. Entsprechend gehen viele kleinere Unternehmen den Weg und kaufen einfache Chatbot-Lösungen ein. Die Daten verbleiben dann aber meist in den Anbietersystemen; zwar grafisch schön in Dashboards dargestellt, aber wenig von Nutzen für ihre Endkunden und für sie selbst.

Chatbots sind Mittel zum Zweck und nicht der Zweck selbst. Behandeln sie Chatbots nicht wie die Einführung einer neuen Technologie, sondern wie eine Schnittstelle zwischen ihren Daten und ihren Endkunden.

Was bedeutet das genau für mich?

Chatten Sie mit meinem Kollegen & Chatbot-Experten Dieter Deffert über den möglichen Nutzen für ihren Einsatz!

6. Wenn Bots nicht merken, dass es Zeit für eine Eskalation ist

Zu den Top-5-Erwartungen an Chatbot gehört:

43 Prozent möchten, dass der Chatbot Beschwerden schnell löst.

Aha, ihr Chatbot wird sich also einige Beschwerden anhören müssen. Wer hier alberne Antworten zurückgibt, für den wird es schnell richtig teuer (dazu dieser Beitrag: So viel kostet schlechter Service).

Wer Bots auf seiner Webseite prominent in den Fokus der Besucher rückt, muss damit rechnen, dass auch auf diesem Wege kritische Fälle eingereicht werden. Das letzte, was passieren darf, ist ein Nutzer, der in einem Servicefall durch den Bot noch frustrierter liegen gelassen wird. Prüfen sie vor dem Einsatz, welche Gestaltungsmöglichkeiten es gibt, um eine Eskalation an menschliche Bearbeiter sicherzustellen. Auch hier gilt dann wieder Punkt 5 (welche Integrationsmöglichkeiten sind zu beachten?) und Punkt 4 (gezielte Use Cases, um Eskalationen im Kontext eindeutig erkennen zu können).

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Über den Autor

Roman Senger

Roman Senger, tätig als Assistent der Geschäftsführung bei Empolis Information Management GmbH aus Kaiserslautern. Neben strategischen Themen beschäftigt er sich mit der operativen Umsetzung der Ziele. Diese bestehen maßgeblich darin die Service-Experten im Markt zu digitalisieren.

3 Kommentare

  1. Avatar
    Patrick McCrae am

    Das Kernproblem ist, dass volldynamische Dialogsysteme noch immer deutlich jenseits des Stands der Technik in NLP liegen. Die Sprachverarbeitung an sich ist einfach noch zu komplex. Insbesondere Kontextmodellierung, Domänenoffenheit und Referenzauflösung sind und bleiben hart, da hilft auch kein Deeplearning. Daher sind auch heute noch alle großen kommerziellen Dialogsysteme im Kern musterbasiert – und zwar auf der Repräsentationsebene der Oberflächenformen. Natürlich wollen das weder Investoren noch Anbieter wahrhaben.

    Stand heute sind Chatbots leider einer der größten KI-Hype-Blasen der letzten Jahre. Sorry.

    • Dirk Brandes

      Hallo!
      Wir beobachten, wie nahezu alle Unternehmen ihr Expertenwissen skalieren möchten. Die Abbildung einer digitalen 1-zu-1-Kommunikation gleicht dabei dem Wettlauf zum Mond: Jeder Anbieter möchte der Erste sein.
      Verständlich, dass hier mit entsprechendem Trommelwirbel große Geschütze – wie das im Beitrag genannte Google Duplex oder Watson von IBM – aufgefahren werden.
      Häufig entstehen genau dadurch Annahmen, die sich erst nach Einführung und kostspieliger Erprobung als falsch herausstellen. Gerade durch diesen Artikel erhoffen wir uns, etwas Transparenz in diese Problematik geschaffen zu haben. Wir selbst implementieren Chatbots bei unseren Kunden und sehen dabei den größten Kosten-Nutzen-Effekt in der Bereitstellung von Antworten auf häufige Fragen oder zur schnellen Informationsbereitstellung im eigenen Service – und das rund um die Uhr in allen Sprachen.

  2. Avatar

    Ich habe schon immer gesagt: von den ganzen Buzzwords kann man keine Probleme lösen. Die Realität war bei uns: ja, so ein Bot hat zwar die Call-Center Mitarbeiter entlastet (bzw. auch ersetzt), dafür haben wir einen eingestellt, der nur die Antworten für den Bot baut. Schön, dass hier auch mal Klartext über Grenzen gesprochen wird. Schafft aus meiner Sicht mehr Vertrauen, als die Hochglanzwerbeblättchen die es bei uns vorher gab.

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