Chatbots müssen intelligenter werden
Klare wirtschaftliche Ziele verfolgen Unternehmen in der Regel mit der Einführung von Chatbots. Doch nicht immer erfüllen sich die Erwartungen, wie Thorsten Schmidt aus dem Technology Consulting von PricewaterhouseCoopers beobachtet. Chatbots und künstliche Intelligenz sind aus seiner Sicht eng miteinander verwoben. Als typisches Einsatzbeispiel nennt er die Contact Center von Banken.
Die Kundenerwartungen an solche Call Center hätten sich in den vergangenen Jahren stark verändert. So erwarte der typische Bankkunde heute viel mehr Self-Service-Funktionen. Chatbots könnten hier als "virtuelle Agents" helfen, interaktive Self-Service-Zentren einzurichten, im Beraterjargon auch "Interactive Engagement Center" genannt.
Das Problem dabei: Die Bots sind noch nicht intelligent genug. "Das Lernende in den Systemen fehlt noch", urteilt Schmidt. So könnten etliche der heute produktiven Chatbots zwar 30 bis 40 Standardfragen beantworten. Darüber hinausgehende Fähigkeiten suche man aber meist vergebens. Bei den Unternehmen führe das oft zu Enttäuschungen. Schmidt: "Der Markt ist noch in einem frühen Stadium." ,
Der heutige Chatbot müsse erst aufwändig programmiert und mit Regeln, Dialogpfaden und vielem mehr ausgestattet werden. Abhilfe versprächen alternative Ansätze wie etwa wissensbasierte Systeme, die mit Knowledge-Graphen arbeiten. Intelligente Bots könnten damit nicht nur Standardfragen, sondern auch den Sinn gesprochener oder geschriebener Sätze verstehen.
- AI Bots
Chatbots als virtuelle Kommunikationsroboter können Abläufe optimieren, die Kommunikation mit Kunden und Partnern unterstützen und neue Einsichten in die Kommunikationspartner verschaffen. - Facebook
Chatbots sind auch innerhalb des Facebook Messenger aktiv. Nutzer können dort Meldungen von Chatbots abonnieren, aber auch blockieren. - Microsoft
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, eigene Chatbots zu entwickeln, wie zum Beispiel das Microsoft Bot Framework. - News-Bot Novi
Nicht immer sehen Chatbots so deutlich nach einem Roboter aus wie im Fall des Nachrichten-Bots Novi. Oftmals machen die Bilder bei Chatbots den Eindruck, als kommuniziere man mit einem Menschen. - Bots beantworten Fragen
Dem Nachrichten-Chatbot Novi konnte man Rückfragen zu den News stellen. Allerdings waren die Rückfragen vorgegeben. Andere Chatbots arbeiten bereits mit „freien“ Fragen. - Chatbots lernen dazu
Einem Chatbot wie Novi kann man sagen, ob ein Thema interessant ist oder nicht. Generell sollen Chatbots daraus lernen und die Kommunikation zunehmend personalisieren.
Lessons Learned aus Transformationsprozessen
Dass KI-Technologien für Unternehmen enormes "transformatives" Potenzial bergen, sieht auch Mohak Shah, Vice President AI and Machine Learning bei LG Electronics. Nach seiner Erfahrung scheitern aber viele Transformationsprojekte in der Praxis, ob sie nun KI-Elemente beinhalten oder nicht.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehört für ihn, dass die digitale Transformation aus einer Business-Sicht heraus getrieben werden müsse. Besonders in Sachen KI gelte die Devise: "Algorithmen sind nicht genug". Ebenso erfolgskritisch seien die "Enabler" im Unternehmen, also die nötige Infrastruktur, Fachwissen und die Integration in vorhandene Systeme und Prozesse. Shah: "Das ist nicht nur eine Übung für kleine, isolierte Teams."
Unabdingbar aus seiner Sicht ist auch eine kohärente Datenstrategie, verbunden mit einer "Data Driven Culture" im Unternehmen. Letzteres sei eine Management-Aufgabe. Für die Führungskräfte bedeute das, Anreize zu setzen und den Mitarbeitern zu demonstrieren, wie intelligente Systeme die tägliche Arbeit verbessern könnten.