Chatbot
Ein System für automatisierte text- oder sprachbasierte Kommunikation, das Nutzeranfragen entgegennimmt, interpretiert und beantwortet. Fokus liegt auf Dialogsteuerung, Integrationen und nutzerzentrierter Gestaltung.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlinterpretation sensibler Daten und Datenschutzverletzungen.
- Falsche oder irreführende Antworten, die dem Vertrauen schaden.
- Übermäßige Automatisierung, die Kundenerlebnis verschlechtert.
- Kleine, klar umrissene Use Cases zuerst implementieren.
- Transparente Kommunikation über Bot-Fähigkeiten gegenüber Nutzern.
- Kontinuierliches Monitoring, Logging und Retraining von Modellen.
I/O & Ressourcen
- Nutzeranfragen (Text/Voice)
- Wissensdatenbank / FAQ
- Authentifizierungs- und Kontextdaten
- Antworttexte, Aktionen, Weiterleitungen
- Tickets oder Einträge in Backend-Systemen
- Konversationstranskripte und Logs
Beschreibung
Ein Chatbot ist ein interaktives Software-System, das automatisierte text- oder sprachbasierte Unterhaltungen mit Nutzern ermöglicht. Er vermittelt Funktionen von Dialogsteuerung, Integrationen zu Backend-Systemen und kann regelbasiert oder mit NLP/ML-Komponenten arbeiten. Die Gestaltung erfordert Entscheidungen zu UX, Datensicherheit und Betriebsintegration.
✔Vorteile
- Skalierbare Kundeninteraktion rund um die Uhr.
- Schnelle Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
- Verbesserte Erreichbarkeit und Verringerung von Wartezeiten.
✖Limitationen
- Begrenztes Verständnis komplexer Anfragen ohne umfassendes NLU-Training.
- Eingeschränkte Emotionalität und Empathie gegenüber Menschen.
- Betriebs- und Wartungsaufwand für Wissens- und Integrationspflege.
Trade-offs
Metriken
- Erfolgsquote (Intent korrekt erkannt)
Anteil der Anfragen, bei denen das System den Benutzerintent korrekt identifiziert.
- Erstlösungsrate
Prozentsatz der Anfragen, die ohne Eskalation an einen Agenten gelöst werden.
- Durchschnittliche Antwortzeit
Mittlere Zeit vom Eingang der Anfrage bis zur ersten Antwort des Bots.
Beispiele & Implementierungen
Regelbasierter FAQ-Bot
Ein einfacher Chatbot, der Keywords nutzt, um vordefinierte Antworten auszugeben.
NLU-gestützter Support-Bot
Ein Bot mit Intent- und Entitätserkennung, verbunden mit CRM-System für Personalisierung.
Hybrides Modell mit Hand-over
Automatisierte Erstbearbeitung kombiniert mit nahtloser Übergabe an menschliche Agenten.
Implementierungsschritte
Ziele und Erfolgsmetriken definieren; Use Cases priorisieren.
Wissensbasis und Dialogflüsse entwerfen; Fallbacks planen.
Technische Architektur wählen; Integrationen implementieren.
NLU-Modelle trainieren und testen; Monitoring einrichten.
Rollout in kontrollierten Phasen; Feedback-Schleifen etablieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Monolithische Integrationen ohne Abstraktionsschicht.
- Hardcodierte Antworten statt zentraler Wissensbasis.
- Unzureichendes Monitoring für NLU-Drift und Performance.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Bot beantwortet komplexe rechtliche Fragen ohne menschliche Prüfung.
- Ausgelieferte Modelle geben personenbezogene Daten ungefiltert zurück.
- Nutzer werden fälschlich über Bot-Fähigkeiten informiert (Oversell).
Typische Fallen
- Unterschätzung des Wartungsaufwands für Wissenspflege.
- Fehlende Messungen zur echten Nutzerzufriedenheit.
- Unzureichende Sicherheitsprüfung externer Integrationen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung von Datenschutzrichtlinien (DSGVO)
- • Begrenzte APIs oder fehlende Schnittstellen
- • Budget und Betriebsressourcen für Wartung