CHATBOTS

Künstliche Intelligenz im Messenger?

Ein Chatbot ist...

...Software, die mit Menschen Dialoge führen kann. Ob schriftlich oder per Spracherkennung, Chatbots assistieren den Menschen im Alltag oder Beruf und erledigen eigenständig Aufgaben, für die bislang telefoniert oder durch Websites und Apps navigiert werden musste. Chatbots sollen personalisierte Lösungen ermöglichen und dabei helfen, Zeit zu sparen. Mit ihnen findet das Suchen und Finden gleichzeitig statt.

 

Kommunikationskanäle wie Messenger-Plattformen, auf denen sich die Nutzer ohnehin schon tummeln, sind ein geeigneter Ort, um sich neben der Kommunikation mit Freunden und Familie nun auch mit Unternehmen zu unterhalten. Kommunikationskanäle werden dadurch auch zu Funktionskanälen. Denn wichtiger als die Art der Kommunikation sind vielmehr die Aktionen, die Chatbots ausführen können: Actionbots sind die besseren Chatbots, denn sie buchen beispielsweise Reisen oder führen Überweisungen aus.

 

Verfügen Bots über eine künstliche Intelligenz, spricht man auch von Intelligent Personal Assistants. Entwickler und Unternehmen sehen die Zukunft von Bots in proaktiven  intelligenten Personal Assistants. Erste Versionen von Apples Siri, Amazons Alexa, Microsofts Cortana oder Viv weisen bereits in diese Richtung. Die Personal Assistants sollen den Nutzern Wünsche erfüllen, die sie selbst noch nicht kannten und verschiedene Dienste in sich integrieren. Doch nun beginnen wir von vorne. Wo stehen wir heute mit Chatbots, was können sie heutzutage leisten?

Best Practices —

Was chatbots aktuell

können

Shopping, Bezahlung und Kundenservice mit virtuellen Salesbots

Shopping Bots unterstützen Nutzer bei der Auswahl von Produkten oder Dienstleistungen und begleiten sie bis zur Bestellung und Bezahlung. Sie übernehmen auch Funktionen des klassischen Kundenservice bei nachgelagerten Problemen. Diese Art von Bots werden oft unter dem Begriff „Conversational Commerce“ zusammengefasst.

Mediabots als Kuratoren und Unterhalter

Die Hauptfunktion von Content Bots besteht in der personalisierten Zusammenstellung und Empfehlung von Inhalten mit Nachrichten- oder Unterhaltungswert. Darüber hinaus entstehen neue Conversational Games oder die Möglichkeit, Gespräche mit Buch- oder Filmcharakteren zu führen.

HR Bots übernehmen Bewerberprüfung, Jobsuche und Aufgabendelegation

Human Resources Bots oder Recruiting Bots unterstützen Unternehmen bei der Auswahl neuer Mitarbeiter, verteilen Aufgaben an freie Mitarbeiter oder übernehmen einfache Aufgaben im Büromanagement. Auch Jobsuchende finden bei Chatbots Unterstützung.

 

Social Bots für Freundschaftspflege und Partnersuche

Social Bots helfen dabei, das Privatleben zu managen. Der Bot kümmert sich um den kleinen Smalltalk zwischendurch, wenn man sich mal wieder zu lange Zeit lässt, eine Nachricht zu beantworten. Sie werden auch für die Vorauswahl auf Datingplattformen eingesetzt oder – Achtung, abgefahren – posten nach Deinem Ableben für Dich in sozialen Netzwerken weiter.

 

Analyse des Status Quo

Kein neues Phänomen
Nein, Chatbots sind kein neues Phänomen und existieren seit den 1960er-Jahren. Damals nahm ELIZA, programmiert von Joseph Weizenbaum, als erste virtuelle Psychotherapeutin ihren Dienst auf. Dennoch: Chatbots können nur besser (gemacht) werden, wenn sie möglichst viele Erfahrungen mit möglichst vielen unterschiedlichen Nutzern machen. Deswegen wird die Öffnung der reichweitenstarken Messenger von Facebook und Kik für Chatbots als ein wichtiger Schritt erachtet.

Guided Conversation statt klassischem Chat
Was viele aktuelle Chatbots auf Plattformen wie dem Facebook Messenger gemeinsam haben, ist der Aspekt, dass sie nicht nur textbasierten Dialog anbieten. Vielmehr handelt es sich dabei um eine Art geführte Konversation (Guided Conversation), die mit Auswahloptionen in Form von Bildern oder Kacheln arbeitet.

Wenig Künstliche Intelligenz, mehr Abgleich mit Datenbanken
Das hat damit zu tun, dass die maschinelle Verarbeitung der natürlichen Sprache des Menschen (Natural Language Processing) noch nicht so weit ist, alle formulierten Aussagen des Nutzers sinngemäß zu erfassen. Es wird daher auch mit vorab definierten Antworten (Regeln) gearbeitet. In manchen Fällen gibt es auch die „Fallback“-Lösung: Eine Person übernimmt den Chat, wenn der Bot nicht mehr weiter weiß.

Warum Jetzt? Drei Faktoren, die für den Einsatz von Chatbots sprechen.

1. Messenger werden zur wichtigsten Plattform im digitalen Ökosystem

Messenger sind zu zentralen Plattformen in unserem digitalen Kommunikationsalltag geworden. Telefonate wirken zunehmend aufdringlich, während Konversationen per Text, Bildern und Gifs die Norm sind. Darüber hinaus tritt eine App-Fatigue ein. Nutzer finden es mittlerweile lästig, ganze Apps für einmalige Nutzungskontexte herunterzuladen und sich immer wieder neu registrieren zu müssen.

Die fünf größten Messenger haben weltweit die fünf größten Social Networks überholt. Statista


*
Ranking der größten Social Networks und Messenger

nach Anzahl der monatlich aktiven Nutzer (MAU) im Juni 2016 (in Millionen)

2. Relevanz und Reichweite durch Push von prominenten Playern

Auf der Entwicklerkonferenz F8 am 12. April 2016 hat Facebook seine Programmierschnittstelle (API) für den Messenger vorgestellt und gibt damit Software-Entwicklern eine Bot Engine an die Hand. Sie können nun bei der Entwicklung ihrer Bots auf Facebooks selbstlernende Algorithmen zurückgreifen. Die Öffnung dieser Schnittstelle rief unmittelbar kreative Köpfe auf den Plan: Florian Mayer vom Chatbot JOBmehappy antwortet auf die Frage nach der Entstehung ihres Projekts:

„Das kam eigentlich aus einer spontanen Laune heraus. Wir haben die Konferenz am 12.4. im Livestream verfolgt und den Bot am Wochenende programmiert. Wir hätten niemals gedacht, dass das so gut ankommt.“Florian Mayer, JOBmehappy

Auch Microsoft hat jüngst mit der Akquisition von Chat-as-a-Platform-Dienstleister Wand Labs seine Chatbot-Strategie weitergeführt. Wand Labs bietet die Integration von Diensten in Chatform an. Der Unterschied zu Facebooks Strategie besteht darin, dass im aktuellen Windows-Framework Bots für unterschiedliche Plattformen und Dienste wie etwa SMS, E-Mail, Skype, Slack, oder auch für Webseiten programmiert werden können.

3. Unternehmen haben großes Interesse an direkter Kundenkommunikation

„We think you should be able to text message a business like you would a friend, and get a quick response.“
Mark Zuckerberg auf der Entwicklerkonferenz f8.

Marken, Content-Anbieter und Werbetreibende heißen jeden neuen Weg willkommen, der es ihnen erlaubt, direkt mit Nutzern und Kunden zu kommunizieren. Messenger-Anwendungen werden häufiger genutzt und weisen eine hohe Nutzerbindung auf. Darüber hinaus ist die

junge Zielgruppe der Nutzer sehr attraktiv. Für Messenger-Anbieter bedeutet die

kommerzielle Nutzung ihrer Plattformen natürlich auch die Monetarisierung der

Services, wenn sie etwa bei jeder erfolgreich durchgeführten Transaktion

finanziell beteiligt werden.

Chatbot UX -
Wie funktioniert
ein Chatbot?

Unterscheidungsmerkmale

Regelbasiert

Selbstlernend

Um den Nutzer zu verstehen und auch um Antworten zu geben, greift der Bot auf ein bestehendes Set aus Texten und Antworten zurück. Diese Bots sind nicht künstlich intelligent.

Durch Machine Learning im Zuge von vielen Labor-Trainings und Konversationen mit Menschen lernt der Bot selbstständig neue Verknüpfungen und Ideen. Diese Bots sind künstlich intelligent.

Universell

Themenspezifisch

Die Konversation mit dem Bot ist inhaltlich nicht eingegrenzt. Theoretisch muss der Bot von dem Wetter bis hin zur Taxibuchung alles verstehen und souverän meistern, was die Programmierung aufwändiger macht.

Das Thema für die Unterhaltung ist begrenzt und so auch die Erwartung an den Chatbot. Vom Wetterbot verlangt niemand die Zusammenfassung eines Textes.

Eigenständig

In Messenger integriert

Eigenständige Bots werden als App oder auf Websites abgerufen.

Bots werden vermehrt in Messenger-Plattformen integriert, sodass Nutzer auf sie bequem und intuitiv zugreifen können. Beispiele für solche Plattformen sind der Facebook Messenger, Slack, Skype und Telegram.

Akustisch

Schriftlich

Der Chatbot ist auch in der Lage, mit dem Nutzer zu sprechen, z.B. über Siri oder Alexa.

Die vorrangige Art der Kommunikation mit dem Chatbot ist schriftlich.

Anforderungen:
Sprache verstehen und Wissensbasis schaffen

Von einer tatsächlichen künstlichen Intelligenz kann man bei Chatbots generell noch nicht sprechen. Vielmehr geht es zum einen um das Verstehen und Verarbeiten von Sprache: Je mehr Menschen mit ihm kommunizieren, desto mehr sprachbasierte Daten stehen ihm zur Verfügung, sodass er schneller lernen kann, mit Anfragen umzugehen.

Zum anderen durchsucht der Bot die ihm zur Verfügung stehenden Daten möglichst effektiv.

„Die Basis ist immer eine Applikation, die es ermöglicht, den geschriebenen Satz zu analysieren und auszuwerten.“
Franziska Dempt, novomind AG

Chatbots nutzen semantische Muster und Keywords, um Anfragen zu analysieren. Sie stellen so das Hauptthema der Frage fest. Mit logischen Fragen nach dem Trichterprinzip wird außerdem das Thema weiter eingegrenzt, um die Anfrage bestmöglich beantworten zu können.

„Diese Systematik ist dem Nachfragen eines menschlichen Service-Agenten nachempfunden.“ 
Franziska Dempt, novomind AG

Durch regelbasierte und datengetriebene semantische Analyseverfahren werden Texte durchdrungen. Beispielsweise wird durch regelbasierte Verfahren versucht, Datumsausdrücke automatisch zu erkennen; bei datengetriebenen Verfahren werden Texte in vordefinierte Inhaltskategorien eingeordnet. Dieses Verfahren orientiert sich an der Inhaltsanalyse, einer Methode der qualitativen Sozialforschung, bei der man deduktive Kategorien bildet, anhand derer Texte codiert und so schneller inhaltlich zugänglich gemacht werden.

“Der Vorteil von datengetriebenen Verfahren ist, dass sie von den Trainingsdaten abstrahieren können und somit auch für noch nie zuvor gesehenen Input plausible Vorhersagen liefern können.“
Dr. Patrick McCrae, LangTec

In der Praxis schließen sich regelbasierte und datengetriebene Analysen nicht gegenseitig aus. Das Gegenteil ist der Fall: Die Kombination beider Ansätze führt oft zu besonders robusten und leistungsfähigen Lösungen.

 

Die Wissensbasis für einen Chatbot kann alles Mögliche sein – CRM-Systeme, ERP-Systeme, Datenbanken jeder Art oder externe Quellen.

"Darüber hinaus muss – je nach Kundensituation – fachlicher Input geliefert werden, damit der Chatbot auf eine Wissensbasis zugreifen kann, um passende Antworten auf die davor identifizierten Fragen liefern zu können.“ Franziska Dempt, novomind AG

Den Vorgang, wenn der Bot durch den Abgleich von Datenbanken im Hintergrund lernt, nennt man Machine Learning. Dabei werden Muster und Gesetzmäßigkeiten identifiziert. Der Chatbot kann beispielsweise festgelegte Synonyme lernen, die er einerseits erkennt und andererseits selbst verwendet. Trotzdem müssen Entwickler oft noch manuell eingreifen.

„Das Machine Learning im Hintergrund funktioniert schon ganz gut. Wir gehen aber immer noch einen großen Teil der Nachrichten selbstständig durch, um zu verstehen wie der User in diesem neuen Channel tickt und was wir noch besser machen können“Florian Mayer, JOBmehappy

Auch die Verknüpfung zu externen Datenbanken kann Chatbots eine Grundlage liefern. Der Chatbot Mica, the Hipster Cat Bot beispielsweise greift auf Foursquare, Yelp, Google und Facebook Places zu und selektiert Beiträge, die mit Tags wie „Hipster“ oder „fancy“ versehen sind. Aus der Verknüpfung mit der aktuellen Position des Nutzers entstehen die ortsbasierten Empfehlungen per Chat.

Was spricht für den Einsatz von Chatbots?

  • Barrierefreiheit

    Es muss nichts heruntergeladen werden; man muss sich nicht mehr überall registrieren.

  • Intuitives Nutzungserlebnis

    „Im Großen und Ganzen waren wir sehr überrascht wie gewöhnt der User mit dem Channel umgeht. als ob er das schon seit Jahren machen würde, eine Verständnisbarriere war kaum zu sehen - ich hätte nicht gedacht, dass User so selbstverständlich anfangen mit einem Chatbot zu reden und diesen Kanal wirklich für die Jobsuche nutzen.“ Florian Mayer, JOBmehappy

  • Gelerntes „Frage-Antwort“-Verhalten von Google

    „Google als „Info- und Hilfeplattform“ ist für viele Menschen zu einem zentralen Absprungsort geworden. Die Nutzer erwarten daher ein smarten, dialogfähigen Chatbot, der contextsensitiv Antworten liefert und natürlich Funktionen wie SEO-Kompatibilität und Autosuggest beherrscht.“
     
    Franziska Dempt, novomind AG

    Manche Menschen sind sogar zu Google so höflich wie zu anderen Menschen bbc.com

  • Komplexitätsreduktion

    „Angesichts der undurchschaubaren Informationsmengen, mit denen wir heutzutage tagtäglich konfrontiert sind, bieten Bots und Messenger eine nützliche Form der Komplexitätsreduktion“ faz.net

  • Filterfunktion

    Bei Google bekommt man für manche Anfragen über eine Million Ergebnisse – und muss selbst das Richtige auswählen. Der Chatbot ist ein Filter für die Welt draußen.

  • Entertainment

    Wetter-Bot Poncho ist deshalb so beliebt, weil er eine eigene Persönlichkeit hat und kein langweiliger Daten-Stream ist – der Bot wird zum unterhaltsamen Gesprächspartner. onlinemarketingrockstars.de

  • Kein Medienwechsel

    „Der User ist in der Regel faul und freut sich, Facebook auch für das Bedürfnis der Jobsuche nicht verlassen zu müssen“ Florian Mayer, JOBmehappy

  • "Always On"

    „Die meisten sind via Smartphone permanent bei Facebook eingeloggt“
    Florian Mayer, JOBmehappy

  • Schneller Zugriff

    „Wir [JOBmehappy, der Bot für die Jobsuche] haben ca. 70% mobile Traffic. Denn keiner hat Lust auf einem kleinen Display den 1. Browser aufzurufen. 2 Google aufzurufen.  3. Keyword einzutippen. 4 ergebnisweite aufzumachen und dann 10 schlecht mobil optimierte Affiliate Links einer Jobsuchmaschine ausgespuckt zu bekommen. Das geht einfacher und schneller über Facebook ohne das Medium zu wechseln“ Florian Mayer, JOBmehappy

  • Dokumentation

    Im Gegensatz zu Sprachanwendungen kann die Kommunikation im Chat gespeichert und wieder abgerufen werden.

Was erschwert die Kommunikation mit Chatbots?

  • Unausgereiftheit

    Bots können natürliche Sprache noch nicht ohne Schlagworte verstehen. Ein natürliches Gespräch ist daher noch nicht möglich.

    „Wenn ich die Unterhaltung fortsetze, fällt die menschliche Fassade aber schnell. Poncho versteht nur, was ihm seine Schöpfer beigebracht haben. Er reagiert auf Stichworte; seine Antworten gibt er nach einem vorgegebenen Muster. Wenn ich nicht genau die Wörter oder Befehle verwende, die Poncho gelernt hat, erhalte ich immer wieder dieselbe Antwort: «Ups, das habe ich nicht verstanden.»“ srf.ch

    „Der User ist schnell verärgert, wenn er merkt,
    dass der Bot nur rudimentär gecoded wurde“
    Florian Mayer, JOBmehappy

    „Es gibt gerade auf dem amerikanischen Markt einen Hype um „menschenähnliche“ Bots, mit denen man eine Konversation wie mit einem Menschen führen kann. Hier klafft derzeit noch eine beeindruckende Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit“ Franziska Dempt, novomind AG

  • Mangelnde Effizienz im Zeitvergleich

    Nur in wenigen Anwendungsfällen ist ein Chatbot effizienter als eine von ihrer Funktionalität her vergleichbare Smartphone-App.

  • Datenschutz

    Um einen Bot schnell lernen zu lassen, ist der Zugriff auf so viele Daten wie möglich sinnvoll – auf der anderen Seite steht der Schutz von Nutzerdaten.

    „Das Konsum- und Kommunikationsverhalten kann beobachtet werden und die Nutzer zahlen so mit ihren Daten einen nicht-monetären Preis für die bequeme Kommunikation.“ Leonard Reinecke, faz.net

  • Bot-Spam

    “The problem is that if bots get spammy, they could drown out people’s friends in Messenger. That might make them less likely to check their phones every time Messenger buzzes.” techcrunch.com

    Auch der ehemalige Microsoft-Assistent „Clippy“ (Karl Klammer) war nicht sonderlich beliebt – weil er unaufgefordert auftauchte.

  • Ungewollte Lerneffekte

  • Uncanny Valley - Akzeptanzlücke

    Uncanny Valley wird der Effekt genannt, wenn eine Technologie, welche Menschen imitiert, von den Anwendern als unheimlich und irritierend empfunden wird. Was zunächst für Roboter gilt, kann ebenso bei anthropomorpher Software passieren. Erst ab einem sehr hohen Grad an empfundener Echtheit, wird die Menschlichkeit der Technologie wieder akzeptiert.

Szenarien 2025

Die folgenden fünf Szenarien beschreiben alternative Entwicklungspfade. Sie verfolgen das Ziel, die mögliche Zukunft vorstellbar zu machen und bedienen sich dabei der Narration. Im Mittelpunkt der Szenarien stehen die folgenden Fragen:

 

§  Wie verändern sich Branchen und Märkte durch die Nutzung von Chatbots?

§  Welche Nutzungssituationen und Anwendungsbereiche werden denkbar?

§  Welche Produkte und Dienstleistungen entstehen durch ihren Einsatz?

§  Welche potentiellen Geschäftsmodelle werden zukünftig entstehen?

Arbeit 2025 – Der Bot als Kollege

Wohnen 2025 – Der Bot als Haushaltsmanager

Konsum 2025 – Der Bot als Kundenberater

Medien 2025 – Der Bot als Content Jockey

Smart City 2025 – Der Bot im öffentlichen Dienst

Opportunity Outlook —  Ideen zum mitnehmen.

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Innovation Analyst

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Junior Product Manager

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René
Flüshöh
Grafikdesign Intern

Herzlichen Dank

Herzlichen Dank an Franziska Dempt (novomind AG) und Florian Mayer (JOBmehappy) für die Einblicke in ihre Arbeit mit Chatbots.