Wie funktioniert ein Chatbot? Von der Frage zur Antwort erklärt

Ein Chatbot arbeitet in drei Schritten: Er liest die Frage, bestimmt, was der Besucher meint, und sucht dazu eine Antwort. Ein einfacher Chatbot tut das mit festen Regeln, ein KI-Chatbot mit einem Sprachmodell und dem Wissen des Unternehmens. Ob die Antwort stimmt, hängt weniger von der Technik ab als von zwei Dingen drumherum: der Wissensquelle, aus der der Chatbot schöpft, und dem Moment, in dem er einen Menschen einschaltet.

Im Folgenden lesen Sie, was genau zwischen Frage und Antwort passiert, wie sich ein regelbasierter Chatbot und ein KI-Chatbot unterscheiden und was ein Chatbot braucht, um gute Antworten zu geben.

Wie funktioniert ein Chatbot in Kurzform?

Ein Chatbot empfängt eine Frage, erkennt die Absicht dahinter und gibt eine Antwort, oder er reicht das Gespräch an einen Mitarbeiter weiter. Das passiert in wenigen Sekunden, in sechs Schritten:

• Der Besucher tippt eine Frage ins Chatfenster.

• Der Chatbot bestimmt, was der Besucher will: den Intent.

• Er sucht die Antwort im Wissen des Unternehmens.

• Er formuliert eine Antwort in normaler Sprache.

• Wo nötig ruft er Daten ab oder hält etwas fest, etwa einen Termin.

• Kann er die Frage nicht gut beantworten, übergibt er das Gespräch an einen Menschen.

Anders als ein Sprachassistent wie Siri arbeitet ein Chatbot mit getippten Nachrichten, auf einer Website oder in einer Messenger-App. Was ein Chatbot ist und welche Arten es gibt, lesen Sie in was ist ein Chatbot.

Chatbot-Architektur: die sechs Bausteine von der Frage bis zur Antwort

Die Architektur eines Chatbots ist die Menge der Komponenten, die zusammen eine Frage in eine Antwort verwandeln. Wie funktionieren Chatbots unter der Haube? Jeder Chatbot auf einer Website besteht aus denselben sechs Bausteinen. Der Unterschied zwischen einem Chatbot, der hilft, und einem, der frustriert, liegt fast immer in einem davon.

Eingabe. Die Frage kommt über das Chatfenster auf der Website herein, oder über WhatsApp oder einen anderen Kanal. Der Chatbot liest nicht nur den letzten Satz, sondern auch, was früher im Gespräch gesagt wurde.

Intent-Erkennung. Der Chatbot bestimmt, was der Besucher will. „Kann ich am Samstag vorbeikommen?“ und „Haben Sie am Wochenende geöffnet?“ ähneln sich, aber das erste ist eine Terminfrage und das zweite eine Frage nach Öffnungszeiten. Das zu erkennen heißt Intent Recognition, und es ist der Kern jedes Chatbots.

Wissensquelle. Die Antwort kommt aus den Informationen des Unternehmens: Produktinformationen, Bedingungen, Lieferzeiten und häufige Fragen. Ein Chatbot ist nie klüger als diese Quelle.

Sprachmodell. Bei einem KI-Chatbot formuliert ein Sprachmodell die Antwort in normaler Sprache, auf Basis dessen, was in der Wissensquelle steht. Ein regelbasierter Chatbot überspringt diesen Schritt und zeigt einen vorab geschriebenen Text.

Anbindungen. Über Anbindungen an Kalender, CRM oder Warenwirtschaft kann der Chatbot etwas tun: einen Termin eintragen, einen Bestellstatus nachschlagen oder eine Anfrage festhalten. Welche Systeme sich anbinden lassen, steht auf der Seite zu den Integrationen.

Übergabe. Wenn der Chatbot die Antwort nicht kennt oder die Frage einen Menschen verlangt, reicht er das Gespräch an einen Mitarbeiter weiter, mit dem vollständigen Verlauf.

Wie funktioniert ein regelbasierter Chatbot?

Ein regelbasierter Chatbot arbeitet mit festen Regeln: Erkennt er ein Stichwort oder wählt der Besucher einen Button, folgt eine vorab geschriebene Antwort. Dahinter steckt kein Sprachverständnis, nur ein Entscheidungsbaum, den das Unternehmen selbst aufgestellt hat.

Tippt ein Besucher „Öffnungszeiten“, erkennt der Chatbot dieses Wort und zeigt die Öffnungszeiten. Fragt derselbe Besucher „Bis wann kann ich heute Abend noch vorbeikommen?“, steht kein bekanntes Stichwort darin, und der Chatbot kommt nicht weiter. Die bekannteste Form ist ein Klickbot, bei dem der Besucher nur aus Buttons wählt.

Ein regelbasierter Chatbot ist vorhersehbar, schnell eingerichtet und sagt nie etwas, was Sie nicht selbst hineingeschrieben haben. Dem steht gegenüber, dass er nur funktioniert, solange Besucher ihre Frage so stellen, wie Sie es sich gedacht hatten, und dass jede neue Frage eine manuelle Anpassung des Skripts verlangt.

Wie funktioniert ein KI-Chatbot?

Ein KI-Chatbot versteht freie Fragen, auch wenn sie anders formuliert sind als erwartet oder Tippfehler enthalten. Er nutzt Natural Language Processing (NLP, natürliche Sprachverarbeitung), um die Bedeutung eines Satzes zu bestimmen, und ein Sprachmodell, um die Antwort zu formulieren.

Ein Besucher tippt: „Ich habe gestern eine schwarze Treppe mit Beleuchtung auf Ihrer Seite gesehen, gibt es die auch in Eiche?“ Darin steht kein festes Stichwort, aber ein KI-Chatbot versteht, dass es um ein bestimmtes Produkt und eine Frage nach Ausführungen geht. Er sucht die Antwort in den Produktinformationen und fragt gegebenenfalls nach den Maßen der Treppe.

Das macht einen KI-Chatbot viel breiter einsetzbar als einen regelbasierten Chatbot. Es verlangt aber mehr Vorbereitung: Die Wissensquelle muss in Ordnung sein, und es braucht klare Grenzen dafür, was der Chatbot selbst beantwortet und was nicht.

Regelbasiert oder KI: der Unterschied auf einen Blick

Der Unterschied liegt darin, wie der Chatbot eine Frage versteht und woher die Antwort kommt.

Woher holt ein KI-Chatbot seine Antworten?

Ein guter KI-Chatbot holt seine Antworten aus den eigenen Informationen des Unternehmens, nicht aus dem, was das Sprachmodell zufällig weiß. Bei jeder Frage sucht er zuerst die relevanten Passagen, etwa die Lieferzeit eines Produkts oder die Bedingungen für eine Inzahlungnahme, und formuliert danach die Antwort auf Basis genau dieser Informationen. Dieser Ansatz heißt Retrieval Augmented Generation, kurz RAG.

Der Unterschied ist groß. Ein Sprachmodell ohne eigene Wissensquelle gibt eine allgemeine oder erfundene Antwort und sagt das mit derselben Sicherheit wie eine richtige. Ein Chatbot mit guter Wissensquelle nennt die tatsächliche Lieferzeit und sagt ehrlich, dass er es nicht weiß, wenn die Information fehlt. In dem Moment sollte er einen Menschen einschalten.

Deshalb ist die Wissensquelle der wichtigste Baustein. Wer einen KI-Chatbot mit Anbindung an die eigenen Systeme ernst nimmt, verhindert die meisten falschen Antworten schon vor dem Livegang.

Wie lernt ein Chatbot?

Ein Chatbot lernt nicht von selbst. Jemand muss die Gespräche nachlesen, sehen, wo der Chatbot nicht weiterkam oder eine falsche Antwort gab, und die Wissensquelle oder die Anweisungen anpassen.

Bei einem regelbasierten Chatbot heißt Lernen, dass neue Regeln und Antworten hinzukommen. Bei einem KI-Chatbot geht es vor allem darum, die Wissensquelle zu ergänzen, unklare Informationen umzuschreiben und Grenzen nachzujustieren. Wie Sie das angehen, lesen Sie in Chatbot trainieren.

Die ersten Wochen nach dem Livegang sind die wichtigsten. Dann kommen die Fragen herein, die niemand vorhergesehen hat, und sie zeigen, was in der Wissensquelle noch fehlt.

Wann gibt ein Chatbot das Gespräch an einen Menschen weiter?

Ein Chatbot sollte das Gespräch übergeben, sobald er unsicher ist, bei einer Beschwerde, bei einer Frage, die vom Standard abweicht, bei einer konkreten Kaufanfrage und wenn der Besucher selbst nach einem Mitarbeiter fragt. Eine gute Übergabe wird angekündigt und nimmt das ganze Gespräch mit, damit der Besucher nichts wiederholen muss.

Dass das kein Detail ist, zeigt auch der Gesetzgeber. Die Europäische Kommission erläutert, dass die KI-Verordnung verlangt, Menschen von Beginn an darüber zu informieren, dass sie mit einem KI-System interagieren. Ein Chatbot, der sich hinter einem menschlichen Namen versteckt, untergräbt das Vertrauen und verstößt gegen die Regeln.

Wie sich ein Chatbot und ein Live-Chat mit Menschen zueinander verhalten, lesen Sie in Chatbot vs. Live-Chat.

Wie wir einen Chatbot einrichten

Bei Bconnect verwenden wir die meiste Zeit auf die beiden Bausteine, an denen es in der Praxis scheitert: die Wissensquelle und die Übergabe.

Die Wissensquelle bauen wir gemeinsam mit dem Kunden auf, aus der Website, Produktinformationen, Bedingungen und den Fragen, die jetzt schon eingehen. Nach dem Livegang lesen unsere Chat-Spezialisten die Gespräche mit und schärfen die Antworten nach. Die Übergabe hängt vom Modell ab: Bei Operator Assisted AI führen unsere Chat-Spezialisten das Gespräch, und die KI unterstützt sie, bei AI First + Human Handoff führt die KI das Gespräch, und ein Spezialist oder das eigene Team übernimmt, wo nötig.

Ein Beispiel aus dem Automotive-Bereich. Ein Besucher fragt abends nach der Reichweite eines Elektroautos. Die KI beantwortet das aus der Wissensquelle des Händlers. Danach fragt der Besucher, ob sein aktuelles Auto in Zahlung genommen werden kann und ob er am Samstag eine Probefahrt machen kann. Dann übernimmt ein Spezialist, hält die Probefahrt fest und leitet die Anfrage mit dem gesamten Gespräch an die richtige Filiale weiter.

Mehr Beispiele nach Branche finden Sie bei den Chatbot-Beispielen. Was ein Chatbot Ihrem Unternehmen bringt, steht bei den Chatbot-Vorteilen. Sind Sie unsicher, ob Sie ihn selbst bauen, lesen Sie Chatbot selbst erstellen oder erstellen lassen.

Ein Chatbot ist so gut wie sein Wissen und seine Grenzen

Ein Chatbot liest eine Frage, erkennt die Absicht und gibt eine Antwort, mit festen Regeln oder mit einem Sprachmodell. Die Technik ist für die meisten Unternehmen nicht das Problem. Der Unterschied liegt in der Wissensquelle, aus der der Chatbot schöpft, und im Moment, in dem er einen Menschen einschaltet. Wer diese beiden Dinge gut regelt, hat einen Chatbot, der Besuchern wirklich weiterhilft. Alle Artikel zu diesem Thema finden Sie in der Übersicht zu Chatbots.

Häufige Fragen dazu, wie ein Chatbot funktioniert