Der KI-Chatbot ChatGPT ist in aller Munde. Fünf Jahre nach den ersten, verzweifelten Versuchen, den Maschinen Verständnis einzuhauchen, etabliert sich gerade das Plateau der Produktivität bei der automatisierten Kommunikation. Eine Bestandsaufnahme.
, um einen Hype von neuem zu befeuern. Als letzte Woche die Meldung durch die Gazetten geisterte, dass die Chat-Maschine von Open Ai namens ChatGPT den Schülern sogar ihre Hausarbeiten schreiben kann, schossen unmittelbar die Spekulationen darüber ins Kraut, welche Business-Modelle das ermöglicht und ob sich die Software auch im professionellen Kontext sinnstiftend einsetzen lässt.
Und nach dem Tal der Tränen folgt laut Gartner das Plateau der Produktivität. Allmählich kristallisiert sich heraus, was Chatbots können und was nicht. Die User Cases werden klarer und mit ihnen das Erwartungsmanagement. Und in diesem Spektrum leisten die kleinen Maschinen Erstaunliches, werden von den größten Marken der Welt eingesetzt, um die Kunden zufriedener zu machen oder die Kosten im Service zu reduzieren.
Stephan Trockel sagt in seiner Gleichung aber auch, dass die Kosten-Nutzen-Relation besser wird, wenn die Anfangsinvestitionen niedriger sind. Und genau daran arbeiten zahlreiche Unternehmen weltweit. Die aufwändige Anfangskonfiguration schreckt viele potentielle Kunden ab, zumal der Ausgang des Experiments keineswegs sicher ist.
Nach zwei Wochen weiß der Bot allerdings, was den Fragenden wichtig ist. „Wir setzen auf die 80-20-Regel“, sagt Jain. Will sagen, dass sich mit überschaubarem Aufwand die meisten Fragen der User automatisch beantworten lassen. Den Rest will man gar nicht mit aufwändiger Technik erschlagen, sondern übergibt sie an Menschen, die nun freie Kapazitäten gewonnen haben, um sich den großen Problemen zu widmen.
Huber und sein Team haben eine Idee entwickelt, wie man den Chatbot, der dem Kunden „gegenüber sitzt“ von der Wissensdatenbank entkoppelt. „Der LeadBot selbst weiß nichts, aber er kann die Experten-Bots fragen“. Die Bots sind so untereinander vernetzt, dass sie über mehrere Stufen Wissen zuliefern können und der LeadBot nutzt dieses Wissen für den elaborierten Dialog mit dem Kunden. „Das hat zwei Vorteile“, so Huber.
Information ist selten die Lösung, das Retourenlabel zum Download vielleicht schon – Foto: Trockel / Screenshot
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