Kommentar von Ralph Bütikofer, Trivadis

Bots – Raketenwissenschaft oder Allzweckwaffe?

| Autor / Redakteur: Ralph Bütikofer / Nico Litzel

Der Autor: Ralph Bütikofer ist Senior Business Developer for Business Intelligence, Big Data & Data Science bei der Trivadis AG
Der Autor: Ralph Bütikofer ist Senior Business Developer for Business Intelligence, Big Data & Data Science bei der Trivadis AG (Bild: Trivadis AG)

„Hallo ich bin Hugo, interessierst du dich für IoT, Transformation oder Enterprise IT?“ „IoT.“ „Ok, hier sind einige aktuelle Statistiken zu IoT. Interessierst du dich für Healthcare, Logistik oder Server?“ „Logistik.“ „Ok, hier sind ein paar Fakten zu IoT und Logistik.“ Dieses Gespräch ist dem Chatbot Hugo nachempfunden, den Hewlett-Packard Enterprise (HPE) bei der Ansprache neuer Kunden ins Rennen schickt. Was zunächst wie eine belanglose Spielerei aussieht, entpuppt sich bei genauerem Nachdenken als grandioser Marketing-Schachzug

Unauffällig sammelt HPE damit Daten über mich, jede Antwort von mir ist ein Mosaiksteinchen mehr in meinem Profil. Damit kann mir Hugo immer genauer antworten, schließlich traut er − Verzeihung, die Maschine − sich sogar nach meinem Namen und meiner Mail-Adresse zu fragen. Nun werde ich persönlich begrüßt. Dass ich aus Deutschland bin, hat er bereits vorher gelernt. Auf diese Weise kann er seine Informationen immer besser auf mich und meine Bedürfnisse zuschneiden. Mein Antwortverhalten und meine Vorlieben fließen vermutlich wieder in den großen Daten-Pool. Das führt dazu, dass andere Kontakte, die meinem Profil ähnlich sind, auch noch besser bedient werden können. Lead-Generation-Maschine oder Kundenbindungsautomat – das sind nur zwei Einsatzmöglichkeiten von Tausenden von Kommunikations- und Organisationsaufgaben, bei denen Bots zum Einsatz kommen können.

Bot übernehmen Sie!

Wieder einmal schlägt die Digitalisierung zu und sorgt für eine Digitale Transformation. Laut einer Studie von Oracle sollen bis zum Jahr 2020 bis zu 80 Prozent aller Anfragen an Help- und Servicedesks von Bots beantwortet werden können. Wenn es sich um normale Anfragen und standardisierte dahinterliegende Prozesse handelt, ist die Abbildung in digitalisierten Vorgängen und die Dokumentation der entsprechenden Kommunikation kein Hexenwerk. Speziell für den Bereich IT gibt es Prognosen, die erwarten, dass eine große Mehrheit aller Anfragen an IT-Servicedesks von Bots abgehandelt werden kann; die IT-Experten selbst haben das schon erkannt: Ein Drittel von ihnen fürchtet, dadurch überflüssig zu werden.

Auch bei Bots leisten Standards, Cloud, Business Intelligence und Analytics ganze Arbeit. Für einfache Bots brauchen Kunden kaum noch IT-Dienstleister. Sie wollen vor dem Start eines Bot-Projekts wissen, ob es sich für sie lohnt, Bots einzusetzen und wie sie sich in bestehende Strukturen integrieren lassen. Dafür gibt es selbst lernende Bot-Frameworks, die mittlerweile erstaunlich gut sind. Die Herausforderung ist jedoch, wenn die Bots in komplexere Prozesse eingebunden oder mit hoher Intelligenz, also Machine Learning und KI, versehen werden sollen. Kurz, immer dann, wenn die „Black Box aus der Cloud“ nicht mehr ausreicht, kommen Data Scientists und Programmierer wieder ins Spiel.

Mit Frameworks schnell zu Ergebnissen

Ein Beispiel, das Kunden schnell von der Umsetzbarkeit und Einfachheit von Bots überzeugt, ist der Q&A-Maker aus dem Microsoft Azure Framework. Als Grundlage reichen ihm bestehende Fragen und Antworten, zum Beispiel von der Service-Seite der Homepage oder aus der Support-Community. Nur durch die Eingabe der URL erkennt der Q&A-Maker die Struktur und entwickelt die Basis eines Service-Bots. Der eigentliche Inhalt ist nun bereits vorhanden, jetzt geht es nur noch darum, die Kommunikation flexibler zu gestalten, also Eingangsfragen zu entwickeln und gegebenenfalls alternative Fragemöglichkeiten. Dabei unterstützt der Q&A-Maker jedoch, indem er lernt, wenn zusätzlich angebotene Antwortalternativen akzeptiert werden.

In dem Maß, in dem sich die Adaptionsgeschwindigkeiten neuer Technologien in den letzten 30 Jahren beschleunigt haben, gilt das nun auch für Bots. Nachrichtenanbieter, Reise- und Fluggesellschaften, Service-Organisationen und Finanzdienstleister nutzen die Technologien bereits. Die Vorteile sind unbestreitbar: Wenn Kunden ein Detail in ihrer Autoversicherung ändern wollen, warum sollen sie sich an die Arbeitszeiten eines Sachbearbeiters halten? Das kann man doch auch abends vom Sofa am Tablet per Frage und Antwort mit dem Bot der Versicherung klären. Der Sachbearbeiter hat dafür mehr Zeit, Schadensfälle schneller zu bearbeiten oder Angebote für neue Kunden früher auszuarbeiten.

Dennoch zeigen Studien, dass die Bereitschaft zur Konversation oder gar Geschäften mit Bots auch eine Generationenfrage ist. Je jünger Nutzer sind, desto höher ist die Bereitschaft „mit Maschinen“ zu kommunizieren und generell Online-Geschäfte zu tätigen, bei denen vertrauliche Daten ausgetauscht werden. Laut einer Studie des Bitkom sind derzeit nur 25 Prozent aller Nutzer bereit, mit Bots zu kommunizieren. Was aber, wenn sie es gar nicht merken?

Bots als Teil der Digitalen Transformation

„Lufthansa Best Price“, der Facebook Messenger Bot der Lufthansa, im Einsatz.
„Lufthansa Best Price“, der Facebook Messenger Bot der Lufthansa, im Einsatz. (Bild: Lufthansa)

Viele Hotels und Fluggesellschaften begleiten ihre Kunden auch mit dem Bot bis zur Reservierung. Die Buchung erfolgt jedoch dann wieder über die althergebrachte Buchungsplattform. Die Integration des Buchungsvorgangs in Bots dürfte aber nur noch eine Frage der Zeit sein. So auch bei Lufthansa Best Price, dem Facebook Messenger Bot, zunächst als Bot namens Mildred bekannt geworden (derzeit wohl nur für den US-Markt verfügbar). Bei Lufthansa ist der Chatbot ausdrücklich Teil der groß angelegten Digitalisierungskampagne. Die Grundlagen von Mildred wurden von einer engagierten Entwicklerin übrigens übers Wochenende geschaffen. Das zeigt, wie Standards und Frameworks aus der Cloud die Adaption neuer Technologien beschleunigen.

Bots statt Apps

Microsoft arbeitet bereits daran, den per Kamera erkannten Gesichtsausdruck des Nutzers bei der Sentiment-Analyse heranzuziehen: So lässt sich feststellen, ob der Ausruf „ganz toll“, ironisch, also eigentlich negativ, oder ehrlich positiv gemeint war. Schon heute gibt es Webseiten mit Bots etwa für die Partnervermittlung oder zur Beschäftigung von Kindern; einige von ihnen warnen ganz explizit davor, Bots mit Menschen zu verwechseln – obwohl doch nur Maschinen am Werk sind.

Es ist abzusehen, dass Bots mittel- bis langfristig Apps ersetzen werden. Die Kommunikation wird einfacher und schneller für den Nutzer, Chatbots werden zu virtuellen Online-Helfern und digitalen Assistenten. Zukünftig werden Bots mit Bots zusammenarbeiten, etwa nach der Flugbuchung auch gleich das Hotel und den Mietwagen arrangieren, direkt mit den Bots der jeweiligen Anbieter. Mit der Interpretation von Sprache und der Einbeziehung von Suchen in Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning werden sie immer besser und wohl eines Tages Bestandteil des täglichen Lebens sein.

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