KI-Glossar

Chatbots: Digitale Assistenten für jede Situation

Ob du mit einem virtuellen Assistenten auf einer Website sprichst oder Bestellungen per Messenger aufgibst – Chatbots sind überall. Sie helfen Unternehmen, effizienter zu kommunizieren, bieten Kunden schnellen Support und eröffnen neue Möglichkeiten in der digitalen Interaktion.

In diesem Artikel erfährst du, was Chatbots sind, wie sie funktionieren und warum sie aus der modernen digitalen Welt nicht mehr wegzudenken sind.

Was sind Chatbots?

Ein Chatbot ist eine Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um natürliche Gespräche mit Menschen zu führen – entweder über Text oder Sprache. Sie können einfache Aufgaben wie das Beantworten häufig gestellter Fragen übernehmen oder komplexe Prozesse wie die Unterstützung bei technischen Problemen abwickeln.

Arten von Chatbots:

  1. Regelbasierte Chatbots:
    Diese Chatbots folgen vordefinierten Regeln und Skripten, um Fragen zu beantworten. Sie eignen sich gut für einfache Anfragen wie Öffnungszeiten oder Kontaktdaten.
  2. KI-gestützte Chatbots:
    Diese nutzen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um aus Gesprächen zu lernen, sich an frühere Interaktionen zu erinnern und natürlichere Gespräche zu führen.

Wie funktionieren Chatbots?

Chatbots arbeiten auf Basis von Algorithmen, die Sprache analysieren und auf Eingaben reagieren.

  1. Spracherkennung (Natural Language Processing, NLP):
    Die Eingabe des Nutzers (Text oder Sprache) wird analysiert, um die Absicht (Intent) und die wesentlichen Informationen (Entities) zu identifizieren.
  2. Antwortgenerierung:
    Basierend auf der Analyse erstellt der Chatbot eine passende Antwort. Regelbasierte Systeme greifen dabei auf vordefinierte Skripte zurück, während KI-gestützte Chatbots eigene Antworten generieren können.
  3. Feedbackschleife:
    KI-gestützte Chatbots lernen aus jeder Interaktion, um ihre Antworten und Funktionen zu verbessern.

Vorteile von Chatbots

  1. 24/7-Verfügbarkeit:
    Chatbots stehen rund um die Uhr zur Verfügung und verbessern so die Erreichbarkeit von Unternehmen.
  2. Kosteneffizienz:
    Ein Chatbot kann viele Kunden gleichzeitig bedienen und senkt dadurch die Betriebskosten.
  3. Schnelle Antworten:
    Kunden erhalten in Echtzeit Informationen und Unterstützung, ohne lange warten zu müssen.
  4. Skalierbarkeit:
    Egal, ob 10 oder 10.000 Anfragen – Chatbots können eine hohe Anzahl an Gesprächen gleichzeitig führen.
  5. Personalisierung:
    KI-gestützte Chatbots können Gespräche personalisieren, indem sie sich an frühere Interaktionen erinnern.

Einsatzbereiche von Chatbots

  1. Kundenservice:
    Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen, leiten Anfragen weiter oder helfen bei einfachen technischen Problemen.
  2. E-Commerce:
    Virtuelle Assistenten helfen Kunden, Produkte zu finden, Empfehlungen zu geben oder Bestellungen abzuschließen.
  3. Gesundheitswesen:
    Chatbots informieren Patienten, verwalten Termine oder beantworten allgemeine medizinische Fragen.
  4. Banking und Finanzen:
    Finanzinstitute setzen Chatbots ein, um Kontostände abzufragen, Transaktionen durchzuführen oder Betrugswarnungen auszugeben.
  5. Bildung:
    Chatbots unterstützen Schüler und Studenten durch Lernhilfen, Quizfragen oder organisatorische Unterstützung.

Herausforderungen bei Chatbots

  1. Begrenzte Fähigkeiten:
    Regelbasierte Chatbots können komplexe oder unerwartete Fragen oft nicht beantworten.
  2. Missverständnisse:
    Selbst KI-gestützte Chatbots können Schwierigkeiten haben, mehrdeutige oder ungewöhnliche Anfragen korrekt zu verstehen.
  3. Datenschutz:
    Der Umgang mit sensiblen Daten in Chatbot-Interaktionen erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien.
  4. Benutzerakzeptanz:
    Manche Nutzer bevorzugen menschliche Interaktionen und könnten skeptisch gegenüber automatisierten Lösungen sein.

Wie entwickelst du einen Chatbot?

  1. Zieldefinition:
    Entscheide, welche Aufgaben der Chatbot übernehmen soll – Kundenservice, Verkauf oder etwas anderes.
  2. Plattformwahl:
    Nutze Plattformen wie Dialogflow, Microsoft Bot Framework oder IBM Watson, um deinen Chatbot zu erstellen.
  3. Datenintegration:
    Verbinde den Chatbot mit deinen bestehenden Systemen, z. B. CRM oder einer Wissensdatenbank, um Informationen bereitzustellen.
  4. Testen:
    Teste den Chatbot intensiv, um sicherzustellen, dass er die gewünschten Funktionen zuverlässig erfüllt.
  5. Regelmäßige Updates:
    Aktualisiere den Chatbot regelmäßig, um ihn an neue Anforderungen oder Kundenfeedback anzupassen.

Die Zukunft von Chatbots

  1. Multimodale Chatbots:
    Zukünftige Chatbots könnten Text, Sprache und sogar Bilder kombinieren, um vielseitiger zu sein.
  2. Emotionsanalyse:
    Fortgeschrittene Modelle könnten die Stimmung des Nutzers erkennen und ihre Antworten entsprechend anpassen.
  3. Integration mit IoT:
    Chatbots könnten mit smarten Geräten interagieren, z. B. um ein Thermostat einzustellen oder ein Auto zu starten.
  4. Verbesserte KI:
    Durch Fortschritte in NLP und maschinellem Lernen werden Chatbots immer intelligenter und menschenähnlicher.
  5. Verstärkte Barrierefreiheit:
    Chatbots könnten Menschen mit Behinderungen helfen, indem sie nahtlos Sprache, Text und andere Modalitäten unterstützen.

Fazit

Chatbots sind ein unverzichtbares Werkzeug in der digitalen Welt. Sie bieten Unternehmen eine effiziente Möglichkeit, mit Kunden zu interagieren, und eröffnen neue Wege, um Service, Marketing und Verkauf zu optimieren.

Mit fortschreitender Technologie und zunehmender Integration in den Alltag werden Chatbots noch leistungsfähiger, flexibler und menschenähnlicher. Ob im Kundenservice, im Gesundheitswesen oder im E-Commerce – Chatbots sind die Zukunft der digitalen Kommunikation.

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Nach Microsoft-Forschern definiert als künstliche Intelligenz, die bei jeder intellektuellen Aufgabe so fähig ist wie ein Mensch

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Künstliche Intelligenz, die die Fähigkeiten des menschlichen Geistes übertrifft

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Eine Klasse von Mikroprozessoren, die für die Beschleunigung von KI-Anwendungen entwickelt wurde

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Ein Bewertungssystem in der binären Klassifikation, berechnet als (Richtig Positive + Richtig Negative) / (Richtig Positive + Richtig Negative + Falsch Positive + Falsch Negative)

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Informationen, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung genutzt werden können

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Software, die bestimmte Aufgaben selbständig und proaktiv ohne menschliches Eingreifen ausführen kann

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Die Aufgabe sicherzustellen, dass die Ziele eines KI-Systems mit menschlichen Werten übereinstimmen

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In der Linguistik eine Referenz auf ein Nomen durch ein Pronomen

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Der Prozess der Kennzeichnung von Sprachdaten durch Identifizierung und Markierung grammatikalischer, semantischer oder phonetischer Elemente

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Bei neuronalen Netzen helfen Aufmerksamkeitsmechanismen dem Modell, sich auf relevante Teile der Eingabe zu konzentrieren

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Die Anwendung von maschinellem Lernen, NLP und anderen KI-gesteuerten Techniken zur automatischen Klassifizierung von Text

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Eine Suchfunktion, die mögliche Abfragen basierend auf dem eingegebenen Text vorschlägt

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Googles Technologie - ein großes vortrainiertes Modell, das zunächst mit sehr großen Mengen nicht annotierter Daten trainiert wird

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Ein Algorithmus zum Training neuronaler Netze, der die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte im Netzwerk berechnet

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Annahmen, die ein KI-Modell über die Daten macht

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Bezeichnet große Datensätze, die untersucht werden können, um Muster und Trends zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen aufzudecken

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Ein von OpenAI entwickeltes KI-Modell, das Bilder und Text verbindet und Bildbeschreibungen verstehen und generieren kann

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Die Abfolge von Denkschritten, die ein KI-Modell verwendet, um zu einer Entscheidung zu gelangen

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Eine Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um menschliche Konversation durch Text- oder Sprachbefehle zu imitieren

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Ein interdisziplinäres Feld der Wissenschaft und Technologie, das sich darauf konzentriert, wie Computer Verständnis aus Bildern und Videos gewinnen können

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Der Prozess der Erhöhung der Menge und Vielfalt von Trainingsdaten durch Hinzufügen leicht modifizierter Kopien existierender Daten

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Der Prozess des Durchsuchens großer Datensätze, um Muster zu identifizieren

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Ein interdisziplinäres Technologiefeld, das Algorithmen und Prozesse verwendet, um große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren

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Eine KI-Funktion, die das menschliche Gehirn nachahmt, indem sie lernt, wie es Informationen strukturiert und verarbeitet

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Eine Technik zur Generierung neuer Daten, bei der mit echten Daten begonnen und zufälliges Rauschen hinzugefügt wird

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Ein Phänomen im maschinellen Lernen, bei dem sich die Modellleistung mit zunehmender Komplexität verbessert, dann verschlechtert und dann wieder verbessert

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Ein Modell, das Daten außerhalb zentralisierter Cloud-Rechenzentren verarbeitet

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Eine Reihe von Datenstrukturen in einem großen Sprachmodell, bei der ein hochdimensionaler Vektor Wörter repräsentiert

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Auch Emergenz genannt, tritt auf, wenn ein KI-System unvorhersehbare oder unbeabsichtigte Fähigkeiten zeigt

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Ein maschinelles Lernmodell, das keine handgefertigten Features benötigt

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Ein Nomen, Wort oder eine Phrase in einem Dokument, das sich auf ein Konzept, eine Person oder ein Objekt bezieht

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Ein KI-Ansatz, bei dem die Leistung seiner Algorithmen von Menschen vertraut und leicht verstanden werden kann

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Eine Anwendung von KI-Technologien, die Lösungen für komplexe Probleme innerhalb eines spezifischen Bereichs bietet

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Der harmonische Mittelwert zwischen Präzision und Recall eines Systems.

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Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die viele Trainingsbeispiele benötigen, verwendet Few-Shot-Learning nur wenige Trainingsbeispiele

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Der Prozess, ein vortrainiertes Modell für eine leicht andere Aufgabe oder einen spezifischen Bereich anzupassen

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Der Prozess in einem neuronalen Netzwerk, bei dem Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet werden

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Große KI-Modelle, die auf breiten Daten trainiert und für spezifische Aufgaben angepasst werden sollen

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Ein spezialisierter Mikroprozessor, der hauptsächlich für die schnelle Darstellung von Bildern entwickelt wurde

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Eine Technologie, die KI verwendet, um Inhalte wie Text, Video, Code und Bilder zu erstellen

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Eine Optimierungsmethode, die die Parameter eines Modells schrittweise basierend auf der Richtung der größten Verbesserung anpasst

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Beschränkungen und Regeln für KI-Systeme, um sicherzustellen, dass sie Daten angemessen verarbeiten

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Bezieht sich auf eine falsche Antwort eines KI-Systems oder falsche Informationen in einer Ausgabe

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Schichten künstlicher Neuronen in einem neuronalen Netzwerk, die nicht direkt mit Ein- oder Ausgabe verbunden sind

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Ein Parameter oder Wert, der die Art und Weise beeinflusst, wie ein KI-Modell lernt

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Der Prozess, mit einem trainierten maschinellen Lernmodell Vorhersagen zu treffen

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Eine Technik im maschinellen Lernen, bei der Modelle basierend auf spezifischen Anweisungen im Datensatz feinabgestimmt werden

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Die Simulation von menschlichen Intelligenzprozessen durch Maschinen oder Computersysteme

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Bezieht sich auf die Themen, die KI-Interessengruppen berücksichtigen müssen

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Maschinenlesbare Datenstrukturen, die Wissen über die physische und digitale Welt darstellen

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Im Wesentlichen dasselbe wie KI, ein computerisiertes Modell zur Nachahmung menschlicher Denkprozesse

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Ein KI-Modell, das mit großen Textmengen trainiert wurde

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Die komprimierte Darstellung von Daten, die ein Modell erstellt

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Ein KI-System, das Wissen aus Echtzeitereignissen erhält und in der Datenbank speichert

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Eine Funktion, die ein maschinelles Lernmodell während des Trainings zu minimieren versucht

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Ein Teilbereich der KI, der Aspekte der Informatik, Mathematik und Programmierung umfasst

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Grundlegende Anweisungen darüber, wie das Modell sich verhalten soll

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Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der mehrere spezialisierte Teilmodelle trainiert werden

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Der Verfall der Vorhersagekraft von Modellen aufgrund von Veränderungen in realen Umgebungen

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Sprachmodelle, die auf mehreren Datentypen trainiert sind und diese verstehen können

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Die Methode der Verwendung von Computeralgorithmen zur Analyse und Erkennung von Regelmäßigkeiten in Daten

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Eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz und Linguistik

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Eine Methode zur Erstellung einer 3D-Szene aus 2D-Bildern mithilfe eines neuronalen Netzwerks

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Eine Deep-Learning-Technik, die der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden ist

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Eine Funktion, die ein maschinelles Lernmodell während des Trainings zu maximieren oder minimieren versucht

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Tritt beim maschinellen Lernen auf, wenn der Algorithmus nur mit spezifischen Beispielen arbeiten kann

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Die erste Phase des Trainings eines maschinellen Lernmodells, bei der das Modell allgemeine Merkmale lernt

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Eine Art der Analytik, die Technologie verwendet, um basierend auf historischen Daten Vorhersagen zu treffen

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Eine Eingabe, die ein Benutzer einem KI-System gibt

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Der Prozess der Verwendung von quantenmechanischen Phänomenen zur Durchführung von Berechnungen

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Eine Methode zum Training eines KI-Modells durch Lernen aus menschlichem Feedback

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Eine Technik zur Verhinderung von Overfitting durch Hinzufügen eines Strafterms zur Verlustfunktion des Modells

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Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt

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Eine KI-Technik zur Verbesserung der Qualität von LLM-generierten Antworten

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Der Prozess der Verwendung von KI zur Analyse des Tons und der Meinung eines Textes

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Ein hypothetischer zukünftiger Zeitpunkt, an dem das technologische Wachstum unkontrollierbar und unumkehrbar wird

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Daten, die definiert und durchsuchbar sind

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Ein Ansatz zur Entwicklung von KI-Systemen basierend auf einem deterministischen, bedingten Ansatz

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Ein von Google entwickelter Mikroprozessor speziell für die Beschleunigung von Machine-Learning-Workloads

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Eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, entwickelt von Google

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Eine grundlegende Texteinheit, die ein LLM verwendet, um Sprache zu verstehen

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Die Informationen oder Beispiele, die einem KI-System gegeben werden

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Ein maschinelles Lernsystem, das existierende, zuvor gelernte Daten auf neue Aufgaben anwendet

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Eine spezifische Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, hauptsächlich für die Verarbeitung sequentieller Daten

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Ein Test zur Bewertung der Fähigkeit einer Maschine, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen

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Ein Modellfehler, wenn ein statistisches Modell die zugrundeliegende Struktur der Daten nicht ausreichend erfassen kann

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Daten, die undefiniert und schwer zu durchsuchen sind

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Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus mit unklassifizierten Daten trainiert wird

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Ein Teilsatz des Datensatzes, der zum Abstimmen der Hyperparameter eines Modells verwendet wird

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Die Fähigkeit, Daten aus Text ohne vorheriges Training oder Annotationen zu extrahieren

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Eine Art des maschinellen Lernens, bei der das Modell Vorhersagen für nicht im Training gesehene Bedingungen trifft

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Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem klassifizierte Ausgabedaten zum Training verwendet werden

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