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10 Jahre Chatbot-Entwicklung bei Apptiva

Zehn Jahre sind in der Tech-Welt eine kleine Ewigkeit. In dieser Zeit haben wir bei Apptiva Chatbots in den unterschiedlichsten Formen umgesetzt: Von ersten internen Experimenten bis zu komplexen, produktiven Lösungen für Unternehmen und die öffentliche Hand. Dieser Rückblick zeigt, wie sich Technologie, Erwartungen und unser eigenes Produkt Bubble Chat Schritt für Schritt weiterentwickelt haben.

Publiziert am von Philip Schönholzer

Zehn Jahre Chatbot-Entwicklung. Damit zählt die Apptiva AG zu den Pionieren in der Schweiz, wenn es um die Entwicklung von Chatbots geht.

Die ersten Schritte

2016 haben wir unseren ersten Chatbot entwickelt. Damals war das Thema noch Nische: Erste SaaS-Lösungen für Natural Language Processing tauchten auf, und insbesondere Meta pushte Integrationen rund um Facebook. Uns hat diese neue Art der Interaktion sofort fasziniert. Also haben wir angefangen zu experimentieren.

Die ersten Schritte waren bewusst klein und pragmatisch. Wir bauten interne Chatbots für einfache Zwecke wie Rapportierung oder kurze Pulschecks zur Mitarbeiter:innenzufriedenheit. Diese frühen Prototypen waren nicht glamourös, aber sie waren wichtig: Sie halfen uns zu verstehen, wie sich Gespräche strukturieren lassen, wie schnell Nutzer:innen Erwartungen an «menschliche» Antworten entwickeln und wie viel Wert in sauberer Orchestrierung steckt.

Aus diesen Erfahrungen entstand 2016 auch botfabrik.ch.

Erste Version von unserer Webseite aus dem 2016 um Chatbot-Entwicklung und Chatbots anzubieten. Damals war der Chatbot noch im Zentrum der Webseite.

Plötzlich ging es nicht mehr nur um interne Spielereien, sondern um echte Anfragen und reale Use Cases. Wir durften für Unternehmen wie Maxon, Allianz Cinema und energie360 unsere ersten produktiven Chatbots umsetzen. Die Bandbreite ging dabei schon von klar strukturierten, regelbasierten Dialogen bis hin zu anspruchsvolleren Integrationen in bestehende Systeme.

Von Projekten zu Bubble Chat

Mit den ersten Projekten wuchs bei uns ein Wunsch: Nicht jedes Mal bei null beginnen. Jedes Projekt brachte ähnliche Fragen mit sich: Session-Handling, Anbindung an Sprachverarbeitung, Kanäle, Monitoring, Content-Pflege. Also entwickelten wir eine eigene Bot-Engine, welche die Orchestrierung der Sprachverarbeitung und die Verwaltung von Chat-Sessions zuverlässig übernahm. Rückblickend waren das die ersten Bausteine dessen, was heute als Bubble Chat bekannt ist.

In dieser Phase konnten wir weitere spannende Projekte begleiten, unter anderem für die Suva, Roche und Sanagate. Mit jedem Einsatzgebiet wurde deutlicher, wie unterschiedlich Chatbots sein können: mal als internes Werkzeug, mal als Kundenservice-Kanal, mal als digitaler Assistent mit hohem Anspruch an Verfügbarkeit, Tonalität und Sicherheit.

Chatbot für die Suva im Bereich "Abredeversicherung". Dies waren nicht unsere ersten Schritte im Bereich der Versicherungs-Chatbots, wenn wir haben bereits eine Chatbot für die Sanagate entwickelt.

Parallel dazu haben wir botfabrik.ch inhaltlich ausgebaut und unsere ersten Videos zur Chatbot-Entwicklung veröffentlicht. Das hat sich doppelt gelohnt: Einerseits half es uns, unser Wissen zu strukturieren und greifbar zu machen, andererseits machte es uns sichtbarer. Zu unserer grossen Freude wurde so auch die Schweizerische Post auf uns aufmerksam. Wir durften sie bei der Entwicklung ihres Chatbots unterstützen und arbeiten seither intensiv zusammen. In Sachen Integrationen, Technologie und Infrastruktur gehört dieses Vorhaben bis heute zu den komplexesten Projekten, die wir begleiten durften.

Währenddessen wurde unsere Engine Schritt für Schritt umfangreicher. Als wir Inhalte nicht nur «irgendwo» verwalten, sondern direkt in der Plattform strukturiert pflegen konnten, entstand zunächst ein Chatbot-CMS und daraus schliesslich eine vollumfängliche Chatbotlösung: Bubble Chat. Mit der Lancierung wurde aus dem internen Werkzeug ein Produkt. Besonders gefreut hat uns, dass wir in der Folge auch die ersten Kantone als Kund:innen gewinnen konnten.

Generative KI und der Blick nach vorn

Dann kam ChatGPT und damit ein Einschnitt, den man heute fast nicht mehr nachvollziehen kann. Vor dieser Welle wussten viele Menschen noch nicht einmal, was ein Chatbot überhaupt ist. Gleichzeitig stand (zumindest in manchen Gesprächen) die Frage im Raum, ob Chatbots wirklich Zukunft haben. Mit dem Aufkommen der GPT-Technologie änderte sich das schlagartig: Chatbots wurden in kürzester Zeit alltagstauglich, sichtbar und verständlich.

Mit generativer KI haben sich jedoch nicht nur die Erwartungen der Nutzer:innen verändert, sondern auch die Art, wie Chatbots gebaut und betrieben werden. Pflege und Weiterentwicklung laufen heute grundlegend anders als noch in den frühen Jahren. Die Einsatzgebiete sind deutlich grösser geworden und der Einführungsaufwand ist vielerorts gesunken, weil nicht mehr jeder Dialog bis ins Detail vorgeplant werden muss.

Die disruptive Veränderung, die OpenAI mit ChatGPT ausgelöst hat, kam für uns nicht überraschend. Dank unserer langjährigen Erfahrung in der Entwicklung von Chatbots waren wir früh in der Lage, diese neue Generation von KI richtig einzuordnen und sinnvoll zu nutzen.

Integration von ServiceNow über die Wissendatenbanken in Bubble Chat. So können auch andere System für die Chatbot als Quelle zur Verfügung gestellt werden.

Durch die Zusammenführung unserer verschiedenen Chatbot-Auftritte und Marken haben wir unsere Position am Markt gestärkt und gewinnen regelmässig neue Kund:innen. Inzwischen macht das Thema Chatbots einen substanziellen Teil unseres Umsatzes bei Apptiva aus.

Was für viele erst jetzt beginnt, ist für uns die konsequente Weiterentwicklung dessen, womit wir uns seit Jahren beschäftigen: durchdachte Dialogsysteme mit echtem Mehrwert. Genau darin liegt unsere Stärke: Erfahrung, technologisches Verständnis und ein klarer Blick dafür, wie KI nachhaltig und verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Wenn ihr diesen Weg mit uns gehen möchtet, freuen wir uns auf den Austausch. Vielleicht können wir dann gemeinsam die nächsten zehn Jahre gestalten.