AI Chatbots sind längst mehr als einfache Frage-Antwort-Systeme auf Websites. Moderne Lösungen können natürliche Sprache verstehen, Informationen aus Wissensdatenbanken abrufen und Nutzer:innen bei konkreten Aufgaben unterstützen. Je nach Aufbau lassen sich auch interne Dokumente, Unternehmenswissen und bestehende Systeme einbinden.
Publiziert am von Sarah Wechsler
Doch was genau ist ein AI Chatbot? Wie funktioniert ein KI Chatbot eigentlich, worin unterscheidet er sich von einem klassischen Chatbot und welche Einsatzmöglichkeiten gibt es für Unternehmen?
Dieser Artikel erklärt die wichtigsten Grundlagen und zeigt, worauf es bei der Auswahl und Einführung eines AI Chatbots ankommt.
Ein AI Chatbot ist eine Software, die mithilfe künstlicher Intelligenz natürliche Sprache verarbeitet und darauf basierend Antworten generiert oder Aufgaben ausführt.
Während klassische Chatbots häufig mit fest definierten Regeln, Entscheidungsbäumen und Antwortoptionen arbeiten, können KI-gestützte Chatbots freier formulierte Fragen verstehen und den Gesprächskontext berücksichtigen. Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und Large Language Models (LLMs) bilden dafür wichtige technische Grundlagen.
Kurz gesagt: Ein AI Chatbot ermöglicht eine Kommunikation in natürlicher Sprache und kann Informationen bereitstellen, Fragen beantworten oder – abhängig von seiner Integration – bestimmte Aktionen ausführen.
Dabei ist AI Chatbot ein weiter Begriff. Die konkrete Leistungsfähigkeit hängt stark davon ab, welche Datenquellen, Regeln, Schnittstellen und KI-Modelle dahinterstehen.
Wenn du wissen möchtest, wie ein KI-Chatbot für Unternehmen und Organisationen konkret eingesetzt werden kann, findest du bei Apptiva weitere Informationen zu den Möglichkeiten und Einsatzbereichen von Apptiva Klar.
Link: KI-Chatbot für Unternehmen und Organisationen
Die grundlegende Funktionsweise lässt sich vereinfacht in mehrere Schritte aufteilen:
Moderne Unternehmenslösungen setzen dabei häufig auf Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden relevante Informationen aus einer definierten Wissensbasis abgerufen und dem Sprachmodell als Kontext zur Verfügung gestellt. So kann ein Chatbot beispielsweise mit internen Dokumenten oder aktuellen Unternehmensinformationen arbeiten, anstatt sich ausschliesslich auf das allgemeine Modellwissen zu stützen.
Ein Sprachmodell allein kennt nicht automatisch die aktuellen Informationen eines Unternehmens. Es weiss beispielsweise nicht, welche internen Prozesse heute gelten, welche Richtlinie aktuell ist oder welche spezifischen Leistungen ein Unternehmen anbietet.
Genau hier kommt eine angebundene Wissensbasis ins Spiel. Dafür können beispielsweise folgende Quellen relevant sein:
Die Qualität des Chatbots hängt deshalb nicht nur vom verwendeten KI-Modell ab. Auch die Qualität, Aktualität und Struktur der zugrunde liegenden Informationen spielen eine entscheidende Rolle.
Welche Möglichkeiten sich daraus konkret ergeben – von der Einbindung von PDFs und Webseiten bis zur Aktualisierung von Wissensquellen, Mehrsprachigkeit und der Unterstützung von Prozessen – zeigen wir bei den Funktionen und Möglichkeiten von Apptiva Klar.
Link: Funktionen und Möglichkeiten von Apptiva Klar
Nicht jeder Chatbot ist automatisch ein AI Chatbot. Ein klassischer Chatbot arbeitet häufig mit vordefinierten Regeln. Erkennt das System eine bestimmte Eingabe, wird eine passende Antwort oder ein definierter Dialogpfad ausgelöst.
Ein KI Chatbot kann dagegen wesentlich flexibler mit Sprache umgehen. Er kann unterschiedliche Formulierungen verstehen und Antworten auf Basis des jeweiligen Gesprächskontexts generieren.
Ein KI Chatbot kann dagegen wesentlich flexibler mit Sprache umgehen. Er kann unterschiedliche Formulierungen verstehen und Antworten auf Basis des jeweiligen Gesprächskontexts generieren. Die Grenzen sind allerdings nicht immer eindeutig. Auch moderne Systeme können regelbasierte Elemente enthalten. In der Praxis ist deshalb weniger entscheidend, welches Etikett ein System trägt, sondern welche Funktionen tatsächlich dahinterstehen.
Du möchtest noch genauer verstehen, worin sich ein klassischer Chatbot von einem AI Chatbot unterscheidet und welche Möglichkeiten moderne Chatbots bieten? In unserem ausführlichen Artikel „Chatbot: Was er kann, was er kostet und worauf du achten solltest“ erfährst du mehr über die verschiedenen Arten von Chatbots, ihre Funktionsweise und mögliche Einsatzbereiche.
Beim Kanton Schwyz werden KI-Chatbots inzwischen in mehreren Verwaltungsbereichen eingesetzt. Dazu gehören das Amt für Gesundheit und Soziales, das Amt für Wirtschaft, das Amt für Informatik und das Personalamt. Die verschiedenen Einsatzgebiete zeigen, dass ein AI Chatbot nicht auf einen einzigen Anwendungsfall beschränkt sein muss.
Beim Amt für Gesundheit und Soziales beantwortet der Chatbot beispielsweise Fragen rund um das Kinderbetreuungsgesetz. Beim Amt für Wirtschaft unterstützt er Bürger:innen, Unternehmen und Fachpersonen bei wirtschaftlichen Fragestellungen. Das Amt für Informatik nutzt ihn als internen IT-Assistenten, während das Personalamt damit interne Informationen zu Themen wie Ferien, Arbeitszeiten, Lohn, Spesen oder Personalreglementen zugänglich macht.
Die verschiedenen Chatbots greifen auf jeweils passende Wissensquellen zurück. Zum Einsatz kommen unter anderem Webseiten, PDF-Dokumente, Intranet-Inhalte und Gesetzestexte. Beim Amt für Wirtschaft werden beispielsweise relevante Inhalte aus Fedlex als Wissensquelle eingebunden.
Beim Amt für Informatik und beim Personalamt werden relevante Intranet-Inhalte über den Enterprise Service Bus automatisiert mit der Chatbot-Plattform synchronisiert. Die Fachstellen müssen Informationen damit nicht zusätzlich in einer separaten Chatbot-Datenbank pflegen.
Über alle Chatbots des Kantons Schwyz entstehen derzeit rund 570 Nachrichten pro Monat. Damit zeigt das Projekt unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten und den Einsatz einer gemeinsamen AI-Chatbot-Plattform über mehrere Fachbereiche hinweg.
Für jeden Chatbot gibt es Content Manager aus dem jeweiligen Fachbereich. Sie können Nutzung und Antworten analysieren, fehlende Informationen erkennen und die Wissensbasis gezielt weiterentwickeln.
Der IT-Projektleiter des Kantons Schwyz, Antonio Cataldi, beschreibt die Zusammenarbeit als professionell und hebt insbesondere die individuelle Kundenunterstützung hervor.
Referenz: KI-Chatbots für den Kanton Schwyz
Ein anderes Beispiel ist der «Öufi-Chatbot» der Ausgleichskasse Solothurn. Der Chatbot wurde speziell für Fragen rund um die individuelle Prämienverbilligung entwickelt – ein Themenbereich mit regelmässig hohem Informationsbedarf.
Nutzer:innen können ihr Anliegen in freier Sprache formulieren. Das System erkennt die Absicht und stellt passende Informationen bereit. Für bestimmte Prozesse, beispielsweise die Prüfung des Anspruchs auf individuelle Prämienverbilligung, wurden zusätzlich Entscheidungsbäume integriert.
Der Chatbot ist direkt auf der Website der Ausgleichskasse eingebunden. Pro Monat entstehen rund 360 Nachrichten.
Die Lösung wurde so aufgebaut, dass ihr Themenspektrum später erweitert werden kann. Das Team der Ausgleichskasse wurde in einem Workshop in die Technologie eingeführt und kann den Chatbot weitgehend selbstständig pflegen und weiterentwickeln. Apptiva begleitet den Betrieb, überwacht den Chatbot und unterstützt bei der kontinuierlichen Verbesserung.
Der Abteilungsleiter ICT, Philipp Erni, hebt insbesondere das partnerschaftliche Verhältnis sowie die unkomplizierte Zusammenarbeit hervor.
Referenz: KI-Chatbot für die Ausgleichskasse Kanton Solothurn
Beide Beispiele zeigen einen wichtigen Punkt: Der Nutzen eines AI Chatbots entsteht nicht allein durch das KI-Modell. Entscheidend sind die richtigen Wissensquellen, ein klar definierter Anwendungsfall, die Integration in bestehende Systeme und ein Prozess zur laufenden fachlichen Verbesserung.
Ein AI Chatbot kann Unternehmen in verschiedenen Bereichen unterstützen. Automatisierung allein garantiert jedoch keine korrekten Antworten. Falsche, veraltete oder widersprüchliche Quellen können auch zu falschen Antworten führen.
Trotz grosser Fortschritte sind AI Chatbots keine unfehlbaren digitalen Mitarbeitenden. Eine wichtige Herausforderung sind sogenannte Halluzinationen. Dabei erzeugt ein Sprachmodell eine Antwort, die plausibel klingt, aber sachlich falsch oder nicht ausreichend belegt ist.
Eine Wissensbasis und RAG können dieses Risiko reduzieren, aber nicht vollständig eliminieren. Retrieval-Qualität, veraltete Dokumente, falsche Berechtigungen oder widersprüchliche Quellen können weiterhin zu Problemen führen.
Beim Einsatz eines AI Chatbots spielt Datenschutz eine wichtige Rolle – insbesondere dann, wenn personenbezogene oder vertrauliche Informationen verarbeitet werden.
Für Unternehmen in der Schweiz gilt: Das Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) ist auch auf KI-gestützte Datenbearbeitungen anwendbar. Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte (EDÖB) weist unter anderem auf Transparenz bezüglich Zweck, Funktionsweise und Datenquellen hin. Bei KI-Systemen, die direkt mit Menschen kommunizieren, soll zudem klar erkennbar sein, dass eine Kommunikation mit einem KI-System stattfindet.
Datenschutz sollte nicht erst nach der technischen Umsetzung geprüft werden. Er gehört bereits in die Konzeption des Systems.
Ein AI Chatbot ist besonders interessant, wenn:
Weniger sinnvoll ist ein Chatbot dagegen, wenn kaum Nachfrage besteht, die zugrunde liegenden Informationen ungepflegt sind oder der konkrete Prozess besser mit einer klassischen Automatisierung gelöst werden kann.
Nicht jedes Problem braucht einen AI Chatbot. Entscheidend ist, ob natürliche Sprache tatsächlich einen Mehrwert gegenüber einer klassischen Suche, einem Formular oder einer bestehenden Softwarelösung bietet.
Ein moderner AI Chatbot kann weit mehr als vorgefertigte Antworten ausgeben. Er kann natürliche Sprache verstehen, Unternehmenswissen zugänglich machen, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und – bei entsprechender Integration – auch Prozesse unterstützen.
Der entscheidende Faktor ist jedoch nicht allein das verwendete KI-Modell. Wissensqualität, Datenzugriff, Datenschutz, Systemintegration, klare Grenzen und menschliche Kontrolle entscheiden darüber, ob aus einem Chatbot eine wirklich hilfreiche Anwendung wird.
Wer einen AI Chatbot einführen möchte, sollte deshalb mit einem konkreten Anwendungsfall beginnen und erst danach die passende technische Lösung auswählen.
Wenn du prüfen möchtest, ob ein AI Chatbot für deinen konkreten Anwendungsfall sinnvoll ist, kannst du dir anhand realer Use Cases und bestehender Chatbot-Projekte ein Bild davon machen, welche Möglichkeiten es gibt. Der Fokus sollte dabei auf dem konkreten Problem, den vorhandenen Wissensquellen und den gewünschten Prozessen liegen.
Melde dich für ein unverbindliches Beratungsgespräch, wenn du herausfinden möchtest, ob ein AI Chatbot zu deinem Anwendungsfall passt und welche Möglichkeiten sich für dein Unternehmen ergeben. Gemeinsam können wir deine Anforderungen, Wissensquellen und Prozesse anschauen und erste sinnvolle Ansätze besprechen.
Marketing & Akquise bei Apptiva AG | Dipl. Marketingmanagerin HF
Zum Autorenprofil von Sarah WechslerMarketing, Technologie und eine klare Haltung: Sarah Wechsler verantwortet bei der Apptiva Marketing und Akquise und beschäftigt sich intensiv mit KI, Chatbots und Digitalisierung. Ihr Anspruch: komplexe Themen verständlich vermitteln und nur das kommunizieren, hinter dem sie selbst steht.