Die Implementation von Bots in der Unternehmenskommunikation

Wie können Chatbots trainiert werden? 

Bevor ein Unternehmen Chatbots implementiert, sollte die technische Infrastruktur, die die Grundlage der Chatbots bildet, verstanden werden. Dabei ist es wichtig sich die verschiedenen Möglichkeiten der Programmierung anzusehen. Bots können zum einen basierend auf bestimmten Regeln und zum anderen selbst-lernend trainiert werden.

Implementierung von Chatbots

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Chatbots innerhalb einer Organisation einzusetzen. Man unterscheidet dabei zwischen den folgenden drei Ansätzen:

1. Interne Programmierung des Chatbots

Bei diesem Ansatz wird der Bot größtenteils neu unter Verwendung von Bausteinen ("Bibliotheken") programmiert. Der Bot kann dadurch auf die bestehende technische Infrastruktur zugeschnitten werden. 

Vorteile: 

  • Das Unternehmen entwickelt ein eigenes, auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittenes System und kann gleichzeitig viel Know-how aufbauen.
  • Zudem müssen keine internen Informationen an externe Parteien weitergegeben werden.

Nachteile: 

  • Die Entwicklung ist sehr zeitaufwendig und der Chatbot kann nur über die intern vorhandenen Daten trainiert werden. 
  • Oftmals liegt bei der Erstimplementierung eines Chatbots nur geringfügig Erfahrungen und Kompetenzen vor.


2. Unterstützung von  externen Partner bei der Entwicklung eines Chatbot-Systems

Die gängigere Variante bei der Entwicklung eines Chatbot-Systems ist die Zusammenarbeit mit einem externen Spezialisten. Häufig handelt es sich dabei um Start-ups, die sich auf Automatisierte Kommunikation spezialisiert haben. Selbst große Unternehmen ziehen meist externen Dienstleistungen hinzu, da sie weder die Kapazität haben noch die Notwendigkeit sehen, eigene Systeme aufzubauen. 

Vorteile: 

  • Die Implementierung erfolgt deutlich schneller, da externe Auftragnehmer bereits vorhandene Tools anbieten können. 
  • Der Auftraggeber verfügt meist über viele Erfahrungen und Know-How.
  • Interne Ressourcen können gespart werden, da der Großteil der Arbeit von externen Auftragnehmern ausgeführt wird.


3. Verwendung externer Bot-Building-Framworks

Die praktikabelste und ressourcenschonendste Lösung bei der Implementierung ist der Einsatz von bestehnde Frameworks von großen Technologieunternehmen.  Es gibt mehrere solcher Frameworks für unterschiedliche Zwecke. Die bekanntesten Beispiele sind Microsoft Azure, Google Dialogflow und IBM Watson.

Bei der Implementierung dieser Systeme können Unternehmen auch gut mit Start-ups zusammenarbeiten. Diese bieten oft spezialisierte Lösungen an, die auf groß angelegten Frameworks aufbauen, und haben bereits Erfahrung mit der Implementierung.

Vorteile: 

  • Bei dieser Lösung handelt es sich um die effizienteste und nachhaltigste Art einen Chatbot einzurichten, da die Technologie-Unternehmen eine Fülle von Fachwissen auf dem Gebiet der Konversationstechnologie mitbringen.


Nachteile:

  • Da die Daten oft auf Servern in den USA gespeichert oder verarbeitet werden, entstehen häufig Konflikte bezüglich der Datensicherheit. 
  • Zudem ist es schwierig mit führenden Technologieunternehmen, die über mehr Fachwissen verfügen, zu konkurrieren

 

Beispiele für die Implementierung von Chatbots

Methode

  • Unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Stieglitz und Florian Brachten (Universität Duisburg-Essen) wurde das Forschungsprojekt zwischen 2018 und 2020  durchgeführt.
     
  • Die Forscher analystierten Millionen von Social-Media-Beiträgen, um herauszufinden, ob Social-Bots die Social-Media-Kommunikation der 30 größten deutschen Unternehmen (DAX-30-Aktienindex) beeinflusst.
     
  • Zudem wurden Experteninterviews mit Vertretern von Unternehmen und Beratungsfirmen durchgeführt und Szenarien identifiziert, in denen Chatbots bereits zum Einsatz kommen.

Downloads und Leseempfehlung

Downloads:

Bücher:

  • Reeves & Nass (1996): The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media like Real People and Places.

  • Gentsch, P. (2019): AI in Marketing, Sales and Service. How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots.

Artikel: 

  • Ross, B., Pilz, L., Cabrera, B., Brachten, F., Neubaum, G. & Stieglitz, S. (2019). Are social bots a real threat? An agent-based model of the spiral of silence to analyse the impact of manipulative actors in social networks. European Journal of Information System (EJIS), 28(4), pp. 394–412.
  • Bot or not? The facts about platform manipulation on Twitter. blog.twitter.com/en_us/topics/company/2020/bot-or-not.html.