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Chatbots brauchen Persönlichkeit!

In Zeiten der Digitalisierung kommt niemand an Kommunikationsmitteln wie iMessage, Whatsapp, Threema, Facebook-Messenger aber auch Slack vorbei. Nun liegt die Idee nahe, diese «Conversational User Interfaces» nicht nur für die Kommunikation von Mensch zu Mensch, sondern auch für die Kommunikation von Mensch zu Maschine in Form von Chatbots zu nutzen.

Chatbots gewinnen an Bedeutung

Mit dem Siegeszug des Smartphones als primäres Kommunikationsinstrument haben wir gelernt, mit anderen zu chatten. Heute wird sogar mehr gechattet als telefoniert. Messaging- bzw. Chat-Apps, wie iMessage, Whatsapp, Threema, Facebook-Messenger aber auch Slack, sind die meistgenutzten Anwendungen auf dem Smartphone und haben unser Kommunikationsverhalten verändert. Wir sind gewohnt, digitale Konversationen zu führen und warten sehnlichst auf die Antwort des Gegenübers. Und wehe das geliebte Gegenüber reagiert nicht binnen Sekunden.

Die Idee liegt nahe, diese «Conversational User Interfaces» nicht nur für die Kommunikation von Mensch zu Mensch, sondern auch für die Kommunikation von Mensch zu Maschine in Form von Chatbots zu nutzen. Keine leichte Aufgabe, da der Benutzer einen Menschen und nicht einen «dummen» Bot als Gegenüber erwartet.

Was macht einen guten Chatbot aus?

In der Chat-Kommunikation von Mensch zu Mensch ist der gemeinsame Kontext zentral. Wir chatten selten mit Unbekannten, sondern haben gemeinsame Erfahrungen, die als Grundlage des Dialogs dienen. Eine Maschine kennt den Kontext nicht und versteht ihn auch (noch) nicht. Aber wir können den «dummen» Bot so konzipieren, dass der Mensch ihn als Gesprächspartner akzeptiert. Dabei gilt es, folgende Prinzipien zu beachten:

Ein Chatbot braucht eine Persönlichkeit basierend auf einer Persona: Dies verleiht dem Chatbot einen Sprachstil und ist notwendig für die Konzeption des Gesprächsverlaufs. Der Mensch hat eine riesige Fülle von Formulierungen für dieselbe Aussage. Ein guter Chatbot kann mit den Varianten spielen und so die menschliche Kommunikation besser imitieren. Für den Benutzer sollte aber immer erkennbar bleiben, dass er sich mit einem Bot und nicht mit einem Menschen unterhält.

Ein intelligenter Chatbot antizipiert das Feedback des Benutzers und steuert den Gesprächsverlauf: Am besten dafür geeignet sind Vorschläge, die dem Benutzer den Raum an Antwortmöglichkeiten aufzeigen. Dies gibt es so nicht in der Mensch-zu-Mensch-Kommunikation, da das Gegenüber ohne Vorschläge die Konversation führen kann. Dank Vorschlägen wird der Benutzer vom Bot geführt und das Gespräch endet nicht in einer Sackgasse.

Chatbots sollten als lernende Systeme konzipiert werden: Anhand von Inhalten, die der Benutzer eingibt, können Daten gesammelt und zum Lernen genutzt werden. Tippfehler, verschiedene Worte und Formulierungen sind gute Inputs zum Lernen.

Die zukünftige Entwicklung der Chatbots wird massgeblich von zwei treibenden Kräften beeinflusst: Dank Machine Learning können die Fähigkeiten von Chatbots erweitert werden. Ziel davon ist, dass die Maschinen unsere Kommunikation und den Kontext verstehen (Cognition). Dazu sammeln, aggregieren und analysieren sie viele persönliche Informationen. Diese Entwicklung steckt zwar noch in den Kinderschuhen, aber einzelne Use Cases sind bereits heute umsetzbar.

Im User Interface liegen die Entwicklungsmöglichkeiten in der Integration der Sprachkommunikation in den Chatbot: Kombinieren wir den Bot mit Voice statt Chat, landen wir bei den digitalen Sprachassistenten wie Siri, Alexa, Cortana und Google Assistent, bei denen die grossen Techgiganten sich gegenseitig laufend herausfordern. Das Thema Spracherkennung bringt jedoch eine zusätzliche Komplexitätsdimension ins Spiel.

Erste Erfahrungen sammeln

Grundsätzlich gilt: Chatbots oder Conversational User Interfaces sind in der Realität angekommen. Jetzt gilt es zu lernen, diese richtig zu konzipieren, einzusetzen und laufend zu verbessern. Die Use Cases für den Einsatz von Chatbots sind sehr breit. Die grösste Herausforderung ist, dass die Komplexität sehr schnell ansteigt.

Deshalb lieber klein und in einem klar abgesteckten Anwendungsgebiet beginnen und erste Erfahrungen sammeln, anstatt von Anfang an den perfekten Bot entwickeln zu wollen.