Gerade in Zeiten von ChatGPT setzen Firmen immer mehr Chatbots und KIs ein, um die Anliegen ihrer Kunden gezielt zu bedienen und ihre Mitarbeiter effizient bei ihrer Arbeit zu unterstützen. Dabei verbessert sich die Leistung vieler Chatbots je länger sie im Einsatz sind, denn die smarten Assistenten entwickeln sich ständig weiter. Aber wie genau lernen Chatbots und Sprachassistenten eigentlich, was sie tun sollen?

Grundsätzlich gibt es zwei Methoden, nach denen Chatbots und Sprachassistenten lernen: Unterschieden wird zwischen Supervised Learning und Unsupervised Learning.  

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Supervised Learning: Klare Regeln für den Chatbot

Beim Supervised Learning wird der Chatbot nach streng vorgegebenen Abläufen und Regeln programmiert. Das Unternehmen gibt genau vor, welche Interaktionen möglich sind und wie der Chatbot darauf reagieren soll. Jeder mögliche Input muss eingegeben und mit möglichen Outputs versehen werden. In einem Flowchart entsteht auf diese Weise ein Baum mit vielen Verzweigungen, an denen der Chatbot sich entlangbewegt.  

Diese Methode eignet sich vor allem für eng begrenzte Aufgabenfelder mit klaren Eingabemöglichkeiten, etwa eine Adressänderung oder eine einfache Serviceanfrage. Der Nachteil dieser Methode liegt jedoch auf der Hand: Die Bots sind sehr eng auf ihr Bestimmungsgebiet begrenzt und können nur auf klare, vorhersehbare Anfragen reagieren. Weichen die Kunden auch nur ein wenig davon ab, müssen die maschinellen Berater häufig passen.

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Unsupervised Learning oder Deep Learning: Flexibles Lernen mithilfe neuronaler Netze

Die zweite moderne Methode, um Chatbots zu einem wertvollen Helfer zu machen, wird von künstlicher Intelligenz und den neuesten Errungenschaften der Sprachverarbeitung gestützt. Mithilfe des sogenannten Natural Language Processings (NLP) können Maschinen mit etwas Übung nicht nur einzelne Worte, sondern ganze Sätze und auch den oftmals nicht ausdrücklich genannten Sinn dahinter erkennen. Das Lernen erfolgt nicht über starr vorprogrammierte Routinen, sondern der Bot verbessert sich mit Hilfe neuronaler Netze selbst. Jede Interaktion führt zu einer Rückmeldung, die künftige Reaktionen verbessert.  

Unbeaufsichtigtes Lernen ist nur in wenigen Chatbot-Lösungen zu finden, ist jedoch sehr erwünscht, da es den Verwaltungs- und Wartungsaufwand reduziert, der zur Verbesserung des Kundenerlebnisses durch den Einsatz des Chatbots erforderlich ist.

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So lernt Sally

Mit der Fähigkeit zum eigenständigen Lernen ausgestattet, können Chatbots nicht nur mit natürlicher Spracheingabe anstatt mit schriftlichen Texten gesteuert werden, sie stoßen auch in ganz neue Aufgabenfelder vor: Der Chatbot Sally etwa unterstützt Mitarbeiter bei der Vorbereitung von Terminen oder führt sie sprachgesteuert durch Prozesse. Da das Programm permanent mitlernt, wächst sein Wissensschatz gemeinsam mit dem Unternehmen.

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