Im Zwiegespräch mit den Robotern


Kim ist hilfreich: Hunger auf Asiatisch? Sie findet das passende Rezept. Kim ist ideenreich: Nur noch Auberginen und Schafskäse im Kühlschrank? Kim findet die passende Zubereitung. Kim ist praktisch: Zutaten legt sie direkt in den Warenkorb von Rewe Online. Kim ist ein Bot. Und geht es nach ihren Erschaffern, haben Programme wie sie das Zeug dazu, die Welt der Marken und der Kommunikation zu revolutionieren.

Dieser Meinung waren fast alle Teilnehmer des Chatbot Summits Anfang der Woche in Berlin, wo sich Unternehmen, Gründer und Vordenker versammelt haben, um über die virtuellen Helfer zu diskutieren. Ein Chatbot ist ein programmierter Kommunikator, der über Messenger wie WhatsApp oder auch über Amazons Sprachassistentin Alexa Fragen der Kunden beantwortet und mit ihnen in den Dialog tritt.

Unternehmen wie die Deutsche Telekom oder die Lufthansa testen bereits ihren Einsatz. Denn sie haben das Potenzial, gewaltige Summen einzusparen und die Kundenkommunikation von Grund auf zu verändern. Doch die schöne neue Welt der sprechenden Maschinen stellt Marken und Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen.


Zurück zu Kim: Sie ist der Chatbot der Marke Maggi, die zu Nestlé gehört. Entwickelt hat sie das Start-up Mercury.ai. Mitgründer Stefan Trockel arbeitete einst im Exzellenz-Cluster für kognitive Interaktionstechnologie an der Universität Bielefeld, anschließend in der Digitalstrategie bei Publicis Pixelpark. Zusammen mit ehemaligen Kollegen baute er schließlich 2015 einen einfachen Chatbot-Prototypen und stellte ihn auf dem Technologiefestivals South by Southwest in Austin vor.

„Damit sind wir dann herumgerannt und haben ihn allen möglichen Leuten unter die Nase gehalten. Das Feedback, unter anderem von Guy Kawasaki, war so gut, dass wir uns entschlossen haben, weiter zu machen.“ Mit dieser Bestätigung durch den einflussreichen Autor und Unternehmer aus dem Silicon Valley gründete das Team Mercury.ai. Der erste Kunde war bereits drei Monate später Nestlé.

Anders als viele andere Anbieter setzt Mercury.ai bei seinen Bots auf einen Technologiehybrid aus Computer-Linguistik und sogenanntem Machine Learning: „Wir haben keinen festgelegten Dialogbaum, aus dem der Bot seine Antworten nach einem festgelegten Muster wählt. Unser Ansatz ermöglicht es, dass der Bot auf Basis dessen, was der Kunde sagt und anhand von zugrundeliegenden Daten die bestmögliche Antwort oder Frage sendet." Ein dynamisches Gespräch, das die Nutzer lenken können, anders als bei vorgeschriebenen Dialogen.


Der Israeli Yoav Barel hat den Chatbot Summit ins Leben gerufen. Er ist überzeugt: „Der Normalverbraucher weiß noch nicht über Chatbots. Aber in fünf Jahren werden wir sie mehr als Apps oder Webseiten nutzen.“ Für Barel ist klar, dass das auch die Strategie von Marken verändern werde: In Zukunft könnten Chatbots als Stilexperten oder Bankberater zum Einsatz kommen.

Das wird auch die Markenerfahrung verändern, ist Barel überzeugt: „Chatbots werden es viel einfacher machen, sich mit einer Marke zu verbinden. Vielmehr als über eine anonyme Telefonnummer.“ Kunden könnten auf Verbesserungen beim Service hoffen: „Wenn Dinge falsch laufen, will keiner zehn Minuten in einer Warteschlange hängen, noch nicht einmal eine.“. In fünf Jahren würden wir über diese Zustände nur noch lachen können.

Viele Unternehmen haben das schon verstanden: Arbeitet der Bot effektiv und schnell, können Kosten eingespart werden. So zeigt eine Studie von Infosys Consulting und Kantar TNS aus dem vergangenen Jahr, dass sogenannte Mehrfachkontakte – wenn etwa ein Problem nicht beim ersten Anruf gelöst werden kann – jährliche Kosten von einer Milliarde Euro für deutsche Kommunikationsanbieter verursachen. Zudem beabsichtige mehr als die Hälfte der betroffenen Kunden eine Kündigung. Zudem gilt: Jeder, der nicht bei der Servicehotline anruft, spart dem Unternehmen Kosten.


„Lass die Bots die Routine machen, wir kümmern uns um den Rest“


Für Trockel von Mercury.ai ist zudem klar: „Messenger sind der am stärksten genutzte Kanal auf Smartphones – das ist der Ort, wo auch die Marken hinwollen.“ Der Service könne zu Zeiten und in Umfängen angeboten werden, die Menschen nicht leisten können. Kims Anbindung an den Rewe-Onlineshop sei zudem ein erster Schritt als digitaler Vertriebskanal.

Doch bei aller Euphorie: Bots stellen Unternehmen auch für völlig neue Herausforderungen, weiß Trockel: „Bots werden unsere Markenerfahrung radikal verändern. Wir sprechen auf einmal direkt zum Kunden als Marke – in Kanälen, die wir nicht mehr visuell kontrollieren können.“ Unternehmen müssten überlegen, wie die Marke im persönlichen Gespräch funktionieren und wie sie sich verhalten, so Trockel.


Bei Amazons Assistentin Alexa werde es sogar noch komplizierter: „Durch ein und dasselbe Gerät sprechen zwei konkurrierende großen Marken: Wie unterscheide ich die, wenn doch das Gerät mit einer Stimme spricht?“ Auch im Text-Messenger gelte: Wie wirkt sich die Markenpersönlichkeit auf den Dialog aus in Wortwahl, Sprachführung oder auch Verhalten?

Franz Buchenberger und Peter Pock von WhatsBroadcast sind sicher: „Marken versuchen schon länger ihre Kunden möglichst emotional anzusprechen – mit Bots ist nun der individuelle Kontakt möglich, der sich dann auch in einer auf das Image abgestimmten Sprache wiederfindet“, sagt Buchenberger. Das sei ein riesiges Spielfeld für Markenverantwortliche. WhatsBroadcast hat zum Beispiel den Chatbot für die Bezahlfunktion Kwitt der Sparkasse entwickelt, erstellt Verkaufsformen für Reiseanbieter oder ein Informationsbot für die Bundesagentur für Arbeit.


„Durch solche Bots spricht man gezielt junge Nutzer an – und kommt so in Segmente rein, die man durch Fernsehwerbung kaum noch erreicht“, sagt Pock. In der Zukunft rechnet Buchenberger mit einer verstärkten Personalisierung: „Durch Bots können Menschen viel gezielter angesprochen werden – sie sind ein optimales Werkzeug dafür, um den Kunden besser kennen zu lernen.“

Ganz auf Menschen will indes auch Gründer Barel nicht verzichten: „Mein Ratschlag für Unternehmen: Schaffe einen Chatbot mit einer klaren Zielgruppe und eine Infrastruktur mit einem Menschen dahinter, der die ganze Kommunikation im Blick behält.“ Es werde auch in der Zukunft weiter menschliche Intelligenz und Empathie brauchen, so Barel: „Aber der Chatbot kann einfache Probleme lösen, wie Fragen zu Produkten beantworten oder ein verloren gegangenes Paket aufspüren.“ Die menschlichen Angestellten hätten so mehr Zeit, sich auf wichtige Dinge zu konzentrieren: „Lass die Bots die Routine machen – wir kümmern uns um den Rest.“

KONTEXT

Checkliste Digitales für Mittelständler

Quelle

Häufig wissen Mittelständler nicht, wie sie die Digitalisierung angehen sollten. Experte Thomas Denk vom Beratungshaus Deliberate in Böblingen empfiehlt ein strukturiertes Vorgehen.

1. Situation analysieren

Vor der Gestaltung der digitalen Transformation steht die Analyse. Was passiert gerade in meiner Branche, wie stellen sich die Konkurrenten auf, wo stehen wir und welche Ideen haben wir?

2. Erwartungen der Kunden erfüllen

Digitalisierung heißt, die veränderten Bedürfnisse der Kunden zu berücksichtigen. Hilfreich dabei: eine offene Kommunikation - direkt und über soziale Medien.

3. Kulturwandel vorantreiben

Kontinuierliche Veränderung ist notwendig. Dafür muss man bereit sein, Geschäftsprozesse ständig auf den Prüfstand zu stellen.

4. Datenqualität sichern

Nicht die Menge an Daten ist entscheidend, sondern ihre Qualität und Verknüpfung. Mittelständler sollten nur Daten erheben, die sie benötigen.

5. Ressourcen bereitstellen

Digitale Transformation wird von Menschen vorangetrieben. Dafür muss ein Chef Ressourcen bereitstellen und Know-how aufbauen.

6. Kommunikation sicherstellen

Unternehmen, die in Silos strukturiert sind, werden bei der digitalen Transformation scheitern. Benötigt wird permanenter Austausch über Motive, Ansätze und Ziele.

7. Digitalisierungsstrategie verankern

Die digitale Strategie muss Bestandteil der Unternehmensstrategie sein, klar definiert und schriftlich festgehalten werden. So kann jeder Mitarbeiter nachlesen, welche Auswirkungen sie auf das Alltagsgeschäft hat.

8. Klare Verantwortlichkeit schaffen

Digitale Transformation braucht Führung. Hilfreich ist dabei ein Chief Digital Officer, der Stratege, Projektmanager, Impulsgeber und Change Manager ist.

9. Risiken im Auge behalten

Bei jeder Veränderung darf die Arbeit an betrieblichen Abläufen und internen Strukturen nicht den Blick auf den Kunden verstellen.

10. Flexibilität schaffen, Netzwerk pflegen

Digitale Geschäftsmodelle entwickeln sich oft rasant, das erschwert Planungen. Neben der Strategiearbeit ist ein gutes Netzwerk aus Kunden, Partnern und Zulieferern wichtig.

11. Reporting aufsetzen

Digitalisierung lässt sich messen. Um Chancen auszuschöpfen, ist ein Reporting für das ganze Unternehmen notwendig.

KONTEXT

Lexikon der Künstlichen Intelligenz

Schwer definierbarer Begriff

Die wissenschaftliche Disziplin Künstliche Intelligenz (KI) begründete der Forscher John McCarthy. Er lud 1955 zu einer Konferenz an der Darthmouth-Universität in New Hampshire ein, um über Maschinen zu diskutieren, die "Ziele in der Welt erreichen können". Die Definition ist allerdings bis heute umstritten - schon weil Intelligenz an sich schwer abgrenzbar ist.

Starke KI

Unser Bild von Künstlicher Intelligenz wird geprägt von Filmen wie "Terminator" oder "Her", in denen Elektronenhirne ein Bewusstsein haben und selbständig agieren - Experten sprechen von starker KI. Die Technik ist bislang weit von solchen Visionen entfernt, verbreitet aber Angst und Schrecken. Was, wenn die Maschinen schlauer werden als die Menschen und sich über sie erheben?

Schwache KI

In der Realität zu finden ist derzeit lediglich schwache KI. Dabei handelt es sich um Systeme, die einzelne Fähigkeiten des Menschen abbilden, etwa die Spracherkennung oder Herstellung von inhaltlichen Zusammenhängen. Sie wären jedoch nicht in der Lage, die Ergebnisse zu verstehen oder inhaltlich zu diskutieren.

Maschinelles Lernen

Die derzeit erfolgreichste Spezialdisziplin der KI ist das maschinelle Lernen. Dabei leitet der Computer aus Daten weitgehend selbständig Muster und Erkenntnisse ab. Zum Einsatz kommt die Technologie etwa bei der Sprach- und Objekterkennung - und damit an vielen Stellen, von digitalen Assistenten auf dem Smartphone bis zum autonomen Fahrzeug.

Neuronale Netze

Beim maschinellen Lernen verwenden Forscher und Entwickler häufig künstliche neuronale Netze, die das Gehirn als Vorbild nehmen. Die Methode ist davon inspiriert, dass es im Denkorgan viele Verbindungen und Schichten gibt, die Informationen verarbeiten. Der Computer simuliert diese Struktur. Mit dem menschlichen Denken hat das nur entfernt zu tun: Es handelt sich um komplexe statistische Modelle.

Deep Learning

Als Deep Learning bezeichnen Experten eine Methode des maschinellen Lernens. Dabei kommen neuronale Netze mit vielen Schichten zum Einsatz - so entsteht die namensgebende Tiefe. Die Technologie ist vielversprechend und kommt bereits auf breiter Basis zum Einsatz. Damit sie funktioniert, sind jedoch große Datenmengen nötig, sie dienen als Trainingsmaterial fürs künstliche Gehirn.