Chatbot

Ihr Kunde schreibt um 23 Uhr: "Wo bleibt meine Lieferung?" Drei Sekunden später hat er die Trackingnummer. Kein Mensch saß am Schreibtisch. Ein Chatbot hat geantwortet — Software, die Gespräche simuliert, per Text oder Sprache.

Drei Generationen, drei Welten

Die erste Generation folgt Wenn-Dann-Logik. "Bestellstatus" → Trackingnummer. Funktioniert, solange der Kunde exakt die erwartete Formulierung trifft. Tut er nicht? Sackgasse.

Generation zwei versteht Absichten. NLP und Machine Learning erkennen, dass "Wo bleibt mein Paket?" dasselbe meint wie "Bestellstatus". Braucht Trainingsdaten. Wird mit der Zeit besser.

Generation drei läuft auf Large Language Models. GPT, Claude oder Llama führen freie Gespräche, behalten Kontext über mehrere Nachrichten und formulieren individuelle Antworten. Der Haken: Ohne Anbindung an echte Daten erfindet das Modell gelegentlich Fakten.

Die Rechnung für den Kundensupport

Eine Chatbot-Interaktion kostet durchschnittlich 0,50 $. Ein menschlicher Agent: 6,00 $. Gartner rechnet damit, dass Conversational AI bis 2026 rund 80 Mrd. $ an Contact-Center-Kosten einspart.

Das heißt nicht: alle Agenten ersetzen. Es heißt: Standardanfragen automatisieren, damit das Team Zeit für die Fälle hat, die wirklich einen Menschen brauchen. Der Einstieg? Ein klar eingegrenzter Use Case — Terminbuchung oder Auftragsauskunft. Danach ein RAG-fähiger Firmenchatbot, der auf Ihre internen Systeme zugreift.