Chatbot vs. Conversational KI: Was ist der Unterschied?

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und Conversational KI? Das sorgt oft für Verwirrung, da beide Begriffe häufig synonym verwendet werden – was sie nicht sollten. Im Folgenden erklären wir die beiden Begriffe und warum es für Unternehmen wichtig ist, den Unterschied zu verstehen. 

Ist ein Chatbot dasselbe wie Conversational KI? Wenn Sie sich diese Frage stellen, sind Sie nicht allein. Es gibt viel Verwirrung um diese beiden Begriffe, und sie werden häufig synonym verwendet – obwohl in den meisten Fällen von zwei völlig unterschiedlichen Technologien die Rede ist. Um die Verwirrung noch zu vergrößern, ist es manchmal sogar zulässig, die Wörter „Chatbot“ und „Conversational KI“ für dasselbe Tool zu verwenden. 

Lassen Sie uns also Klartext reden: Es gibt zwar gewisse Überschneidungen, aber in der Regel sind ein Chatbot und eine Conversational KI SEHR unterschiedlich. Das ist, als würde man behaupten, ein selbstfahrendes Waymo-Auto sei dasselbe wie ein Golfmobil. Sicher, beide sind Elektrofahrzeuge, aber abgesehen davon haben sie nicht viel gemeinsam. Ganz ähnlich verhält es sich mit Chatbots und Conversational KI.

Daher erklären wir im Folgenden, was die Begriffe „Chatbot“ und „Conversational KI“ wirklich bedeuten, wo die Unterschiede liegen und warum es für Unternehmen so wichtig ist, diese Unterscheidung zu kennen. 

Bot ist die Abkürzung für „Robot“. Der Begriff stammt vom slawischen Wort „robota“ ab, was so viel wie
„Knechtschaft“ oder „Zwangsarbeit“ bedeutet. Im Laufe der Zeit hat sich die Bedeutung des Wortes jedoch gewandelt.
Laut  Merriam-Webster ist ein Roboter heutzutage:

ein Computerprogramm, das automatische, sich wiederholende Aufgaben ausführt.

Es gibt tatsächlich viele verschiedene Arten von Bots, beispielsweise Malware-Bots oder Bauroboter, die Fachkräften bei gefährlichen Aufgaben helfen – und dann gibt es noch chatbots.

Ein Chatbot ist eine spezielle Art von (Ro-)Bot, der die menschliche Sprache versteht und darauf reagiert. Chatbots sind in der Regel für die Konversation mit Menschen konzipiert, entweder per Text oder Sprache. Auch wenn Chatbots oft als „Bots“ bezeichnet werden, muss man sich vor Augen halten: Jeder Chatbot ist ein (Ro-)Bot, aber nicht jeder Bot ist zwangsläufig ein Chatbot. Und: Auch Chatbots sind nicht alle gleich.

Im Bereich der Chatbots unterscheiden Fachleute zwischen regelbasierten Chatbots und KI-basierten Chatbots. Regelbasierte Chatbots, auch bekannt als Button-Bots, sind die einfachste Form des Chatbots. Sie kommunizieren auf der Grundlage vorgegebener Regeln: Wenn die Kundschaft „x“ sagt, antworten sie mit „y“.

Das typische automatisierte Telefonmenü (für Deutsch drücken Sie die Eins, für Englisch die Zwei) ist im Grunde ein Regel-Bot. Anstelle einer normalen Konversation bietet der Bot der Kundschaft also in der Regel eine Auswahl an vordefinierten Antworten an. Er führt die nutzende Person dann durch einen Entscheidungsbaum, bis er das Anliegen versteht und an einen menschlichen Kontakt weiterleiten kann.

Regelbasierte Bots können zwar durchaus hilfreich sein, um grundlegende Fragen zu beantworten oder erste Informationen von der Kundschaft einzuholen, aber sie haben ihre Grenzen. Zum einen sind sie nicht in der Lage, sich auf echte, konversationelle Art mit der Kundschaft zu verständigen. Und wenn nicht exakt die richtigen Keywords verwendet werden, kann der Bot zudem nicht helfen. Genau hier kommt dialogfähige KI ins Spiel.

Conversational KI bezeichnet Kommunikationstechnologien wie Chatbots und virtuelle Assistenzsysteme, die Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und Conversational Design nutzen, um menschliche Interaktionen nachzuahmen und einen natürlicheren Fluss der Konversation zu schaffen.

NLP

NLP ermöglicht es dem Bot, die Intention einer Person besser aus den verwendeten Wörtern abzuleiten, ohne starren, vordefinierten Keywords folgen zu müssen.

Machine Learning

Als Grundlage von NLP hilft Machine Learning dem Bot, die Kundschaft besser zu verstehen. Einfach ausgedrückt: Der Bot wertet aus, was in vergangenen Konversationen gut oder schlecht lief, und nutzt dieses Wissen, um zukünftige Interaktionen zu verbessern.

Konversationsdesign

Conversation Design wiederum wird eingesetzt, damit der Bot wie ein Mensch antwortet, anstatt unnatürlich klingende Phrasen zu verwenden. 

Zusammengenommen sorgen diese Technologien dafür, dass Chatbots hilfreicher sind, komplexere Aufgaben erfüllen können und in der Lage sind, die Kundschaft in natürlichere Konversationen zu verwickeln. Während also sowohl regelbasierte Chatbots als auch auf Conversational KI basierende Bots für die Mensch-Bot-Interaktion eingesetzt werden, handelt es sich um völlig unterschiedliche Technologien, die auch ein völlig unterschiedliches Kundenerlebnis bieten.

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Da Conversational KI NLP, Machine Learning und Conversation Design nutzt, ermöglicht sie einen reibungsloseren, flüssigeren und natürlicheren Dialog zwischen Mensch und Bot als ein regelbasierter Chatbot. Das hat spürbare Auswirkungen auf Sie und Ihre Kundschaft.

Erstens muss Ihre Kundschaft keine unbeholfene Konversation führen oder Tasten drücken. Sie kann einfach ihre Fragen stellen – und erhält in Sekundenschnelle eine hilfreiche Antwort. Chatbots mit Conversational KI können bis zu 70 % der häufig gestellten Fragen erfolgreich beantworten und sorgen gleichzeitig für ein besseres Kundenerlebnis. Tatsächlich empfinden laut Daten von uberall 80 % der Nutzenden (gut gestaltete) Chatbots als hilfreich. Aus diesem Grund ChatGPT so beliebt ist. 

Und Conversational-KI-Chatbots machen nicht nur Ihre Kundschaft zufriedener, sondern bringen auch Ihr Geschäft voran.

Arbeitsbelastung für das Personal drastisch reduzieren

Je intelligenter Ihr Chatbot ist, desto mehr kann er Ihrer Kundschaft helfen. Anstatt die Kundschaft ständig an Servicekräfte weiterleiten zu müssen, weil der regelbasierte Bot die Frage nicht verstanden hat, können Conversational-KI-Bots mehr eingehende Anfragen selbstständig bearbeiten.

Die belgische Versicherungsbank Belfius beispielsweise bearbeitete täglich Tausende von Versicherungsansprüchen. Da Belfius diese Ansprüche effizienter bearbeiten und die Arbeitsbelastung für das Personal verringern wollte, implementierte das Unternehmen einen Conversational-KI-Bot von Sinch Chatlayer. Mit diesem Bot konnte Belfius mehr als 2.000 Ansprüche pro Monat bearbeiten, was der Arbeit von fünf Vollzeitkräften bei der Annahme von Anfragen entspricht.

Kundschaft durch digitale Prozesse führen

Neben der Beantwortung von Fragen können Conversational-KI-Bots die Kundschaft auch reibungslos durch digitale Prozesse führen, wie etwa bei der Rechnungsprüfung oder bei Online-Zahlungen.

Der brasilianische Lieferdienst-Gigant iFood nutzte beispielsweise einen Conversational-KI-Bot von Chatlayer by Sinch, um neue Lieferkräfte durch das Online-Onboarding zu führen. Das Ergebnis: Die neuen Lieferkräfte bewerteten das automatisierte Onboarding mit einer Zufriedenheitsrate von 91 Prozent.

Kosten senken, Konversionen steigern

Da sie mehr Anfragen übernehmen und der Kundschaft besser helfen können, können Conversational-KI-Chatbots auch Kosten senken und Konversionen steigern.

Mithilfe des Conversational-KI-Bots von Chatlayer Bizbikekonnte Belgiens größter E-Bike-Anbieter mehr als 40 Stunden pro Monat einsparen und seinen Net Performer Score bei der Kundschaft von 54 auf 56 steigern – eine deutliche Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

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Wie diese Beispiele zeigen, nutzt ein Conversational-KI-Bot alle Vorteile eines regelbasierten Bots und skaliert diese für Ihr Unternehmen noch weiter. Und das Beste daran ist: Der Einstieg mit einem Conversational-KI-Bot muss nicht einmal kompliziert sein.

Der Conversational-KI-Chatbot von Sinch Chatlayer lässt sich sehr intuitiv einrichten, und mit vorgefertigten Vorlagen für verschiedene Branchen ist Ihr erster Conversational-KI-Bot in wenigen Minuten einsatzbereit – ganz ohne Coding-Skills oder IT-Expertise.

Autor: Marinela Potor Marinela Potor ist Senior Content Marketing Managerin bei Sinch. Mit ihrem Hintergrund im Tech-Journalismus hat sie sich auf Messaging und KI spezialisiert.