AI-Chatbots sind Softwareprodukte, die künstliche Intelligenz nutzen, hauptsächlich Natural Language Understanding (NLU) und Large Language Models (LLM), um menschenähnliche, konversationelle Interaktionen über Text oder Sprache zu führen. Im Gegensatz zu geskripteten oder rein regelbasierten Bots leiten AI-Chatbots die Absicht des Benutzers ab, halten den Kontext aufrecht und generieren oder rufen dynamisch Antworten ab.
Im Zentrum der Funktionsweise von AI-Chatbots steht die Verwendung fortschrittlicher maschineller Lernmodelle (ML), die als LLMs bekannt sind. Sie nutzen Muster in den Daten, auf denen sie trainiert wurden, um die passendste Antwort vorherzusagen. Die Raffinesse dieser LLMs unterscheidet AI-Chatbots von ihren Vorgängern und ermöglicht ein nuancierteres Verständnis und die Generierung von Sprache. Sie unterstützen auch mehrstufiges Denken und die Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool/API-Aufrufen, strukturierten Eingabeaufforderungen oder leichten In-Session-Flows, um die aktuelle Anfrage zu vervollständigen.
Obwohl sie anderen Automatisierungs- und Produktivitätslösungen ähneln, unterscheiden sich AI-Chatbots in wesentlichen Punkten. Im Gegensatz zu Chatbot-Software und Produktivitäts-Bots-Software sind AI-Chatbots Produktlösungen, die unabhängig arbeiten und/oder über Widgets, Software Development Kits (SDKs) oder Integrationen eingebettet werden können. Das heißt, einige Lösungen ermöglichen Verbindungen und Integrationen zu proprietären Geschäftsdaten und -systemen.
Um in die Kategorie AI-Chatbot aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Eine konversationelle Benutzeroberfläche bieten, die über Systemaufforderungen, Feinabstimmung und Wissensdatenbankeinstellungen konfigurierbar ist, um die Genauigkeit zu verbessern und gleichzeitig einen menschenähnlichen Dialog zu bewahren
Eine turnusbasierte, konversationsorientierte Schnittstelle verwenden, bei der Interaktionen hauptsächlich vom Benutzer initiiert werden
Proaktives Verhalten auf In-Session-Toolaufrufe mit ausdrücklicher Benutzerbestätigung beschränken; keine Hintergrund-, offene oder sitzungsübergreifende autonome Aktivität
Eine konversationsorientierte Schnittstelle für umfassende Unterstützung über verschiedene Domänen hinweg bieten
Für konversationelle Unterstützung bei einfachen bis mäßig komplexen Aufgaben optimieren (z. B. Informationsabruf, Entwurf, Zusammenfassung, strukturierte Q&A und leichte Workflow-Orchestrierung über Tools)
In einer kontrollierten Umgebung mit geregeltem Zugang zu Wissensdatenbanken, Modellkontextprotokollen (MCPs) und Integrationen arbeiten, um zuverlässige, prüfbare Antworten zu gewährleisten
Entweder von stochastischen generativen Modellen (z. B. LLMs) oder intentbasierten NLU-Pipelines betrieben werden, die während der Sitzung Antworten auswählen oder generieren
Von autonomem Betrieb außerhalb der aktiven Konversation absehen (z. B. keine unbeaufsichtigte Ausführung, Agenten, die nach Sitzungsende fortfahren, oder Aktionen ohne ausdrückliche, in-Session-Genehmigung)
Konfigurierbare Regeln, Skripte oder Entscheidungsbäume unterstützen, um Gespräche zu beschränken und zu leiten, selbst wenn LLMs verwendet werden, um einen vorhersehbaren, richtlinienkonformen Ablauf sicherzustellen
