Wie Unternehmen intelligente Chatbots selbst heranzüchten

Künstliche Intelligenz ist auch in der Fertigungsindustrie einer der großen Trends. In der Produktion kommen etwa bereits intelligente Systeme für Predictive Maintenance zum Einsatz, die Anomalien frühzeitig erkennen und beheben, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt.

Auch auf Ebene der Mitarbeiter halten intelligente Systeme Einzug: So verfügen Collaboration Tools wie IBM Watson Workspace bereits über kognitive Funktionen, mit deren Hilfe Anwender sich auf die wesentlichen Inhalte auch umfangreicherer Konversationen per E-Mail oder Chat konzentrieren können.

Diese kognitive Technologie fasst Gespräche zusammen, priorisiert die wichtigen Punkte und schlägt die nächsten Schritte zur weiteren Bearbeitung vor. Watson Workspace hilft so dabei, bei allen Projekten im Bilde zu bleiben und schnell einen Überblick über Änderungen und neue Informationen zu bekommen.

Der nächste Schritt sind nun Chatbots, die Gesprächsteilnehmern automatisiert und in Echtzeit benötigte Informationen bereitstellen – und das sogar eigeninitiativ. Auf diese Weise lässt sich der Workflow von Mitarbeitern geradliniger und einfacher gestalten: Angenommen ein Produktionsleiter benötigt im Planungsmeeting mit einem Kollegen die Information, wie viele Bauteile eines bestimmten Typs noch auf Lager sind.

Der Bot erkennt den Informationsbedarf automatisiert anhand des Gesprächsverlaufs – egal ob digital im Chat oder per natürlicher Spracherkennung (Voice) – und stellt die benötigte Auskunft automatisiert zur Verfügung.

So muss sich der Mitarbeiter nicht manuell und zeitaufwendig im Bestandsführungssystem einloggen, sondern kann das Gespräch ohne Unterbrechung und mit der benötigten Schlüsselinformation fortführen.

In erster Instanz gilt es daher, dem digitalen Helfer Zugriff auf die jeweiligen Daten im Unternehmen zu verschaffen: Ein Bot, der Auskünfte über Lagerbestände geben soll, muss zwangsweise auch eine Schnittstelle zum Bestandsführungssystem haben.

Im nächsten Schritt müssen dann Abhängigkeiten definiert werden – sprich der Bot muss ein Schlagwort einem bestimmten Datensatz zuordnen können. Dazu sollten sich Verantwortliche im Vorfeld überlegen, welche Anfragen in welchem Bereich des Unternehmens wiederkehrend auftauchen – wie etwa in der Produktion die Lagerbestände.

Ist diese notwendige Vorarbeit getan, müssen die Bots trainiert werden. Hierbei sind die Mitarbeiter gefordert. Sie müssen dem System qualitatives Feedback geben, ob seine gelieferten Antworten stimmen oder nicht. Aus diesen Erfahrungen lernt es kontinuierlich dazu und knüpft immer mehr Querverbindungen. Auf diese Weise lassen sich Chatbots immer präziser auf lokale Arbeitsweisen und Prozesse im Unternehmen adaptieren.

Das Prinzip ist dabei das gleiche wie bei B2C-Produkten wie Siri und Co. Einziger, aber elementarer Unterschied: Bots, die im privaten Bereich zum Einsatz kommen, steht eine ungleich größere Menge an qualifiziertem Feedback zur Verfügung. Den digitalen Assistenten Siri nutzen etwa mehrere Hundert Millionen Anwender täglich. Im eigenen Unternehmen sind es jedoch vielleicht nur 500 Mitarbeiter, die mit den Chatbots arbeiten. Das System lernt dann deutlich langsamer.

In IBM Watson Workspace basiert die erste Stufe von Training schon rein auf der Interaktion mit dem System, zum Beispiel wie lange man sich mit welchem Inhalt beschäftigt oder ob man eine bestimmte Sektion öffnet beziehungsweise schließt.

Das System wertet dieses Benutzerverhalten aus und präsentiert Informationen zukünftig entsprechend mit mehr oder weniger Relevanz. Zusätzlich kann der Benutzer entscheiden, ob gewisse Inhalte als wichtig oder weniger relevant einzustufen sind.

Bei der Entwicklung und Bereitstellung von Systemen wie oben beschrieben sollte das Hauptaugenmerk auf den Aspekten Sicherheit und Compliance, zum Beispiel beim Datenschutz, liegen. Auch die Befolgung der Sicherheitsrichtlinien muss gewährleistet sein sowie die Dokumentation und das Management von Sicherheitsvorfällen.

Die Nutzung von Cloud-Diensten bietet Unternehmen Skalierbarkeit und ermöglicht ihnen die schnelle Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. Dabei ist es elementar, dass sie keine Kompromisse oder Risiken bei Sicherheit und Datenschutz eingehen.

Die Erfüllung von Compliance-Vorgaben ist eine der wichtigsten Anforderungen bei der Nutzung von Cloud-Diensten. Vertrauen ist ein wesentlicher Punkt bei der Auswahl eines Cloud-Partners. Führende Anbieter wie IBM oder Microsoft halten sich an die Regeln international anerkannter Standards und belegen dies mit den Zertifikaten der wichtigsten Organisationen.

Intelligente Chatbots haben schon jetzt das Potenzial, Workflows erheblich zu vereinfachen. Indem sie automatisiert erkennen, welche Information ein Mitarbeiter braucht, um weiterzuarbeiten, ersparen sie ihm langwierige Rechercheprozesse.

Aufgrund der begrenzten Anzahl von Anwendern in Unternehmen, die den Bot trainieren können, stellt sich ein Lernfortschritt jedoch im Vergleich zu B2C-Chatbots wie Siri langsamer ein.

Umso wichtiger ist bei der Implementierung daher eine durchdachte Struktur. Welche Anfragen sollte ein Chatbot erkennen und auf welche Systeme muss er dafür zugreifen können?

Auf diese Weise setzen die digitalen Helfer bereits auf einer fundierten Informationsstruktur auf und können schneller die gewünschten Ergebnisse liefern. Langfristig gesehen entwickeln sich Chatbots so zu intelligenten Assistenten im Unternehmen, die Mitarbeiter wahrscheinlich nicht mehr missen wollen.