#dwtech18 Realität und Erwartungen zu Chatbots im Digital Workplace

Ein Fachbeitrag von Dr. Julian Bahrs, Principal Consultant IPI GmbH

Zuhause gibt man Alexa kurze Kommandos oder stellt Fragen und erhält direkt eine Antwort. Im firmeneigenen Intranet muss man noch tippen. Mal wieder sind die privaten Werkzeuge und Tools denen im Business-Umfeld meilenweit voraus. Generell sind die Themen Bots, digitale Assistenten, dialogorientiertes User Interface und chatbasierte Zusammenarbeit seit dem letzten Jahr schwer im Trend. Dazu hat sicherlich auch der große Erfolg von Alexa & Co. beigetragen. Mittlerweile nutzen bereits 5% der Deutschen einen sprachgesteuerten Digitalen Assistenten. Vielleicht sind Bots auch so beliebt, weil sie der künstlichen Intelligenz ein vermenschlichtes Gesicht oder gar eine Stimme geben? Jedenfalls sind die Erwartungen riesig und, das kann schon verraten werden, die Technik noch nicht so weit.

Im Folgenden zeige ich ein paar typische Szenarien auf. Diese geben Einblick in den aktuellen Stand der Technik und vergleichen, was zum heutigen Stand bereits einsetzbar und was eher Vision ist. Aber was wäre, wenn man diese Technik im Digital Workplace nutzen würde? Es klingt natürlich verlockend:

„Hey Workplace, vereinbare einen Termin mit Hr. Meier aus dem Digitalteam und buche einen tollen Besprechungsraum dazu.“

Antwort: „Ist Donnerstag 15 Uhr in Besprechungsraum Berlin recht?“

„Hey Workplace, wann darf ich ein Business Class Ticket buchen?“

Antwort: „Nur, wenn der Aufenthalt im Zielland unter 8h ist oder Sie Karrierestufe 1 erreicht haben.“

„Hey Workplace, wer bei uns ist für Verbesserungsideen zum Produkt x zuständig?“

Und tatsächlich liegt das Potenzial der Bots auch in der stark vereinfachten Benutzerschnittstelle. Durch die Reduktion auf eine Unterhaltung entfallen Navigationswege und das Heraussuchen der Information. Das funktioniert auch am Mobilgerät ganz hervorragend, da es ja wie WhatsApp oder Textnachrichten funktioniert. Im Kontext von Digital Workplaces und Collaboration-Lösungen wie Slack oder Microsoft Teams sind Chatbots jedoch heute schon verfügbar.

Anders als die sprachbasierten Kollegen bleibt dabei das Umwandeln von Sprache in Text und das Sprechen der Antwort erstmal weg. Stattdessen wird gechattet, das heißt, der Bot akzeptiert geschriebene Befehle und spuckt die Antworten auch entsprechend aus – man interagiert in einer mehr oder weniger ausgeprägten Unterhaltung. In der Praxis sind es oft Befehle die vom Anwender gegeben werden. Bei komplexeren Dingen ist das nicht vorhandene Benutzerinterface jedoch schnell ein Engpass. Daher setzen viele Bots auf Cards für die Präsentation von Inhalten und Interaktionsmöglichkeiten. Die beiden nachfolgenden Beispiele sind aus dem Microsoft Adaptive Cards Framework:

Chatbots „leben“ daher auch bevorzugt in Chatumgebungen, in denen die Nutzer ohnehin aktiv sind.

Dabei ist es bisher üblich, dass die Bots explizit angesprochen werden müssen wie etwa dieser Forms Bot, der eine Umfrage in Microsoft Teams durchführt:

 

Das Potenzial auf beliebige Fragen eine brauchbare Antwort zu liefern ist damit vertan, denn der Anwender muss nun erstmal den zuständigen Bot für seine Aufgabe kennen. Darüber hinaus ist es bei vielen Bots auch wichtig zu wissen, wie die Frage gestellt werden muss. Im oben genannten Beispiel muss ein Anwender folgendes im fest definierten Syntax tippen: „@forms Frage? Antwort1, Antwort2“. Das geht zwar relativ schnell, aber nur, wenn man den Bot regelmäßig nutzt. Für Gelegenheitsanwender bieten die Bots oft Erklärungen und Tooltipps an. Generell ist es jedoch für den Nutzer eine Herausforderung, erst ermitteln zu müssen wofür und wie ein Bot überhaupt genutzt werden kann.

Das macht auch der folgende Showcase deutlich: Ein Bot soll Antworten liefern. Im Rahmen des Microsoft Bot Frameworks kann dazu vollkommen ohne eigenen Code ein QnA Bot erstellt werden. Dieser Bot braucht natürlich eine Wissensbasis. Das kann zum Beispiel ein FAQ, eine Webseite mit Informationen oder ähnliches sein. Daraus werden Fragen und Antworten extrahiert. Im Anschluss können Fragen an den Bot gestellt werden. Dieser wiederum erteilt aus der Sammlung eine Antwort. Das funktioniert stellenweise sehr gut. Oft bleiben aber Fragen, die z.B. andere Begrifflichkeiten verwenden, unbeantwortet. Der Besitzer des Bots kann die Fragen der Nutzer auswerten und so nach und nach die Antworten ergänzen oder den Bot trainieren. Das bedeutet, ihm beizubringen welche Antwort die beste Wahl ist.

Fazit: Der QnA Maker macht aus dem Bot eine Suche mit Dialoginteraktion. Im Test ist das als Ergänzung zu normalen FAQs toll. Findet man jedoch die Antwort nicht, kann das Überfliegen von Kategorien und Angeboten schneller dazu führen das „richtige“ Schlüsselwort zu finden.

Nicht immer muss der Bot die Antwort alleine wissen. Vermitteln an Menschen ist erlaubt, etwa immer dann, wenn keine Antwort auf eine Frage gefunden wurde. Das setzt allerdings auch eine entsprechende Organisation voraus wie z.B. beim IT Helpdesk. Hier könnte der Bot Standardantworten bereitstellen und bei weiterhin ungelösten Fragestellungen zu einem Mitarbeiter im Support vermitteln. So lassen sich sehr leistungsfähige Assistenzsysteme bauen, die aktuell weit über die technischen Grenzen hinausgehen. Allerdings ist es auch eine Frage des Aufwandes. Außerhalb der Unternehmenswelt hat Facebook beispielsweise den Assistenten M wieder eingestellt, weil dieser einfach zu aufwändig bzw. nicht so gut von den Nutzern angenommen wurde.

Dem Bot Aufgaben übertragen

Neben der Suche nach Informationen sollen Bots auch Aufgaben übernehmen können, z.B. einen Besprechungsraum reservieren oder etwas beantragen. Ein einfaches Beispiel ist der von Microsoft entwickelte Flow Bot der seit kurzem in Microsoft Teams bereitgestellt wird. Hier können in einem Flow definierte Abläufe und Aktionen per Bot ausgeführt werden.

Das klappt hervorragend wenn die Prozesse bereits „digital“ sind. Etwa wenn es schon ein Formular und einen Workflow für die Genehmigung von Urlaub gibt. Der Bot fragt dann die Informationen aus dem Formular im Dialog ab und übergibt sie an den Workflow. Dieser wiederum holt die Genehmigungen ein und nimmt am Ende entsprechende Einträge im Personalsystem vor. Wie das funktionieren kann, zeigt das Video von Beezy (3:01 min).Der Workflow ist dabei mit Nintex realisiert und der Bot interagiert mit dem kartenbasierten Stream von Beezy.

In den bisherigen Beispielen waren Bots stets getriggert durch direkte Ansprache des Users. Das muss nicht so sein: Ein Bot kann auch bei anderen Ereignissen aktiv werden und so eine proaktive Rolle einnehmen oder den Nutzer warnen – beispielsweise wenn ein bestimmter Status wie etwa der Budgetverbrauch erreicht ist.

Neben der vereinfachten Benutzerinteraktion haben Bots auch ein riesiges Integrationspotenzial für die vielen Systeme und Dienste. Ein Bot ist ein sehr leichtgewichtiges Front-End, das personalisierte und in Kontext gesetzte Informationen zu einem User bringt. Für den Anwender ist dabei unwichtig und oft auch nicht erkennbar aus welchem System oder Service die Information kommt. Daher besteht die Chance, die heutigen, oft komplexen und heterogenen Informationslandschaften der Unternehmen im Chat für den Anwender zu verbinden und die Komplexität weitestgehend zu verbergen.

Was bleibt?

Bots sind eine bereits erprobte Technologie und können schnell Prozesse auslösen oder zuvor digital definierte Routinetätigkeiten übernehmen. Voraussetzungen sind eine chatbasierte Arbeitsumgebung und digitalisierte Prozesse. Dabei sind Bots nicht automatisch smart oder intelligent – die heutigen übernehmen oft winzige Tätigkeiten im Rahmen sehr klar abgesteckter Aufgaben und werden zum Teil mit fester Syntax beauftragt. Der Weg bis zum interaktiven Assistenten ist noch Vision. Offene Herausforderung ist das Vermitteln der Fähigkeiten und Interaktion mit den Bots für Normalanwender und die Navigation in Multi-Bot Umgebungen.

Aus diesem Grund sehe ich Bots aktuell als Ergänzung im Digitalen Arbeitsplatz, die den Weg zu einer weiteren Digitalisierung bereiten – als alternativer Zugang zu Information und Prozessen mit vorerst geringer Automatisation. Es wird aber noch eine Weile dauern bis diese auf breiter Ebene bei den Nutzern angekommen sind, und die Technik wird sich bis dahin noch massiv weiterentwickeln. Aber ein erster Schritt ist gemacht, das Potenzial ist deutlich erkennbar….

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Ellen Trude, nach 28 Jahren Tätigkeit in Aus- und betrieblicher Weiterbildung der Bayer AG mit stets neuen und meist innovativen Projekten und Aufgaben nunmehr in einer gesunden Mischung aus Vorruhestand und Aktivitäten rund um Workplace (Arbeiten 4.0 / Digitalisierung) und Lernen (Lernen 4.0 / Social Learning) unterwegs - meist digital.





  1. Stefan Pfeiffer says:

    Lese ich nur einmal in diesem Beitrag Datenschutz und Datentransparenz? Kann ja wohl nicht ernsthaft wahr sein. Wenn wir Bots einsetzen, die laut Autor bereits erprobte Technologie, dann müssen wir wissen, wer Zugriff auf Alexa & Co hat, wenn ich damit interagiere. Ich finde es sehr schade, dass auch in diesem Artikel das einmal mehr hinten runter fällt.

    P.S. Ich bin ein Freund von Bots und Sprachsteuerung, aber kein Freund von blauäugigem Halleluja, um mal schnell Business zu machen.




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