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Conversational Agents in der Forschung

Edona Elshan erzählt uns in dieser Podcast-Folge von ihrer Forschung in der Interaktionsgestaltung von Conversational Agents und wie das Thema Chatbots in der Forschung behandelt wird.

 

Zu Edona Elshan

Edona Elshan ist Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule St. Gallen. Sie forscht im Bereich der Konversationsgestaltung mit Conversational Agents. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie, wie man eine Prozessmethode entwirft, die den Domain-Experten bei der Erstellung eines Chatbots hilft. Dieser sollte Lernprozesse effizient gestalten und anregen. Dabei hat sie sich auf Voice- sowie Textbots konzentriert.

Einerseits hat sie sich angeschaut, wie die Usecase-Analyse im optimalen Fall aussehen sollte. In einem nächsten Schritt hat sie untersucht, wie man die Interaktion modelliert, in ein Gespräch überführt und schliesslich implementiert und testet.

 

Chatbots in der Forschung

An der HSG wird zu verschiedenen Bereichen der Chatbottechnologie geforscht. Edona Elshan arbeitet derzeit in einem Forschungsteam, welches untersucht, wie man mithilfe eines Chatbots grosse Mitarbeiterevaluationen durchführen kann.

In einer anderen Forschungsgruppe schauen sie sich genauer an, wie Chatbots im Bereich «Lernen» eingesetzt werden können. Der Fokus liegt hierbei im Coachen von Teams, die im Bereich der Innovation arbeiten. Konkret wird untersucht, ob man in einem Team besser arbeiten kann, wenn ein Chatbot vorhanden ist. Dabei lauten die zentralen Fragen: Wie stark darf ein Bot in eine Teamkonstellation eingreifen? Und wie reagieren die Teammitglieder darauf? Manchmal gibt es Leute, die den Bot als nicht berechtigt ansehen, ihnen Anweisungen zu geben. Bis diese Schwelle überwunden ist, wird es laut Edona Elshan noch eine Weile dauern.

Dies liegt zum einen an ersten frustrierenden Erfahrungen mit Chatbots, die bei vielen ein negatives Bild der Technologie hinterlassen haben. Deshalb muss man versuchen, den technologischen Fortschritt von Chatbots aufzuzeigen. Zum anderen liegt es aber auch am Menschen, der oftmals neuen Technologien eher skeptisch gegenübersteht. In diesem Fall muss man schauen, wie diese mentalen Barrieren zu durchbrechen sind.

 

Wissenschaftliche Befunde zur Gestaltung und Umsetzung von Conversational Agents

Der Usecase

Beim Usecase hat man festgestellt, dass es von grosser Bedeutung ist, sich bereits Anfangs Gedanken dazu zu machen, wie und wo man die Technologie einsetzt. Es muss ein konkreter Anwendungsfall vorliegen. Wichtig zu beachten ist, worin die Capabilities liegen und was ein Bot in einem Unternehmen implementieren kann.

 

Dialoge und Inhalte

Bei Dialogen und Inhalten hat man es aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik mit einer ganz neuen Klasse von Systemen zu tun. Vermehrt stellt sich die Frage wie individuelle Dialoge mit dem User aussehen müssen. Oftmals wird der Bot von verschiedenen Nutzergruppen bedient. Man sollte sich also anhand von verschiedenen Dialog-Flows überlegen, die auf die jeweiligen Nutzergruppen zugeschnitten sind.

Eine grosse Herausforderung besteht darin, die Dialoge menschlicher zu gestalten, sodass der Nutzer nicht gleich merkt, dass sich hinter dem Bot eine Maschine verbirgt.

 

Best Practices

Bei der Konzeptionierung von Chatbots bedienen sich Edona Elshan und ihr Team der Methode der Dialogflüsse. Bei Dialogflüssen überlegt man sich einen Start- und Endpunkt für einen spezifischen Anwendungsfall. Als Beispiel für einen Startpunkt möchte jemand auf der Seite einer Versicherung einen Schadensfall für sein oder ihr Auto melden. Der Endpunkt wäre in diesem Fall, dass der Kunde oder die Kundin den Schadensfall gemeldet und registriert haben und wissen, wie es von da an weitergeht.

Vom Startpunkt aus kann man im nächsten Schritt einen Baum mit verschiedenen Anliegen- und Antwortszenarien zeichnen. Anhand dieser Fälle können verschiedene Dialogstränge gebaut werden. Wenn man diese programmiert oder in ein Interface überführt, kann der Chatbot effizienter gebaut werden. In der Forschung ist diese Methode üblich, da im Anschluss die einzelnen User-Stories ausgewertet werden. Dialogstränge sind ausserdem hilfreich für jene, die nicht viel Geld ausgeben möchten oder keine Zeit haben, selbst zu programmieren bzw. ein neues Tool auszuprobieren.

Eine weitere Möglichkeit ist es, den Chatbotdialog in einem einfachen Interface wie aiaibot festzuhalten und ihn darin immer weiter zu optimieren.

 

Wie gewinnt man das Vertrauen in Chatbots?

Um diese Frage zu beantworten, untersucht Edona Elshans Forschungsteam, an welcher Stelle im Online-Dialog die Konversation mit Chatbots abgebrochen wird. Dazu wird aktuell eine Studie durchgeführt, in der betrachtet wird, wo die Grenzen der Online-Chatbots liegen und wie man diese überwinden kann. Als Ziel verfolgt das Team dabei eine Handlungsempfehlung für Chatbots auszuschreiben, die man auf Basis vorhandener Chatbots verbessern könnte.

Um als User die Entwicklung von Chatbots zu unterstützen, ist es für alle hilfreich, in den Nutzerbewertungen ein ehrliches Feedback zu hinterlassen. Auf diesem Weg kann man als User einen wichtigen Beitrag zur Optimierung und Zukunft von guten Chatbots leisten.

 

Learnings

 

1. Oftmals haben Menschen erste frustrierende Erfahrungen mit Chatbots gemacht, die ein negatives Bild der Technologie hinterlassen haben. Oder sie wehren sich aus Prinzip gegen neue Technologien. Deshalb wird daran geforscht, wie man diese mentalen Barrieren überwinden kann.

2. Bei der Dialoggestaltung muss man sich heute vermehrt fragen, wie die individuellen Dialoge mit den Kunden und Kundinnen aussehen werden. Oftmals hat man es nämlich mit verschiedenen Nutzergruppen zu tun.

3. Bei der Methodik der Dialogflüsse überlegt man sich einen Start- und Endpunkt für einen spezifischen Anwendungsfall. Vom Startpunkt aus kann man im nächsten Schritt einen Baum mit verschiedenen Anliegen- und Antwortszenarien zeichnen, anhand derer verschiedene Dialogstränge gebaut werden.

4. Nutzer sollten bei der Interaktion mit einem Chatbot dazu angeregt werden, indem eine entsprechende Funktion implementiert wird, ein Feedback zu hinterlassen.

 

Am besten hört ihr gleich mal selbst in die Podcast Folge mit Sophie Hundertmark und Edona Elshan rein. Viel Spass!

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