Chatbots – Herausforderungen von Chatbots

Die Entwicklung und Nutzung bringen nicht nur Chancen, sondern auch sehr viele Herausforderungen aus verschiedenen Perspektiven mit sich. Zum einen existieren technologische und finanzielle Herausforderungen für Unternehmen, denen man sich bewusst sein muss. Zum anderen existieren aber auch in Anbetracht der wachsenden Fortschritte im Feld der KI ethische, soziale und datenschutztechnische Herausforderungen. Eine weitere wichtige Herausforderung ist das Erreichen einer hohen Kundenakzeptanz.

Generell ist es zunächst für die zukünftige Entwicklung von Chatbots notwendig, aus Sicht der Mensch-Computer-Interaktion den Schwerpunkt vom User Interface Design, also dem Design der Benutzeroberfläche auf das Service Design und die Konversationsinhalte zu verschieben. Die Benutzeroberfläche muss an die Entwicklung des Dialogs zwischen Chatbot und Nutzer angepasst werden. Außerdem muss ein Chatbot auch innerhalb einer Sprache mit unterschiedlichen Dialekten oder der Umgangssprache umgehen können. Falls umgangssprachliche Phrasen erlernt werden, muss der Chatbot wissen, bei welchem Nutzerkreis er diese Phrasen anwenden kann. Ein weiterer Faktor, der wesentlich für den Erfolg von Chatbots verantwortlich sein wird, ist die zukünftige Entwicklung der KI. Aktuell gibt es nämlich noch nicht viele Chatbots, die wirklich intelligent sind und eigenständig dazulernen. Die zukünftige Entwicklung der KI wird entscheidend darüber sein, inwieweit Chatbots komplexe Anfragen lösen werden. Mit steigender Komplexität könnten auch die Anforderungen an KI-spezifischem Wissen an die Entwickler steigen (Følstad und Brandtzæg 2017, S. 41-42). Die Erfolge der KI sind wiederum sehr von der Qualität und Quantität der Daten abhängig von denen sie lernt. Das entspricht bei Chatbots etwa den Chatverläufen (Holmquist 2017, S. 32). Das Beispiel von Microsofts Chatbot Tay zeigt die Auswirkungen einer schlechten Datenqualität.

Aktuell sind außerdem auf den meisten Chatbot-Plattformen noch keine Zahlungen innerhalb des Messengers möglich. Da jedoch gerade das Bezahlen per Chatbot in anderen Ländern wie China sehr beliebt ist und sich daraus sehr viele, neue Anwendungsfelder ergeben, ist die Unterstützung eines Zahlungssystems essentiell für die weitere Entwicklung von Chatbots. Nicht nur müssen Chatbot-Plattformen ein solches Zahlungssystem zur Verfügung stellen, auch die Unternehmen müssen sich zeitnah damit auseinandersetzen und es in den Chatbot integrieren (Gentsch 2017, S. 106). Zudem gibt es aktuell noch kaum Bots, die die Interessen und Vorlieben der Anwender anlernen und proaktiv tätig werden, ohne vom Anwender vorher konfiguriert zu werden. Auch wenn es theoretisch möglich ist, zeigt die Praxis, dass die Entwicklung solcher Bots doch sehr vom Entwicklungsstand der KI abhängig ist. Chatbots sollten idealerweise auch in der Lage sein, sich an äußere Einflüsse anzupassen. Dazu müssen sie vorausschauend agieren und die Initiative ergreifen können. Um das NLP generell zu verbessern könnte es auch Sinn ergeben, Chatbots untereinander kommunizieren zu lassen (Gentsch 2017, S. 108). Beim Einsatz von Chatbots wird Unternehmen auch empfohlen, ein gängiges Design zu nutzen (Schacker und Fuchs 2018, S. 6).

Der Einsatz komplexer, intelligenter Chatbots wirft aber auch ethische, datenschutztechnische und rechtliche Fragen in den Raum. Auch wenn einige Szenarien aktuell nur theoretisch sind, sollte man ihnen trotzdem Beachtung schenken. Die Rechtslage solcher Szenarien muss vorher von der Politik geklärt werden. Intelligente Chatbots könnten theoretisch in Zukunft dazu genutzt werden, die Meinungen von Einzelpersonen auf unterwünschte Weise zu beeinflussen (Følstad und Brandtzæg 2017, S. 42). Sogenannte Bot-Farmen bzw. Swarm Bots könnten auch in Zukunft durch das Teilen und Liken von bestimmten Inhalten in kurzer Zeit Inhalte und Meinungen viral streuen. Dazu könnten sie beispielsweise auf sich gegenseitig referenzieren und so komplementäre und synergetische Effekte erzielen (Gentsch 2017, S. 104). Dadurch, dass heutzutage im Internet jeder Nutzer Beiträge verfassen kann, könnte die Technik hinter dem Chatbot auch genutzt werden, um nicht wahrheitsgetreue Rezensionen zu verfassen. Diese könnten unternehmenseigene Produkte besser und Konkurrenzprodukte schlechter dastehen lassen. Das Verbreiten falscher Informationen, aber auch das manipulative Streuen einer bestimmten Meinung zu einem Thema mittels Social-Media ist nicht neu und nennt sich Astroturfing. Mithilfe von Chatbots ließe sich Astroturfing theoretisch automatisieren und die Wahrscheinlich dabei entdeckt zu werden, würde trotzdem relativ gering bleiben. Der Imageschaden, der dadurch entstehen kann ist nicht zu unterschätzen (Gentsch 2017, S. 90-91). Dies könnte erhebliche gesellschaftliche Auswirkungen zur Folge haben. Chatbots könnten außerdem auch dazu genutzt werden, um menschliche Anfälligkeit auszunutzen, durch Dialoge persönliche Informationen ahnungsloser Menschen zu erhalten oder Finanzdiebstahl zu begehen (Shah et al. 2016, S. 292).

Aus Sicht des Kunden könnten auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Privatsphäre entstehen. Chatverläufe könnten theoretisch an Dritte weitergeleitet oder verkauft werden. Auch wenn dies nach deutschem Recht verboten ist besteht dennoch die Wahrscheinlichkeit des Datenmissbrauchs durch Kriminelle, z.B. durch Hackern, die sich aus den Chatverläufen Informationen beschaffen könnten. Es steht außerdem auch die Frage im Raum, ob dem Nutzer mitgeteilt werden muss, dass er sich mit einem Chatbot unterhält (Gentsch 2017, S. 109).

Wenn man das hohe Potential der KI beachtet, sollte man sich auch weitere Zukunftsszenarien Gedanken machen. Designer sollten zum Beispiel darauf vorbereitet sein, dass sich ein System auf unvorhergesehene Weise verhalten und trotzdem ein bestimmtes Problem besser lösen kann als ein Mensch. Schon jetzt ist es schwierig zu verstehen, welche Prozesse bei Neuronalen Netzen im Bereich der Black Box bzw. der Hidden Layers stattfinden. Die Tatsache, dass das Übersetzungsprogramm von Google sich eine Funktion selbst beigebracht hat ohne die Hilfe von Entwicklern zeigt, dass man, so abwegig es auch klingen mag, in Zukunft sicherlich die Vorgehensweisen einer KI nicht komplett überwachen kann, was wiederum Auswirkungen auf das Vertrauen der Kunden in die KI haben könnte (Holmquist 2017, S. 32-33). Es stellt sich die Frage, ob es sinnvoll ist eine komplett autonome KI anzustreben oder stets gewisse Überwachungsstrukturen einzubauen. Das Beispiel mit Microsofts Chatbot Tay zeigt, dass ein komplett autonomer Chatbot sich auch negativ entwickeln kann und dass die Diskussionen um Kontrollmechanismen nicht unberechtigt sind (Gentsch 2017, S. 90). Aus diesen Gründen untersuchen die Vereinten Nationen auch die Potentiale der KI unter ethischen Gesichtspunkten. Laut Wittpahl (2018, S. 243-244) müssen ethische Anforderungen an hochentwickelte KIs gestellt werden, eine Art Artificial Morality. Ob eine Artificial Morality, eine Künstliche Moral aber wirklich realisierbar ist, bleibt unklar. Überwachungsstrukturen würden außerdem zu Problemen beim Einsatz von unüberwachten Neuronalen Netzen führen. Was auch wichtig sein wird, ist die Haftung bei Schäden, die durch einen Chatbot entstehen (Döbel et al. 2018, S. 11). Vergleichbare Fragen stellen sich auch in der Automobilbranche bezüglich des Autonomen Fahrens (Gröger 2018).

Für Unternehmen stellt sich auch die große Frage, inwieweit die Implementierung eines Chatbots aus finanzieller Perspektive sich überhaupt lohnt. Es muss vorher gut bedacht werden, wie komplex ein Chatbot und wie weit er in unternehmensinterne oder externe Informationsdatenbanken eingebunden sein soll. Eine höhere Komplexität hat nicht nur höhere Kosten zur Folge, sie setzt auch höhere Anforderungen an die Entwickler. Was bei der Entwicklung helfen kann sind gute Dokumentationen bestimmter Prozessen. Generell müssen Unternehmen also Kosten gegenüberstellen und sich Gedanken darübermachen, ob sich ein Chatbot lohnt. In einigen Fällen könnten schon genügend Mehrwerte durch einen weniger komplexen, regelbasierten Chatbot entstehen, der in der Entwicklung deutlich günstiger ist. In jedem Falle ist eine gründliche Kosten-Nutzen Analyse zu empfehlen. Außerdem sollten die Entscheidungen stets neu evaluiert werden, da die Technologie hinter den Chatbots sich sehr schnell und dynamisch weiterentwickelt. Ein fehlendes Zahlungsmittel auf Facebook in Europa könnte beispielsweise aktuell der Hauptgrund gegen die Implementierung eines Chatbots für viele Unternehmen sein. Sobald sich hier neue Möglichkeiten ergeben, sollte die Entscheidung überdacht werden (Schacker und Fuchs 2018, S. 10-15).

Auch wenn Chatbots noch in der Entwicklungsphase stecken und einige Nutzer sicherlich Verständnis für einen nicht reibungslosen Gesprächsverlauf haben, sollten sich Unternehmen bewusst sein, dass fehlerhafte und unzuverlässige Chatbots die User Experience erheblich verschlechtern können. Unternehmen sollten im Idealfall sichergehen, dass der Chatbot so konzipiert ist, dass er keine Fehler macht. Im Kundenservice könnte das beispielsweise das Weiterleiten an einen menschlichen Mitarbeiter bedeuten (Schacker und Fuchs 2018, S. 15). Ein schlecht funktionierender Chatbot könnte dem Image erheblich schädigen (Henn 2016, S. 24).

Kundenakzeptanz von Chatbots

Chatbots und KI werden immer interessanter für Unternehmen, jedoch ist es wichtig, das Kundenverhalten und die Kundenakzeptanz von Chatbots zu analysieren. Auch die Beispiele aus der Automobilbranche zeigen, dass sobald eine Technologie schlecht eingeführt, falsch kommuniziert wird und ein schlechtes Image besitzt, es schwierig sein kann, diese Technologie, an den Kunden zu bringen. Ob die Technik dahinter nachweislich funktioniert, nützlich ist oder Schaden herbeiführen kann, kann unter Umständen irrelevant sein, falls die Kunden im Vorfeld schon abgeschreckt wurden. Aus diesem Grund stellt die Kundenakzeptanz eine der größten Herausforderungen für die Nutzung von Chatbots dar.

Unter Akzeptanz wird in der Regel die Bereitschaft, einen Sachverhalt billigend hinzunehmen gemeint. Allerdings sind laut Definition gehören auch hohe Nützlichkeit, eine gute Durchschaubarkeit der Innovation zu wichtigen Faktoren der Akzeptanz. Im Folgenden wird die Kundenakzeptanz nicht im Sinne des ausbleibenden Widerstands, sondern in der aktiven Bereitschaft, ein Produkt auch nutzen zu wollen diskutiert (Lackes).

Die Kundenakzeptanz kann für die Entwicklung der Chatbots und auch für das Forschungsgebiet der Mensch-Computer-Interaktion eine große Rolle spielen. In diesem Zusammenhang existiert eine interessante Statistik, die auf der vorherigen Abbildung zu sehen ist, über den präferierten Persönlichkeitstyp eines Chatbots. Dazu wurden insgesamt 5000 Menschen über 18 Jahre in den USA, Australien, im Vereinigten Königreich, Deutschland, Frankreich und in Japan befragt. In den meisten Ländern wünschen sich die Menschen größtenteils einen freundlichen Chatbot. So wünschen sich in den USA beispielsweise über 75 Prozent einen freundlichen und knapp über 10 Prozent einen formalen Chatbot. In Japan hingegen wünschen sich lediglich 20 Prozent der Menschen einen freundlichen, ca. 50 Prozent jedoch einen formalen Chatbot. Interessant ist, dass in Deutschland mit ca. 60 Prozent der Großteil der Mehrheit sich zwar einen freundlichen, rund 20 Prozent sich jedoch einen schroffen Chatbot wünschen (W&V 2017). Das Wort „schroff“ wird im Duden mit „durch eine abweisende und unhöfliche Haltung ohne viel Worte seine Ablehnung zum Ausdruck bringend“ definiert (Duden).

Wie in Kapitel 2.2.1 beschrieben, sollten Chatbots nicht nur produktiv, sondern auch unterhaltend und sozial sein, um eine besondere Kundenbindung herstellen zu können. In diesem Kontext könnte auch eine weitere Studie von hoher Bedeutung sein, die Ende 2016 in Deutschland durchgeführt wurde. Diese Studie beschäftigt sich mit den Gründen, warum Chatbots ungerne genutzt werden. 61,8 Prozent der Befragten sagten aus, dass sie Chatbots als zu unpersönlich empfinden (Fittkau & Maaß-Consulting 2016). Eine weitere Studie, die sich mit der gleichen Fragestellung befasst hat, zeigt, dass es auch weitere Gründe geben kann, warum Chatbots von einigen Nutzern nicht genutzt werden. 63 Prozent der Befragten möchten beispielsweise generell nicht mit einem Computer kommunizieren. Hier könnte ein Zusammenhang zu der vorherigen Studie und der fehlenden Persönlichkeit bestehen. 54 Prozent der Befragten bezweifeln, dass Anfragen zuverlässiger bearbeitet werden können als bisher. 49 Prozent der Befragten bezweifeln außerdem, dass die Aussagen eines Chatbots zuverlässig sind und 47 Prozent sind der Meinung, dass die Technologie noch nicht ausgereift ist (Bitkom 2016).

Corti und Gillespie (2016, S. 431) haben untersucht, wie sich das Nutzerverhalten verändert, wenn die Nutzer wissen, dass es sich beim Gesprächspartner um einen Chatbot handelt oder nicht. Das Ergebnis zeigt, dass Nutzer eher dazu geneigt sind, Missverständnisse einzuräumen und Sätze zu korrigieren, wenn sie denken, dass sie sich mit einem realen Menschen anstatt einem Chatbot unterhalten. Auch hier könnte ein Zusammenhang zu der fehlenden Persönlichkeit bestehen. In einer weiteren Studie wurde untersucht, ob Nutzer es bevorzugen würden, wenn der Chatbot einen Namen und eine Persönlichkeit besitzt. 45 Prozent bejahten diese Umfrage, 18 Prozent verneinten sie und 37 Prozent ist es egal, solange ihr Anliegen gelöst wird (LivePerson 2017e).

Auch Los (2017, S. 52) hat in einer Studie gezeigt, dass Befragte, die Chatbots ungern nutzen, sie mehrheitlich als zu unpersönlich betrachten. Außerdem wurde in der Studie gezeigt, dass die Mehrheit der männlichen Testpersonen Chatbots gegenüber positiver eingestellt sind als die weiblichen Testpersonen. Die Entwicklung einer Persönlichkeit, eines Avatars und einer sozialen Bindung zum Nutzer kann eine wichtige Rolle in Bezug auf die Entwicklung von Chatbots spielen.

Dadurch, dass in Europa Chatbots erst in den letzten drei Jahren an Präsenz gewannen, bestehen noch nicht viele Statistiken und Erfahrungsberichte, um Schlüsse auf das Kundenverhalten und die Kundenakzeptanz zu schließen. An dieser Stelle ist es interessant, die regionalen Unterschiede zum chinesischen Raum bezüglich der Kundenakzeptanz und der Rolle von Chatbots im Alltag zu sehen, um Schlüsse auf die Chancen von Chatbots im europäischen oder deutschen Raum zu ziehen. In China nutzen rund 46 Prozent der Bevölkerung WeChat (We Are Social 2017). Dadurch, dass viele Funktionen nur für Nutzer in China freigeschaltet sind, ist es schwierig für Unternehmen außerhalb von China sich einen Eindruck über WeChat und die Möglichkeiten, die sich aus der Nutzung von Chatbots ergeben können zu verschaffen. Dieser Einblick kann jedoch wichtige Informationen darüber geben, wohin sich Facebook und andere Plattformen bewegen können. Außerdem zeigt WeChat, wo die Zukunft des mobilen Handels liegen könnte (Chan 2015, S. 1). Wie schon zuvor beschrieben, haben Kunden auf dem chinesischen Markt ein höheres Bedürfnis nach Rezensionen und Produktbewertungen, wodurch sich eine höhere Kundenakzeptanz Chatbots gegenüber entwickelte. Ein anderer Faktor kann aber auch der technologische Fortschritt Chinas europäischen Ländern gegenüber sein. Im Juni 2016 sagte der chinesische Präsident Xi Jinping, dass das Land auf dem besten Weg ist bis 2030 weltweit zu den führenden Innovatoren zu gehören. Er sagte außerdem, dass große wissenschaftliche und technologische Kapazitäten Pflicht seien, damit China stärker wird und sich das Leben der Menschen in China verbessert. Die Provinz Zhejiang, in der sich auch das Unternehmen Alibaba befindet, hat erst vor kurzem Investitionen in Höhe von 17 Milliarden Dollar für die Förderung der Technologie in den nächsten fünf Jahren zugesagt, um Start-Ups anzulocken. Diese Einstellung neuen Technologien gegenüber findet sich auch im Kundenverhalten wieder (Magee 2019). Die Popularität von WeChat in China ist sehr hoch und steigt jährlich um ca. 10,5 Prozent. Der Konsum über WeChat ist sehr hoch, über 20 Millionen Accounts veröffentlichen regelmäßig Beiträge und es werden bis zu 46 Terabyte an Traffic innerhalb von einer Minute verursacht. Über 1,5 Millionen Entwickler sind bei WeChat aktiv und haben über eine Millionen Anwendungen bzw. Chatbots für WeChat programmiert. Es haben zudem über 800 Millionen Nutzer den Bezahldienst WeChat Pay benutzt, wenn sie unterwegs, shoppen oder in einem Restaurant sind (Lee 2018). Auch die neue Bezahlmöglichkeit per QR-Code, die erst 2017 veröffentlich wurde, wurde bislang schon von über 50 Millionen Nutzern genutzt. Die Bezahlung per QR-Code wurde seitdem in mehreren Städten im öffentlichen Nahverkehr implementiert und wird momentan weiter ausgebaut. So hat Tencent zuletzt einen Vertrag mit Shenzhen Airlines abgeschlossen, um Fluggästen ebenfalls die Bezahlung per QR-Code zu ermöglichen (Jao 2018). Das folgende Bild zeigt eine Anwendung, die schon 2015 auf WeChat veröffentlicht wurde, mit der die Eltern in Echtzeit Informationen darüber erhalten können, wie ihre Kinder sich im Kindergarten benommen haben. Sie können ihre Leistungen abfragen und darüber benachrichtigt werden, wer das Kind wann abgeholt hat. Selbst ein Foto der abholenden Person kann angezeigt werden. Wahrscheinlich ist eine solche Anwendung in Deutschland noch schwer vorstellbar und würde auch datenschutztechnische Konflikte mit sich bringen. Vor allem die Tatsache, dass dies schon 2015 in China Realität war, kann Ausblicke über die regionalen Unterschiede der Kundenakzeptanz zeigen (Chan 2015, S. 6-8).

Abbildung 18: WeChat-Account des Chengdu 21st Kindergarten
Quelle: Chan (2015, S. 8)

All das zeigt zunächst, dass WeChat und auch Chatbots für chinesische Kunden eine sehr wichtige Rolle spielen und chinesische Nutzer wahrscheinlich neuen Technologien gegenüber weniger abgeneigt sind als deutsche Nutzer. Für Unternehmen außerhalb von China gilt es, auch eine solche Kundenakzeptanz zu erreichen. Folgende Zahlen zeigen den Vergleich zu anderen Plattformen oder Regionen. In China können Nutzer auf über 1 Millionen Chatbots zugreifen, wohingegen es auf Facebook 300.00 Chatbots gibt. Außerdem haben über 800 Millionen Nutzer in China, was rund 57 Prozent der Bevölkerung ausmacht, schon einmal WeChat Pay benutzt haben. In Deutschland hingegen haben, laut einer Studie aus dem Jahr 2018, gerade einmal 28 Prozent jemals einen Chatbot genutzt. 50 Prozent haben noch nie einen Chatbot genutzt, 20 Prozent wissen es nicht und zwei Prozent gaben an, nicht zu wissen, was Chatbots sind (idealo 2018a). Im Jahr 2016 lag die Anzahl an Chatbotnutzern in Deutschland gar bei 16 Prozent (nextMedia Hamburg 2016).

Eine weitere Studie aus den Niederlanden hat unter Einbezug des Technology Acceptance Models untersucht, inwieweit verschieden Faktoren Auswirkungen auf die Kundenakzeptanz von Chatbots haben. Sie kam zu dem Ergebnis, dass die wahrgenommene Nützlichkeit, die Kompatibilität eines Chatbots und der Schutz der privaten Daten wesentlich Einfluss darauf haben, ob ein Chatbot vom Nutzer akzeptiert und genutzt wird. Das zeigt, dass Unternehmen nicht nur funktionale Chatbots entwickeln, sondern idealerweise sie für verschiedene Plattformen zugänglich machen und die privaten Daten der Nutzer besonders schützen sollten (Eeuwen 2017, S. 11).

Es wird deutlich, dass aktuell die Nutzung von Chatbots in Deutschland sehr viel niedriger ausfällt als in China. Wie bereits erwähnt, spielen hierbei auch die fehlende Persönlichkeit und das fehlende Vertrauen in Chatbots eine entscheidende Rolle. Allerdings ist dies nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, dass aus verschiedenen Gründen die Entwicklung der Chatbots in China früher stattfand, auf WeChat rund 700.000 Chatbots mehr zur Verfügung stehen und diese mehr in den Alltag integriert sind und mehr Funktionen bieten als z.B. Chatbots auf Facebook. Laut Chan (2015, S. 1) kann man den chinesischen Markt jedoch als Vorreiter ansehen und versuchen, diese Technologie möglichst optimiert an den internationalen bzw. deutschen Markt anzupassen. Auch Liu (2018, S. 235-236) sagt, dass WeChat wegen verschiedener Markteintrittsbarrieren und des fehlenden Netzwerkeffekts momentan kaum eine Chance in Europa hätte. Er bezeichnet aber das Geschäftsmodell von WeChat als zukunftsweisend für Europa und sagt voraus, dass Facebook die Features von WeChat kopieren wird, um sie auf dem europäischen Markt anzubieten. Dies könnte nicht nur Wettbewerbsvorteile schaffen, sondern auch in bestimmten Fällen überlebenswichtig für Unternehmen sein. Man muss sich jedoch dessen bewusst sein, dass die Einstellung Chatbots gegenüber in Deutschland immer noch schwierig ist und man eventuell durch verschiedene Maßnahmen das Vertrauen der Kunden gewinnen muss, selbst wenn die Technologie einwandfrei funktionieren sollte. So sagten 27 Prozent einer Studie aus dem Jahr 2018, bei der 1164 Menschen in Deutschland gefragt wurden, dass sie Chatbots auf keinen Fall nutzen würden, was eine große Hürde für Unternehmen darstellen kann. 33 Prozent lehnen Chatbots eher ab, 21 Prozent würden Chatbots eher nutzen, sechs Prozent würden Chatbots auf jeden Fall nutzen und 13 Prozent haben keine Angaben gemacht (YouGov 2018).

In Bezug auf die Kundenakzeptanz spielt jedoch der Datenschutz eine fundamentale Rolle. In China gilt zwar eine generell höhere Offenheit neuen Technologien gegenüber, dies geht aber auch meistens mit dem Verzicht auf Datenschutz einher. Vor allem in Hinblick auf die Datenschutzgrundverordnung und den höheren Stellenwert des Datenschutzes in Europa sind solche Punkte zu beachten. WeChat gilt zwar als Vorreiter der modernen Chatbot-Plattform, allerdings muss man bei der Anwendung auf den europäischen Raum einiges kritisch hinterfragen (Liu 2018, S. 235-236).

Folgen einer falschen Kommunikation

Interessant ist jedoch, dass Deutsche generell neue Technologien skeptisch sehen und zu viel Angst vor neuen Technologien haben (Jansen und Heeg 2018). Aus diesem Grund ist die richtige Kommunikation ein Grundbaustein für den Erfolg neuer Technologien. Ein solches Phänomen ist z.B. beim Cloud-Computing zu sehen, bei dem Unternehmen anstelle der eigenen Infrastruktur, eine gemietet IT-Infrastruktur über das Internet nutzen. Kritiker werfen deutschen Unternehmen eine unbegründete Angst vor der Cloud vor. Gründe dafür sind u.a. unrealistische Erwartungen an die IT-Sicherheit im eigenen Rechenzentrum, das Vernachlässigen von Best Practices, Fehleinschätzung der möglichen Risiken des Cloud-Computings und das Fehlen einer umfassenden Management- Strategie (Haff und Schmitz 2017).

Ein Blick in die Automobilbranche, in der das autonome Fahren in den letzten Jahren ein wichtiges Thema war, bestätigt diese Angst. So wird beim autonomen Fahren die fehlende Kontrolle als größter Kritikpunkt gesehen. Eine Statistik aus dem Jahr 2015 zeigt, dass 91 Prozent der Befragten in China, jedoch nur 44 Prozent in Deutschland interessiert an einem autonomen Auto sind (Commerz Finanz). Eine weitere Studie zeigt, dass 67 Prozent der Deutschen haben kein Vertrauen in die Technik und 63 Prozent Angst vor Manipulationen haben (Horizont 2018). Gleichzeitig zeigt aber eine weitere Studie, dass lediglich 15 Prozent der Deutschen sich intensiv mit dem Thema beschäftigt haben (Statista 2016). Uber und Googles Tochtergesellschaft Waymo zeigen, dass Robotertaxis in der Praxis genutzt werden können und als relativ sicher gelten, auch wenn bei Waybo aktuell noch Sicherheitsfahrer hinter dem Lenkrad sitzen. Nichtsdestotrotz muss man diese Sicherheit mit Vorsicht genießen, da zuletzt ein Todesfall, der durch ein autonomes Uber-Taxi ausgelöst wurde für Schlagzeilen sorgte (Eckl-Dorna 2018). Ungeachtet dessen, ob die Befürchtungen begründet sind, zeigen die Studien nicht nur die regionalen Unterschiede bezüglich der Einstellung und Offenheit neuen Technologien gegenüber, sondern geben auch Hinweise darauf, dass eventuell der Informationsmangel der Deutschen ein Grund für genau diese Einstellung sein könnte. Der Ursprung hierfür wiederum könnten beispielsweise in der falschen Marketing- und Aufklärungsstrategie liegen. Da die Kundenakzeptanz vor allem in Deutschland eine große Barriere darstellen kann, ist es umso wichtiger, Einführungen neuer Technologien in der Vergangenheit zu untersuchen, um so aus Fehlern zu lernen. Ein Beispiel dafür ist die gescheiterte Einführung des Kraftstoffs Super E10 im Jahr 2009. Super E10 ist ein günstigerer Kraftstoff mit einem Biokraftstoffanteil von 10%. Die Einführung wurde zum ersten Mal 2009 u.a. wegen der ungeklärten Verträglichkeit bei japanischen Automodellen gestoppt. Daraufhin geschah bis zum Frühjahr 2011 nichts, danach wurde ein weiterer Versuch der Einführung gestoppt. Gründe hierfür gibt es zahlreiche. Die Einführung wurde beispielsweise schlecht vorbereitet und es wurden seitens der Politik keine Handlungsempfehlungen gegeben. Daraufhin nahmen sich weder die Mineralölindustrie, noch die Automobilhersteller dem Problem an. Außerdem gab es bei der Produktneueinführung keinerlei Marketingmaßnahmen, um den Kunden über das neue Produkt genügend zu informieren. Auch die schlechte Informations- und Aufklärungspolitik des Bundesumweltministeriums, der Automobilhersteller und der Mineralölwirtschaft sind schuld an der fehlgeschlagenen Einführung. Kunden konnten sich zu Beginn der Einführung lediglich über Hotlines der Automobilhersteller über die Verträglichkeit von Super E10 mit ihrem Fahrzeug informieren, wobei ein Großteil der Autofahrer angibt, schlecht informiert worden zu sein. Nach dem Benzingipfeltreffen 2011 wurde beschlossen, Listen im Internet und an Tankstellen auszulegen, die über die Verträglichkeit der PKW-Modelle informieren sollen. Gleichzeitig wurden aber Warnhinweise an den Zapfsäulen befestigt, E10 nur bei zweifelsfreier Verträglichkeit mit dem eigenen Fahrzeug zu tanken. Auch Automobilverkäufer warnten weiterhin ihre Kunden vor den Risiken des E10 Kraftstoffs, ohne fundierte Kenntnisse zu haben und verunsicherten die Kunden auf dieser Art weiter. All das zeigt, dass vor allem in einem Land wie Deutschland, welches neuen Technologien generell eher skeptisch gegenübersteht, es von enormer Bedeutung ist, Technologien, bei denen Sicherheit und Vertrauen eine große Rolle spielen, richtig einzuführen. Im Beispiel des Kraftstoffs Super E10 hätten Automobilhersteller oder Kraftfahrtbundesamt individuelle Anschreiben an die PKW-Besitzer versenden können, in denen sie die E10-Verträglichkeit der Automodelle bescheinigen können. Außerdem haben weiterhin viele Kunden keine Sicherheit in E10 und würde es nur dann tanken, wenn jemand für eventuelle Schäden aufkommen würde. Aufgrund der vorherigen Fehler und fehlenden Nachweisbarkeit im Schadensfalle, tanken Deutsche trotz des Preisvorteils von ca. 15 Cent gegenüber herkömmlichem Super kein E10 und lässt sich auch weiterhin nichts aufzwingen (Rainer 2012, S. 51-55). Das zeigt die erheblichen Folgen einer falschen Einführung und Kommunikation und was für eine große Bedeutung diese für die Her ausforderungen von Chatbots haben, da auch hier das fehlende Vertrauen und die fehlende Zuverlässigkeit eines Chatbots große Barrieren für den deutschen Kunden darstellen.

Aus diesem Grund ist es wichtig, auch weitere Studien, die die Möglichkeiten von Chatbots thematisieren zu berücksichtigen. So wurden in den letzten Jahren einige Studien darüber veröffentlicht, für welche Dienste Nutzer bereit wären Chatbots zu nutzen. Es ist jedoch nicht bekannt, ob bei der folgenden Studie nur Menschen befragt wurden, die Chatbots nutzen oder ob eine zufällige Menschengruppe über 18 Jahre befragt wurde, da sie teilweise anderen Studien widersprechen. Im Jahr 2017 sagten beispielsweise 64 Prozent der Befragten, dass sie einen Termin mithilfe eines Chatbots vereinbaren würden, 20 Prozent würden es vielleicht tun (LivePerson 2017d).

Herausforderungen in der Telekommunikationsbranche (Kundenservice)

Speziell beim Einsatz von Chatbots im Kundenservice sollte man vorsichtig sein. Chatbots verfügen im Vergleich zum klassischen Kundendienst viele Vorteile. Sie sind ständig verfügbar und haben schnelle Reaktionszeiten. Allerdings sind die meisten Chatbots aktuell eher unzuverlässig und besitzen ein geringeres Einfühlungsvermögen als klassische Kundenservicemitarbeiter. Es ist zwar wichtig bei gestressten und unzufriedenen Kunden schnell zu reagieren und sofort verfügbar zu sein, allerdings kommt es in solchen Fällen auch oft auf das Einfühlungsvermögen des Kundendienstmitarbeiters an, da er solchen Kunden teilweise auf unkonventionelle Weise, wie z.B. einer Rabattaktion helfen würde. Außerdem haben solche Kunden meistens auch ein Bedürfnis, nach einem menschlichen Mitarbeiter anstelle eines Chatbots. Die Automatisierung durch einen Chatbot könnte gar kontraproduktiv sein, weswegen in solchen Fällen ein eher geringes Automatisierungspotential vorhanden ist (Schacker und Fuchs 2018, S. 10). Selbst wenn man eine Automatisierungslösung für gestresste Kunden mithilfe eines Chatbots finden würde, z.B. durch das Einbinden menschlicher Mitarbeiter, könnten theoretisch Probleme entstehen. Es bleibt offen, ob Kunden nicht eventuell Hemmungen verlieren und so oft vor dem Chatbot einen gestressten Kunden spielen würden, bis sie einen Weg finden bestimmte Rabatte als Entschädigung zu erhalten und diesen Weg dann an andere Kunden weitergeben. Grund für diese Gefahr ist der Schadensersatz, auf den der Kunde bei zeitweiligem DSL-Ausfall Anspruch hat (Deutschbein 2013). Da er jedoch in einigen Fällen schwer zu beweisen ist, handeln DSL-Anbieter bei einigen Ausfällen oft kulant mit kleinen Rabatten. Diese Kulanz ließe sich durch Chatbots eventuell durch den Kunden ausnutzen. Die Abbildung 19 zeigt eine Konversation zwischen einem Kunden und dem Chatbot TOBi, in der der Kunde aufgrund der Bequemlichkeit einen DSL-Fehler per Chatbot meldete, welcher so nicht existierte und im Gegenzug ohne Prüfung des Fehlers dem Kunden eine Entschädigung einbrachte. Zwar wurde der Chatbot in dem Falle aufgrund der Komplexität der Anfrage von einem menschlichen Mitarbeiter bedient, allerdings konnte der Kunde trotzdem ohne Hemmungen eine Entschädigung verlangen, die er vielleicht nicht verlangt hätte, wenn er persönlich telefonieren und in der Warteschleife der Hotline warten müsste.

Abbildung 19: Entschädigung durch Chatbot TOBi
Quelle: Eigenes Bild

Ein ähnliches Problem entstand auch vor einigen Jahren durch das vermehrte Online- Shopping. Kunden machen sich die vereinfachten Online-Retoure-Bedingungen zu Nutzen und senden teilweise dreckige und benutze Kleidung zurück (Focus Money 2014). Es ist also nicht auszuschließen, dass solche Sicherheitslücken von Kunden ausgenutzt werden.

Im Kundendienst sollte ein Chatbot außerdem mindestens so intelligent sein, dass er erkennt, wenn er ein Anliegen nicht bearbeiten kann und den Kunden an einen Mitarbeiter weiterleiten muss. Er muss außerdem Routine- von Individualfällen unterscheiden können (Henn 2016, S. 24). Eine Studie in Deutschland zeigt ebenfalls, dass 53 Prozent der Befragten sich eine Weiterleitung an einen menschlichen Mitarbeiter wünschen, sobald sie nicht verstanden werden (LivePerson 2017a). Um den Chatbot richtig trainieren zu können, sind außerdem geeignete Dialog-Paare aus dem Kundenservice notwendig (Henn 2016, S. 24). Ferner sollten Schnittstellen erstellt werden, die den Mitarbeitern Zugriff auf die Entscheidungen eines Chatbots geben. Sie sollten nicht nur einsehen können, welche Entscheidungen der Chatbot getätigt hat. Es muss auch ersichtlich werden, warum der Chatbot sie getätigt hat und die Möglichkeit bestehen, die Entscheidung rückgängig zu machen (Holmquist 2017, S. 32). Beim richtigen Einsatz eines Chatbots ist zwar eine Kosteneinsparung möglich, allerdings geschieht dies langfristig auf Kosten der Mitarbeiter, da mit der Zeit Stellen abgebaut würden. Es ist also auch mit Frustrationen bei den Angestellten zu rechnen (Gentsch 2017, S. 109). Experten sind allerdings geteilter Meinung hinsichtlich des Einsatzes von KI im Kundenservice. In komplexen Situationen wird weiterhin nur ein menschlicher Mitarbeiter dem Kunden helfen können (Schuh 2016).

Herausforderungen in der Textilbranche

Die niederländische Studie hat außerdem auch das Verhalten von Jugendlichen, die ab dem Jahr 2000 geboren sind, hinsichtlich Online-Shopping untersucht. So kam die Studie zu dem Ergebnis, dass auch in dieser Generation die meisten Befragten ihren Laptop oder Computer zum Online-Shopping nutzen. Es ist also fraglich, ob Chatbots es in Zukunft schaffen, den kompletten Bestellprozess auf dem Smartphone abzuwickeln, da es den Online-Shops ebenfalls nicht gelingt. Auch das Kontaktieren eines Unternehmens über eine Messenger-App ist bei den Befragten eher eine Seltenheit. Die Studie zeigt insgesamt, dass es keine entscheidenden Hinweise auf die Verwendung von Chatbots gibt. Allerdings könnte eine mögliche Begründung dafür sein, dass aktuell auch die Popularität des Online-Shoppings auf dem Handy eher gering ausfällt. Außerdem ist zu beachten, dass Chatbots teilweise auch vom Computer oder Laptop genutzt werden können, dass die Entwicklung von Chatbots sich derzeit noch in der Anfangsphase befindet und dass zukünftige Forschungen eventuell zu einer anderen Schlussfolgerung kommen können. Außerdem wird aus der Studie deutlich, dass Nutzer, die offen gegenüber dem Online-Shopping sind auch tendenziell eher bereit sind, Chatbots zu nutzen. Diese Nutzer gilt es primär für die Nutzung von Chatbots zu gewinnen (Eeuwen 2017, S. 11). Auch sollte die Implementierung weiterer Funktionen, wie z.B. das Tätigen oder Verwalten von Bestellungen und Bereitstellen von Lieferinformationen, neben der beratenden Beratungsfunktion in Betracht gezogen werden. Ohne solche Mehrwerte ist es fraglich, ob Kunden in Zukunft einen solchen Chatbot weiter nutzen würden. Der H&M Chatbot zeigt leider ebenfalls ein semi-intelligentes Abfragen auf. Die Kommunikation mit dem Chatbot verläuft eher starr und lässt auf ein regelbasiertes System mit einer begrenzten Empathiefähigkeit vermuten, woraufhin die Konversationen oft schnell beendet werden (Morana et al. 2017, S. 46). Außerdem werden nur exakte Wörter oder das Anklicken von Buttons als Antwort akzeptiert (ecommerce chatbots 2017). Im Ge gensatz zum Kundenservice besteht zwar nicht die Anforderungen an einen vollständigen Mitarbeiterersatz seitens Kunden, eine Weiterentwicklung des NLP wird jedoch langfristig unumgehbar sein.

Herausforderungen in der Tourismusbranche

Generell ist die Digitalisierung als eine große Herausforderung in der Tourismusbranche zu sehen. Eine Umfrage des Reisekonzerns Thomas Cook ergab, dass 55 Prozent der Kunden online nach einer Reise gesucht, danach aber trotzdem im Reisebüro gebucht haben. Es bedarf auch in der Tourismusbranche ein omnipräsentes Auftreten (Thomas Cook 2018). Chatbots könnt ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung sein, allerdings wäre auch hier ein Zahlungssystem eine wichtige Voraussetzung, um Bestellprozesse oder zumindest Buchungsupgrades per Chatbot zu ermöglichen. Die Praxis zeigt aber, dass Kunden gerne Reisebüros bevorzugen, weil sie dort besser beraten werden und potentielle Reise vorab erkunden können (Schwedes 2017). Aktuelle Chatbots in der Tourismusbranche zeigen, dass sie, im Gegensatz zu einer Online-Seite den Kunden diesbezüglich beraten können. Nutzer können sich vom Kayak Chatbot beispielsweise inspirieren lassen und fragen, wohin man für 300 € fliegen kann (Kayak 2016). Die Möglichkeit, diese Wünsche dem Chatbot gegenüber äußern und daraufhin angemessene Empfehlungen erhalten zu können, könnte eventuell dazu führen, dass in Zukunft der klassische Reisebürokunde auch auf einen Chatbot zugreift. Die letzten Jahre zeigen nämlich, dass trotz sämtlicher Online-Portale, die Anzahl an Reisebüros in Deutschland wieder gestiegen ist. Beim Reisekonzern TUI lag der Anteil der reinen Online-Buchungen beispielsweise lediglich bei 20 Prozent. Grund dafür ist, dass sie erstens meistens unsicher sind und sich beraten lassen möchten. Zweitens erhoffen sich die Kunden bei einer komplexeren Buchung mehr Sicherheiten im Reisebüro (Schwedes 2017). Die Beratung wäre in Zukunft durchaus durch den Einsatz eines Chatbots durchführbar, auch wenn momentan noch die Fehlerquote hoch ist und Chatbots in den meisten Fällen klare Anweisungen benötigen (Spiegel Online 2017). Allerdings ist es fraglich, inwieweit ein Gesprächsverlauf übersichtlich und vertrauenswürdig genug wäre, damit ein Nutzer dazu bereit wäre, im Gespräch mit einem Chatbot eine Reise zu buchen. Es gilt also vor allem in der Tourismusbranche zu erforschen, was für eine Ansicht sich Nutzer wünschen. Dies könnte ein Forschungsgebiet der Mensch-Computer-Interaktion sein. Schließlich arbeiten auch Reisebüromitarbeiter mit einer kompakten Ansicht am Computer, um dem Kunden eine Übersicht zu geben. Allerdings gibt es diesbezüglich keine Studien oder Forschungen, somit lassen sich lediglich Vermutungen aufstellen.