Im Rahmen des Forschungsprojektes wurden unterschiedlich KI-Chatbots und Tools auf ihre Einsatztauglichkeit hin überprüft. Untersucht wurden unteranderem die zur Verfügung stehenden LLMs, die Möglichkeiten zur individuellen Konfiguration, das Einbinden von weiteren Daten, die angebotenen Preismodelle und die Usability bei der Erstellung eine KI-Chatbots. Getestet wurden sowohl eigenständige Chatbot-Builder (Dante, Botpress, re:tune, Chatbase) wie auch Plugins (Kognetics, AI Power, AI Engine) die zum Beispiel direkt in WordPress eingebunden werden können.
Botpress
Botpress ist eine Open-Source-Konversations-KI-Plattform mit umfassenden Funktionen für die Prozessautomatisierung.
re:tune
Re:tune ist eine KI-basierte Plattform für das Erstellen, Trainieren und Veröffentlichen von angepassten Chatbots.
Chatbase
Chatbase ist eine Plattform, welche die Fähigkeiten von ChatGPT nutzt, um individuelle KI-gesteuerte Chatbots zu erstellen.
Kognetics
Der Kognetiks Chatbot für WordPress ist ein Plugin, mit dem die ChatGPT-API von OpenAI einer Website integriert werden können.
AI Power
AI Power ist ein komplettes KI-Paket, um WordPress-Website schnell und mühelos mit erweiterten KI-Funktionen erweitern zu können.
AI Engine
KI-Engine fügt WordPress diverse KI-Funktionen wie Chatbots, Formulare, Copilot und Content-Generierung hinzu.
Wenn sich ein Unternehmen dazu entschliesst, einen KI-Chatbot im Unternehmen einzuführen, sollten die Gründe sowie die konkreten Ziele definiert sein unabhängig davon, ob der KI-Chatbot zur Arbeitsunterstützung oder zur Kundenkommunikation genutzt werden soll. Die Motive einen KI-Chatbot einzuführen können variieren, in den meisten Fällen, sind es jedoch die Entlastung des Kundenservice, automatisierte Erfassung von Kontaktdaten und Konversation sowie generelle Zeit- und Kosteneinsparungen. Auch wenn die Nutzung künstlicher Intelligenz mit Kosten verbunden ist, werden diese, die Zielgerichtete Anwendung vorausgesetzt, durch die Zeitersparnis sehr schnell wettgemacht.
Der Weg zum erfolgreichen KI-Chatbot ist in der Regel nicht so kompliziert oder langwierig, wie es häufig dargestellt wird. Diese 6 Schritte können dabei helfen erfolgreich einen KI-Chatbot einzuführen.
1. Ziele definieren
Das Unternehmen muss vor dem Start mit einem Chatbot genau definieren, welche Ziele damit erreicht werden möchten. Die Ziele leiten sich in der Regel von den Beweggründen ab, so kann es ein Ziel sein das Supportvolumen zu senken oder die Conversion-Rate zu erhöhen. Neben der Erreichung von Zielen ist auch der Return on Investment (ROI) ein wichtiges Thema. Für die Faktoren der Zeit- und Kostenersparnis könnte zum Beispiel analysiert werden wieviel Zeit im Unternehmen für die Kundenberatung aufgewendet wird und wie im Verhältnis dazu das Potenzial für automatisierte und von der KI generierten Antworten aussieht. Verschiedene KI-Chatbot-Anbieter stellen Online-Kalkulatoren zur Verfügung.
Für das Forschungsprojekt hat man sich für den Use-Case Kundenanfragen & Kundenkommunikation entschieden.
2. Anbieter auswählen
Bei Anbietern für Chatbot-Lösungen gibt es inzwischen eine große Bandbreite. Auch die angebotenen Lösungen variieren. So gibt es verschiedene Chatbot-Arten: Chatbots, die auf Natural Language Processing (NLP) und künstlicher Intelligenz (KI) basieren oder Chatbots, die auf festgelegten Regeln basieren. KI-basierte, also intelligente Chatbots, bieten Unternehmen ein sehr großes Entwicklungspotenzial und ein hohes Mass an Automatisierung, da sie weniger Initialisierungsaufwand erfordern, sich selbstständig weiterentwickeln und wenig manuelles Eingreifen erfordern.
Eine Auswahl an Chatbots und Tools werden auf dieser Webseite vorgestellt und können getestet werden.
3. Themen festlegen
Um diesen Schritt zu klären, ist es zunächst wichtig zu definieren, was ein Thema bei einem Chatbot ist: Ein Thema, kann auch als Chatbot-Antwort bezeichnet werden. Es ist praktisch die Anzahl der Antworten, die ein Chatbot für Nutzer bereithält. Die Themen variieren je nach Branche und Produkt oder Dienstleistung des Unternehmens. Im ersten Schritt ist es aber wichtig, dass die Themen festgelegt werden, die die höchste Priorität für Ihr Unternehmen haben. Das initiale Festlegen der Themen bildet die erste Basis des Chatbots, auf der aufgebaut werden kann.
Für Voxy – Der Handwerkerchatbot wurde das Thema Dachkontrolle gewählt.
4. KI trainieren
Nachdem das erste Themen-Set festgelegt ist, wird die KI des Chatbots auf diese Themen trainiert. Ziel des Trainings ist es, dass der KI-Chatbot alle möglichen Fragestellungen zu den Themen versteht und die korrekte Antwort liefert. Zusätzlich kann die Knowledge-Base der KI mit unternehmensinternen Daten erweitert werden. Mit Hilfe von Instruktionen, Datei-Uploads oder gezielten ansteuern von Webseiten können Anfragen schneller und besser beantwortet werden.
Voxy wurde zusätzlich mit Informationen zu Gebäudetypen und Dacharten, Kosteninformationen für Dachsanierung und Unterhaltsarbeiten und einem FAQ trainiert.
5. Chatbot ausgestalten
Nachdem die Themen, die der Chatbot vorerst bedienen soll, festgelegt wurden, geht es an die visuelle Gestaltung, das Festlegen des Verhaltens und die Parametrisierung der Sicherheitseinstellungen. Zusätzlich soll definiert werden ob auch das Generieren oder Interpretieren von Bildmaterial zugelassen wird. Die Möglichkeiten der Ausgestaltung sind in der Regel stark abhängig vom Anbieter des Chatbots und dem gewählten Preisplan.
Voxy nutzt das LLM ChatGPT 3.5, wurde von uns personalisiert und ist bei der Beantwortung von Fragen sehr kreativ.
6. Chatbot einbinden
Dies ist der wohl schnellste und einfachste Part der Chatbot-Einführung. Nachdem der Chatbot trainiert und mit Themen und Texten bestückt ist, muss in den meisten Fällen nur ein HTML-Code (iFrame) integriert werden, sodass der Chatbot auf einer Website ausgespielt werden kann. Die Einbindung dieses Codes erfordert keinerlei IT-Skills und ist einfach durchzuführen.
Auf der Projektwebseite ist Voxy auf Basis des KI-Chatbot-Builders von Dante eingebunden. Diese Version wurde mit den Originaldaten des Prototyps trainiert.
Bilder und Videos übertreffen die Wirkung von Texten vor allem wenn es um den Einsatz in soziale Medien geht. Das liegt daran, dass Bilder schneller erfasst werden, wie ein Text und Videos zusätzlich ein interaktiveres und dynamischeres Erlebnis bieten. Dank Bild und Ton kann sich der Betrachter intensiver mit dem Inhalt auseinandersetzen und die vermittelte Geschichte oder Botschaft besser verstehen. Es gibt viele Tools, die bei der Umwandlung von Texten in Bilder oder Videos mit Hilfe von KI-Technologie helfen. Obwohl im Forschungsprojekt, ausser DALL-E zur Bildinterpretation im Prototypen, diese Tools nicht eingesetzt wurden ist eine Auswahl der Vollständigkeit halber hier aufgelistet.
DALL-E
DALL-E ist ein Text-zu-Bild-Generator von OpenAI. Er gehört zur Kategorie generativer KI (Generative AI) und ist in der Lage, auf Basis von natürlicher Sprache (Textanweisungen) digitale Bilder zu erstellen. DALL-E kann prinzipiell von jedem über eine Weboberfläche genutzt werden. Die Abrechnung erfolgt über ein Credit-System.
Midjourney
Midjourney ist eine generative Künstliche Intelligenz die auf Basis von Anweisungen in Textform hochauflösende Bilder, Gemälde, Zeichnungen, Fotos und andere Arten digitale Bilder erstellt. Nutzbar ist Midjourney über Textanweisungen (Prompts) an einen Discord-Bot. Es stehen drei verschiedene Abo-Modelle zur Verfügung.
Stable Diffusion
Stable Diffusion ist ein Deep-Learning-Modell, das zur Umwandlung von Text in Bilder verwendet wird. Es kann hochqualitative, fotorealistische Bilder erzeugen. Stable Diffusion ist Open Source und in Zusammenarbeit von Stability AI mit anderen Institutionen entstanden.
Playground AI
Playground AI ist eine Web-App zum Erstellen und Teilen von KI-Kunst. Sie hebt sich von ihren Mitbewerbern durch ihre Funktionen ab, darunter eine kostenlose Bilderzeugung, das automatische Ausfüllen von Textaufforderungen, ein kostenloser Bild-Upscaler, die Speicherung der Bilder in der Cloud und soziale Medien für KI-Kunst.
OpenArt
OpenArt ist eine KI-gestützte Kunstplattform, auf der Benutzer Bilder mithilfe vorgefertigter Modelle erstellen oder mit eigenen Modellen trainieren können. Es wird eine Reihe von KI-Tools bereitgestellt, um die Erstellung der Bilder zu verbessern. Das Startup mit Sitz in San Francisco wurde von ehemaligen Google-Mitarbeitern gegründet.
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Captions AI
Die Plattform Captions AI bietet eine Vielzahl von Werkzeugen, die den gesamten Prozess der Videoproduktion abdecken – von der Ideenfindung über die Aufnahme bis hin zur Nachbearbeitung. Captions AI zeichnet sich durch eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es auch Anfängern ermöglicht, professionelle Videos zu erstellen und diverse AI-gesteuerten Funktionen aus.
Haiper AI
Haiper AI ist ein leistungsstarkes KI-Tool zur Erstellung von Videos aus Texten, Bildern und bestehenden Videoinhalten. Mit Hilfe eines Wahrnehmungs-Fundament-Modells ermöglicht Haiper die mühelose Produktion ansprechender Videos für verschiedenste Anwendungen. Dabei setzt Haiper auf einen Community-getriebenen Ansatz, bei dem Nutzer aktiv in die Weiterentwicklung des Tools eingebunden werden.
Runway
Runway ist ein browserbasierter Video-Editor. Neben den üblichen Videoschnitt-Funktionen gibt es hier einige Werkzeuge, die sich von anderen Video-Tools abheben und den Fokus auf die Bearbeitung und Erstellung von Inhalten mittels KI-Tools haben. Die Oberfläche von Runway erinnert stark an professionelle Videoschnitt-Tools wie z.B. Adobe Premiere ist aber dennoch sehr einsteigerfreundlich.