Was ist ein Chatbot? Erklärung und Einsatzmöglichkeiten

Was ist ein Chatbot? Kurze Antwort: ein Programm, das automatisch auf Nachrichten antwortet. Lange Antwort: deutlich mehr als das – zumindest 2026.

Was vor ein paar Jahren noch ein starres Textfeld mit vorgefertigten Antworten war, ist heute ein KI-gestütztes Dialogsystem, das Sprache versteht, Absichten erkennt und auf Basis deiner Produktdaten berät. Der Unterschied ist nicht kosmetisch. Es ist ein kompletter Technologiewechsel.

Und trotzdem hält sich eine Sache hartnäckig: der sogenannte ELIZA-Effekt. Schon 1966 hat der MIT-Forscher Joseph Weizenbaum beobachtet, dass Nutzer seinem simplen Regelbot ELIZA echte Empathie zuschrieben – obwohl das Programm kein einziges Wort „verstand". 60 Jahre später passiert das Gleiche mit ChatGPT und Co. Menschen vermenschlichen Maschinen. Automatisch, unbewusst. Das erklärt, warum Chatbots im Kundenservice funktionieren – und warum die Qualität der Antworten so entscheidend ist. Wer Vertrauen gewinnt, darf es nicht durch Fehlinformationen zerstören.

Dieser Beitrag erklärt dir, was ein Chatbot technisch ist, wie er funktioniert, welche Arten es gibt und wo du aufpassen musst. Ohne Buzzwords, ohne leere Versprechen. Dafür mit konkreter Technik und Praxisbeispielen aus dem E-Commerce.

Was ist ein Chatbot? Definition und Einordnung

Ein Chatbot ist eine Software, die menschliche Konversation simuliert. Der Nutzer schreibt oder spricht eine Nachricht, das System verarbeitet sie und antwortet – automatisch, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Der Name setzt sich zusammen aus „Chat" (Unterhaltung) und „Bot" (Kurzform für Robot, ein automatisiertes Programm).

So weit, so Wikipedia. Die eigentliche Frage ist nicht „was", sondern „wie":

• Ein regelbasierter Chatbot gleicht deine Eingabe mit festen Wenn-Dann-Regeln ab. Passt keine Regel, kommt eine Fehlermeldung oder ein Standardtext.
• Ein KI-Chatbot analysiert die Bedeutung deiner Nachricht, erkennt die Absicht dahinter und formuliert eine eigene Antwort – auch wenn du die Frage noch nie exakt so gestellt hast.

Zwischen diesen beiden Varianten liegen technologisch Welten. Und dazwischen gibt es Mischformen, die für die meisten Unternehmen die richtige Wahl sind. Dazu gleich mehr.

Chatbot vs. AI Agent: Wo liegt die Grenze?

2026 kommt ein weiterer Begriff ins Spiel, den du kennen solltest: AI Agent.

Der Unterschied ist nicht akademisch, sondern funktional:

	Chatbot	AI Agent
Verhalten	Reaktiv – wartet auf Eingabe, gibt Antwort	Autonom – verfolgt Ziele, plant Schritte
Fähigkeit	Text rein, Text raus	Nutzt Werkzeuge (APIs, Shopsysteme, CRMs)
Beispiel	Erklärt, wie man eine Retoure anmeldet	Loggt sich ins Shopsystem ein, erstellt das Retourenlabel und sendet es per WhatsApp

Ein Chatbot antwortet. Ein AI Agent handelt. In der Praxis verschwimmen die Grenzen – viele moderne Systeme kombinieren beides. Bei Chatarmin arbeiten wir genau an dieser Schnittstelle. Einen ausführlichen Deep Dive zu AI Agents findest du bald in einem eigenen Beitrag.

Wie funktioniert ein Chatbot? Technik hinter der Konversation

Wenn du 2016 einen Chatbot gebaut hast, hast du Entscheidungsbäume gezeichnet. Wenn du 2026 einen baust, nutzt du ein Large Language Model (LLM) – oder du bindest eines an.

Transformer: Das Fundament moderner Chatbots

Moderne KI-Chatbots basieren auf der Transformer-Architektur – erstmals beschrieben im Google-Paper „Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017). Es ist die gleiche Technologie, die hinter GPT, Claude, Gemini und anderen Sprachmodellen steckt. Vereinfacht funktioniert sie in drei Schritten:

1. Tokenisierung: Der Bot zerlegt deine Nachricht in kleinste Einheiten (Tokens). „Wo ist mein Paket?" wird zu einzelnen Wortbausteinen, die das Modell verarbeiten kann.

2. Kontextanalyse (Self-Attention): Hier liegt der entscheidende Unterschied zu älteren Systemen. Statt Wörter nur von links nach rechts zu lesen, berechnet der Transformer die Beziehung jedes Tokens zu jedem anderen im Satz. Das Modell versteht dadurch nicht nur einzelne Wörter, sondern den gesamten Zusammenhang einer Nachricht. Der Satz „Das Schloss an der Tür ist kaputt" wird korrekt als Türschloss interpretiert – nicht als Gebäude.

3. Antwortgenerierung: Auf Basis dieser Analyse berechnet das Modell Token für Token die passendste Antwort.

Zwei Begriffe, die du in dem Zusammenhang kennen solltest:

• NLU (Natural Language Understanding): Der Teil des Systems, der deine Absicht erkennt. „Wo bleibt meine Bestellung?" und „Wann kommt mein Paket?" sind unterschiedliche Sätze – aber der gleiche Intent.
• NLG (Natural Language Generation): Der Teil, der die Antwort in natürlicher Sprache formuliert. Nicht als Textbaustein, sondern als individuellen Satz.

Multimodalität: Mehr als nur Text

2026 können Chatbots nicht mehr nur lesen und schreiben. Moderne Transformer-Modelle sind multimodal – sie verarbeiten Text, Bilder und Audio.

Was das in der Praxis bedeutet? Ein konkretes Beispiel: Ein Kunde sendet per WhatsApp ein Foto seines defekten Produkts. Der Bot erkennt den Schaden auf dem Bild, ordnet ihn einer Reklamationskategorie zu und leitet den Prozess automatisch ein. Kein Formular, kein Ticketsystem, kein „Bitte beschreiben Sie den Schaden in Worten".

Auch Spracheingaben verarbeiten multimodale Systeme direkt. Der Kunde spricht seine Frage ins Handy, der Bot versteht sie und antwortet – wahlweise als Text oder als Sprachnachricht. Das ist kein Zukunftsszenario mehr. Das funktioniert heute.

Wer tiefer in die technische Integration einsteigen will: In unserem Artikel zur Chatbot-API erklären wir, wie ein Bot an bestehende Systeme angebunden wird.

Chatbot-Arten im Vergleich: Regelbasiert, KI und Hybrid

Nicht jeder Chatbot ist gleich. Je nachdem, was du brauchst, ist eine andere Variante die richtige.

Regelbasierte Chatbots

Regelbasierte Bots arbeiten mit Entscheidungsbäumen. Du definierst Fragen, du definierst Antworten. Das System spielt sie aus. Punkt.

Stärken: Vorhersagbar, schnell aufgesetzt, kontrollierbar. Für klar abgegrenzte Anfragen wie Öffnungszeiten oder Versandinfos reicht das.

Schwächen: Null Flexibilität. Formuliert ein Nutzer seine Frage anders als erwartet, steht der Bot auf dem Schlauch. „Was kosten die Versandgebühren?" erkennt er. „Muss ich für Shipping extra zahlen?" vielleicht nicht.

Manche Anbieter umgehen das mit vorformulierten Antwort-Buttons, die den Nutzer durch ein Menü klicken lassen. Das funktioniert – fühlt sich 2026 aber an wie ein Drehtelefon in einem Smartphone-Laden.

Ehrlich gesagt: Regelbasierte Bots haben ihre Berechtigung als Teilkomponente. Als alleinige Lösung sind sie in den meisten Fällen nicht mehr zeitgemäß.

KI-Chatbots

KI-Chatbots nutzen Machine Learning und Natural Language Processing, um Sprache zu analysieren, Absichten zu erkennen und kontextbezogene Antworten zu formulieren. Sie verstehen Synonyme, Umgangssprache und sogar Tippfehler.

Der große Vorteil: Sie werden besser, je mehr Daten sie verarbeiten. Jede Konversation liefert Informationen, die die Genauigkeit verbessern.

Der Nachteil: KI-Bots können „halluzinieren" – also Antworten erfinden, die plausibel klingen, aber sachlich falsch sind. Im Kundenservice ist das kein Schönheitsfehler, sondern ein ernstes Risiko. Dazu gleich ein eigener Abschnitt.

Wer konkrete Chatbot-Beispiele aus der Praxis sehen will, findet in unserem Überblick verschiedene Szenarien und Use Cases.

Hybride Chatbots: Der Standard für Unternehmen

Die ehrliche Antwort auf „Regelbasiert oder KI?" lautet meistens: beides.

Hybride Systeme kombinieren die Verlässlichkeit fester Regeln mit der Sprachfähigkeit von KI. In der Praxis sieht das so aus:

Anfrage-Typ	Verarbeitung	Beispiel
Standard-FAQ	Regelbasierter Flow	„Wie sind eure Lieferzeiten?"
Komplexe Frage	KI-Komponente	„Ich suche ein Geschenk für meine Mutter, sie mag Naturprodukte"
Eskalation	Human Handover	Beschwerde, technisches Problem, individuelle Lösung

Automatisierung dort, wo sie Sinn ergibt. Menschen dort, wo sie gebraucht werden. Das ist kein Kompromiss – das ist der Ansatz, den wir bei Chatarmin im E-Commerce verfolgen.

Halluzinationen, RAG und Datenschutz: Die Risiken im Griff

Warum Chatbots halluzinieren

Jeder, der mit ChatGPT gearbeitet hat, kennt das Phänomen: Die KI antwortet selbstbewusst, flüssig und komplett falsch. Im privaten Kontext ist das ärgerlich. Im Kundenservice wird es zum Haftungsrisiko.

Sprachmodelle generieren Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Sie „wissen" nichts im menschlichen Sinn. Wenn die Trainingsdaten Lücken aufweisen oder die Frage mehrdeutig ist, füllt das Modell die Lücke – manchmal korrekt, manchmal frei erfunden.

Fachleute nennen das „Botshit": Inhalte, die grammatisch sauber und stilistisch überzeugend, aber inhaltlich Müll sind. Im B2B-Kontext will das keiner seinen Kunden zumuten.

RAG: Die Lösung für Unternehmens-Bots

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation und ist 2026 der Industriestandard für professionelle Bots im Unternehmenseinsatz. Das Prinzip ist simpel:

1. Der Nutzer stellt eine Frage.
2. Der Bot durchsucht zuerst eine definierte Wissensdatenbank – Produktdaten, FAQ-Dokumente, Helpdesk-Artikel, Retouren-Richtlinien.
3. Erst auf Basis dieser verifizierten Informationen formuliert die KI eine Antwort.

Der Bot antwortet nicht „aus dem Bauch", sondern auf Grundlage deiner Unternehmensdaten. Das reduziert Halluzinationen drastisch.

Praktischer Nebeneffekt: Wenn sich deine Daten ändern (neues Produkt, neue AGB, geänderte Versandoptionen), aktualisierst du die Wissensdatenbank. Du musst kein Sprachmodell neu trainieren.

Und noch ein Punkt, der in der DSGVO-Diskussion relevant ist: Weil die Unternehmensdaten in einer separaten Datenbank liegen und nicht ins Sprachmodell selbst einfließen, lassen sie sich gezielt löschen. Das „Recht auf Vergessenwerden" ist bei RAG-basierten Systemen deutlich einfacher umsetzbar als bei klassisch trainierten Modellen.

EU AI Act: Was 2026 Pflicht ist

Die Transparenzpflichten des EU AI Acts greifen seit 2026 vollständig. Für Bots im E-Commerce und Kundenservice bedeutet das konkret:

Artikel 50 – Transparenzpflicht: Jeder Nutzer muss erkennen können, dass er mit einer KI spricht. Ein klarer Hinweis wie „Du schreibst gerade mit unserem KI-Assistenten" ist Pflicht. Kein Versteckspiel.

Risikoeinstufung: Die meisten Bots im E-Commerce fallen unter „Limited Risk" (begrenztes Risiko). Das heißt: Transparenzpflichten einhalten, aber keine aufwendige Zertifizierung nötig. „High Risk" betrifft KI in sensiblen Bereichen wie Kreditbewertung oder Personalauswahl – nicht den Support-Bot in deinem Shop.

Bei Nichteinhaltung drohen Strafen. Die konkreten Bußgelder richten sich nach Unternehmensgröße und Schwere des Verstoßes. Es lohnt sich, das Thema ernst zu nehmen, bevor es teuer wird.

Wenn du Chatbot-Anbieter vergleichst, frag gezielt nach EU AI Act Compliance und DSGVO-Konformität. Wer hier keine klare Antwort liefert, ist 2026 keine Option.

Einsatzbereiche: Wo Chatbots 2026 konkreten Unterschied machen

Kundenservice

Der naheliegendste Einsatz – und trotzdem machen ihn viele falsch. Ein Bot im Kundenservice funktioniert nicht als isolierte Lösung, die man einfach „drüberstülpt". Er funktioniert als erster Touchpoint in einem durchdachten Support-Prozess.

In der Praxis bewährt sich ein dreistufiges Modell:

• Stufe 1 (Bot): FAQ, Bestellstatus, Retourenabwicklung, Versandfragen. Automatisiert, rund um die Uhr, ohne Wartezeit.
• Stufe 2 (Bot + Mensch): Der Bot qualifiziert die Anfrage vor und übergibt mit dem gesamten Kontext an einen Mitarbeiter. Der Kunde muss sein Anliegen nicht nochmal schildern.
• Stufe 3 (Mensch): Eskalationen, Beschwerden, individuelle Kulanz-Entscheidungen.

Das Ergebnis: kürzere Reaktionszeiten, weniger repetitive Tickets für dein Team, bessere Kundenzufriedenheit. Nicht weil der Bot den Menschen ersetzt, sondern weil er ihm den Rücken freihält.

Wie automatisierte Kundenkommunikation im E-Commerce im Detail funktioniert, zeigt unser separater Deep Dive.

WhatsApp Marketing

WhatsApp ist der Kanal, den deine Kunden sowieso täglich nutzen. Über 60 Millionen Menschen im DACH-Raum sind aktiv. Ein WhatsApp-Chatbot macht daraus einen Marketing- und Servicekanal in einem:

• Personalisierte Newsletter auf Basis von Kaufhistorie und Interessen – nicht als Massennachricht, sondern segmentiert und relevant.
• Lead-Qualifizierung direkt im Chat (WhatsApp Flows): Statt eines Formulars auf der Website führt der Bot ein kurzes Gespräch und übergibt qualifizierte Leads an den Vertrieb.
• Post-Purchase-Automation: Versandbestätigungen, Bewertungsanfragen und Cross-Selling – automatisiert im Chat, nicht als E-Mail, die im Spam landet.

E-Commerce-Brands wie Farbenlöwe oder Bedrop setzen auf diese Kombination aus Bot und WhatsApp – mit messbaren Ergebnissen in Conversion und Kundenbindung.

E-Commerce und Verkauf

Laut dem Capgemini Consumer Trends Report 2025 nutzen in Deutschland bereits 59 % der Verbraucher GenAI-Chatbots für die Produktsuche – statt klassischer Suchmaschinen. 78 % wünschen sich ein Einkaufserlebnis mit generativer KI. Die Zahlen sind klar: Kunden erwarten das.

Im Online-Handel ist der Chatbot deshalb kein Gimmick, sondern ein Verkaufstool. Richtig eingesetzt, begleitet er den Kunden von der Produktsuche bis zum Checkout:

• Produktberatung: „Welche Größe passt mir?" oder „Welches Produkt eignet sich für empfindliche Haut?" – ein KI-Bot gibt auf Basis deiner Produktdaten individuelle Empfehlungen. Kein Raten, kein generischer FAQ-Text.
• Retourenmanagement: Statt eines Formulars bearbeitet der Bot die Rückgabe direkt im Chat. Weniger Aufwand für den Kunden, weniger Tickets für dein Team. Mit multimodaler KI reicht sogar ein Foto des defekten Produkts, um den Prozess anzustoßen.
• Warenkorb-Recovery: Automatisierte Erinnerungen bei abgebrochenen Bestellungen. Per WhatsApp statt per E-Mail – mit Öffnungsraten, die klassische Mailings alt aussehen lassen.

Bei Chatarmin liegt der Fokus auf E-Commerce-Shops, insbesondere mit Shopify-Integration. Wie das in der Praxis aussieht, zeigen unsere Kundenstories – unter anderem von Alpurial.

Exkurs: Chatbots außerhalb der E-Commerce-Bubble

Chatbots arbeiten nicht nur im Online-Handel. Im Gesundheitswesen übernehmen sie Aufgaben wie Terminvergabe, erste Symptomabfrage oder die Nachverfolgung von Genesungsverläufen. Medizinische Entscheidungen treffen sie nicht – das bleibt Ärzten vorbehalten. Aber als erste Anlaufstelle entlasten sie Praxen und Kliniken spürbar.

Auch in Branchen wie Versicherungen, Immobilien oder Recruiting kommen Bots zum Einsatz – überall dort, wo viele gleichartige Anfragen auflaufen und schnelle, konsistente Antworten gefragt sind.

Die Vorteile eines Chatbots: Was in der Praxis zählt

Kein Marketingsprech. Hier sind die fünf Gründe, die in der Praxis den Unterschied machen:

1. Verfügbarkeit rund um die Uhr. Ein Bot antwortet um 3 Uhr nachts genauso zuverlässig wie um 10 Uhr morgens. Für Unternehmen mit internationaler Kundschaft oder für Shops, deren Peak-Traffic abends stattfindet, ist das keine Spielerei – das ist Grundvoraussetzung.

2. Skalierung ohne Bottleneck. 10 gleichzeitige Anfragen oder 500 – für das System kein Unterschied. Dein Support-Team wird nicht zum Flaschenhals, wenn du plötzlich Traffic-Spitzen hast. Black Friday, Produktlaunch, Influencer-Kampagne: der Bot fängt den Ansturm ab.

3. Konsistenz. Ein Bot gibt auf die gleiche Frage immer die gleiche, korrekte Antwort. Keine Tagesform, keine Stimmungsschwankungen, kein „Das weiß ich gerade leider nicht". Das schafft Vertrauen bei deinen Kunden – und erklärt auch, warum der ELIZA-Effekt so wirksam ist: Konsistenz suggeriert Kompetenz.

4. Daten und Insights. Jede Konversation liefert verwertbare Informationen. Welche Fragen werden am häufigsten gestellt? Wo brechen Kunden ab? Wo fehlen Informationen auf deiner Website? Ein Bot ist nicht nur ein Servicetool – er ist auch ein Diagnoseinstrument für deinen gesamten Kundenprozess.

5. Entlastung des Teams. Der wichtigste Punkt. Ein guter Bot ersetzt keine Mitarbeiter. Er befreit sie von repetitiven Anfragen, die keine menschliche Aufmerksamkeit erfordern. Dein Team kann sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt: komplexe Anliegen, Beschwerden, persönliche Beratung.

Chatbot vs. Live-Chat: Kein Entweder-oder

Häufige Frage. Falsche Frage. Denn es geht nicht um entweder-oder.

Ein Chatbot automatisiert. Ein Live-Chat verbindet deine Kunden mit echten Menschen. Die beste Lösung kombiniert beides.

Der Bot bearbeitet, was automatisierbar ist. Sobald es persönlich oder komplex wird, übernimmt ein Mensch – mit dem gesamten Gesprächsverlauf aus der vorherigen Konversation. Kein Neustart, kein „Können Sie Ihr Anliegen nochmal schildern?"

Dieses Zusammenspiel ist der Grund, warum hybride Systeme besser performen als reine Bot- oder reine Live-Chat-Lösungen. Das System filtert, qualifiziert und löst – dein Team greift ein, wenn es drauf ankommt.

Wenn du dich fragst, welcher Aufwand für die Einführung realistisch ist, findest du in unserem Artikel zu Chatbot-Kosten eine ehrliche Einordnung.

Den richtigen Chatbot für dein Unternehmen auswählen

Bevor du dich entscheidest, stell dir drei Fragen:

1. Was soll der Bot leisten? Nur FAQ beantworten? Dann reicht ein regelbasiertes System. Produktberatung, Retourenabwicklung und Lead-Qualifizierung? Dann brauchst du KI mit RAG und CRM-Anbindung. Die Anforderung bestimmt die Technologie – nicht umgekehrt.

2. Wo erreichst du deine Kunden? Website, WhatsApp, Instagram, oder alles gleichzeitig? Nicht jeder Anbieter unterstützt jeden Kanal gleich gut. Gerade im DACH-Raum ist WhatsApp für E-Commerce der mit Abstand relevanteste Kanal.

3. Wie sieht die Integration in deine bestehenden Systeme aus? Ein Bot, der nicht mit deinem Shopsystem (z. B. Shopify), deinem CRM oder deinem Ticketing-System kommuniziert, ist eine Insellösung. Und Insellösungen erzeugen mehr Arbeit, als sie einsparen.

Einen strukturierten Vergleich verschiedener Lösungen findest du in unserem Anbieter-Überblick.

Fazit: Chatbots sind 2026 kein Experiment mehr

Ein Chatbot ist nicht mehr das dumme Textfeld von 2018. Er ist ein KI-gestütztes Dialogsystem, das – richtig eingesetzt – Kundenservice automatisiert, Verkäufe steigert und dein Support-Team entlastet. Mit Multimodalität versteht er Bilder und Sprache. Mit RAG bleibt er bei den Fakten. Und mit dem EU AI Act gibt es klare Spielregeln.

Entscheidend ist nicht mehr, ob du einen Bot brauchst. Sondern welchen. Und wie du ihn in deinen bestehenden Prozess integrierst.

Bei Chatarmin bauen wir genau das: WhatsApp-basierte Chatbots und KI-Agenten für E-Commerce und Kundenservice. Hybrid, RAG-basiert, DSGVO-konform und mit direkter Shopify-Integration.

Du willst sehen, wie das für dein Unternehmen aussehen kann? Buche eine Demo – wir zeigen es dir in 30 Minuten.

Mehr Praxisbeispiele findest du in unseren Kundenstories.

Häufige Fragen zu Chatbots (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem AI Agent?

Ein Chatbot reagiert auf Eingaben und liefert Antworten. Ein AI Agent kann autonom handeln, komplexe Ziele verfolgen und aktiv Werkzeuge oder Software-Schnittstellen bedienen, um Aufgaben zu erledigen – etwa eine Retoure im Shopsystem anlegen, ohne dass ein Mensch klickt.

Was bedeutet RAG bei Chatbots?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Es bedeutet, dass der Bot Antworten nicht erfindet, sondern auf Basis einer definierten, vertrauenswürdigen Wissensdatenbank generiert – zum Beispiel aus Unternehmens-Richtlinien, Produktdaten oder FAQ-Dokumenten.

Können Chatbots Bilder verstehen?

Ja, moderne multimodale KI-Chatbots können Bilder analysieren. Im E-Commerce wird das genutzt, um Fotos von Retouren oder Produktdefekten automatisch vorzuqualifizieren – der Kunde schickt ein Bild, der Bot erkennt den Schaden und leitet den Prozess ein.

Sind Chatbots laut DSGVO erlaubt?

Ja, sofern sie transparente Datenschutzerklärungen bieten, Server in zulässigen Regionen nutzen und Nutzer über den Einsatz von KI informieren. Seit 2026 gelten zusätzlich die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Art. 50).

Was ist der ELIZA-Effekt?

Der ELIZA-Effekt beschreibt das Phänomen, dass Nutzer einem Chatbot menschliche Gefühle und Verständnis zuschreiben, obwohl das System nur auf programmierten Mustern oder Statistik basiert. Der Name geht auf das MIT-Programm ELIZA (1966) zurück.

Wie viel kostet ein professioneller KI-Chatbot?

Die Kosten variieren je nach Funktionsumfang und Integrationstiefe. Einfache SaaS-Lösungen starten im niedrigen dreistelligen Bereich monatlich, während Enterprise-Lösungen mit individuellen AI Agents individuelle Projektpreise haben. Mehr dazu in unserem Artikel zu Chatbot-Kosten.

Kann ein Chatbot menschliche Mitarbeiter ersetzen?

Nein, er soll sie entlasten – nicht ersetzen. Bots übernehmen repetitive Standardanfragen (First-Level-Support), damit Menschen sich auf komplexe Fälle und emotionale Kundenbindung konzentrieren können.

Was sind Halluzinationen bei KI-Chatbots?

Halluzinationen sind faktisch falsche, aber plausibel klingende Antworten einer KI. Sie entstehen, weil Sprachmodelle auf Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Wissen. Durch Technologien wie RAG wird dieses Risiko in Business-Anwendungen stark reduziert.

Welche Branchen profitieren am meisten von Chatbots?

Besonders profitieren Branchen mit hohem Anfragevolumen: E-Commerce, Kundenservice, Banken und Versicherungen sowie das Gesundheitswesen für Terminvereinbarungen. Grundsätzlich eignet sich jede Branche, in der viele gleichartige Anfragen auflaufen.

Wie lange dauert die Einrichtung eines KI-Chatbots?

Dank moderner No-Code-Plattformen können erste KI-Bots innerhalb weniger Tage live gehen. Die Feinjustierung und Anbindung an komplexe Backend-Systeme (CRM, Shopsystem, Ticketing) kann je nach Umfang mehrere Wochen in Anspruch nehmen.