Ein Aufschrei ging durch die digitalen Weiten, als im März 2016 Microsofts Chatbot "Tay", der mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet war, innerhalb weniger Stunden vom lernenden Assistenten zum Feministinnen hassenden Neonazi wurde. Tay scannte die Tweets anderer Nutzer und sollte lernen, wie ein amerikanischer Jugendlicher zu kommunizieren. Allerdings übernahm der Bot den Rassismus, mit dem er durch entsprechende Tweets gefüttert wurde, in sein eigenes Verhalten, sodass Microsoft nach kurzer Zeit die Reissleine ziehen musste.

Bots analysieren den Kontext von Nutzernachrichten und reagieren darauf. Das kann wie bei "Tay" ein simulierter Teenie-Chat sein oder - in einem anderen Kontext - eine Hotelempfehlung, wenn in der Konversation vorher eine geplante Reise erwähnt wurde.

Bis die Software-Agents tatsächlich die Kommunikation zwischen Nutzer und Unternehmen vereinfachen und simple Prozesse ohne menschliche Hilfe automatisiert durchführen, dürfte noch Zeit vergehen. "Die künstlichen Intelligenzen, die wir gerade nutzen, sind in ihrem Können sehr weit eingeschränkt. Sie können eine Sache sehr gut, sind aber von echter Intelligenz weit entfernt", ­bestätigt Max Orgeldinger. Er arbeitet als Digital-Stratege und Consultant bei der Digital-Agentur Torben, Lucie und die gelbe Gefahr (TLGG) und beschäftigt sich spätestens seit der diesjährigen Facebook-Entwicklerkonferenz eingehend mit Bots. Dort gab Mark Zuckerberg bekannt, dass Bots und KI in Zukunft eine wichtige ­Rolle im sozialen Netzwerk spielen sollen.

Bots - die Abkürzung für Roboter - gibt es seit mehr als einem halben Jahrhundert. Sie treten in unterschiedlichen Formen und Ausprägungen auf. Selbst die Technik hinter der Google-Suche ist nichts anderes als ein Bot, der Internet-Seiten nacheinander besucht und deren Inhalte analysiert.

1950 entwickelte der britische Mathematiker Alan Turing einen Test, mit dessen Hilfe man feststellen kann, ob es sich beim Gegenüber um einen Menschen oder eine Maschine handelt. Dafür unterhält sich ein Mensch, ohne Sichtkontakt zu haben, per Computer mit einem Bot und einem Menschen. Wenn der Fragesteller nach dem Interview nicht eindeutig sagen kann, welcher der Antwortenden der Mensch ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bislang ist das noch keiner KI im vollen Umfang gelungen.

Obwohl also noch keine Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen erbringen konnte, zeigen Maschinen in beschränkten Einsatzgebieten gute Leistungen. Wer als Shop-Betreiber oder Publisher überlegt, einen Bot in die eigene Seite oder in den Facebook Messenger zu integrieren, sieht sich schnell mit der ­Frage der Entwicklung konfrontiert. Grosse Kosten und hoher Personalaufwand sind für einen simplen Chatbot, der nur auf ausgewählte Schlüsselbegriffe (zum Beispiel Wetter, München, Freitag) und klare Frage-Antwort-Strukturen (Möchtest du alle News aus dem Wirtschaftsressort erhalten? Ja / Nein) reagiert, nicht zu erwarten.

"Mit einem fähigen Entwickler an ­deiner Seite ist das kein Hexenwerk", sagt Florian Mayer. Er arbeitet als Affiliate ­Publisher und hat gemeinsam mit einem Kollegen für das Jobportal Jobmehappy innerhalb eines Wochenendes den Code für die erste Version eines Messenger Bots geschrieben. Der Vorteil, den grosse Plattformen wie Facebook und Google bieten, sind die vorhandenen Code-Libraries. Das heisst, dass bereits ein Grundgerüst für den Bot zur Verfügung gestellt wird und er nur noch individuell angepasst werden muss.

Allerdings dürfen Publisher oder Werbungtreibende nicht hoffen, dass diese ­Basisversion eines Bots alleine hinzulernt oder neue Fähigkeiten erlangt. "Wer auf Messenger-Bots bei Facebook setzt, kann nur hoffen, dass die Plattform schlauer wird. Der Bot bleibt erst mal so dumm, wie er ist", bremst TLGG-Mann Orgeldinger alle Hoffnungen als verfrüht aus.

Doch nicht nur die Abhängigkeit von den Weiterentwicklungen der grossen Player war für Jobmehappy-Entwickler Mayer der Grund, sich selbst an die Arbeit zu ­machen. Er ist sich sicher, dass Facebook langfristig den eigenen Messenger in Kombination mit den Bots zu einem kostenpflichtigen Geschäftsmodell ausweiten wird.

Deshalb setzt er auf ein eigenes Konzept, mit Erfolg. Schon am ersten Tag kamen 700 Anfragen über den Jobmehappy-Bot rein. Mittlerweile sind es mehrere Tausend am Tag. "Zehn Prozent der Nutzer regis­trieren sich für den Job-Alert", sagt Mayer stolz. Das heisst, jeder zehnte Besucher des Chats ist bereit, Push-Mitteilungen im Messenger zu erhalten. Eine Conversion-Rate, von der jeder Betreiber eines E-Mail-Newsletters nur träumen kann.

Damit diese Quote gehalten und auch die Zufriedenheit der Nutzer garantiert werden kann, ist es essenziell, dass der Bot seine Fähigkeiten erweitert beziehungsweise diese erweitert werden. Der erste Impuls geht dabei immer von menschlicher Seite aus oder, wie es Max Orgeldinger ausdrückt: "Der Programmierer muss den Bots beim Lernen helfen."

Der Mensch muss dem technischen Assistenten Regeln vorgeben, nach denen der Bot anschliessend handelt. Eine solche Anweisung könnte beispielsweise lauten: Scanne die Nachricht nach Ortsangaben und Berufswünschen. In einem nächsten Schritt könnten etwa Synonym-Datenbanken ins System eingespeist werden, die dem Bot dabei helfen, neue Wörter zu lernen. Im Falle von Jobmehappy heisst das konkret: Der Bot versteht nicht nur "Job", sondern auch "Festanstellung", "Arbeit" und andere verwandte Wörter. Dieser Lernprozess läuft vollkommen unabhängig von menschlichen Einflüssen ab. Das heisst, nicht einmal Schöpfer Florian Mayer weiss, welche Synonyme sein Bot bereits kennt.

Trotz der Abhängigkeit vom Menschen ergeben sich durch Bots in ihrer einfachsten Ausprägungsform bereits jetzt neue Marketing- und Kommunikationspotenziale. Anmelde- und Bestätigungsabläufe wie die Aufnahme oder das Löschen aus einem E-Mail- oder Nachrichtenverteiler können problemlos von Bots übernommen werden. Das Gleiche gilt für die Verbreitung von Content. Sobald sich der Nutzer mit einem Newsbot in Verbindung gesetzt und seine Wünsche geäussert hat, kann der technische Helfer automatisiert zum Beispiel die Inhalte eines Publishers oder die Prospekte und Angebote ­einer Marke an den Kunden bringen.

Problematisch wird es erst, wenn es über klar definierte Abläufe und einfache Strukturen hinausgeht. Dann versagen Bots regelmässig. Das hat der Versuch von Versicherungscheck24 (siehe S.3) ebenso gezeigt wie die verzweifelte Suche von Max Orgeldinger: "Ich habe noch keinen Bot gefunden, der meinen News-Konsum vereinfacht." Deswegen richtet er die Bitte an alle Unternehmen, nicht vorschnell zu handeln: "Man sollte nichts verschlimmbessern, nur um einem Hype zu folgen."

Bereits im Frühjahr 2015 setzte Versicherungscheck24 auf der eigenen Website Bots ein, um die Kommunikation zu vereinfachen. Das gelang jedoch nur bedingt.

Dennie Liemen: Unsere Kunden und Webseitenbesucher informieren sich ­täglich auf unserer Webseite über verschiedene Versicherungen, egal ob das Interesse an gesundheitlicher, privater oder gewerblicher Absicherung besteht. Da können sehr schnell Fragen auftreten, die wir sonst telefonisch durch unsere Mitarbeiter der Support-Hotline beantworten lassen. Um die Telefonzentrale zu entlasten, kam uns die Idee, den Bot einzusetzen und so nur noch schwer erklärbare Fragen auf die Hotline auszulagern und langen Wartezeiten vorzubeugen.

Liemen: Bei unserem ersten Test haben wir auf die Lösung von Nanorep zurückgegriffen. Diese war relativ schnell und einfach einsetzbar. Das funktionierte in der Regel gut, jedoch gab es auch Fälle, bei denen die Antworten scheinbar unbefriedigend waren und zum Absprung der Webseitenbesucher geführt haben. Dieser Umstand war ein Faktor, der uns zu diesem Zeitpunkt zum Umdenken bei der Verwendung von Bots bewegt hat. Für ­einen neuen Versuch würden wir auf ­einen auf unsere Bedürfnisse abgestimmten Bot setzen. Konnte Ihr Bot auf spezielle Kundenanfragen reagieren? Liemen: Der Bot scannte die Konversa­tion mit dem Nutzer und reagierte auf Schlagwörter, die im Chat auftauchten, beispielsweise "Unfallversicherung". Basierend auf diesen Keywords wurden dann Einträge aus den FAQs zitiert beziehungsweise auf die entsprechenden Unterseiten verwiesen, die sich mit dem Thema näher auseinandersetzen.

Liemen: Der Bot kam in der externen Kommunikation mit den Besuchern unserer Seite zum Einsatz, um diese bei der Informationsgewinnung zu unterstützen.

Lernte Ihr Bot durch die Konversation mit Kunden? Liemen: In der Version von Anfang 2015 konnte der Bot nur bedingt lernen. In ­einer neueren Version würden wir grossen Wert darauf legen, dass der Bot lernt und dadurch die User Experience unseres Portals steigert.

Liemen: Wir stehen dem Thema Bots ­offen gegenüber und können uns vorstellen, wieder einen Bot einzusetzen. Auch wenn unsere bisherigen Nutzer keine Anfragen über Facebook stellen, können wir uns auch vorstellen, neben einem Bot, der uns auf der Webseite unterstützt, ­einen weiteren Bot für den Facebook Messenger anzubieten, der bei Fragen rund um Versicherungen zur Verfügung steht.

Liemen: Denkbar wäre, dass der Bot ­Unterlagen von Nutzern entgegennimmt, um diese zu prüfen, bevor der Nutzer ­diese an seinen Versicherer schickt. Vor ­allem im Krankenversicherungsbereich könnte diese Funktion vielen Versicherungsnehmern entgegenkommen. ­Gegebenenfalls könnte der Bot die eingereichten Unterlagen selbstständig nach erfolgreicher Prüfung direkt an den Versicherer weiterleiten beziehungs­weise, sollte etwas fehlerhaft sein, den Nutzer kontaktieren und diesen über die fehlenden Informationen informieren. Auch die Schadensaufnahme könnte durch einen Bot realisiert werden. Der Nutzer schickt zum Beispiel ein Foto mittels Facebook Messenger und der Bot leitet alle Informationen an den Versicherer weiter. Die Servicezentralen würden ­dadurch entlastet werden und könnten sich so um komplexere Themen kümmern. Lange Wartezeiten am Telefon könnten somit reduziert werden.