Neues aus dem KD2-Lab - "A Chatbot Response Generation System"

Bereits in der letzten Ausgabe haben wir über die Entwicklung erfolgreicher Chatbots berichtet. Während dabei der Fokus auf dem Effekt von dynamischen Antwortzeiten von Chatbots auf die Wahrnehmung der Kunden lag, fokussieren wir uns im heutigen Artikel auf ein System zur verbesserten Antwortentwicklung. Die Erstellung qualitativ hochwertiger Antworten für Chatbots bleibt eine herausfordernde und zeitaufwändige Aufgabe. Antworten sind einerseits von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und andererseits von tiefem fachlichen Domainwissen abhängig. Doch wie können sowohl Chatbot Entwickler, die die Logik des Chatbots verstehen, als auch Fachexperten, die über das erforderliche Domainwissen verfügen, in den Entwicklungsprozess von Chatbot-Antworten integriert werden? Gerade mittelständische Unternehmen haben oft nicht die Kapazitäten, um diese Systeme zu optimieren. Gleichzeitig ist ein funktionierender Chatbot, beispielsweise für Fragen und Antworten (F&Q) auf der Webseite sehr hilfreich und falsche oder schlechte Antworten sehr ärgerlich für den Webseitenbesuchen und möglichen Kunden. Um das herauszufinden, haben Jasper Feine, Stefan Morana, und Alexander Mädche in einem Experiment ein System zur Verbesserung der Zusammenarbeit von Domain-Experten und Chatbot Entwicklern bei der Entwicklung von Chatbot-Antworten untersucht. Das Ergebnis ist ein System, das es ermöglicht Chatbot Antworten ohne großen Mehraufwand zu optimieren und so die UUX der Nutzer zu verbessern, eine Win-Win Situation.

Für die Entwicklung von erfolgreichen Chatbots ist das Verfassen qualitativ hochwertiger Antworten eine herausfordernde und oft zeitraubende Aufgabe. Obwohl die Wichtigkeit korrketer und hochwertiger Antworten eines Chatbots essenziell ist, gehen derzeitige Tool-Unterstützungen zur Einbindung von Domainexperten in den Antwortgenerierungsprozess oft nicht über den Austausch von entkoppelten Prototypen und Excellisten hinaus. Das in der Arbeit vorgestellte System ermöglicht Chatbot-Entwicklern, vorhandene Chatbots über eine digitale Schnittstelle mit dem System zu verbinden. Konkret wird die zugrundeliegende Architektur eines Systems vorgestellt, das sich über eine Schnittstelle mit bestehenden Chatbots verbindet. Es werden zwei Verbesserungsmechanismen präsentiert, die Domainexperten ermöglichen, die Chatbot-Antworten während ihrer Chatbot-Interaktion zu verbessern und Chatbot-Entwicklern helfen, die gesammelten Antwortverbesserungen mithilfe eines emotionsunterstützenden Dashboards zu überprüfen.

Ein großer Vorteil des Systems ist seine Kompatibilität. So kann das System effizient mit verschiedenen Chatbots unabhängig von deren Technologie und Ziel verbunden werden. Außerdem verbessert das System die Benutzerfreundlichkeit für Domainexperten und Chatbot-Entwickler. Alle Chatbot-Antworten und die Verbesserungen werden direkt während ihrer Interaktion im Chat-Fenster angezeigt. Schließlich befähigt das Dashboard die Chatbot-Entwickler, die Antwortverbesserungen der Domainexperten mit den gesammelten Daten zu überprüfen, zu akzeptieren oder bei Bedarf abzulehnen.

Durch ihre Pilotstudie mit Studierenden im KD2 Lab zeigen Jasper Feine, Stefan Morana, und Alexander Mädche auf, dass es nahtlos möglich ist, einen vorhandenen Chatbot mit diesem neuen System zu verbinden. Außerdem würden erfahrene Benutzer wie Studierende das System verwenden, um neue und verbesserte Chatbot-Antworten zu generieren. Insgesamt sind das Design des Systems und seine Verbesserungsmechanismen nützliche Erweiterungen für Chatbot-Entwicklungssysteme, um Chatbot-Entwickler und Domainexperten dabei zu unterstützen, die natürlichsprachlichen Antworten eines Chatbots gemeinsam zu verbessern und so die UUX für die Nutzenden zu optimieren.