Chatbots sterben nicht, sie wechseln den Job

In Workshops und Beratungsgesprächen kommt sie inzwischen fast immer, meist am Ende, wenn die Agenda abgearbeitet ist: «Ehrlich gesagt, brauchen wir unseren Chatbot überhaupt noch?» Gestellt wird sie von Verantwortlichen, die vor drei oder vier Jahren viel Energie in genau dieses Projekt gesteckt haben. Nicht aus Technikmüdigkeit, sondern weil die Nutzungszahlen sinken und niemand so recht weiss, was das bedeutet.

Die Frage ist berechtigt. Die Antwort ist differenzierter, als beide Lager es gern hätten.

Die erste Anlaufstelle hat sich verschoben

Für den Guide «Die Zukunft von Chatbots in Unternehmen» wurden zwei Perspektiven erhoben: eine Befragung von 1’152 Endnutzerinnen und Endnutzern sowie Gespräche mit sechs Verantwortlichen aus Banking, Versicherung, Logistik, Gesundheitswesen und Softwareentwicklung.

Bei einer Produkt- oder Dienstleistungsfrage gehen 56 Prozent zuerst zu einem generischen KI-Assistenten, 38 Prozent zur Suchmaschine, 6 Prozent schreiben eine E-Mail. Den firmeneigenen Chatbot nannte niemand als erste Anlaufstelle. Nicht wenige. Niemand.

Auch die erlebte Qualität klafft auseinander: Auf einer Skala von 1 bis 5 beantworten generische Assistenten die Fragen der Befragten zufriedenstellend (4.1), firmeneigene Bots deutlich weniger (2.6). Am stärksten stimmen die Befragten der Aussage zu, dass sie für allgemeine Informationen keinen Firmen-Chatbot mehr brauchen (4.2). Fast ebenso stark aber der Aussage, dass ein Firmen-Chatbot sinnvoll ist, wenn er Aktionen ausführen kann (3.9). Das ist kein Widerspruch, sondern eine ziemlich präzise Arbeitsanweisung.

Zur Einordnung: Die Stichprobe ist überdurchschnittlich KI-affin, 81 Prozent nutzen generische Assistenten täglich. Sichtbar wird damit nicht der Durchschnitt von heute, sondern recht zuverlässig der von übermorgen.

Die Trennlinie verläuft quer durch den Posteingang

Auf der einen Seite stehen öffentlich verfügbare Informationen: Produktdetails, Konditionen, Öffnungszeiten, der Ablauf einer Reklamation. Diese Fragen wandern ab, unabhängig davon, wie gut der eigene Bot sie beantworten würde. Sie landen bei ChatGPT, Gemini und Co. und werden dort mit dem beantwortet, was die Assistenten über das Unternehmen finden.

Auf der anderen Seite stehen Anfragen, die persönliche Daten oder eine tatsächliche Handlung erfordern. Genau hier liegen die höchsten Erwartungen an einen Firmen-Bot: Bestellstatus abfragen nennen 81 Prozent, einen Termin buchen 69 Prozent. Persönliche Beratung durch einen Chatbot wünschen dagegen nur 31 Prozent. Diese Anfragen kann eine generische KI nicht übernehmen, ihr fehlt schlicht der Zugang.

Daraus folgen zwei Arbeitspakete. Die meisten Serviceorganisationen brauchen beide, nur in unterschiedlicher Gewichtung.

Weg A: KI-Sichtbarkeit statt besserer Antworten

Wer akzeptiert, dass allgemeine Fragen künftig bei generischen Assistenten beantwortet werden, muss dafür sorgen, dass sie dort korrekt beantwortet werden. Das ist die eigentliche Verschiebung im Kundenservice: Nicht mehr die Antwortqualität des eigenen Bots entscheidet, sondern die Frage, mit welchem Material die Assistenten über euch sprechen. Dieser Bereich läuft unter KI-Sichtbarkeit, LLMO oder GEO und ist deutlich unspektakulärer, als der Name vermuten lässt. Er besteht im Kern aus Hausaufgaben:

• Maschinenlesbar statt vergraben: saubere HTML-Struktur mit aussagekräftigen Überschriften, Tabellen, strukturierter Text. Konditionen, die als PDF-Scan im Archiv liegen, existieren für einen Assistenten praktisch nicht.
• Eindeutige Semantik: Produktnamen, Prozesse und Fachbegriffe überall gleich benennen, eigene Begriffe im Klartext erklären, Schema.org-Markup für Produkte, Preise, Öffnungszeiten und FAQ einsetzen.
• Eine Quelle statt fünf Versionen: Veraltete Informationen sind die häufigste Ursache falscher Antworten. Mehrere der befragten Unternehmen nennen «das Wissen aktuell halten» als grösste Herausforderung, vor jedem technischen Thema.
• Bewusst entscheiden, was öffentlich auffindbar sein soll, was hinter den Login gehört und was nur in die Wissensbasis des eigenen Bots.
• Messen statt vermuten: regelmässig prüfen, was ChatGPT, Gemini und Perplexity auf die zwanzig häufigsten Kundenfragen antworten, und die Fehler protokollieren. Das ist der Schritt, der in der Praxis fast immer fehlt.

Die Ergebnisse dieser Standortbestimmung sind erfahrungsgemäss ernüchternd und sehr konkret abstellbar. Der angenehme Nebeneffekt: Dieselbe Aufräumarbeit verbessert auch die Antwortqualität des eigenen Assistenten. Es gibt kaum eine Massnahme mit besserem Verhältnis von Aufwand zu Wirkung.

Mehr Tipps, eine Übersicht der Massnahmen und Beispiele aus der Praxis zur KI-Sichtbarkeit.

Weg B: Ein Bot, der tatsächlich etwas tut

Bleiben die Anfragen, die Daten oder Handlungen erfordern. Hier lohnt sich der eigene Bot weiterhin, allerdings nur integriert. Drei Punkte halte ich für entscheidend.

• Erstens: spezialisierte Agenten statt Generalist. Ein Bot, der alles können soll, kann meist wenig davon gut. Der Flughafen Nürnberg arbeitet mit klar abgegrenzten Agenten für Gepäck, Parkplatz, Check-in und Flugstatus, die jeweils nur auf ihr freigegebenes Wissen zugreifen. Das reduziert Halluzinationen und macht Qualität überhaupt erst messbar.
• Zweitens: die richtige Reihenfolge. Erst die Daten strukturieren, dann einzelne, klar abgegrenzte Funktionen über APIs und Webhooks anbinden, beginnend mit risikoarmen Lesezugriffen. Statusauskunft vor Statusänderung. Ich sehe regelmässig Projekte scheitern, weil diese Reihenfolge umgedreht wurde.
• Drittens: Kontrolle einbauen statt hoffen. RAG, Guardrails und die Fähigkeit des Bots, ein Nichtwissen zuzugeben, sind kein Komfort, sondern Haftungsschutz. Ein Bot, der überzeugend halluziniert, ist teurer als einer, der weiterleitet.

Was das für die Ausgangsfrage bedeutet

Der reine FAQ-Bot hat seine Aufgabe verloren, das lässt sich nach diesen Zahlen kaum noch bestreiten. Daraus folgt aber nicht die Abschaltung, sondern eine Verschiebung: Der Informationsteil wandert in die KI-Sichtbarkeit, der Handlungsteil in einen integrierten Assistenten.

Die strategische Frage lautet deshalb nicht «Bot ja oder nein», sondern: Wo werden wir heute überhaupt noch gefragt, und was wird dort über uns gesagt? Wer weiter Budget in einen besseren Antwortgeber steckt, optimiert einen Kanal, den die Kundschaft bereits verlassen hat. Und wer die eigene Sichtbarkeit in ChatGPT und Co. nicht prüft, überlässt die eigene Darstellung genau den Systemen, die ohnehin gefragt werden. Nur ohne jede Kontrolle darüber, was sie antworten.