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Auflistung nach Schlagwort "Chatbots"

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  • Konferenzbeitrag
    Bedürfniserhebung durch Chatbots an ausgewählten Touchpoints innerhalb der Kundenkommunikation
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2019, 2019) Siemon, Dominik; Robra-Bissantz, Susanne
    Aufgrund eines bedeutenden technologischen Fortschritts im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sind eine Vielzahl neuer Systeme und Anwendungen entstanden, die eine künstliche Interaktion und Kommunikation mit Nutzern ermöglichen (Gnewuch, Morana, & Maedche, 2017; Maedche, Morana, Schacht, Werth, & Krumeich, 2016). Neben spezifischen Anwendungen in Form von virtuellen Assistenten (VA), wie Apples Siri oder Amazonas Alexa, entwickeln Unternehmen zunehmend Chatbots und Enterprise Bots für die Interaktion mit Kunden. Im Jahr 2016 hat Facebook ihren Messenger für Chatbots geöffnet wodurch mittlerweile über 34.000 Chatbots auf Facebook vorhanden sind. Auch Microsoft hat mit Cortana eine Möglichkeit geschaffen, mit einem Chatbot zu interagieren. Der Messangerdienst Telegram ermöglichte diese künstliche Interkation bereits im Jahr 2015 und Google stellt mit seinem Dienst Dialogflow ein einfaches Angebot zur Erstellung eigener Chatbots für Unternehmen bereit (Stäcker & Stanoevska-Slabeva, 2018). Das Jahr 2017 wird auch als der zweite Frühling der Chatbots bezeichnet (Haberich, 2018). Klar (2018) sagt, dass Chatbots im Kundenservice in allen Branchen eine immer wichtigere Rolle spielen und sogar von Kunden gewünscht werden. Auch wenn Chatbots bereits vielseitig im Kontakt mit Kunden eingesetzt werden, fehlen konkrete wissenschaftliche Studien zu der Akzeptanz von Kunden im Bereich der Bedürfniserhebung. Die Erfüllung von Kundenbedürfnissen ist ein zentrales Element eines Unternehmens, wodurch die Erhebung dieser Kundenbedürfnisse einen hohen Stellenwert einnimmt (Jacob, 2018). Die Erhebung von Kundenbedürfnissen ist mit viel Aufwand verbunden, welches unter anderem ressourcenintensive Studien der Marktforschung oder Analysen bestehender Daten mit sich zieht. Die direkte Bedürfniserhebung durch Kundenberater ist darüber hinaus mit einem hohen Zeit- und Personalaufwand verbunden, da möglichst jeder Kunde unmittelbar betreut werden sollte (Jacob, 2018). Eine Beratung durch einen intelligenten künstlichen Kundenbetreuer, könnte somit eine enorme Kosten- und Zeitaufwandsreduktion hervorrufen und dennoch eine Kundenzufriedenheit und somit Loyalität erzeugen. Ziel dieses Artikels ist es, herauszufinden inwieweit Chatbots in der B2C-Kommunkiation die Bedürfnisse des Kunden an bestimmten Touchpoints erheben können. Dafür wurde eine empirische Studie mit einem explorativen Fragebogen mit 131 Probanden durchgeführt. [... aus der Einleitung]
  • Konferenzbeitrag
    BotOrNot: A Platform for Conducting Experiments with Undisclosed Chat Agents
    (Mensch und Computer 2022 - Tagungsband, 2022) Hanschmann, Leon; Gnewuch, Ulrich; Maedche, Alexander
    Chatbots are omnipresent in today's online environments in work and private life. While early chatbots were easy to identify, recently released open-domain chatbots, such as GPT3 and Blenderbot2, increasingly blur the line between human and chatbot interaction. Dedicated research is required to better understand how different design configurations of open-domain chatbots impact their users, whether users are able to distinguish between human and bot chat agents, and how users respond to the undisclosed identity of their counterpart. However, there is a lack of experimental platforms that integrate state-of-the-art chatbots in order to enable such research. We therefore propose BotOrNot, which enables large-scale experimental research with participants in a Turing test setting. Participants are matched with either Blenderbot2/GPT3 or another human participant and tasked to figure out whether the counterpart is a human or bot. We designed the platform in a way that it allows to adapt the settings of the experiment to enable different experimental scenarios and follow an open approach allowing to integrate future bots via an API. Participants can personalize their avatars and chatbots can also be personalized with regards their personality and avatar.
  • Zeitschriftenartikel
    Co-Creation durch Peers im digitalen Lernen – Wie Plattformen und Chatbots die Partizipation bei der Lernmaterialerstellung begleiten können
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 57, No. 4, 2020) Billert, Matthias Simon; Weinert, Tim; Janson, Andreas; Leimeister, Jan Marco
    Die Arbeit in Industrieunternehmen verändert sich auf Grund der Digitalisierung grundlegend. Entwicklungen in der Automatisierungstechnik können in naher Zukunft einen Teil der Arbeit von Arbeitnehmenden ersetzen. Dadurch wird es notwendig sein, sich auf die sich schnell wechselnden Qualifikationsanforderungen aus diesem Digitalisierungsprozess einzustellen. Hierzu gehört einerseits die schnelle Reaktionsfähigkeit auf die fortlaufenden Veränderungen, die in Unternehmen stattfinden, beispielsweise die Einbettung neuer Technologien in Arbeitsprozesse. Andererseits aber auch die notwendigen Upskilling-Prozesse, die durch den Einsatz neuer Technologien notwendig werden. Für beide Aspekte sind aber entsprechende Angebote zur Schulung notwendig, die sich flexibel auf die Bedarfe anpassen. Digitale Lernservices ermöglichen dabei auf die individuellen Arbeitssituation von Mitarbeitenden zu reagieren und im Sinne der Co-Creation den Prozess der gemeinsamen Erstellung von Lern- sowie Schulungsmaterialien durch die Einbindung mehrerer Akteure zu steuern. Dafür müssen neue Leistungen in Form von selbstständigen Lehr-Lernszenarien angeboten werden, bei denen die Mitarbeitenden eigenständig die notwendigen Lernmaterialien erstellen. Bei vielen Unternehmen werden Lehr- und Lernszenarien dabei durch Checklisten und Handbücher unterstützt. Diese sind jedoch nicht auf die individuelle Lernsituation der Mitarbeitenden angepasst. In einer ersten Iteration im Entwicklungsprozess für digitale Lernservices wurde eine Plattform für die Erstellung von Lern- und Schulungsmaterial entwickelt. Dabei werden die Mitarbeitenden durch einen systematischen Erstellungsprozess geführt, welche die Entwicklung von Lernmaterial im Arbeitsprozess unterstützen soll. Im Rahmen der Evaluation konnte festgestellt werden, dass die Mitarbeitenden mehr Unterstützung im Erstellungsprozess benötigen, um hochwertiges Lernmaterial entwickeln zu können. Ein Grund hierfür ist die fehlende didaktische Kompetenz der Mitarbeitenden zur Schaffung von Lernmaterialien für die Nutzung im Arbeitsprozess. Um die Mitarbeitenden bestmöglich im Co-Creation-Prozess zu unterstützen und eine hochwertige Qualität der Lernmaterialien zu gewährleisten, bieten Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) eine mögliche Lösung zur gezielten Unterstützung im Erstellungsprozess. Insbesondere Smart Personal Assistants, wie beispielsweise Chatbots, können Mitarbeitende dabei interaktiv und individuell durch den Co-Creation-Prozess begleiten. Diese individuelle Unterstützung führt zu einer klaren Struktur der Informationsvermittlung zwischen den Nutzenden und dem System, einer Steigerung der Motivation der Mitarbeitenden, einer Verbesserung des Verantwortlichkeitsgefühls gegenüber der erstellten Beiträge sowie zu einer Verbesserung der Qualität der erstellten Beiträge. Gleichzeitig bieten Chatbots die Möglichkeit durch individuelles Feedback Mitarbeitenden notwendige Fähigkeiten und Kompetenzen für den Erstellungsprozess zu vermitteln. Ziel dieses Beitrags ist die Darstellung des Entwicklungsprozesses eines Chatbots zur Verbesserung der Partizipation für die Erstellung von Lernmaterialien im Arbeitsprozess unter Verwendung von Co-Creation. Entlang eines Design Science Research Ansatzes werden dabei systematisch Anforderungen und Designelemente für den Co-Creationprozess der Lerndienstleistung entwickelt. Work in industrial companies is changing fundamentally due to digitalization. Developments in automation technology will be able to replace part of the work of employees in the near future. Therefore, it will be necessary to adapt to the rapidly changing quality requirements resulting from this digitization process. On the one hand, this includes the ability to react quickly to the rapid changes that are taking place in companies, for example the embedding of new technologies in work processes. On the other hand, it also includes the necessary upskilling processes that become necessary through the use of new technologies. For both aspects, however, corresponding training offers are necessary, which can be flexibly adapted to the requirements. Digital learning services enable to react to the individual work situation of employees and, in terms of co-creation, to control the process of creating learning and training materials by involving multi-actors. To achieve this, new services must be offered in the form of independent teaching-learning scenarios in which employees independently create the necessary learning materials. In many companies, teaching and learning scenarios are supported by checklists and manuals. However, these are not adapted to the individual learning situation of the employees. In a first iteration in the development process for digital learning services, a co-creation platform for the creation of learning and training materials was developed. Employees are guided through a systematic creation process, which is intended to support the creation of learning material in the work process. The evaluation found that employees need more support in the creation process to be able to create high-quality learning material. One reason for this is the lack of didactic competence of the employees in creating learning materials for use in the working process. In order to provide the best possible support for employees in the co-creation process and to ensure the high quality of the learning materials, information and communication technologies (ICT) offer a possible solution for targeted support in the creation process. Smart personal assistants in particular, such as chatbots, can guide employees interactively and individually through the co-creation process. This individual support leads to a clear structure of the information transfer between the users and the system, an increase in the motivation of the employees, an improvement in the sense of responsibility for the contributions created, as well as an improvement in the quality of the contributions created. At the same time, chat offers offer the possibility of providing individual feedback to employees to impart the necessary skills and competencies for the creation process. The aim of this article is to present a development process of a chatbot to improve participation for the co-creative creation of learning materials in the work process. Following a design science research approach, requirements and design elements for the co-creation process of the learning service are systematically developed.
  • Konferenzbeitrag
    Enhancing Online Practical Assignments through Chatbot-Based Individualization and Scalability
    (Mensch und Computer 2024 - Workshopband, 2024) Shahriar, Asif
    This research investigates the scalability and individualisation challenges of online practical assignments in online learning modules. Utilising a MOOC prototype in a blended learning framework, the study employs the Action Design Research (ADR) method to enhance online learning. Key interventions include chatbots for task provision and feedback, aiming to offer personalised and scalable solutions. The study will evaluate these interventions' impact on learning outcomes and develop a comprehensive conceptual framework. Findings will provide insights into effective technological solutions, contributing significantly to the field of Human-Computer Interaction (HCI) and online education.
  • Konferenzbeitrag
    How should we teach chatbot interaction to students? A pilot study on perceived affordances and chatbot interaction patterns in an authentic K-12 setting
    (Proceedings of DELFI Workshops 2024, 2024) Klar, Maria
    Understanding how to use generative AI can greatly benefit the learning process. Despite available concepts for teaching “how to prompt”, little empirical evidence exists on students’ current micro-level chatbot use that would justify a need for instruction on how to prompt. This pilot study investigates students’ chatbot use in an authentic setting. Findings reveal general interaction patterns, including a notable lack of conversational patterns, indicating an underutilization of this central chatbot capability. However, despite having no formal instruction, some students discovered specific chatbot affordances. While basic prompting skills are displayed or acquired during exploration, explicit training on effective chatbot interaction could enhance skillful chatbot use. This training should integrate cognitive and metacognitive strategies as well as technological knowledge, helping students leverage the technology’s full potential.
  • Zeitschriftenartikel
    Mensch und Technik in der angewandten Forschung
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 57, No. 3, 2020) Müller, Nicholas H.; Schütz, Andreas E.; Fertig, Tobias
    Empirische Erkenntnisse der Grundlagenforschung in den Alltag zu überführen, ist eine der elementaren Herausforderungen der angewandten Forschung. Insbesondere im Zusammenhang der Mensch-Technik-Interaktionsforschung werden Erkenntnisse der Ingenieurs‑, Kognitions- und Sozialwissenschaften interdisziplinär kombiniert und in nutzbringende Kontexte überführt. Der vorliegende Artikel betrachtet ausgewählte Themengebiete aus dem Forschungsgebiet Human-Computer-Interaction: Roboter und künstliche Intelligenz, Virtual und Augmented Reality sowie Datensicherheit im Hinblick auf IoT-Geräte. In den einzelnen Abschnitten wird ein Überblick über die Themengebiete gegeben und die aktuelle Forschung, sowie Herausforderungen für die Anwendung der Technologien betrachtet. Den verschiedenen Herausforderungen müssen Forscher dabei mit Interdisziplinarität und Praxisbezug begegnen. Transferring empirical findings from basic research into everyday life is one of the fundamental challenges of applied science. Especially in the research of human-technology interaction, findings from engineering, cognitive and social sciences are combined in an interdisciplinary way and transferred into useful contexts. This article gives an overview of selected topics from the domain of Human-Computer Interaction: Robots and Artificial Intelligence, Virtual and Augmented Reality as well as data security with regard to IoT devices. Latest research and challenges for the application of the technologies are considered in the corresponding sections. Researchers have to address the various challenges with interdisciplinarity and practical relevance.
  • Textdokument
    A Reference Architecture for On-Premises Chatbots in Banks and Public Institutions
    (INFORMATIK 2021, 2021) Koch, Christian; Linnik, Benjamin; Pelzel, Frank; Sultanow,Eldar; Welter, Sebastian; Cox, Sean
    Chatbots have the potential to significantly increase the efficiency of banks and public institutions. Both sectors, however, are subject to special regulations and restrictions in areas such as information security and data protection. The policies of these organizations therefore, in some cases, reject the use of cloud and proprietary products because in their view they lack transparency. As a result, the implementation of chatbots in banks and public institutions often focuses on open-source and on-premises solutions; however, there are hardly any scientific guidelines on how to implement these systems. Our paper aims to close this research gap. The article proposes a reference architecture for chatbots in banks and public institutions that are a.) based on open-source software and b.) are hosted on-premises. The framework is validated by case studies at TeamBank AG and the German Federal Employment Agency. Even if our architecture is designed for these specific industries, it may also add value in other sectors – as chatbots are expected to become increasingly important for the practical application of artificial intelligence in enterprises.
  • Zeitschriftenartikel
    Die Rolle von Softwarerobotern für die zukünftige Arbeitswelt
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 4, 2019) Czarnecki, Christian; Bensberg, Frank; Auth, Gunnar
    Im Rahmen der Digitalisierung ist die zunehmende Automatisierung von bisher manuellen Prozessschritten ein Aspekt, der massive Auswirkungen auf die zukünftige Arbeitswelt haben wird. In diesem Kontext werden an den Einsatz von Softwarerobotern zur Prozessautomatisierung hohe Erwartungen geknüpft. Bei den Implementierungsansätzen wird die Diskussion aktuell insbesondere durch Robotic Process Automation (RPA) und Chatbots geprägt. Beide Ansätze verfolgen das gemeinsame Ziel einer 1:1-Automatisierung von menschlichen Handlungen und dadurch ein direktes Ersetzen von Mitarbeitern durch Maschinen. Bei RPA werden Prozesse durch Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt. Dabei emulieren RPA-Roboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht, so dass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-Lösungen als Softwareprodukte angeboten. Durch Chatbots werden Ein- und Ausgaben von Anwendungssystemen über natürliche Sprache realisiert. Dadurch ist die Automatisierung von unternehmensexterner Kommunikation (z. B. mit Kunden) aber auch von unternehmensinternen Assistenztätigkeiten möglich. Der Beitrag diskutiert die Auswirkungen von Softwarerobotern auf die Arbeitswelt anhand von Anwendungsbeispielen und erläutert die unternehmensindividuelle Entscheidung über den Einsatz von Softwarerobotern anhand von Effektivitäts- und Effizienzzielen. In the context of digitalization, the increasing automation of manual process steps is an aspect that will have massive effects on future working environments. In particular, the use of software robots for process automation induces high expectations. With regard to implementation, the discussion is currently coined by Robotic Process Automation (RPA) and chatbots. Both approaches pursue the common goal of a 1:1 automation of human actions and thus intend a direct replacement of employees by machines. With RPA, processes are learned and executed automatically by software robots. Thereby, RPA solutions emulate the input on the existing presentation layer. Hence, no changes to existing application systems are necessary. Various RPA solutions are already offered in the market as software products.Chatbots are used to organize the input and output of application systems via natural language, which makes it possible to automate the process of external communication (e.g., with customers) but also within the company (e.g., for assistance functions). This contribution identifies the effects of software robots on work environments on the basis of application examples and discusses the company-individual decision about the use of software robots on the basis of effectiveness and efficiency goals.
  • Konferenzbeitrag
    Social Relation Extraction from Chatbot Conversations: A Shortest Dependency Path Approach
    (SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Glas, Markus
    Digital dialog systems, also known as chatbots, often lack in the sense of a human-like and individualized interaction. The ability to learn someoneŠs social relations during conversations can lead to more personal responses and therefore to a more human-like and diverse conversation. In this work we present S-REX, a comparison method for extracting social relations from chatbot conversations. The implemented approach uses information from the shortest dependency path in combination with state-of-the-art natural language processing models for entity recognition and semantic word vectors. The method is evaluated on two conversational datasets and achieves results close to more complex neural network methods without the need of extensive training.
  • Konferenzbeitrag
    Troubleshooting Conversations: Exploring Chatbot Repair Strategies
    (Proceedings of Mensch und Computer 2024, 2024) Wilhelm, Marilena; Schwaetzer, Eva; Otten, Tabea; Zobel, Theresa Elfriede Isa; Schumacher, Kinga
    Chatbots are increasingly used in various domains, but since misunderstandings nonetheless occur, robust strategies are required to handle these misunderstandings and ensure smooth interactions. The evaluation of a faulty chatbot can depend on various factors, for example the task domain or the characteristics of the user. This short paper provides an overview of three different repair strategies for chatbots, taking into account the users’ affinity for technology. The conducted experimental psychological study investigates these three strategies, i.e. the requests for rephrasing, offering suggestions of what might be meant, and politeness to handle conversational errors. Results indicate that providing suggestions has a positive influence on the perceived Accuracy and Likability of the chatbot. Additionally, it seems that the combination of repair strategies should also be considered. Overall, this research contributes to a deeper understanding of ways to recover from a misunderstanding and provides guidelines for the implementation of different repair strategies for chatbot interaction.