
Ein Interessent von uns sagte vor kurzem:  

> Entweder sind Chatbots unfassbar gut oder richtig enttäuschend schlecht. Wie schützt botBrains unser Nutzervertrauen?

Meine Antwort darauf habe ich nochmal in diesem Post zusammengeschrieben, denn bei jeder Interaktion ist Vertrauen der Schlüssel zur erfolgreichen Kommunikation. Bei botBrains setzen wir auf absolute Transparenz und nachvollziehbare Antworten. 

Neben der Nutzbarkeit - von der du dich selbst auf unserer Webseite überzeugen kannst - ist das erste Thema die Korrektheit der Antworten: Wie kannst du sicher sein, dass die Informationen vom Chatbot korrekt sind? 

### Warum antworten botBrains Chatbots inhaltlich richtig?
Wir setzen, ähnlich wie Google, auf eine fortschrittliche Suchtechnologie, die ausschließlich vertrauenswürdige Quellen nutzt - meist deine Webseite oder andere Dokumente, die uns relevante Informationen zu einem Kundenanliegen liefern. Dabei nutzen wir unter anderem ein sehr spannendes Konzept namens **Embeddings**.

#### Was sind Embeddings?

Stell dir ein 3D-Koordinatensystem wie aus der Schule vor. In diesem System repräsentieren wir Wissen als Punkte, wobei verwandtes Wissen nahe beieinanderliegt. Deine Anfrage wird analysiert, um die Region im Koordinatensystem zu bestimmen, in der sich das relevante Wissen befindet. So wird nur das passende Wissen für die Antwort herangezogen. Dieses Prinzip ermöglicht es, präzise und kontextbezogene Antworten zu liefern.

Ein Beispiel: Wenn du nach Versandkosten fragst, erkennt das System nicht nur das Wort 'Versand', sondern auch verwandte Begriffe wie 'Lieferung', 'Zustellung' oder 'Porto'. Diese semantische Vernetzung ermöglicht präzise Antworten, auch wenn die exakte Formulierung deiner Frage nicht in den Quellen vorkommt.

#### Quellen

Das Wissen holen wir uns aus deiner Dokumentation, beginnend mit deiner Webseite. Dadurch stellen wir sicher, dass die Grundlage der Antworten verlässlich und aktuell bleibt.

#### Kontinuierliche Qualitätssicherung mit Test Suites

Um die Qualität unserer Antworten dauerhaft zu gewährleisten, ermöglichen wir regelmäßige Regressionstests mit umfangreichen Test Suites. Diese Tests simulieren echte Kundenanfragen und prüfen, ob die Antworten inhaltlich korrekt, konsistent und im richtigen Kontext erfolgen. Dabei achten wir besonders darauf, dass Updates und neue Funktionen keine unerwarteten Auswirkungen auf bereits gut funktionierende Bereiche haben. Diese systematische Qualitätskontrolle hilft uns, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie den Nutzern begegnen.

#### Nicht dokumentiertes Wissen

Falls Informationen nicht dokumentiert sind, setzen wir auf offene Kommunikation. Unser Chatbot gibt klar an, wenn er keine Informationen liefern kann, und leitet dein Anliegen an das zuständige Team weiter, um eine Lösung zu finden.

### Warum ist Offenheit in der Kommunikation wichtig?

Ein entscheidender Faktor für Vertrauen ist Ehrlichkeit. Unsere Chatbots geben klar an, wenn sie keine Antwort auf eine Frage haben oder wenn die gesuchten Informationen nicht verfügbar sind. Anstatt auf Vermutungen zurückzugreifen, konzentrieren sie sich darauf, die beste Unterstützung zu bieten, indem sie alternative Ansätze oder weiterführende Quellen empfehlen.

#### Was uns unterscheidet

Anders als herkömmliche Chatbots, die oft auf vorgefertigten Antworten basieren, nutzt botBrains ein dynamisches Wissenssystem. Dieses wird kontinuierlich mit deinen aktuellen Dokumenten synchronisiert und passt sich flexibel an neue Anforderungen an. Unsere Technologie vereint dabei die Präzision einer dokumentenbasierten Suche mit der natürlichen Konversationsfähigkeit modernster KI.

### Unser Versprechen: Verlässliche KI durch Quellentreue und Transparenz

Bei botBrains verstehen wir, dass Vertrauen die Grundlage jeder erfolgreichen Mensch-Maschine-Interaktion ist. Die Fundierung von Wissen durch Quellen mittels modernster Technologien ermöglicht es, dass unsere Chatbots stets die Wahrheit sagen. So kannst du dich darauf verlassen, dass du korrekte und verlässliche Informationen erhältst.

Möchtest du erleben, wie ein vertrauenswürdiger Chatbot dein Kundenservice-Team unterstützen kann? Vereinbare jetzt eine persönliche Demo und teste unsere Lösung 30 Tage kostenfrei. Kontaktiere uns unter info@botbrains.de oder nutze unser Kontaktformular [hier](/contact).

Erfahre, wie botBrains Chatbots stets richtige und verlässliche Antworten liefern und mit welchen Prinzipen wir Nutzervertrauen gewinnen und dauerhaft stärken.

Warum sind botBrains Chatbots vertrauenswürdig?


ChatGPT ist ein Produkt von OpenAI und ermöglicht natürliche und fließende Konversationen mit Benutzern. ChatGPT ist eine Oberfläche für die GPT-Sprachmodelle von OpenAI. Die Frage nach ChatGPT ist also eigentlich die Frage, wie die dahinterstehenden Sprachmodelle, zum Beispiel GPT-4o, funktionieren. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Funktionsweise dieser Technologie.

## Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Ein **Large Language Model (LLM)** ist ein statistisches Modell. LLMs sind darauf trainiert, basierend auf einem gegebenen Text das nächste Wort zu erraten. Durch riesige Datenmengen wird jedoch in diesem statistischen Modell mehr als nur einfaches Erraten erreicht.

LLMs wie GPT-4o sind in der Lage, Texte zu schreiben, Fragen zu beantworten, Übersetzungen anzufertigen und komplexe Anweisungen zu befolgen.

**Grundprinzip:** Ein LLM ist kein „intelligentes“ System im menschlichen Sinne, sondern ein **statistisches Modell**, das basierend auf Wahrscheinlichkeiten Vorhersagen trifft, welches Wort oder Token als nächstes kommt.

# Wie funktioniert ein Large Language Model?

Ein LLM basiert auf der Verarbeitung von **Tokens** und der Berechnung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Diese Schritte sind die Grundlage für alle Funktionen eines LLMs.

## **Was sind Tokens?**

Tokens sind Buchstabenfolgen, die ein Sprachmodell verarbeitet. Sie können Wörter, Wortteile oder sogar einzelne Zeichen sein, abhängig davon, wie das Modell trainiert wurde. Die meisten LLMs arbeiten auf Zeichenketten von 1 bis 6 Buchstaben, um die Komplexität zu reduzieren.
GPT-4o ist ein LLM, welches von OpenAI entwickelt wurde und zum Beispiel 199.998 Tokens kennt.

Tokens dienen dem Modell dazu, Text in eine strukturierte Form zu zerlegen, die es analysieren kann.

#### **Beispiel:**
Satz: "Ich gehe einkaufen."  
Tokens könnten sein:
- ["Ich", "gehe", "einkaufen", "."]
- Oder bei GPT-4o Tokenisierung: ["Ich", "gehe", "eink", "aufen", "."]

#### **Probiere es selber aus:**
Schreibe einen Satz deiner Wahl und schaue dir die Satzbausteine (Tokens) an, die das Modell erkennt. Es handelt sich um die tatsächliche Tokenisierung von ChatGPT mit Modell GPT-4o.
<iframe src="https://tiktokenizer.vercel.app/?model=o200k_base" width="100%" height="600px"></iframe>

## **Wie generieren Sprachmodelle Text?**

Ein LLM funktioniert, indem es für eine Abfolge von Tokens vorhersagt, welches Token am wahrscheinlichsten folgt.

- Das Modell analysiert den bisherigen Text (die Eingabe).
- Es berechnet, wie wahrscheinlich jedes mögliche nächste Token ist. Bei GPT-4o sind dies 199.998 Wahrscheinlichkeiten, da es 199.998 Tokens gibt.
- Nun wird **gesampled**. Es wird oft fälschlicherweise gesagt, dass das Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit gewählt wird. Tatsächlich wird ein Token basierend auf einer Wahrscheinlichkeit gewählt, wobei natürlich das Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit am ehesten gewählt wird.

  Anders gesagt: Der Computer wählt eine zufällige Zahl zwischen 0 und 1. Wir verteilen Bereiche zwischen 0 und 1 gemäß der Wahrscheinlichkeit, zum Beispiel `a` mit 0,3, `b` mit 0,4, `c` mit 0,2 und `d` mit 0,1, dann sind die Bereiche 0 - 0,3 - 0,7 - 0,9 - 1,0. Wenn die Zufallszahl 0,6 ist, wird Token `b` gewählt.

- Basierend auf dieser Auswahlmethode wird das Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit oder ein Token gemäß der Wahrscheinlichkeit genommen. Fortgeschrittene Anwender haben wahrscheinlich schon von der `Temperature` gehört, einem Steuerungsparameter, welcher die Wahrscheinlichkeiten beeinflusst, um mehr Varianz beim Sampling herbeizuführen. Mehr dazu später.

#### **Beispiel**

Um das Prinzip zu veranschaulichen, nehmen wir den einfachen Satzanfang „Ich gehe in das“. Das Modell könnte die Wahrscheinlichkeiten für die nächsten Tokens wie folgt berechnen:
- "Haus": 12%
- "Wald": 7%
- "Himmel": 4%
- "Zoo": 2%
- 199.994 weitere Tokens mit geringerer Wahrscheinlichkeit, in Summe 75%

Vereinfacht sagen wir, das Modell wählt zufällig tatsächlich immer das Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit. Das Modell wählt also "Haus". Falls du dich fragst, warum es "W" und "H" gibt, schau doch mal, wie "Wald" und "Himmel" tokenisiert werden.
**Ergebnis:** „Ich gehe in das Haus“

Nun wiederholt sich die Auswahl für die nächste Tokenfolge.

**Eingabe:** „Ich gehe in das Haus“
- ".": 23%
- " und": 20%
- " mit": 17%
- 199.995 weitere Tokens mit geringerer Wahrscheinlichkeit, in Summe 40%

Nun wiederholt sich das Sampling für die nächste Tokenfolge.

**Eingabe:** "Ich gehe in das Haus."
- `End-Of-Sequence`: 23%
- " Am": 20%
- " Gestern": 17% (Referenziert "Gestern")
- 199.995 weitere Tokens mit geringerer Wahrscheinlichkeit, in Summe 40%

**Finales Ergebnis:** "Ich gehe in das Haus." EOS

Wir sehen also, dass das Modell basierend auf den Wahrscheinlichkeiten iterativ ganze Sätze bauen kann.

## Wann hört ein LLM auf, Tokens zu generieren?
Ein LLM nimmt die Eingabe und beginnt immer weiter, den nächsten Token zu erstellen, an die Eingabe anzuhängen und den Ablauf zu wiederholen. Damit wir nicht unendlichen Text bekommen, hat man zwei Regeln eingebaut: Entweder eine feste Anzahl von Tokens wurde erstellt oder eine bestimmte Folge von Tokens, welche wir auch `Stopwords` nennen, wurde erzeugt. Bei GPT-4o gibt es einen speziellen Token, mit dem das Modell angewiesen wird, die Generierung zu beenden. Dieser Token nennt sich `End-Of-Sequence`, also das Ende-der-Sequenz-Token und trägt die Identifikationsnummer 0. Dieser ist stets in den `Stopwords` enthalten. Somit kann das Modell, wie auch bei allen anderen Tokens, erlernen, wann es aufhören soll zu generieren.

### Warum ist jedem Token eine sequenzielle Zahl zugeordnet?
In der Demonstration oben siehst du eine Folge von Zahlen, die in einer Liste stehen, etwa `127544, 2496, 49936, 17951, 4047, 37977, 7553, 22380, 40769, 2434, 152885, 30` (Input: "Warum ist jedem Token eine sequenzielle Zahl zugeordnet?")

Vereinfacht ist die Antwort: Der Computer kann mit Zahlen besser umgehen als mit Wörtern.

Die Zahlen sind eine Kodierung, die dem Modell hilft, die Tokens zu verarbeiten und zu generieren.
Computer machen am Ende nur Dinge, die wir Menschen ihnen beigebracht haben, also müssen wir die Operationen verstehen. Wir Menschen denken bei Wahrscheinlichkeiten von vielen Elementen in Vektoren bzw. Matrizen. Wer sich an Mathe erinnert, weiß, dass Punkte in einem 3D-Raum als (x, y, z)-Koordinaten dargestellt werden. Diese Koordinaten sind eine Art „Kodierung“, wie wir in x-, y- und z-Richtung laufen müssen. Nur dass wir hier nicht 3 Achsen haben, sondern 199.998 Achsen, und die Distanz in jede Richtung die Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 ist, also 0,2 = 20% Wahrscheinlichkeit.

Computer, insbesondere Graphics Processing Units (GPUs), sind darauf optimiert, mit Matrizen zu arbeiten. Daher ist die Nachfrage nach ihnen aktuell so hoch.

### **Warum sind Tokens nicht immer Wörter?**
Wie die Zerlegung von Sätzen in Tokens geschieht, ist ein eigenes Forschungsfeld, welches sich mit der Tokenisierung beschäftigt. Um das Thema nur kurz anzuschneiden: Man probiert, die Tokens so zu wählen, dass sie die Bedeutung des Satzes möglichst gut wiedergeben, aber auch die Komplexität des Modells nicht zu hoch wird.

Was genau meine ich hier mit Komplexität? Schauen wir uns dazu zwei Extreme an:

- **Jedes Wort - ein Token:**
  Kodiert man jedes Wort aller Sprachen weltweit in jeder Konjugation, Deklination, etc., haben wir wenige 10 Millionen Tokens. Grundsätzlich machbar, jedoch würde das Modell sehr lange brauchen, um zu trainieren, sehr viel Speicherplatz benötigen und für jede Generierung Millionen von Gewichten errechnen müssen. Das hat sich nicht als optimale Konfiguration durchgesetzt.

- **Jedes Zeichen - ein Token:**
  Kodiert man jedes Zeichen auf der Welt als einen Token, so ist der Speicherverbrauch und die Berechnung der Gewichte pro Schritt einfacher. Jedoch ist die kontextuelle Bedeutung von 'a' deutlich schwieriger zu erlernen als 'Haus'. Die Errechnung der Wahrscheinlichkeitsverteilung ist damit kontextuell schwieriger, da die Tokens zu klein sind bzw. in zu vielen verschiedenen Kontexten in den Trainingsdaten auftauchen, als dass ein LLM das Muster gut erkennen könnte. Zudem müssen wir für selbst kurze Sätze sehr viele Generierungsschritte durchführen, was das Modell langsamer macht. Frühere Versionen von GPT (z. B. GPT-2) haben genau das gemacht, und es hat sich gezeigt, dass die Qualität der Generierungen darunter leidet.

Wir sehen also, es gibt einen Trade-off zwischen der Menge, die wir trainieren müssen, um die kontextuelle Bedeutung eines Tokens zu lernen, wie viele Iterationsschritte wir pro Generierung durchführen müssen und wie teuer jeder dieser Generationsschritte ist (200.000 vs. Millionen von errechneten Gewichten). Es gibt noch weitere wichtige Gründe, die aber den Rahmen dieses Artikels sprengen würden. Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, schreib uns gerne eine Nachricht.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass die Tokenisierung auf einer Analyse und einem Training anhand von Textdaten basiert. Dadurch entstehen manchmal ungewöhnliche Muster: Beispielsweise können 5 Ausrufezeichen als 1 Token repräsentiert werden, 6 Ausrufezeichen hingegen als 2 Tokens, während 7 Ausrufezeichen wieder als 1 Token verarbeitet werden. Damit geht es auch weiter: 16 Ausrufezeichen könnten als 1 Token dargestellt werden, 15 benötigen jedoch 3 Tokens. Spiel gerne mit dem Tokenizer oben herum und schau dir an, wie den Text in Tokens übersetzt.

# Warum befolgt ChatGPT meine Anweisungen (meistens)?

LLMs befolgen Regeln nicht, weil sie diese „verstehen“, sondern weil sie auf Muster und Wahrscheinlichkeiten basieren. Regeln entstehen, weil das Modell während seines Trainings in Textdaten auf wiederkehrende Strukturen stößt, die bestimmte Muster erzeugen. Lasst uns das ein wenig genauer betrachten:

### **Die Rolle der Wahrscheinlichkeiten**

Nehmen wir an, du gibst dem Modell die Anweisung: „Schreibe die Wörter Katze, Hund und Maus mit Bindestrichen getrennt.“
Das Modell erkennt anhand der Trainingsdaten:
- Nach „Katze“ folgt oft „-“ in dieser Art von Anweisung.
- Nach einem „-“, ist das nächste Token wahrscheinlich „Hund“.
- Nach „Hund“ folgt ebenfalls „-“, und danach „Maus“.

**Warum funktioniert das?**
- **Statistisches Lernen:** Das Modell hat während des Trainings ähnliche Anweisungen gesehen und gelernt, die Wahrscheinlichkeiten entsprechend zu berechnen.
- **Mustererkennung:** Häufige Sequenzen in den Trainingsdaten werden im Modell „kodiert“ und angewendet.

#### **Beispiel: Regelbefolgung bei Token-Wahrscheinlichkeiten**

**Anweisung:** „Liste die Zahlen 1 bis 3 mit Bindestrichen auf.“
- Wahrscheinlichkeitsverteilung:
  - Nach „1“ ist die wahrscheinlichste Fortsetzung „-“.
  - Nach „- 1“ ist das nächste Token „2“.
  - Nach „- 1 - 2“ ist die wahrscheinlichste Fortsetzung „3“.

**Ergebnis:** „1 - 2 - 3“

Das Modell erzeugt diese Struktur nicht, weil es versteht, was Zahlen oder Bindestriche sind, sondern weil diese Kombination die wahrscheinlichste Fortsetzung ist, basierend auf den Trainingsdaten.

### **Idiomatische Sprachregeln**

Ähnlich funktioniert dies bei idiomatischen Ausdrücken. Wenn das Modell lernt, dass "break the ice" im Deutschen als "das Eis brechen" übersetzt wird, wählt es diese Übersetzung, weil:
- Die Tokens "break", "the", und "ice" in den Trainingsdaten häufig mit "das", "Eis" und "brechen" verknüpft sind.
- Das Modell die idiomatische Übersetzung als wahrscheinlicher bewertet als eine wortwörtliche Übersetzung wie "breche das Eis".
- Kontextuell hat das Modell aber auch gelernt, dass die Tokenfolge eng verwandt ist mit "Die Stimmung auflockern", "Die Spannung lösen" und "Den ersten Schritt machen".

## Was ist die Temperature?
Die "Temperature" eines Sprachmodells ist eine Einstellung, welche die Auswahl der nächsten Wörter (Tokens) steuert, basierend auf deren Wahrscheinlichkeiten. Sie wirkt wie eine Art „Regler“, der entscheidet, wie vorhersehbar oder zufällig die Antworten sein sollen.

Vor der Berechnung der nächsten Wörter wird die Temperature angewendet, um die Wahrscheinlichkeiten der möglichen Wörter anzupassen.
Eine Temperature kleiner als 1 verstärkt hohe Wahrscheinlichkeiten und verringert niedrige Wahrscheinlichkeiten. Eine Temperature größer als 1 verteilt die Wahrscheinlichkeiten gleichmäßiger, sodass auch weniger wahrscheinliche Tokens eine höhere Wahrscheinlichkeit bekommen und bereits wahrscheinliche Tokens eine gedämpfte Wahrscheinlichkeit erhalten.

Die Temperature wird also genutzt, um die Zufälligkeit und Kreativität der Wortauswahl zu regulieren – je nach gewünschtem Verhalten des Modells.

## Übertragbarkeit auf Mistral, Claude und andere LLMs
Die beschriebene Funktionsweise von LLMs ist auf alle Modelle übertragbar. Große Modell-Reihen und Anbieter von LLMs sind beispielsweise
- [GPT](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) von OpenAI
- [Claude](https://www.anthropic.com/claude) von Anthropic
- [Gemini](https://gemini.google.com/) von Google
- [Mixtral](https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/), Mistral von Mistral
- [Llama](https://www.llama.com/) von Meta Platforms (ehem. Facebook)

# Fazit
ChatGPT ist eine Oberfläche für die Large Language Modelle von OpenAI. Large Language Modelle sind statistische Modelle, welche Text in Tokens konvertieren und zu Folgen von Tokens den nächsten Token vorhersagen. Wir haben uns das LLM GPT-4o von OpenAI angeschaut. ChatGPT befolgt Anweisungen, weil es Muster und Wahrscheinlichkeiten in den Trainingsdaten erkennt, nicht weil es die Anweisungen „versteht“. Die Temperature ist ein Werkzeug, um die Zufälligkeit der Wortauswahl zu steuern.

### **Weiterführende Lektüre**
- OpenAI Tokenizer Library - https://github.com/openai/tiktoken
- GPT-4o: The Next Generation of Large Language Models - https://openai.com/blog/gpt-4/



Erfahre, wie ChatGPT funktioniert: Ein Überblick über Tokens, Wahrscheinlichkeiten und die Technik hinter den Sprachmodellen von OpenAI.

Wie funktioniert ChatGPT?


### Von der Postkutsche zum Raumschiff: Kundenservice neu gedacht

In der modernen Geschäftswelt zählt jede Sekunde – besonders wenn es um Kundenanfragen geht. Während Plattformen wie Intercom und Dixa den klassischen Support durch Automatisierung und optimierte Arbeitsabläufe verbessert haben, geht botBrains einen großen Schritt weiter.

botBrains setzt beim Kundenservice völlig neue Maßstäbe und konzentriert sich auf das Wesentliche: blitzschnelle Problemlösung. Durch KI-gestützte Sofortantworten gehören Wartezeiten der Vergangenheit an. Das Besondere: Die KI arbeitet praktisch eigenständig, lernt kontinuierlich dazu und hält sich selbst auf dem neuesten Stand – ganz ohne aufwändige manuelle Pflege. Jeder Kundenkontakt verfeinert dabei automatisch Ihre Wissensbasis und optimiert Ihr Produkt. So entsteht ein sich selbst verstärkender Kreislauf, der Ihren Service stetig verbessert.

Während Intercom und Dixa Ihre bestehenden Abläufe beschleunigen – quasi wie eine schnellere Postkutsche – katapultiert botBrains Sie direkt ins Raumschiff-Zeitalter des Kundenservice.

### Der Durchbruch: Das KI-Support Flywheel

**botBrains** revolutioniert den Support durch das **[KI-Support Flywheel](/blog/de/the-ai-support-flywheel)**. Die Vorteile liegen auf der Hand:

1. **Schluss mit Wartezeiten**: Punktgenaue Antworten rund um die Uhr – Ihre Kunden bekommen sofort, was sie brauchen.
2. **Minimaler Verwaltungsaufwand**: Die KI lernt und aktualisiert sich von selbst – Sie müssen sich um nichts kümmern.
3. **Kontinuierliche Verbesserung**: Jede Kundeninteraktion macht Ihr System noch schlauer und Ihr Produkt noch besser.

Intercom hingegen setzt auf klassische Automatisierung: Arbeitsabläufe werden gestrafft, Aufgaben effizienter verteilt. Das ist zwar hilfreich, erfordert aber weiterhin regelmäßiges Eingreifen und ständige Anpassungen.

### Warum botBrains die Nase vorn hat

| **Merkmal**         | **botBrains**                                           | **Intercom**                                    |
| ------------------- | ------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| **Reaktionszeit**   | Sofortantworten – 24/7 verfügbar                       | Beschleunigte Antworten durch Workflow-Optimierung |
| **Pflege**          | Wartungsfrei – die KI entwickelt sich selbstständig    | Regelmäßige Einrichtung und Pflege erforderlich |
| **Lösungsquote**    | Löst Standardanfragen sofort – nur Spezialfälle werden weitergeleitet | Fokus auf effiziente Aufgabenverteilung        |

Mit botBrains werden **Standardanfragen im Handumdrehen gelöst**. Bei Intercom ist dagegen auch nach der ersten automatischen Antwort oft noch menschliches Eingreifen nötig.

### Kein Aufwand, volle Leistung

- **botBrains:** Dank automatischer Wissensakquise sind Sie binnen eines Tages startklar. Keine Updates, keine manuelle Pflege – die KI wächst mit Ihren Anforderungen.
- **Intercom:** Zwar effektiv, aber Ihr Team muss Workflows aktiv betreuen, Regeln anpassen und die Performance im Auge behalten.

**Fazit:** botBrains nimmt Ihnen die Verwaltungsarbeit ab und schafft Freiräume für Wichtigeres.

### Das Wichtigste in Kürze

Wollen Sie Wartezeiten bei Standardanfragen komplett eliminieren und gleichzeitig Ihr Team entlasten? Dann führt an **botBrains** kein Weg vorbei. Das KI-Support Flywheel garantiert blitzschnellen, immer verfügbaren Support – und das völlig wartungsfrei.

Während **Intercom** Ihr Team beschleunigt, **sorgt botBrains dafür, dass Ihre Kunden gar nicht erst warten müssen**.

**Bringen Sie Ihren Kundenservice auf ein neues Level – mit botBrains. Sprechen Sie uns an!**

Im Kundenservice ist schnelle Problemlösung entscheidend. Intercom beschleunigt den Support durch automatisierte Workflows und hilft Teams, schneller zu reagieren. botBrains geht noch weiter—liefert sofortige Antworten auf die meisten Anfragen ohne Wartungsaufwand. Welches ist das Richtige für mich?

botBrains vs. Intercom


## **24/7 verfügbar – weil Ihre Kunden es erwarten**

In einer Welt, die immer vernetzter wird, erwarten Kunden schnelle Antworten – egal ob es 3 Uhr morgens ist oder mitten am Wochenende. Diese konstante Erreichbarkeit schafft nicht nur Vertrauen, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit und hilft Unternehmen, sich im Wettbewerb zu behaupten. Wie wir bereits im Artikel [„Das KI-Support Flywheel“](/blog/the-ai-support-flywheel) beschrieben haben, kann ein leistungsstarker Chatbot nicht nur Ihre Support-Teams entlasten, sondern auch wertvolle Insights liefern und Ihre Kunden begeistern.

Doch hier stellt sich die zentrale Frage: **Setzen Sie auf Eigenentwicklung oder auf eine fertige Lösung wie botBrains?** Im Folgenden beleuchten wir beide Optionen detailliert.

### **1. Mehrsprachige Unterstützung**

**Warum es unverzichtbar ist:**  
Wer international Kunden betreut, kommt an einem Chatbot mit mehrsprachigen Fähigkeiten nicht vorbei. Präzise, kontextbezogene Antworten in verschiedenen Sprachen sind der Schlüssel.

**Die Herausforderung der Eigenentwicklung:**

- Einen Chatbot zu entwickeln, der mehr als 24 Sprachen versteht, erfordert gigantische Datensätze, linguistische Expertise und ständige Updates.
- Die Sicherstellung von Kontextgenauigkeit in allen Sprachen ist äußerst komplex.

**Stärken der Eigenentwicklung:**  
Fein abgestimmte Anpassungen an regionale Dialekte und Besonderheiten.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere Lösung unterstützt bereits zahlreiche Sprachen und wird kontinuierlich verbessert. Das spart Zeit, Geld und Nerven.


### **2. Schnelle Einsatzbereitschaft**

**Warum es zählt:**  
Je schneller Ihr Chatbot live ist, desto schneller profitieren Sie von besseren Kundeninteraktionen und einem gesteigerten ROI.

**Hürden bei der Eigenentwicklung:**

- Von der ersten Codezeile bis zur Fertigstellung können Monate vergehen – besonders wenn unerwartete Probleme auftreten.
- Umfassende Tests und Integration in bestehende Systeme sind zeit- und kostenintensiv.

**Pluspunkt der Eigenentwicklung:**  
Maximale Kontrolle über Zeitpläne und individuelle Anpassungen.

**botBrains Vorteil:**  
Mit botBrains ist Ihr Chatbot in weniger als einem Tag einsatzbereit – dank automatisierter Wissensübernahme und einfacher Systemintegration.


### **3. Individuelle Integrationen**

**Warum es unverzichtbar ist:**  
Jedes Unternehmen arbeitet mit einer individuellen Softwarelandschaft – sei es ERP, CRM oder ein Ticketsystem. Eine reibungslose Integration ist entscheidend für schlanke Workflows.

**Die Schwierigkeit beim Eigenbau:**

- Erfordert Entwickler mit fundierten API-Kenntnissen und Verständnis für Systemarchitektur.
- Alte und neue Systeme zu verknüpfen, bringt hohen Wartungsaufwand mit sich.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Passgenaue Lösungen, die sich nahtlos in Ihre Systeme einfügen.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere Plattform bietet flexible Integrationsmöglichkeiten, die ohne Verzögerungen an Ihre Anforderungen angepasst werden können.


### **4. Datenschutz und Compliance**

**Warum es essenziell ist:**  
Kundendaten müssen sicher verwaltet werden, und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO ist Pflicht.

**Herausforderungen bei der Eigenentwicklung:**

- Fachwissen über rechtliche Anforderungen und sichere IT-Architektur ist unerlässlich.
- Regelmäßige Audits und Updates kosten Zeit und Geld.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Sie haben die volle Kontrolle über Sicherheitsstandards und Datenverwaltung.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere Plattform ist DSGVO-konform und nutzt sichere, EU-basierte Datenzentren – Compliance leicht gemacht.


### **5. Gründliche Tests und Evaluierung**

**Warum es zählt:**  
Sprachmodelle können unberechenbar sein. Bevor Ihr Chatbot live geht, sind umfassende Tests unverzichtbar.

**Hürden bei der Eigenentwicklung:**

- Der Aufbau von Testumgebungen und Automatisierungstools erfordern hohe Investitionen.
- Ohne automatisierte Prozesse wird die Fehlersuche mühsam und zeitaufwendig.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Tests können speziell auf Ihre Anforderungen zugeschnitten werden.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere Plattform bietet integrierte Test- und Evaluierungssysteme, sodass Sie die Leistung Ihres Chatbots schnell und unkompliziert analysieren können.


### **6. Ein intuitives und barrierefreies UI**

**Warum es wichtig ist:**  
Ein benutzerfreundliches, barrierefreies Design sorgt für positive Nutzererlebnisse – auf jedem Gerät.

**Die Herausforderung beim Eigenbau:**

- Barrierefreiheit nach [WCAG 2.1 Standards](https://www.w3.org/TR/WCAG21/) und responsives Design erfordern Expertenwissen.
- Solche Anforderungen erhöhen die Komplexität der Entwicklung.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Das Design kann genau auf Ihre Marke abgestimmt werden.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere fertige Benutzeroberfläche ist professionell, barrierefrei und sofort einsatzbereit.

### **7. Automatische Wissensaktualisierung**

**Warum es zählt:**  
Ein effektiver Chatbot bleibt immer aktuell – egal, ob es um neue Produkte, FAQs oder Richtlinien geht.

**Die Herausforderung beim Eigenbau:**

- Automatisierte Updates erfordern ausgeklügelte Algorithmen und regelmäßige Wartung.
- Die Sicherstellung der inhaltlichen Richtigkeit bleibt ein Dauerauftrag.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Prozesse lassen sich optimal an Ihre internen Abläufe anpassen.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere Lösung aktualisiert Ihre Wissensbasis automatisch – präzise und effizient.

### **8. Wertvolle Analysen**

**Warum es unverzichtbar ist:**  
Detaillierte Einblicke in Kundeninteraktionen helfen Ihnen, Ihre Prozesse zu optimieren und neue Trends zu erkennen.

**Hürden bei der Eigenentwicklung:**

- Der Aufbau einer leistungsstarken Analyseplattform verlangt fundiertes Know-how in der Datenwissenschaft.
- Mit wachsendem Datenvolumen steigen die Komplexität und die Kosten.

**Vorteil der Eigenentwicklung:**  
Individuelle Metriken und KPIs können flexibel integriert werden.

**botBrains Vorteil:**  
Unsere integrierten Analyse-Tools liefern Ihnen umfassende Insights – ganz ohne zusätzliche Ressourcen.



### **Gemeinsame Innovation, geteilte Kosten**

Das Beste an botBrains? Unsere Plattform wird ständig weiterentwickelt. Alle Kunden profitieren von neuen Features und Verbesserungen und das zu einem Bruchteil der Kosten, die eine Eigenentwicklung verschlingen würde.

### **Fazit**

Die Eigenentwicklung eines Chatbots mag attraktiv klingen, ist aber mit erheblichen Kosten und Aufwand verbunden. Mit botBrains erhalten Sie eine ausgereifte, zukunftssichere Lösung, die ab dem ersten Tag überzeugt.

**P.S.:** Sie haben bei uns direkten Draht zu einem Gründer – für schnelle Hilfe, wenn’s drauf ankommt. Ihr Erfolg ist unser Erfolg.


Kundenservice rund um die Uhr ist heute keine Option mehr, sondern ein Muss. Doch wie kommen Unternehmen am besten zu ihrem Chatbot: selbst entwickeln oder auf eine bewährte Lösung wie botBrains setzen?

Build vs. Buy: Sollte Ihr Unternehmen den Chatbot selbst entwickeln oder eine Lösung kaufen?


## Was ist das KI-Support Flywheel?

Im heutigen Wettbewerbsumfeld ist exzellenter Kundenservice längst kein Nice-to-have mehr, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor. Moderne Unternehmen wollen ihre Kunden nicht nur zufriedenstellen, sondern begeistern – und dabei gleichzeitig ihre internen Abläufe verschlanken. Genau hier kommt das **KI-Support Flywheel** ins Spiel. Bei botBrains haben wir dieses strategische Konzept entwickelt, um Unternehmen mit effizienten und kundenfokussierten Supportlösungen auf das nächste Level zu bringen.
In diesem Post erklären wir wie das KI-Support Flywheel funktioniert und warum es ein Gamechanger ist.

## **Die Grundprinzipien des KI-Support Flywheel**

Das KI-Support Flywheel basiert auf vier fundamentalen Säulen, die kontinuierliche Verbesserungen antreiben und außergewöhnliche Kundenerlebnisse ermöglichen:

### 1. **Kunden mit sofortigen Antworten begeistern**

Kunden erwarten schnelle und präzise Antworten auf ihre Anfragen – und genau das liefert das KI-Support Flywheel. Unsere KI-gestützten Chatbots sind rund um die Uhr verfügbar und bieten detaillierte, relevante Lösungen für gängige Fragen. Bei komplexeren Anliegen sammelt das System wichtige Kontextinformationen und sorgt so für eine reibungslose Übergabe an menschliche Agenten.

Diese nahtlose Erfahrung löst Probleme nicht nur effizient, sondern stärkt auch das Vertrauen und die Loyalität Ihrer Kunden.

### 2. **Individuelle Integrationen für maßgeschneiderte Lösungen**

Generische Antworten gehören der Vergangenheit an. Das KI-Support Flywheel nutzt individuelle Integrationen, um Daten aus Ihrem ERP-, CRM- oder anderen Systemen abzurufen. So kann unsere Plattform beispielsweise Rechnungen bereitstellen, Reiserouten aktualisieren oder technische Probleme beheben.

Durch personalisierte Antworten steigern Unternehmen die Kundenzufriedenheit und fördern eine tiefere Kundenbindung.

### 3. **Entlastung des Support-Teams und wertvolle Einblicke**

Die Automatisierung durch KI übernimmt repetitive, routinemäßige Anfragen und verschafft Ihrem Support-Team Freiraum für komplexere, strategische Aufgaben. Doch das ist nicht alles. Jede Interaktion mit der KI liefert umsetzbare Erkenntnisse, die Unternehmen dabei unterstützen:

- Schwachstellen im Produktdesign oder der Benutzerfreundlichkeit zu identifizieren.
- Bereiche zu erkennen, in denen Dokumentationen verbessert werden können.
- Workflows zu optimieren und effizienter zu gestalten.

So entsteht ein positiver Kreislauf, bei dem jede Interaktion zu einer kontinuierlichen Verbesserung beiträgt – mit unmittelbaren und langfristigen Vorteilen.

### 4. **Schnelle Einrichtung bei minimalem Wartungsaufwand**

Neue Technologien einzuführen kann eine Herausforderung sein – nicht jedoch mit dem KI-Support Flywheel. Dank automatisierter Wissensübernahme können Unternehmen ihre Supportsysteme innerhalb eines Tages einrichten. Die Plattform erfordert zudem nur minimalen Wartungsaufwand, sodass Ihr Team sich auf Wachstum statt auf Technik konzentrieren kann.

## **Der Zyklus kontinuierlicher Verbesserung**

Die Stärke des KI-Support Flywheel liegt in seiner iterativen Natur. Jede Interaktion treibt einen sich selbst verstärkenden Verbesserungsprozess an:

- **Kundeneinblicke:** Feedback und Daten aus Interaktionen zeigen Verbesserungspotenziale auf.
- **Produkt- und Dokumentationsverbesserungen:** Diese Einblicke fließen in Updates für Ihr Produkt und Ihre Wissensbasis ein, wodurch zukünftige Interaktionen effizienter werden.
- **Verbesserte KI-Leistung:** Die aktualisierten Daten und Integrationen machen die KI mit der Zeit intelligenter und effektiver.
- **Kundenbegeisterung:** Mit jedem Zyklus erhalten Kunden einen noch besseren Support, was ihre Loyalität stärkt.

## **Die Vorteile des KI-Support Flywheel**

Das KI-Support Flywheel bietet Unternehmen handfeste Vorteile:

- **Höhere Kundenzufriedenheit:** Sofortige, präzise Antworten lassen Kunden sich wertgeschätzt fühlen.
- **Geringere Betriebskosten:** Automatisierung reduziert den Bedarf an großen Support-Teams und ermöglicht kosteneffiziente Skalierung.
- **Umsetzbare Einblicke:** Unternehmen gewinnen ein tieferes Verständnis für Kundenbedürfnisse und -probleme.
- **Optimierte Eskalationen:** Komplexe Anfragen werden bei Bedarf mit allen relevanten Informationen an menschliche Agenten weitergeleitet.
- **Skalierbarkeit:** Das System wächst mit Ihrem Unternehmen, ohne zusätzliche Belastung.

## **Wachstum fördern mit dem KI-Support Flywheel**

Bei botBrains ist es unser Ziel, Unternehmen zu befähigen, sich auf Wachstum zu konzentrieren, während wir uns um ihre Kundenbetreuung kümmern. Das KI-Support Flywheel wurde entwickelt, um operative Hürden zu reduzieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und einen Zyklus kontinuierlicher Weiterentwicklung zu schaffen.

Ob Sie Ihre Abläufe skalieren, die Kundenbindung verbessern oder Supportkosten senken möchten – das KI-Support Flywheel bietet eine robuste, zukunftssichere Lösung.

**Sind Sie bereit, Ihren Support zu revolutionieren?** Besuchen Sie uns auf botBrains und erleben Sie, wie das KI-Support Flywheel Ihr Unternehmen transformieren kann!

Entdecken Sie, wie das KI-Support Flywheel von botBrains Unternehmen mit skalierbaren, effizienten Supportlösungen unterstützt, die Kundenzufriedenheit steigern, den operativen Aufwand verringern und kontinuierliche Verbesserungen ermöglichen.

Das KI-Support Flywheel


## **Aus Kundensicht: Die Frustration starrer Strukturen**

Traditionelle Chatbots frustrieren Nutzer oft durch ihre starren, regelbasierten Designs. Wir alle kennen das: Man steckt in einer Endlosschleife fest, klickt sich durch unzählige Menüs und Kategorien – nur um am Ende doch in der Sackgasse zu landen. So erleben Kunden diese Probleme:

- **Starre Entscheidungsbäume**: Kunden müssen einem vorgegebenen Schema folgen, das ihre Bedürfnisse oft nicht widerspiegelt und zu unpassenden Antworten führt.
- **Schwierige Navigation**: Ein falscher Klick reicht, und es ist mühsam oder gar unmöglich, die Konversation neu zu starten oder den Fehler zu korrigieren.
- **Abgebrochene Interaktionen**: Frustrierte Kunden brechen die Interaktion häufig ab, was Probleme ungelöst lässt und die Zufriedenheit sowie Loyalität nachhaltig schädigt.

Diese unflexiblen Strukturen hinterlassen bei Nutzern das Gefühl, nicht ernst genommen zu werden, und verstärken den Eindruck, dass traditionelle Chatbots eher hinderlich als hilfreich sind.

## **Aus Unternehmenssicht: Die versteckten Kosten traditioneller Chatbots**

Auch für Unternehmen sind traditionelle Chatbots oft teurer und ineffizienter als zunächst gedacht:

- **Aufwendige Einrichtung**: Die Erstellung eines Entscheidungsbaums ist zeitintensiv, da jede mögliche Anfrage vorhergesehen und detailliert durchgeplant werden muss.
- **Begrenztes Feedback**: Kunden, die aufgrund von Frustration abspringen, hinterlassen kaum verwertbare Daten – ein großes Hindernis für Verbesserungen und Erkenntnisse.
- **Pflegeaufwand**: Änderungen oder Erweiterungen erfordern eine komplette Überarbeitung des Entscheidungsbaums, was fehleranfällig und zeitaufwendig ist.

Der Aufwand für die Erstellung und Pflege traditioneller Chatbots übersteigt oft ihren Nutzen – vor allem, wenn sie die Erwartungen der Kunden nicht erfüllen.

# KI-Chatbots

Chatbots, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, lösen diese Probleme vollständig und bieten sowohl Kunden als auch Unternehmen ein reibungsloses Erlebnis:

- **Kundenzentriertes Design**:
  - **Freie Texteingabe**: Kunden können ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen, ohne sich durch komplizierte Menüs klicken zu müssen.
  - **Flexibel und adaptiv**: KI-Chatbots verstehen Kontext und Intention hinter den Anfragen und liefern präzise Antworten, ohne starre Strukturen.
  - **Erhöhte Zufriedenheit**: Kunden fühlen sich ernst genommen, da die KI auf ihre Bedürfnisse eingeht, statt sie in vorgefertigte Kategorien zu zwingen.

- **Effizienz für Unternehmen**:
  - **Kein Entscheidungsbaum**: Die Abkehr von vordefinierten Strukturen verkürzt die Einrichtungszeit und verringert die Komplexität erheblich.
  - **Verwertbare Erkenntnisse**: Fortschrittliche Analysen liefern detailliertes Feedback zu Kundeninteraktionen, was kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht.
  - **Einfache Wartung**: Die KI lernt automatisch aus neuen Daten und bleibt so aktuell, ohne manuelle Anpassungen.

Indem sie die Schwächen traditioneller Chatbots beseitigen, schaffen KI-Chatbots eine Win-win-Situation: Kunden erhalten schnelle und präzise Hilfe, während Unternehmen Zeit sparen und wertvolle Einblicke gewinnen.

## Zusätzliche Vorteile KI-nativer Chatbot-Plattformen

Neben der Überwindung der Schwächen traditioneller Chatbots bieten KI-gestützte Systeme wie die botBrains-Plattform zahlreiche weitere Funktionen, die den Kundenservice auf ein neues Niveau heben:

### **Intelligente Übergabe an Menschen**

- **Nahtlose Weiterleitung**: Übersteigt eine Anfrage die Fähigkeiten der KI, sorgt diese für eine reibungslose Übergabe an menschliche Agenten und überträgt dabei den gesamten Kontext.
- **Automatische Zusammenfassung**: Der Chatbot fasst alle relevanten Details zusammen, bevor die Anfrage eskaliert wird, sodass Agenten effizient reagieren können.
- **Verbesserte Zusammenarbeit**: Menschliche Agenten erhalten vollständige Gesprächsverläufe und Einblicke, um Probleme ohne Wiederholungen zu lösen.

### **Echte Mehrsprachigkeit**

- **Globale Erreichbarkeit**: KI-Chatbots unterstützen über 24 Sprachen und ermöglichen es Unternehmen, weltweit mit Kunden zu kommunizieren.
- **Komfort in der Muttersprache**: Kunden können Fragen in ihrer eigenen Sprache stellen, was Vertrauen und Klarheit erhöht.
- **Dynamische Übersetzungen**: Die KI liefert präzise, kontextbezogene Übersetzungen, die für Konsistenz über alle Sprachen hinweg sorgen.

### **Personalisierte Erlebnisse**

- **Kontextbewusste Interaktionen**: KI-Chatbots erinnern sich an vorherige Unterhaltungen, was Kontinuität und Personalisierung in Folgedialogen ermöglicht.
- **Verhaltensanalysen**: Mithilfe fortschrittlicher Analytik können Unternehmen Kundenpräferenzen besser verstehen und Antworten individuell anpassen.

### **Erweiterte Integrationen**

- **Systemkonnektivität**: KI-Chatbots verbinden sich mühelos mit CRMs, ERPs und anderen Geschäftstools, um Aufgaben wie Auftragsverfolgung, Kontenaktualisierungen oder Rechnungsstellung zu erledigen.
- **Individuelle API-Integration**: Die botBrains-Plattform ermöglicht maßgeschneiderte Integrationen und sorgt dafür, dass der Chatbot auch mit komplexen Workflows nahtlos funktioniert.

### **Verwertbare Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserungen**

- **Kundenfeedback analysieren**: Unternehmen gewinnen wertvolle Einblicke in Schwachstellen und häufige Fragen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
- **Dynamische Wissensaktualisierungen**: Die botBrains-Plattform verarbeitet neue Informationen automatisch und hält Antworten ohne manuellen Aufwand aktuell.

## **Gesamtfazit**

KI-Chatbots lösen nicht nur die Probleme traditioneller Systeme, sondern bieten transformative Funktionen, die den Kundenservice neu definieren. Mit intelligenter Übergabe, echter Mehrsprachigkeit, nahtlosen Integrationen und fortschrittlichen Analysefunktionen ermöglicht botBrains anderen Unternehmen, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu liefern und interne Workflows zu optimieren. Durch den Einsatz KI-gestützter Chatbots sichern sich Unternehmen einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb und garantieren sowohl Kundenzufriedenheit als auch betriebliche Effizienz.

Vertreiben traditionelle Chatbots Ihre Kunden? Wenn Sie jemals in einer endlosen Schleife starrer Menüs festgesteckt haben, sind Sie nicht allein. Traditionelle Chatbots basieren auf veralteten Entscheidungsbäumen, die Nutzer frustrieren und versteckte Kosten für Unternehmen verursachen.

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