Abstract (DE):
Klassische Kommunikationswege wie Telefonate erweisen sich oft als unzureichend, da sie ressourcenintensiv sind und Kund*innen an feste Betriebszeiten binden. Die Kontaktaufnahme und der Informationsaustausch über Web-Formulare, Messenger-Apps oder E-Mail weisen den Nachteil einer asynchronen Kommunikation auf und sind ebenfalls mit hohem Ressourcenverbrauch verbunden. In diesem Zusammenhang gewinnen Konversationsschnittstellen, insbesondere KI-basierte Chatbots, an Bedeutung. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernfähigkeit und ständige Verfügbarkeit bieten sie signifikante Vorteile für den Kundendienst und ermöglichen eine effiziente Kommunikation zwischen Unternehmen und Kund*innen.
Trotz dieser Potenziale stoßen KI-basierte Chatbots oft auf Akzeptanzprobleme bei den Nutzer*innen, die sie als nicht ausreichend nützlich, einfach zu bedienen oder vertrauenswürdig empfinden. Diese Arbeit fokussiert sich auf die Nutzer*innen-Perspektive und untersucht den Anwendungsfall des Fritz-Bots, einem KI-basierten Chatbot der Sozialversicherung der Selbstständigen (SVS). Ziel ist es, Nutzeranforderungen und Akzeptanzkriterien zu ermitteln und ein nutzerzentriertes Systemkonzept für das Online-Kundenassistenztool der SVS zu entwickeln.
Der theoretische Teil dieser Arbeit konzentriert sich auf die Untersuchung aktueller KI-Technologien, insbesondere Large Language Models und Chatbot-Anwendungen, gestützt auf relevante Fachliteratur. Der praktische Teil ergänzt diese Untersuchung durch eine heuristische Evaluation verschiedener aktueller Chatbot-Systeme. Zusätzlich bietet die Studie eine umfassende User Research, die sowohl quantitative als auch qualitative Daten sammelt, um tiefergehende Einblicke in die Nutzerinteraktionen und -präferenzen zu ermöglichen.
Die Ergebnisse sollen nicht nur die Akzeptanz von KI-basierten Chatbots verbessern, sondern auch relevante Erkenntnisse für die Gestaltung zukünftiger interaktiver Systeme bieten und so die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine optimieren.
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Abstract (EN):
Traditional communication methods such as phone calls often prove to be inadequate because they are resource-intensive and tie customers to fixed operating hours. Contact and information exchange via web forms, messenger apps, or email suffer from the disadvantage of asynchronous communication and are also associated with high resource consumption. In this context, conversational interfaces, especially AI-based chatbots, are gaining importance. With their ability to process natural language, learn, and be available around the clock, they offer significant advantages for customer service and enable efficient communication between companies and customers.
Despite these potentials, AI-based chatbots often face acceptance problems among users who find them insufficiently useful, easy to use, or trustworthy. This work focuses on the user perspective and examines the case of the Fritz-Bot, an AI-based chatbot developed by the Social Insurance for the Self-Employed (SVS). The goal is to identify user requirements and acceptance criteria and to develop a user-centered system concept for the SVS's online customer assistance tool.
The theoretical part of this work concentrates on the study of current AI technologies, particularly large language models and chatbot applications, supported by relevant literature. The practical part complements this study with a heuristic evaluation of various current chatbot systems. Additionally, the study conducts comprehensive user research that collects both quantitative and qualitative data to gain deeper insights into user interactions and preferences.
The results aim not only to improve the acceptance of AI-based chatbots but also to provide relevant insights for the design of future interactive systems, thus optimizing the interface between humans and machines.
