DIGITALISIERUNGSPROJEKT
Unternehmen erzählen
ihre Geschichte
Effiziente Bearbeitung von Kundenanfragen mit künstlicher Intelligenz
DER ANLASS
Unternehmen, zu deren Leistungsangebot Beratung oder Information zu komplexen Themenstellungen zählen, stehen nicht selten vor der Herausforderung, dass Anfragen auf vielfältigen Wegen in das Unternehmen eingehen und nicht immer die richtige Ansprechperson sofort erreichen. In diesen Fällen muss der jeweilige Erstkontakt einen fachlich geeigneten Ansprechpartner im Unternehmen identifizieren und die Anfrage weiterleiten, was meist mit Zusatzaufwand für das Unternehmen und Wartezeit für die Kundinnen und Kunden verbunden ist. Dieser Situation sah sich auch die Deutsche Gesellschaft für nachhaltiges Bauen (DGNB) e.V. ausgesetzt. Die Organisation unterstützt u.a. Bauplanungs- und -ausführungsunternehmen, Bauprodukthersteller sowie Betreiber und Nutzer von Gebäuden bei der nachhaltigen Gestaltung des Lebenszyklus eines Bauwerks. Unter anderem betreibt die DGNB ein Zertifizierungssystem für Neubauten und Gebäudesanierungen, an das die Vergabe von staatlichen Fördermitteln für nachhaltiges Bauen geknüpft ist.
Dementsprechend vielfältig sind die Anfragen, die in das Unternehmen eingehen. Um den unterschiedlichen Akteuren gerecht zu werden, hat das Unternehmen zielgruppenspezifische Kanäle eingerichtet. Dazu zählen themenspezifische Postfächer, ein Online-Forum und eine Netzwerkplattform. Trotz der getroffenen Maßnahmen zur Zielgruppenlenkung erreichen zahlreiche Anfragen die DGNB weiterhin über persönliche Kommunikationskanäle (E-Mail, Telefon) der Beschäftigten verbunden mit den oben beschriebenen Herausforderungen. Vor diesem Hintergrund bewarb sich die Organisation auf eine Ausschreibung des Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg über die Plattform »digitale Projekte«. Mit dieser Ausschreibung suchte das Zentrum nach Unternehmen, mit Fragestellungen zu bzw. Interesse an Low-Code-/No-Code-KI.
DIE LÖSUNG
Nachdem der Fokus der Zusammenarbeit zunächst auf der allgemeinen Analyse und Gestaltung betrieblicher Prozesse mit KI liegen sollte, wurde in den ersten Gesprächen schnell deutlich, dass der Nutzen für die DGNB und für Unternehmen mit vergleichbaren Fragestellungen wesentlich höher ist, wenn der Anfragebearbeitungsprozess direkt fokussiert wird. In einem Team aus DGNB-Beschäftigten und MitarbeiterInnen des Zentrums erfolgte aus diesem Grund zunächst die Betrachtung des Ist-Prozesses. Dabei wurde u.a. deutlich, dass ca. 80 Prozent der eingehenden Anfragen über die 82 (!) Themenpostfächer, persönliche E-Mail-Adressen, persönliche Telefonnummern und die Telefon-Hotline eingehen. Daher verwundert es nicht, dass der Prozess mit den Kernprozessschritten Anfrage klären, Informationen ermitteln und Informationen bereitstellen häufig nicht in der Hand ausschließlich einer Person liegt, sondern durch teils mehrere Schnittstellen geprägt ist.
Auf Basis dieser Erkenntnisse bestand der nächste Schritt in der Gestaltung eines zukünftigen Anfragebearbeitungsprozesses. Damit verbunden waren konkrete Ziele, die u.a. die Reduzierung der Durchlaufzeit, die Verbesserung der Transparenz des Bearbeitungsstatus und die Reduzierung des Anfrageaufkommens adressieren. Insbesondere in Bezug auf die letztgenannte Zielstellung entstand die Idee, einen Chatbot auf der Webseite der DGNB bereitzustellen, der bei einer Vielzahl an Anfragen die benötigten Informationen direkt zu Verfügung stellt. Hintergrund war die Einschätzung, dass die DGNB-Webseite bereits einen großen Informations- bzw. Wissensspeicher bereitstellt, der eine gute Basis für eine interaktionsorientierte Informationsbereitstellung bieten würde.
Idee eines Chatbots
Um zu überprüfen, wie tragfähig diese Einschätzung ist, wurde ein Chatbot-Prototyp entwickelt. Die Basis dafür bildete die Low-Code-Plattform Voiceflow zur Erstellung KI-gestützter Chat- und Sprachagenten. Auf Grundlage definierter Anforderungen wurde in Voiceflow ein entsprechender Workflow konzipiert. Mit dem Workflow wird u.a. festgelegt, welche Teilschritte zur Bearbeitung einer Anfrage ausgeführt, wie der Chatbot mit der nutzenden Person interagiert und welche KI-Modelle dafür eingesetzt werden sollen. Um die zahlreichen auf der Webseite vorhandenen Informationen für den Chatbot nutzen zu können, wurde die komplette Webseite inklusive aller Unterseiten ausgelesen bzw. „gecrawled“ und so deren Informationen als Wissensbasis für den Chatbot in Voiceflow integriert.
Durch die Bereitstellung einer spezifischen Wissensbasis in Verbindung mit der Formulierung entsprechender Masterprompts kann vermieden werden, dass der Chatbot beliebige Daten aus dem Internet nutzt, sondern ausschließlich auf die validen Informationen der DGNB-Webseite zurückgreift. Um zu überprüfen, wie gut die Antwortqualität des Prototyps ist, stellte die DGNB ein Katalog mit typischen Anfragen inklusive korrespondierender Antworten bereit. Dabei wurde dem Chatbot-Prototyp jeweils eine Frage des ca. 120 Fragen umfassenden Katalogs gestellt und die Antwort mit der Referenzantwort der Frage verglichen. Die Bewertung der Ähnlichkeit von Chatbot-Antwort und Referenzantwort übernahm ebenfalls ein KI-Modell, das die Übereinstimmung beider Texte in Form eines Prozentwertes ausgab. Im Ergebnis konnte festgestellt werden, dass der Chatbot-Prototyp bei ca. zwei Drittel der Anfragen eine Antwort ausgab, die weitestgehend übereinstimmend mit der Referenzantwort war (Ähnlichkeit beider Texte größer als 70 Prozent).
Weiterentwicklung Prototyp Chatbot
Aufgrund dieser vielversprechenden Ergebnisse entschloss sich die DGNB dazu, einen vergleichbaren Chatbot umzusetzen. In Vorbereitung dazu erstellten die Mitarbeiter*innen des Zentrums in einer Kurzrecherche eine Gegenüberstellung weiterer Chatbot-Builder wie moin.AI, T3AC / T3PLANET, BOTFRIENDS oder Flowise. An dieser Stelle endete die Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums. Auf Basis dieser Ergebnisse und der Erkenntnisse aus dem Chatbot-Prototyp wählte die DGNB in Eigenregie eine geeignete Chatbot-Builder Anwendung aus, konzipierte einen entsprechenden Workflow, ergänzte eine im Vergleich zum Prototyp umfangreichere Wissensbasis und führte ausführliche Tests mit dem Chatbot durch. Neben den oben angesprochenen Halluzinationsprüfungen (bzgl. fachlicher Korrektheit der Antworten), wurden bspw. auch Konsistenz-Tests (Wiederholbarkeit richtiger Antworten) und Robustheitstest (Nutzung alternativer Formulierungen für Fragen) durchgeführt. Über einen definierten Zeitraum begleitete der Chatbot ausgewählte Beschäftigte bei der täglichen Anfragebearbeitung. Die Integration in die DGNB-Webseite und damit die Veröffentlichung des Chatbots ist für das erste Quartal 2026 geplant.
DAS HAT ES GEKOSTET
Die Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg war für die DGNB aufgrund die Förderung durch das BMWE kostenfrei. Der Prototyp konnte über eine Software-Lizenz des Zentrums erstellt werden. Seitens der DGNB musste lediglich die Arbeitszeit der Beschäftigten für Workshops und Abstimmungstermine eingebracht werden. Für die Umsetzung des Chatbots nach Abschluss der Zusammenarbeit mit dem Zentrum entstanden u.a. Kosten für das Chatbot-Builder-Werkzeug (Abonnement), für die Konzeption und Umsetzung durch das DGNB-IT-Personal sowie für den ausgiebigen Test des Chatbots durch Beschäftigte aus unterschiedlichen Bereichen der DGNB.
DAS WÜRDE DAS UNTERNEHMEN NICHT WIEDER MACHEN
Die Kombination aus der Durchführung einer Machbarkeitsstudie mit externer Unterstützung in Verbindung mit der eigenständigen Umsetzung war für die DGNB ideal. Sowohl für den Test der Funktionsweise des Chatbots als auch für die Akzeptanz des neuen Systems innerhalb der Organisation war die Erprobung durch die Beschäftigten essenziell. In zukünftigen vergleichbaren Vorhaben wird die DGNB die Beschäftigten noch früher und strukturierter einbeziehen.
DAS HAT DEM UNTERNEHMEN SEHR GEHOLFEN
Mit der strukturierten Reflexion der bisherigen Vorgehensweise konnten schnell Ansatzpunkte zur Erhöhung von Prozesseffizienz und Kundenzufriedenheit identifiziert werden. Die in dem Zusammenhang entstandene Idee des Chatbots zahlt sich doppelt aus: einerseits kann so vermutlich ein Teil der Anfragen vermieden werden, andererseits wird beabsichtigt, den Chatbot in modifizierter Form als internen Prozessassistenten zu nutzen. Die schnelle Konzeption und Umsetzung eines Prototyps durch das Zentrum hat wesentlich dazu beigetragen, den Nutzen, aber auch die Hemmnisse des Chatbot-Einsatzes für die DGNB einschätzen zu können.
Ansprechpersonen
Robert Kummer
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Juliane Höbel-Müller
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