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Es ist ein bekanntes Szenario: Man interagiert mit einem Chatbot, doch bei der ersten Frage, die vom Skript abweicht, bricht die Konversation ab. Man spĂĽrt sofort die unsichtbaren Grenzen, innerhalb derer sich diese Systeme bewegen.
In der Diskussion um KI werden Begriffe wie Chatbots, AI Agents und Agentic AI oft synonym verwendet. Das fĂĽhrt zu Unklarheit und erschwert strategische Entscheidungen. In der Praxis unterscheiden sich die Systeme aber nicht ĂĽber Labels, sondern ĂĽber ihre Funktionstiefe. Um den wahren Wert dieser Technologien zu erkennen, lohnt sich ein Blick auf die Unterschiede.
Ein Chatbot ist im Kern ein Antwortsystem. Seine Kernfähigkeit ist es, die Absicht (den Intent) hinter einer menschlichen Aussage zu erkennen. So wird verstanden, dass "Login zum Kundenportal geht nicht" und "Zugangsdaten vergessen" auf dasselbe Problem abzielen. Bei aiaibot.com ist dies die Aufgabe des Chatbot Moduls: Es stellt den Kommunikationskanal bereit und führt den Dialog.
Die Intelligenz für fundierte Antworten kommt von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Man kann es sich wie eine "Open-Book-Prüfung" für die KI vorstellen. Bevor eine Antwort generiert wird, schlägt die KI in einer angebundenen Wissensdatenbank nach. Bei uns wird diese Wissensbasis im AI Modul verwaltet.
Das Resultat: Antworten, die faktenbasiert, aktuell und im Kontext des Unternehmens verankert sind.
Ein Agent ist kein Chatbot mit Zusatzfunktion, sondern ein System, das eigenständig Aufgaben ausführt. Er kombiniert den Dialog (Chatbot Modul) und das Wissen (AI Modul mit RAG) mit der entscheidenden Fähigkeit zu handeln.
Diese Handlungsfähigkeit wird durch "Tools" ermöglicht. Auf der aiaibot-Plattform ist dafür das Robot Modul zuständig, das über API-Anbindungen Prozesse in Drittsystemen wie CRM oder ERP anstossen kann.
Die Unterscheidung ist simpel, aber fundamental:
Ein Bot kann sagen, was zu tun ist. Ein Agent tut es.
Bei komplexen End-to-End-Prozessen braucht es oft die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten. Agentic AI beschreibt Architekturen, in denen ein zentraler Orchestrator die Aufgaben verteilt. Auf der aiaibot-Plattform wird auch diese Rolle vom Robot Modul übernommen, das zum Beispiel eine komplexe Kundenreklamation von der ersten Anfrage bis zur Auslösung der Ersatzlieferung autonom steuert.
Die Realisierung solch umfassender Systeme folgt einem iterativen Ansatz. Der erfolgreiche Weg führt über die schrittweise Automatisierung von Teilschritten, die zu einem immer leistungsfähigeren Gesamtprozess zusammenwachsen.
In realen Projekten verläuft die Grenze zwischen Bot und Agent oft fliessend. Ein guter Chatbot greift auf interne Daten zu und verhält sich wie ein Agent. Umgekehrt sind viele Agenten in Chat-Interfaces eingebettet.
Die Frage, ob dies nun ein Chatbot oder ein Agent ist, wird irrelevant. Es ist eine Lösung, die durch das intelligente Zusammenspiel der Module auf einer einzigen Plattform realisiert wird. Entscheidend ist nicht, wie man das System nennt, sondern was es leistet.
Ein Bot mit statischen Antworten ist schnell gebaut, aber oft auch schnell zu wenig. Ein Agentensystem kann viel, braucht aber Zielklarheit, Datenzugang und Governance. Der Weg dazwischen ist kein Entweder-oder, sondern eine Frage des Reifegrads.
Die Herausforderung liegt nicht allein in der Technologie, sondern in der Umsetzung. Deshalb setzen wir bei aiaibot auf eine flexible Architektur:
Was zählt, sind messbare Ergebnisse. Und eine Plattform, die sich den Zielen des Unternehmens anpasst – nicht umgekehrt.
Selbstverständlich werden alle Daten vollständig verschlüsselt in der Schweiz gespeichert, regelmässig automatisch gelöscht und datenschutzkonform verarbeitet. Dies schafft Vertrauen und garantiert höchste Sicherheitsstandards.
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