Chatbot

Ein Chatbot führt ein Gespräch: Eine Person schreibt oder spricht, das Programm antwortet, und beide Seiten können an das zuvor Gesagte anknüpfen. Das Wort verbindet „Chat“, das Plaudern im Textfenster, mit „Bot“ für ein Programm, das selbsttätig arbeitet. Über die Technik dahinter sagt der Begriff nichts. Ein Chatbot kann mit festen Mustern arbeiten, Eingaben vorab festgelegten Anliegen zuordnen und dazu hinterlegte Antworten ausgeben oder jede Antwort mit einem großen Sprachmodell (LLM) neu formulieren.

Joseph Weizenbaum beschrieb 1966 das Programm ELIZA, das Eingaben anhand von Schlüsselwörtern und Umformungsregeln beantwortete. Später setzten sich Plattformen durch, die mit maschinellem Lernen erkennen, welches Anliegen hinter einer Eingabe steckt, und dann einen vorbereiteten Dialog abspielen. Seit OpenAI im November 2022 ChatGPT veröffentlichte, verstehen viele unter einem Chatbot vor allem einen LLM-Chatbot, der frei formuliert.

Für Führungskräfte ist ein Chatbot eine Schnittstelle, die im Namen des Unternehmens zu Kunden oder Mitarbeitenden spricht. Was er sagt, wirkt nach außen wie eine Auskunft des Unternehmens. Seit dem 2. August 2026 verlangt Artikel 50 Absatz 1 der KI-Verordnung außerdem, dass Menschen erfahren, wenn sie mit einem KI-System interagieren, sofern das nicht offensichtlich ist. Antwortqualität, Zuständigkeit und Transparenz gehören deshalb auf die Tagesordnung der Geschäftsführung.

So arbeitet ein Chatbot im Kern.

Jede Antwort entsteht in wenigen Schritten. Zuerst nimmt der Chatbot die Eingabe an, als getippten Text oder als Sprache, die eine Spracherkennung in Text umwandelt. Dann ermittelt das System, worum es geht. Bei Bedarf holt es Informationen aus angebundenen Quellen, etwa aus einer Wissensdatenbank, einem Produktkatalog oder einem Kundenkonto. Zuletzt formuliert es die Antwort und behält den Gesprächsverlauf, damit eine Rückfrage wie „Und am Samstag?“ verstanden wird.

Bei einem LLM-Chatbot legt eine feste Anweisung vor jedem Gespräch, der System Prompt, Rolle, Ton und Grenzen fest. Für Wissen aus dem eigenen Unternehmen nutzen viele Umsetzungen Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das System sucht passende Stellen in freigegebenen Dokumenten und übergibt sie dem Modell zusammen mit der Frage. Das Modell formuliert daraus eine Antwort, die im besten Fall auf diese Stellen verweist.

Im Betrieb kommen zwei Bausteine hinzu. Eine Übergabe an Menschen greift, wenn der Chatbot nicht weiterweiß oder die Person es wünscht. Ein Protokoll hält fest, welche Fragen kamen und welche Antworten gegeben wurden. Ohne Protokoll fallen weder Fehler noch fehlende oder veraltete Quellen auf.

Drei Bauarten haben sich nacheinander entwickelt.

Alan Turing schlug 1950 in seinem Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ ein Imitationsspiel vor, bei dem ein Mensch im schriftlichen Gespräch herausfinden soll, ob sein Gegenüber eine Maschine ist.

Die erste Bauart arbeitet mit Mustern. ELIZA, 1966 von Joseph Weizenbaum veröffentlicht, suchte in der Eingabe nach Schlüsselwörtern und baute daraus nach Regeln eine Antwort. Das bekannteste Skript ahmte einen Gesprächstherapeuten nach. Weizenbaum schrieb schon damals, ELIZA zeige, wie leicht sich die Illusion des Verstehens erzeugen lasse.

Die zweite Bauart ordnet Eingaben Absichten zu. Plattformen wie Googles Dialogflow nennen das Intent: Für jedes Anliegen hinterlegt das Team Beispielsätze, ein lernendes Verfahren erkennt auch abweichende Formulierungen, Antworten und Abläufe sind vorab festgelegt. Solche Chatbots sind vorhersehbar, scheitern aber an allem, wofür kein Intent angelegt ist.

Die dritte Bauart formuliert mit einem Sprachmodell frei. OpenAI schrieb zum Start von ChatGPT 2022, das System schreibe manchmal plausibel klingende, aber falsche oder unsinnige Antworten. Viele aktuelle Lösungen verbinden deshalb beide Welten: ein Sprachmodell für das Verstehen und freie Fragen, feste Abläufe für heikle Schritte wie Kündigung oder Zahlung.

Chatbot, KI-Assistent und KI-Agent sind nicht dasselbe.

Alle drei stecken oft hinter einem Chatfenster. Unterscheiden lassen sie sich an ihrer Wirkung.

Ein Chatbot antwortet. Sein Ergebnis ist eine Auskunft im Dialog, sein Hauptrisiko eine falsche Antwort. Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel in mehreren Schritten, ruft dafür selbst Werkzeuge auf und ändert Daten in anderen Systemen, etwa einen Termin, eine Bestellung oder einen Eintrag im Kundensystem. Sein Hauptrisiko ist eine falsche Handlung. Der Begriff KI-Assistent ist nicht fest definiert. Anbieter bezeichnen damit meist ein System, das eine Person bei Aufgaben unterstützt, etwa beim Schreiben, Zusammenfassen oder Suchen, oft eingebettet in eine bestehende Software. Die Grenzen sind fließend.

Auch das Sprachmodell selbst ist kein Chatbot. Das Modell ist der Motor. Der Chatbot ist die Anwendung darum herum, mit Oberfläche, Anweisungen, angebundenen Quellen, Regeln und Protokoll.

Eine Prüffrage klärt die meisten Fälle: Was kann das System verändern? Sobald ein Chatbot Termine bucht, Verträge ändert oder Gutschriften auslöst, hat er Eigenschaften eines Agenten und braucht eng geschnittene Rechte und Freigaben.

Was der AI Act für Chatbots verlangt.

Artikel 50 Absatz 1 der KI-Verordnung (EU) 2024/1689 verpflichtet Anbieter, KI-Systeme, die für die direkte Interaktion mit natürlichen Personen bestimmt sind, so zu gestalten, dass diese Personen informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren. Die Pflicht entfällt, wenn das aus Sicht einer angemessen informierten, aufmerksamen und verständigen Person aufgrund der Umstände offensichtlich ist. Nach Absatz 5 muss die Information klar und eindeutig sein, spätestens bei der ersten Interaktion kommen und den Anforderungen an Barrierefreiheit genügen.

Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026, dem allgemeinen Geltungsbeginn nach Artikel 113. Die Änderungsverordnung (EU) 2026/1744 hat eine Übergangsfrist nur für die Markierungspflicht nach Absatz 2 eingefügt, Absatz 1 blieb unverändert (Stand November 2026). Die Europäische Kommission legt die Ausnahme in ihren Fragen und Antworten zu Artikel 50 eng aus.

Die Pflicht trifft den Anbieter. Anbieter ist nach Artikel 3 Nummer 3 auch, wer ein KI-System entwickeln lässt und unter eigenem Namen in Betrieb nimmt. Ein Unternehmen, das einen Chatbot von einer Agentur bauen lässt und unter eigener Marke betreibt, kann also selbst Anbieter sein. Verstöße gegen Artikel 50 können nach Artikel 99 mit bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden. Die Einordnung im Einzelfall gehört zu Fachleuten für IT-Recht.

Für die Antworten haftet das Unternehmen.

Ein Chatbot ist rechtlich kein eigenständiger Akteur. Das zeigt ein Fall aus Kanada. Im Februar 2024 entschied das Civil Resolution Tribunal von British Columbia im Verfahren Moffatt gegen Air Canada. Der Chatbot der Fluggesellschaft hatte einem Kunden erklärt, er könne einen ermäßigten Trauerfall-Tarif auch nachträglich beantragen. Eine andere Seite der Website sagte das Gegenteil. Air Canada argumentierte, sie hafte nicht für Auskünfte ihrer Vertreter, einschließlich des Chatbots. Das Tribunal nannte das eine bemerkenswerte Argumentation: Der Chatbot sei Teil der Website, und für alle Informationen auf ihrer Website sei die Fluggesellschaft verantwortlich, gleich ob sie von einer festen Seite oder einem Chatbot stammen. Air Canada musste den Preisunterschied erstatten.

Die Entscheidung beruht auf kanadischem Recht und bindet keine deutschen Gerichte. Ihre Logik liegt trotzdem nahe: Kunden dürfen Auskünften auf der Website eines Unternehmens vertrauen.

Im Betrieb antwortet der Chatbot deshalb nur auf Grundlage freigegebener Quellen und sagt offen, wenn ihm eine Antwort fehlt. Preise, Vertragsbedingungen, rechtliche und medizinische Aussagen stehen fest hinterlegt oder gehen an Menschen. Versuche von Nutzern, den Chatbot mit geschickten Eingaben zu Zusagen zu bewegen, gehören in die Tests vor dem Start.

Woran man eine gute Umsetzung erkennt.

Eine gute Umsetzung beginnt mit einem eng beschriebenen Zweck: welche Fragen der Chatbot beantwortet und welche ausdrücklich nicht. Dahinter stehen geprüfte Quellen, für deren Pflege jemand zuständig ist.

Gleich zu Beginn des Gesprächs steht ein klarer Hinweis, dass ein KI-System antwortet. Die Übergabe an Menschen ist jederzeit möglich, und der bisherige Verlauf geht mit, damit niemand alles neu erzählen muss.

Vor dem Start und nach jeder Änderung an Modell, Anweisungen oder Quellen läuft ein fester Satz echter Fragen mit bekannten richtigen Antworten durch. Im Betrieb werden Fragen ohne passende Antwort gesammelt und regelmäßig ausgewertet. Sie zeigen, welche Inhalte fehlen.

Der Datenfluss ist geklärt: was das System speichert, wohin es geht und wie lange Protokolle bleiben. Das Datenschutzrecht gilt neben dem AI Act.

Zu den Kosten: Ein Chatbot mit festen Abläufen verursacht je Gespräch kaum laufende Kosten, dafür Aufwand beim Anlegen jedes Anliegens. Ein LLM-Chatbot kostet je Aufruf, abhängig von Modell und Textmenge, und braucht laufende Pflege der Quellen. Lässt sich das Modell später wechseln, bleibt das Unternehmen bei Preis und Qualität beweglich.

Die Grenze des Begriffs

Ein Chatbot ist eine Gesprächsschnittstelle und weiß nur, was seine Regeln und Quellen hergeben; flüssige Antworten belegen weder Richtigkeit noch Verständnis. Abzugrenzen ist er vom Sprachmodell, das in vielen Chatbots als Motor arbeitet, vom KI-Agenten, der in anderen Systemen handelt, und von der Suche, die Treffer statt einer formulierten Antwort liefert. Der Begriff KI-Assistent ist nicht fest definiert und überschneidet sich mit Chatbot und Agent.