Onboarding-Projekte in Bibliotheken können den Übergang von den bekannten Strukturen der Schule in die Arbeitswelt angenehmer machen. Dieser ist besonders für junge Menschen problematisch und geht oft mit Unsicherheiten und Selbstzweifeln einher. Dabei haben junge Menschen oft dieselben Fragen und Sorgen im Kopf. Schaffe ich das alles? Was passiert, wenn ich etwas nicht hinbekomme? An wen kann ich mich wenden, wenn ich Hilfe brauche oder Fragen habe? Hoffentlich erfülle ich alle Anforderungen und Erwartungen. Solche Gedanken und Sorgen können dazu führen, dass die Ausbildung misslingt, was zu Frustration und Enttäuschung der betroffenen Person führt. Eine mögliche Folge wäre der Abbruch des Ausbildungsverhältnisses.
Statistik
Die Abbruchquote ist zwar nicht so hoch wie in anderen Ausbildungsberufen, liegt im öffentlichen Dienst jedoch immer noch bei 9%, laut einer Studie der BIBB aus dem Jahr 2022. Die meisten Ausbildungen werden allerdings häufig bereits am Anfang der Ausbildung vorzeitig beendet.
BIBB-Datenreport 2024
Was kann also getan werden, um dem entgegenzuwirken? Eine Lösung, die im Folgenden vorgestellt werden soll, sind sogenannte Onboarding-Projekte, die von den jeweiligen Einrichtungen individuell umgesetzt werden können. Durch Einzelmaßnahmen soll es den Berufseinstieg unterstützen und den Übergangsprozess für beide Seiten zum Erfolg führen.
„Für Auszubildende stellt die Eingangsphase der Berufsausbildung eine große Herausforderung dar und eine vorzeitige Vertragsauflösung wird meist als persönlicher Misserfolg erlebt. Vor dem Hintergrund des drohenden Fachkräftemangels und angesichts der hohen Kosten einer Vertragsauflösung versuchen ausbildende Unternehmen, die Eingangsphase durch sogenannte Onboarding-Maßnahmen zu unterstützen.“ – BWP-Zeitschrift
Was ist Onboarding?
Beim Onboarding-Projekt liegt der Fokus auf der Betreuung der neuen Mitarbeitenden und Auszubildenden vor und während des ersten Jahres ihrer neuen Tätigkeit. Hierfür stehen sogenannte Mentor*innen mit allgemeinen Hilfestellungen und Tipps zur Seite, um den Einstieg in den neuen Betrieb zu erleichtern. Dabei unterscheidet man gerne zwischen Pre- und Onboarding. Die Phase des Pre-boarding beginnt mit der Unterschrift auf dem Arbeitsvertrag und endet mit dem ersten Arbeitstag. Während dieser Zeit soll man die Gelegenheit erhalten, sich zu orientieren und erste Fragen zu klären, wie z.B. wer der Ansprechpartner ist oder wie der erste Tag am neuen Arbeitsplatz aussieht. Die Onboarding-Phase zieht sich dann durch das erste Jahr des Berufseinsteigers. Hierbei wird die Person im übertragenen Sinne an die Hand genommen und mit den Strukturen, den anderen Kolleg*Innen und dem Arbeitsbereich vertraut gemacht. An dieser Stelle gibt es mehrere Herangehensweisen, die jeder Betrieb individuell gestaltet. In diesem Beitrag wird hauptsächlich auf das Patensystem bzw. das Mentoring-Programm Bezug genommen.
Was versteht man unter einem Patensystem?
Hierbei steht ein anderer, erfahrener Auszubildender dem neuen Kollegen zur Seite und begleitet ihn durch seine ersten Arbeitstage. Unter jungen Kolleg*Innen entsteht schnell ein ganz besonderes Vertrauensverhältnis, was dem Neuankömmling den guten Einstieg erleichtert. Dieses Programm wurde auch vor Kurzem erst in der Universitätsbibliothek in Gießen eingeführt. Dort sind es vor allem die ehemaligen Auszubildenden, die als sogenannte Mentor*Innen jeweils einem neuen Azubi zugeteilt bekommen. Dabei beginnt deren Aufgabe bereits beim Preboarding, indem sich die neuen Auszubildenden per Mail an die Mentor*Innen wenden können, falls Sie fragen haben oder sich austauschen wollen. Die Mentor*Innen nutzen diese Gelegenheit auch gerne, um sich und das Programm schon mal vorzustellen und eventuelle Treffen wie eine Bibliotheksführung und ein vorab Kennenlernen der anderen Kolleg*Innen zu arrangieren. Für weitere Informationen und Tipps ist das folgende Video zu empfehlen.
Das Onboarding-Projekt in der UB Gießen
In der Bibliothek angekommen, nehmen die Mentor*Innen an den Einführungstagen der neuen Azubis teil, sodass Sie direkt von Anfang an im Geschehen dabei sind. Für den Verlauf des ersten Ausbildungsjahres werden zunächst feste Gesprächstermine mit den Auszubildenden vereinbart. Die Mentor*Innen erkundigen sich wie es aktuell in den verschiedenen Abteilungen läuft oder ob es etwas gibt, was die Azubis beschäftigt. Eine regelmäßige gemeinsame Mittagspause gehört ebenfalls zu dem Programm. Dies alles ist bereits Teil der Onboarding-Phase. Die genannten Punkte werden jedoch mit der Zeit immer mehr reduziert und die Mentor*Innen dienen nur noch als passive Ansprechpartner.
Erfolg in der UB Gießen?
Zum Onboarding-Projekt gab es in Gießen bereits positive Rückmeldungen. Besonders wenn die Auszubildenden Fragen haben, empfanden sie es als viel angenehmer und einfacher, da man sich erstmal an die Mentor*Innen wenden kann als gleich zur Ausbildungsleitung zu marschieren. Dies bildet nämlich oftmals eine gewisse Hürde, gerade wenn die Auszubildenden noch recht jung sind. Zudem ist zu beobachten, dass sich die Beziehungen unter den Kolleg*Innen festigen, wodurch ein angenehmeres und stressfreies Arbeitsklima zu erkennen ist.
Chatbots begegnen uns im Alltag immer öfter. Ob im Arbeitskontext oder im privaten Umfeld, sie sind längst keine Seltenheit mehr. Doch was sind eigentlich Chatbots, wer hat sie erfunden und wie funktionieren sie? Von wem werden sie benutzt und vor allen Dingen für was? Welche Vor- und Nachteile bieten sie und wie funktioniert eigentlich so eine Suchanfrage? Beginnen wir den Beitrag mit einer kleinen Begriffsdefinition.
Was sind eigentlich Chatbots?
Der Begriff „Chatbot“ setzt sich aus den Wörtern „to chat“, also plaudern oder unterhalten und der Abkürzung „Bot“, für Roboter zusammen. Die meist text- oder sprachbasierten teil- oder vollautomatisierten Dialogsysteme dienen vor allen Dingen als Kommunikationsschnittstelle zwischen Menschen und Maschine. Die Kommunikation erfolgt hierbei meist über Websites und Messaging-Dienste, aber auch über Smartphone- und Tablett Apps. Die meist mit einer eigenen Identität und einem Namen ausgestatteten und als Avatar oder Icon dargestellten kleinen Helfer findet man mittlerweile auf vielen Internetseiten. Dabei sind Chatbots längst keine neue Erfindung – ihre Ursprünge haben sie bereits in den 1950er Jahren.
Entwicklung
1950 – Turing Test
Der 1950 von Alan Turing entwickelte Turing Test dient auch heutzutage noch als Grundlage für die Berechnung der Leistungsfähigkeit von Chatbots. Mit dem Gedanken, ob Maschinen denken können legte er den Grundstein für deren Entwicklung.
1966 – ELIZA
Ein Meilenstein in der Geschichte stellt das (damals noch nicht unter dem Begriff „Chatbot“) bekannte Programm ELIZA dar. Entwickelt wurde es von MIT-Wissenschaftler Joseph Weizenbaum und Decodiergenie Alan Turing. Das Programm simulierte ein Gespräch zwischen einem Therapeuten und einem Menschen und sollte so den Nutzenden täuschen. Mit Hilfe eines feststehenden Thesaurus und der Fähigkeit eingegebene Schlüsselwörter und Phrasen zu erkennen, konnte ELIZA vorprogrammierte Antworten zurückgeben.
1972 – PARRY
PARRY basiert auf der Idee von ELIZA und wurde von Psychiater Kenneth Colby entwickelt. Das Programm simulierte das Denken einer paranoiden Person oder einer paranoiden schizophrenen Person. Es sollte Colby als wissenschaftlichen Ansatz für die Untersuchung von kognitiven Prozessen und psychischen Krankheiten dienen und dabei helfen, dass Krankheitsbild Schizophrenie besser zu verstehen. Dafür arbeitete PARRY vor allen Dingen mit einem komplexen System von Annahmen und den darauf folgenden emotionalen Erwiderungen.
1988 – Jabberwacky
Jabberwacky ist der erste lernende Chatbot, welcher von Rollo Carpenter entwickelt wurde. Basierend auf Ansätzen des maschinellen Lernens ist er hauptsächlich auf das Führen von Unterhaltungen ausgelegt. Durch die Wiederholung bereits geführter Gespräche mit Hilfe einer Feedback-Schleife wird der Chatbot kontinuierlich mit neuen Informationen gefüttert, verbessert und ist für zukünftige Unterhaltungen immer auf dem neusten Stand. Das seit 1997 laufende Chatbot-Projekt erfreut sich durch den stätigen Zuwachs im Datenbestand bis heute einer großen Community.
1994 – „Chatterbot“
Michael L. Mauldin, seines Zeichens nach amerikanischer Wissenschaftler und Erfinder der Websuchmaschine „Lycos“ kreierte Anfang der 90er Jahre den Begriff „Chatterbot“, welchen er in einem von ihm veröffentlichten Papier auf einer im selben Jahr stattfindenden Konferenz präsentierte.
A.L.I.C.E. – die Artificial Linguistic Internet Computer Entity wurde von Richard Wallace entwickelt und ist der erste dokumentierte Chatbot, welcher mit Natural Language Processing (NLP) arbeitet. Basierend auf ELIZA, jedoch ausgestattet mit einer deutlich verbesserten Leistungsfähigkeit, wurde das Programm nach dem Computer benannt, auf dem es zum ersten Mal ausgeführt wurde. Als Open-Source-Projekt gestartet arbeiteten nebenbei zahlreiche Programmierer an dem für A.L.I.C.E typischen XML-Dialekt AIML (Artificial Inteligence Markup Language), welche ebenfalls von Richard Wallace entwickelt wurde.
2005 – Mitsuku
Ebenfalls auf der Auszeichnungssprache AIML basierend wurde Mitsuku im Jahr 2005 von Steve Worswick entwickelt. Der Chatbot dient vor allen Dingen der Unterhaltung und kann Gespräche über mehrere Stränge unterhaltsam gestalten und aufrechterhalten. Ihr Erfinder verpasste Mitsuku außerdem eine eigene Persönlichkeit – eine 18-jährige junge Frau aus dem Vereinigten Königreich.
2011 – Projekt Watson
Im Jahr 2011 machte das Computerprojekt Watson des Unternehmens IBM auf sich aufmerksam in dem es in der amerikanischen Spieleshow „Jeopardy“ gegen die beiden besten Spieler aller Zeiten antrat und gegen sie gewann.
2016 – Tay
Der von Microsoft entwickelte Chatbot Tay machte vor allen Dingen mit negativen Schlagzeilen auf sich aufmerksam. „XiaoIce“, der ursprünglich für den chinesischen Markt konzipierte Chatbot erfreute sich in Asien großer Beliebtheit und diente vorwiegend der Unterhaltung. Er konnte über verschiedene Social- Media Accounts Gespräche mit Teenagern und jungen Erwachsenen führen. 2016 kündigte Microsoft an den chinesischen Vorreiter unter dem Namen „Tay“ auch auf dem amerikanischen Markt einzuführen. Er hatte den Zweck Nutzenden zuzuhören und aus deren Gesprächen und Antworten für künftige Konversationen zu lernen. Verknüpft wurde Tay mit der Social-Media Plattform Twitter (jetzt X). Innerhalb kürzester Zeit wurde der Chatbot mit rassistischen Aussagen gefüttert und verwendete diese für folgende Gespräche. Auf Grund dessen wurde der Chatbot nach nur 18 Stunden wieder vom Markt genommen.
2016 ff.
Ab 2016 ist die Entwicklung neuer Chatbots nicht mehr aufzuhalten. Große Konzerne wie Google, Apple, Facebook oder Amazon entwickelten in den folgenden Jahren ihre eigenen Chatbot-Lösungen z.B. in Form der Sprachassistenten „Siri“ oder „Alexa“.
Arten von Chatbots
Regelbasierte Chatbots
Regelbasierte Chatbots basieren auf vordefinierten Skripten. Entsprechende Fragen und dazugehörige Antwortmöglichkeiten müssen im Vorfeld ausgearbeitet und in einer Datenbank hinterlegt werden. Strukturiert als Dialogbaum sollen sie ein echtes Gespräch simulieren. Stellen Nutzende also eine Frage, durchsucht das System mittels Schlagwörtern die Datenbank und gibt bei einem Treffer die jeweilig passende Antwort aus. Werden Fragen gestellt, welche im Vorfeld nicht in die Wissensdatenbank eingepflegt wurden, kann der Chatbot auf diese auch nicht antworten. Aufgrund ihrer vorgefertigten festen Struktur lassen sich neue Technologien, wie Machine Learning oder Künstliche Intelligenz (KI) nicht implementieren. Regelbasierte Chatbots werden daher vor allen Dingen für standardisierte Abfragen eingesetzt, wie z.B. für Statusabfragen zu einer Bestellung.
Intelligente/KI-basierte Chatbots
Im Unterschied zu regelbasierten Chatbots ist es intelligenten Chatbots mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning möglich über ihre Wissensdatenbank hinaus Fragen von Nutzenden zu beantworten. Dank Natural Language Processing (NLP), verstehen sie die natürliche Sprache und können die Intention einer Person verstehen, verarbeiten und entsprechend beantworten. So stellen selbst besonders komplexe, anspruchsvolle oder lange Anfragen kein Problem dar. Durch Machine Learning wird die bereits vorhandene Wissensdatenbank selbstständig kontinuierlich erweitert. Vorangegangene und aktuelle Konversationen werden genauestens analysiert und verarbeitet, sodass in kommenden Gesprächssituationen eine optimierte Antwort auf Basis der erlernten Kenntnisse ausgegeben werden kann. Trotz langer und intensiver Entwicklungszeit und sehr hohen Entwicklungskosten bei der Erstprogrammierung sind intelligente Chatbots langfristig gesehen äußerst effizient. Einer der bekanntesten KI-basierten Chatbots ist ChatGPT. Dieser kann nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Texte verfassen, Codes für verschiedene Programmiersprachen schreiben oder Bilder generieren. Damit ist er vielfältig und in verschiedensten Lebensbereichen einsetzbar, so z.B. auch im Bibliothekswesen. Ausgereifte Programmiertechniken sorgen außerdem dafür, dass die Identifikation, ob die Konversation ein Mensch oder eine Maschine führt zunehmend schwerer fällt.
Anwendungsspezifische Chatbots
Anwendungsspezifische Chatbots sind eine Mischung aus regelbasierten und intelligenten/ KI-basierten Chatbots. Sie zeichnen sich vor allen Dingen durch ihre dem jeweiligen Nutzungsbedarf angepasste, grafische Gestaltung aus. Beispielhaft hierfür wäre ein digitaler Assistent, welcher Nutzenden bei der Terminbuchung von Restaurants oder Hotels behilflich ist. Mit nur wenigen Klicks können Termine bestätigt, verschoben oder storniert werden. Das spart Zeit und fördert die Kundenzufriedenheit. Anwendung findet er deshalb oft im Bereich des Online-Banking oder bei Versicherungen.
Eingesetzt werden Chatbots in diversen Bereichen. Besonders beliebt sind sie jedoch dort, wo sich wiederholende Prozesse vollständig automatisieren lassen. In den folgenden fünf Unternehmensbereichen lassen sich Chatbots besonders gut integrieren:
Kundenservice
Chatbots sind im Kundenservice kaum noch wegzudenken. Probleme, wie das stundenlange verharren in Callcenter Warteschleifen können dank einer smarten Chatbot-Lösung einfach umgangen werden. So ist es möglich wiederkehrende Fragen, Probleme oder andere spezifische Anliegen zu jeder Zeit und an jedem Ort schnell, einfach und effizient direkt über die Website des Unternehmens zu klären. Durch die Verknüpfung des Chatbots über eine API-Schnittstelle mit anderen internen Systemen, wie z.B. einer CRM-Software oder Logistik-Software können Unternehmen Nutzenden noch viele weitere und vor allen Dingen individuell angepasste Services anbieten. So können Statusabfragen bei erwarteten Lieferungen, der Wechsel der Bankverbindung beim Energieversorger, die Erledigung von Hotelbuchungen oder Restaurantreservierungen bis hin zu ganzen Tourenplanungen mittlerweile ganz ohne menschliches Eingreifen erledigt werden. Klassische Beispiele hierfür wären der Chatbot Marie von DHL, Theo – der Chatbot des Reiseunternehmens TUI oder Serviceassistentin Clara des Versandhändlers OTTO.
Marie – Post & DHL Servicechatbot
TUI Assistent Theo
Chatbot Clara von OTTO
Marketing
Im Marketingbereich sind der Fantasie der Unternehmen keine Grenzen gesetzt. So eignen sich Chatbots hervorragend um Werbekampagnen schnell und einfach umzusetzen und so die Reichweite und Präsenz des Unternehmens auf dem Markt deutlich zu steigern. Die Bandbreite reicht von einfachen Smalltalks mit Anwendenden bis hin zu Gewinn- oder Rätselspielen. Eine sehr ausdrucksstarke und virale Marketingkampagne stellte eine begrenzte Aktion des Spirituosenherstellers Jägermeister aus dem Jahr 2016 dar. Mit dem sogenannten Jäm-Bot, dem ersten rappenden Chatbot weltweit, konnten Nutzende via Messenger mit Hilfe der Rapper Eko Fresh und Ali As aus einfachen Textnachrichten ein personalisiertes Musikvideo erstellen und dieses an Freunde und Familie verschicken.
Kundenberatung und Verkauf
Im Verkaufsbereich und der Kundenberatung werden Chatbots meist zur Neukundengewinnung und dem damit verbundenen Ziel der Umsatzsteigerung verwendet. So können sie einen Großteil der Vorarbeit für einen evtl. folgenden Kaufprozess leisten. Sie erkennen Neukunden auf der Website, beobachten und analysieren das Navigationsverhalten des Besuchenden innerhalb der Website, sprechen die Person durch Push-Benachrichtigungen direkt an und leiten anschließend ein Verkaufsgespräch ein. Erkennt das Dialogsystem eine ernsthafte Kaufabsicht, wird dem Besuchenden meist ein persönliches Gespräch mit einem Mitarbeitenden via Service-Telefon oder persönlicher Beratung vor Ort in einer Filiale nahegelegt. Einsatzbereiche wären z.B. das Finanz- und Versicherungswesen, die Telekommunikations-, Reise- und Automobilbranche und der Handel. Exemplarisch wären hier die digitale Reiseassistentin des Versicherungsunternehmens ARAG zu nennen, TOBi – der Chatbot von Vodafone und HAL – der erst kürzlich eingeführte Chatbot des Kulturkaufhauses Dussmann.
ARAG Reiseassistentin
Chatbot TOBi von Vodafone
Chatbot HAL von Dussmann
Öffentliche Verwaltung
In der Öffentlichen Verwaltung werden Chatbots momentan vorwiegend im Bereich des Bürgerservice eingesetzt. So unterstützen sie Bürgerinnen und Bürger z.B. bei der Vereinbarung von Terminen, bei der Beantragung von Führungszeugnissen, Geburts-, Ehe- oder Sterbeurkunden, KfZ-Kennzeichen, Personal- und Parkausweisen oder Reisepässen. Auch die Meldung von Schäden und Defekten im Stadtbereich kann durch das digitale Dialogsystem übernommen werden und so die Verwaltung entlasten. Viele Städte und Kommunen arbeiten mittlerweile bereits an Konzepten für eine solche technische Unterstützung. Einige wenige setzen diese bereits aktiv im Alltag ein. Beispielhaft zu nennen wäre hier „Toni“ – der Chatbot der Stadt Osnabrück.
Unternehmensinterne Verwendung
Unternehmensintern finden die Plauderroboter vor allen Dingen bei der Erledigung organisatorischer Aufgaben Anwendung. So können Mitarbeitende mit Hilfe eines Chatbots unter anderem Besprechungsräume reservieren, die Reisekostenabrechnung erledigen, Störungen und Defekte melden, Passwörter zurücksetzen oder auch Fragen bezüglich der letzten Gehaltsabrechnung stellen. Ebenso können sie der Personalabteilung bei der Rekrutierung von neuen Mitarbeitenden helfen, hier z.B. durch die Vergabe von Terminen für Vorstellungsgespräche oder die Beantwortung aufkommender Bewerberfragen.
Vorteile, Herausforderungen und Nachteile
Vorteile
Einen der größten Vorteile von digitalen Dialogsystemen stellt die zeit- und ortsunabhängige Verfügbarkeit und Erreichbarkeit dar. So können diverse Fragen und andere nutzerspezifische Anliegen parallel, zu jeder Zeit und an jedem Ort einfach und schnell beantwortet werden. Eine gezielte Navigation, Begleitung und Unterhaltung der Nutzenden innerhalb der Website stärkt die Kundenbindung und erhöht damit die Kundenzufriedenheit und User Experience (UX). Durch die Automatisierung sich wiederholender Prozesse steigt die Effizienz in fast allen Unternehmensbereichen – Ressourcen, Arbeitszeit und Personal können so eingespart und die Gesamtkosten reduziert werden. Mitarbeitenden ist es außerdem möglich sich komplexeren Anliegen zu widmen, Personalengpässe werden umgangen und vorher teils manuell aufgenommene Vorgänge können mit Hilfe einer Chatbot-Lösung in gleichbleibender Qualität dokumentiert und im Anschluss ausgewertet werden. Der Zugriff auf die digitalen Assistenten ist genauso einfach wie die Nutzung dieser, da ein Großteil der mobilen Endgeräte bereits mit verschiedenen Sprachassistenten zur Unterstützung des Nutzenden ausgestattet sind.
Herausforderungen und Nachteile
Die Anschaffung bzw. der Betrieb eines Chatbots sollte trotz all seiner Vorteile gut überlegt sein. So können bei Erstprogrammierung, Inbetriebnahme und späterer Anwendung hohe Servicekosten anfallen. Neben einer im Vorfeld notwendigen, umfangreichen Projektplanung, stellt auch das Erstellen und Anreichern der Wissensdatenbank einen hohen Zeitaufwand dar. Die Programmierung eines Chatbots sollte keinesfalls unterschätzt werden. Eine unausgereifte Codierung sowie veraltete oder ungepflegte Datenbanken können schnell zu falschen oder keinen Antworten führen. Resultierende Missverständnisse führen so schnell zu einer negativen User Experience (UX). Bei nicht KI unterstützten Dialogsystemen besteht außerdem das Problem der Endgültigkeit, da diese ihre Antworten ausschließlich aus der ihnen zu Grunde liegenden Wissensdatenbank ziehen. Um Datenmissbrauch vorzubeugen ist die Einhaltung des Datenschutzes sowie die Kontrolle der Speicherung und Verwendung von sensiblen Kundendaten äußerst wichtig. Die mittlerweile sehr effizienten und authentisch wirkenden Plauderroboter werden oft auch von Internetkriminellen genutzt, um z.B. personenbezogene Daten, Passwörter und ähnliches zu stehlen.
Fazit
Chatbots sind wahre Multitalente. Durch ihre Effizienz und die zahlreichen Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten lassen sie sich flexibel in verschieden (Unternehmens-)bereichen einsetzen und erleichtern so den Alltag von Mitarbeitenden, als auch Nutzenden. Sie sind bequem erreichbar und einfach anwendbar. Trotz allem sollte man sich auch mit den einhergehenden Herausforderungen auseinandersetzen. Gerade beim Thema Datenschutz, Umgang mit personenbezogenen Daten und Datensicherheit gilt besondere Vorsicht.
Digitalzentrum Berlin (2020): Wie funktioniert ein Chatbot und wann lohnt sich der Aufwand für kleine Unternehmen. Kurz erklärt. Video publiziert am 15.10.2020 auf YouTube. Online unter https://www.youtube.com/watch?v=4ks3RY6lSRQ [Abruf am 27.01.2025]
Kohne, Andreas u.a. (2020): Chatbots. Aufbau und Anwendungsmöglichkeiten von autonomen Sprachassistenten. Wiesbaden: Springer Vieweg
moinAI (o. J.): Was ist ein Chatbot?. Funktionen, Vorteile und Einsatzmöglichkeiten. Online unter https://www.moin.ai/was-ist-ein-chatbot [Abruf am 27.01.2025]
