Flexibilität ist nur dann hilfreich, wenn Fähigkeiten, Grenzen und nächste Schritte sichtbar werden.
Auf den ersten Blick sind Chatbot-UIs denkbar einfach: Vor den Nutzenden erscheint ein Textfeld, in das sie eine Anfrage schreiben können – ähnlich wie in einer WhatsApp-Nachricht an einen Bekannten. Die KI antwortet in natürlicher Sprache, stellt Rückfragen und kann je nach System sogar Aktionen ausführen.
Oder eben auch nicht. Genau darin liegt die zentrale Schwäche: Die Oberfläche sieht bei einem leistungsfähigen Assistenten fast genauso aus wie bei einem stark begrenzten Service-Chatbot. Nutzende erkennen nicht ohne Weiteres, was das System weiß, welche Daten es verarbeiten darf und welche Handlungen es ausführen kann.
Affordanzen: Was eine Oberfläche über ihre Nutzung verrät
Im Interaktionsdesign beschreibt der Begriff „Affordanz“ den wahrnehmbaren Angebotscharakter eines Objekts. Ein Griff lädt zum Greifen ein, ein Knopf lädt zum Drücken ein und ein Formular zeigt, welche Angaben benötigt werden. Eine Chatbox signalisiert dagegen vor allem: „Hier können Sie Text eingeben.“ Welche Eingaben sinnvoll sind, bleibt zunächst offen.
Vier Arten von Unsicherheit
- Unklare Fähigkeiten: Welche Fragen kann das System zuverlässig beantworten?
- Unklare Voraussetzungen: Welche Angaben und Dokumente werden benötigt?
- Unklare Grenzen: Auf welche Datenquellen und Aktionen hat das System keinen Zugriff?
- Verdeckter Aufwand: Wie viel Eingabe- und Wartezeit entsteht, bevor eine Anfrage abgelehnt wird?
- Beispielanfragen zeigen typische und unterstützte Anliegen.
- Anklickbare Antwortoptionen beschleunigen Rückfragen.
- Eingebettete Formulare erfassen bekannte Angaben strukturiert.
- Karten, Tabellen oder Entwürfe machen Ergebnisse prüfbar und bearbeitbar.
- Bestätigungsdialoge sichern folgenreiche Aktionen ab.
Beispielanfragen und anklickbare Vorschläge können diese Unsicherheit verringern. Der Lieferando-Chatbot zeigt etwa direkt, dass er Empfehlungen geben, frühere Bestellungen berücksichtigen und bei bestimmten Ernährungsfragen unterstützen kann. Das Freitextfeld wird dadurch um sichtbare Handlungsmöglichkeiten ergänzt.
Beispielanfragen machen ausgewählte Fähigkeiten des Chatbots sichtbar. Quelle: Lieferando-App
Grenzen müssen vor der Anfrage sichtbar werden
Ob der Chatbot Allergene zu einem bestimmten Produkt nennen kann, hängt davon ab, ob die entsprechenden Daten verfügbar und angebunden sind. Ähnliches gilt für aktuelle Informationen aus dem Internet oder für Aktionen in einem Kundenkonto. Wenn Nutzende solche Einschränkungen erst nach einer ausführlichen Anfrage und längerer Wartezeit erfahren, entsteht vermeidbarer Frust.
Ein gutes Interface macht daher nicht nur Möglichkeiten, sondern auch Grenzen sichtbar. Ein kurzer Hinweis zum verfügbaren Datenstand, ein klarer Funktionsumfang, eine Fortschrittsanzeige und ein sinnvoller Übergang zu menschlicher Unterstützung können ehrlicher und hilfreicher sein als das implizite Versprechen „Frag mich alles“.
Ein Chat kann mehr sein als Text ein und Text aus
Kernaussage: Der Chat ist besonders stark bei offenen Anliegen und Rückfragen. Für strukturierte Eingaben, Vergleiche und überprüfbare Ergebnisse sollte er mit passenden UI-Elementen kombiniert werden.
Die Entwicklung eines guten Chatbots endet deshalb nicht beim Sprachmodell. Datenquellen, Regeln, Werkzeuge, Sicherheitsmechanismen und Evaluation müssen auf die erwarteten Anliegen abgestimmt werden. Im nächsten Teil zeigen wir, wie sich aus Aufgabe und Arbeitskontext eine geeignete Oberfläche ableiten lässt.
