Einleitung: Warum Wissenslücken unvermeidbar sind
Kein Chatbot weiß alles, selbst mit modernster Technologie wie generativer KI (GenAI). Die Gründe liegen in der Natur der Sache. Sprache ist komplex, Informationen ändern sich ständig und Menschen kommunizieren oft mit unausgesprochenen Annahmen. Was heute noch richtig ist, kann morgen schon veraltet sein.
Nutzer stellen außerdem immer neue Fragen, bringen individuelle Erfahrungen und kulturelle Hintergründe mit und erwarten, dass ihr Gegenüber zwischen den Zeilen liest.
KI kann vieles, aber diese feinen Nuancen sind oft schwer zu erfassen.
Deshalb entstehen Wissenslücken (auch Intent-Gaps genannt), wie zum Beispiel ein fehlendes Detail in einer Produktbeschreibung, eine unklare Antwort im Support oder eine veraltete Information. Typische Beispiele sind:
- Veränderte Öffnungszeiten während der Ferien oder Feiertage
- Angepasste Preise oder Pakete, die im Chatbot noch nicht aktualisiert wurden
- Verlängerte Versandzeiten (z.B. wegen Lieferengpässen) während der Chatbot weiterhin die Standardlieferung nennt
Solche Lücken gehören zum Alltag. Wer diese Lücken im eigenen Chatbot erkennt und gezielt schließt, sorgt nicht nur für zufriedenere Nutzer, sondern steigert auch messbar die Conversions.
Früher vs. heute: Von Intent-Gaps zu Knowledge-Gaps
Früher arbeiteten Chatbots vor allem intentbasiert. Ein Intent ist die Absicht oder das Ziel, das ein Nutzer mit seiner Anfrage verfolgt. Zum Beispiel will jemand wissen, wie man sein Passwort ändert. Das ist ein Intent.
Man kann sich einen Intent wie einen eigenen “Raum“ vorstellen, in den alle Anfragen fallen, die dasselbe Ziel haben. Alle Fragen zu Passwortänderungen landen also in diesem Raum. Es gibt eine Vielzahl von Fragen, die einem einzelnen Intent zugeordnet werden können. Wer sein Passwort ändern möchte, könnte die Anfrage zum Beispiel so formulieren:
- “Ich habe mein Passwort vergessen.“
- “Ich kann mich nicht mehr einloggen, weil ich meine Zugangsdaten nicht mehr weiß.“
- “Mein Kennwort fällt mir nicht mehr ein.“
- “Ich brauche Unterstützung beim Zurücksetzen, ich kenne meine Login-Informationen nicht mehr.“
Die Aufgabe der KI besteht auch darin, all diese unterschiedlichen Formulierungen korrekt dem passenden Intent zuzuordnen. Selbst wenn Synonyme, Tippfehler oder neue Wortwahlen genutzt werden, erkennt die KI, worum es geht.
Doch manchmal taucht eine Anfrage auf, für die es noch keinen Intent gibt, zum Beispiel:
Nutzer: “Wann öffnet die neue Zweigstelle?“
Wenn der Chatbot von dieser noch gar nicht weiß, kann er keine passende Antwort liefern. Obwohl die KI also eine große Bandbreite an Formulierungen verstehen und dem korrekten Intent zuordnen kann, kommt es auch hier zu Fällen, in der die KI keinen passenden Intent zu einer Anfrage findet. Schlichtweg, weil es ihn noch nicht gibt.
Bei moinAI hilft das Feature Dreaming dabei, diese völlig neuen und bisher unbekannten Formulierungen zu erkennen. Wenn der Chatbot eine Anfrage erhält, die keinem bestehenden Thema zugeordnet werden kann, analysiert das Dreaming-Feature diese. Es bündelt ähnliche, wiederkehrende Anfragen und schlägt so automatisch und eigenständig die Anlage neuer, relevanter Themen vor.
Auf diese Weise gibt es präzise Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer und blinde Flecken in der Wissensbasis können leichter vermieden werden.
Mit GenAI verschiebt sich der Fokus
Mit dem Einzug von GenAI hat sich der Schwerpunkt im Chatbot-Einsatz jedoch verschoben. Heute kommen zunehmend KI-Agenten (auch AI-Agents) zum Einsatz. Anders als Themen liefern diese keine festen, redaktionell gepflegten Antworten, sondern erzeugen dynamische, KI-gestützte Antworten, die meist auf einer zentralen Knowledge Base basieren.
Themen und Agenten basieren beide auf der Erkennung von Nutzerabsichten (Intents), unterscheiden sich aber darin, wie sie das Wissen bereitstellen und antworten:
- Themen liefern feste, redaktionell gepflegte Antworten, ähnlich wie ein FAQ.
- Agenten sind flexibler und können auf unterschiedliche Formulierungen reagieren. Sie dienen dazu, komplexere Nutzeranfragen zu bearbeiten und können dabei auf verschiedene Ressourcen innerhalb der Knowledge Base (z.B. auf hinterlegt Webseiten, PDF- oder CSV-Dokumente, Textdokumente oder Frage-Antwort-Paare) zurückgreifen.
Während Themen heute weiterhin hauptsächlich intentbasiert arbeiten, setzen moderne Agenten zunehmend auf Knowledge-Base-Ressourcen, um auch unbekannte oder ungewöhnliche Anfragen korrekt zu beantworten.
Innerhalb der Agenten, die heute zum Einsatz kommen, gibt es meist drei unterschiedliche Typen:
- Der Standard-KI-Agent beantwortet allgemeine Anfragen, die keinem bestehenden Intent zugeordnet sind und erstellt auf Basis der Knowledge Base eine passende Antwort
- Spezialisierte Agenten unterstützen bei spezifischen Prozessen, z. B. der Meldung von Zählerständen oder der Kündigung eines Vertrags
- KI-Produktberater sind auf den Vertrieb fokussiert und können bei Kaufentscheidungen helfen, z. B. durch Produktsuche oder Tarifempfehlungen
Damit verschiebt sich auch die Art der Wissenslücke im Chatbot. Früher ging es vor allem um Intent-Gaps, also darum, die Absicht der Nutzer korrekt zu erkennen und fehlende Themen zu identifizieren. Heute entstehen größere Wissenslücken, die sogenannten Knowledge-Base-Gaps. Fehlt die passende Quelle, kann der Chatbot keine vollständige Antwort liefern, egal wie gut er die Frage verstanden hat.
Im moinAI-Hub tauchen solche Lücken unter “Fehlendes Wissen“ auf.
Funktionen wie Dreaming spielen heute also nur noch eine unterstützende Rolle. Der Fokus liegt darauf, die Knowledge Base kontinuierlich zu erweitern und zu pflegen, sodass KI-Agenten auch auf neue oder ungewöhnliche Anfragen präzise reagieren können.
Wissenslücken erkennen: Wie finde ich heraus, was mein Chatbot (nicht) weiß?
Einen Chatbot zu betreiben, ist die eine Sache. Ihn aber kontinuierlich zu verbessern, eine ganz andere. Irgendwann reicht ein schlichtes “Es tut mir leid, das kann ich nicht beantworten“ einfach nicht mehr aus. moinAI bietet daher drei praktische Wege, um genau diese Wissenslücken aufzuspüren:
1. Das Dashboard für “Fehlendes Wissen”
Die einfachste Methode, um Wissenslücken zu erkennen, führt direkt ins Backend. moinAI bietet einen Bereich für “fehlendes Wissen“, in dem alle Anfragen gesammelt werden, bei denen der Chatbot unsicher ist oder ins Stocken gerät. Tauchen dort beispielsweise immer wieder Fragen zu Versandzeiten oder Rückgaberegeln auf, wird schnell deutlich, dass dem Chatbot die passende Quelle fehlt. Wird diese Quelle ergänzt, zum Beispiel durch ein Dokument, kann die KI künftig direkt darauf zugreifen und verlässlich antworten.
2. KI-gestützte Vorschläge (Dreaming-Feature)
Die KI selbst kann ebenfalls Wissenslücken aufdecken – bei moinAI passiert das über das Feature Dreaming. Basierend auf häufigen Nutzerfragen schlägt die KI vor, welche Inhalte ergänzt werden sollten. Wenn beispielsweise viele Kunden nach einer speziellen Produktfunktion fragen, die der Bot noch nicht kennt, merkt die KI das sofort und liefert neue Themenvorschläge.
3. Auswertung des Nutzer-Feedbacks
Auch das Feedback der Nutzer ist Gold wert. Ein Daumen nach unten, eine schlechte Bewertung oder ein kurzer Kommentar wie “Das hilft mir nicht weiter“ sind Signale, dass der Chatbot hier noch Luft nach oben hat oder dass die Nutzererwartung nicht erfüllt wurde. Im Insights-Bereich von moinAI werden diese Signale automatisch gebündelt und ausgewertet. So wird sofort sichtbar, an welchen Stellen neue Antworten oder präzise Erklärungen gebraucht werden.
Ein gutes Beispiel dafür ist Teleboy. Dort wurde das Nutzerfeedback genau analysiert und die gewonnenen Insights haben geholfen, den Chatbot gezielt zu verbessern.
→ Hier geht’s zur Case Study von Teleboy für mehr Infos.
Gemeinsam mit dem Dashboard für “Fehlendes Wissen” und den KI-Vorschlägen entsteht damit ein Kreislauf, der Wissenslücken Schritt für Schritt schließt. Das steigert natürlich langfristig die Zufriedenheit der Nutzer und sorgt dafür, dass der Chatbot im Laufe der Zeit immer treffsicherer wird.
Wissenslücken schließen: Wie ich meinen Chatbot verbessere
Ein Chatbot ist nur so gut wie das Wissen, auf das er zugreifen kann. Damit er zuverlässig Antworten liefert, müssen Inhalte aktuell gehalten und fehlende Informationen ergänzt werden. Mit moinAI lassen sich diese Wissenslücken nicht nur sichtbar machen, sondern auch strukturiert schließen. Vier zentrale Schritte helfen dabei, den Chatbot kontinuierlich zu optimieren und seine Qualität spürbar zu steigern.
1. Themenvorschläge regelmäßig prüfen
Wie bereits erwähnt, erstellt moinAI automatisch Themenvorschläge, die zeigen, welche Fragen Nutzer aktuell besonders häufig stellen oder welche Inhalte im Trend liegen. Wer diese Vorschläge also regelmäßig prüft, erkennt frühzeitig neue Themen und kann den Chatbot gezielt darauf vorbereiten. So entsteht ein proaktiver Wissensaufbau. Der Chatbot hält Antworten schon parat, bevor die Fragen überhaupt verstärkt auftauchen. Gleichzeitig lassen sich über die Vorschläge Wissenslücken sichtbar machen.
2. Knowledge Base gezielt erweitern
Die Knowledge Base ist das Fundament aller Antworten im Chatbot. Bei moinAI werden bestehende Inhalte regelmäßig automatisch gecrawlt. Neue Informationen landen so direkt im System, ohne dass sie manuell eingepflegt werden müssen. Kommen komplett neue Seiten wie Landingpages, Produktinformationen oder externe Quellen hinzu, reicht eine einmalige Ergänzung aus. Auf diese Weise wächst der Wissensstand kontinuierlich. Der Bot gibt nicht nur aktuelle Inhalte korrekt wieder, sondern erschließt auch neues Wissen Schritt für Schritt.
3. Antworten priorisieren
Nicht alle Fragen sind gleich wichtig. Deswegen bietet moinAI die Möglichkeit, Antworten nach Nutzerrelevanz und Conversion-Potential zu priorisieren. Dafür werden häufig gestellte Fragen bevorzugt behandelt, damit der Chatbot sie besonders schnell und zuverlässig beantworten kann. Ergänzend lassen sich über die Analysefunktionen Themen mit hohem Conversion-Potenzial identifizieren und gezielt optimieren. Diese Priorisierung sorgt dafür, dass der Chatbot den größten Nutzen bietet.
4. Zusammenarbeit mit dem CSM-Team / internen Experten
Ein Chatbot lebt nicht nur von Technologie, sondern auch vom Wissen der Menschen dahinter. Der regelmäßige Austausch mit den moinAI CSM-Expert:innen und internen Fachleuten stellt sicher, dass Produktupdates, neue Erkenntnisse oder besonders komplexe Themen zuverlässig in den Chatbot einfließen. Dieses Zusammenspiel aus technischer Basis und fachlicher Expertise sorgt für praxisnahe Optimierungen und hält den Bot langfristig präzise und vertrauenswürdig.
Was passiert, wenn nichts passiert?
Auch wenn der Standard-KI-Agent viele Anfragen korrekt beantworten kann, reicht es nicht, den Chatbot einfach laufen zu lassen. Ohne proaktive Optimierung bleiben Wissenslücken bestehen und Nutzer stoßen früher oder später auf Antworten, die unvollständig oder unklar wirken.
Eine kontinuierliche Optimierung sorgt dagegen dafür, dass der Chatbot schneller und relevanter reagiert. Das verbessert die Nutzererfahrung spürbar, steigert die Trefferquote und erhöht damit auch die Wahrscheinlichkeit, dass gewünschte Aktionen wie Käufe oder Registrierungen abgeschlossen werden.
Gleichzeitig reduziert ein gut gepflegter Chatbot unnötige Rückfragen, entlastet das Support-Team und macht den gesamten Service effizienter.
Und genau darum geht es doch, der Chatbot soll Antworten liefern, die wirklich “sitzen”.
Fazit: Lücken sind normal – aber nicht egal
Wissenslücken gehören zum Alltag eines Chatbots. Entscheidend ist, sie aktiv zu erkennen und zu schließen. Mit moinAI lässt sich der Bot kontinuierlich verbessern: Analyse-Tools zeigen, wo noch Nachhilfe nötig ist, die Knowledge Base wird regelmäßig aktualisiert und das CSM-Team unterstützt bei kniffligen Fragen. So bleibt Ihr Chatbot präzise, hilfreich und immer auf dem neuesten Stand.
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