Zusammenfassung
Bei der Chatbot-Implementierung wird das Conversation Design vollständig, ohne Lücken und in allen Varianten, umgesetzt. Dabei gehen Implementierung und Conversation Design im agilen Vorgehen Hand in Hand. Vollständigkeit im Sinne einer Release-Fähigkeit ist erreicht, wenn der Chatbot den Use Case und die User Stories abbildet und sein Dialogziel in der Regel erreicht. Zur Abrundung gehört das Feintuning der Intent-Klassifizierung auf Basis der Gesprächsprotokolle aus den Testrunden sowie ggf. weiterer Recherchen. Für NLU-basierte Chatbots werden im Rahmen des Feintunings die Trainingsdaten noch einmal überprüft und vervollständigt. Bei der Qualitätssicherung sind außerdem Aspekte wie Memory und Persistenz, Integrationstests mit Blick auf Schnittstellen zu anderen Systemen, Einbindung in die Anwendungsumgebung der Nutzer:innen sowie die Ausgabekanäle des Chatbots, Barrierefreiheit und Datenschutz zu berücksichtigen. Ein Pilotbetrieb in der tatsächlichen Anwendungsumgebung liefert weitere Erkenntnisse über die Erwartungen an den Chatbot und die tatsächliche Nutzung und das Gesprächsverhalten der Nutzer:innen. Eine kontinuierliche Evaluation nach dem Roll-out und Go-live sowie ein Continuous Improvement mit regelmäßigen Wartungszyklen, die anfangs sehr eng, später lockerer gefasst sind, sorgt dafür, dass der Chatbot auch im Live-Betrieb den Anforderungen gerecht wird.
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Literatur
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Bruns, B., Kowald, C. (2023). Der Chatbot geht live. In: Praxisleitfaden Chatbots. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-39645-9_7
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