KI-Chatbots entwickeln

Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Teams, die KI-Chatbots nicht als Demo, sondern als produktives System aufbauen wollen. Im Fokus stehen Chatbots auf Basis von LLMs, die fachlich korrekte Antworten liefern, in bestehende Prozesse passen und unter realen Bedingungen stabil laufen.

Sie arbeiten an der gesamten Kette: Use-Case-Auswahl, Zieldefinition und Conversational Design, Prompting und Tool-Use, Wissensanbindung über RAG (Retrieval-Augmented Generation) sowie Integration in Kanäle wie Web, Intranet, MS Teams oder Service-Desks. Ein Schwerpunkt liegt auf Qualität und Steuerbarkeit: Evaluationsmethoden, Testsets, Monitoring, Feedback-Loops und Guardrails gegen Halluzinationen, Datenabfluss und Prompt Injection.

Ebenso wichtig: Betrieb und Governance. Sie lernen, Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren, Datenschutz und Compliance (z.B. DSGVO) zu berücksichtigen, Kosten zu kontrollieren und den Nutzen mit KPIs wie Deflection Rate, First Contact Resolution oder CSAT nachzuweisen. Ergebnis sind Chatbots, die messbar entlasten und langfristig wartbar bleiben.

KI-Chatbots gehören zu den schnellsten Hebeln, um Support, interne Services und Wissensarbeit zu entlasten. Gleichzeitig scheitern viele Initiativen an typischen Stolpersteinen: unklare Use Cases, fehlende Datenbasis, keine Qualitätsmessung oder unsichere Anbindungen. Weiterbildungen zu KI-Chatbots setzen genau hier an und vermitteln die Fähigkeiten, aus einem Prototypen ein belastbares Produkt zu machen.

Im Mittelpunkt stehen Chatbots mit LLMs, die über RAG (Retrieval-Augmented Generation) auf internes Wissen zugreifen, Quellen zitieren und Antworten nachvollziehbar machen. Sie lernen, Wissensquellen zu strukturieren, Embeddings und Vektordatenbanken sinnvoll einzusetzen, Retrieval und Ranking zu optimieren und mit Guardrails Risiken zu reduzieren. Dazu gehören Schutz vor Prompt Injection, sichere Tool-Aufrufe, Rollen- und Rechtemodelle sowie die Trennung sensibler Daten. Ein weiterer Kern ist die Integration: Anbindung an CRM, Ticket-Systeme, Knowledge Bases, APIs und Kanäle wie Webchat oder MS Teams.

Für Unternehmen ist entscheidend, dass Qualität messbar wird. Deshalb behandeln die Kurse Evaluationsdesign, Testdaten, automatische und manuelle Reviews, Monitoring im Betrieb und kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Loops. Auch Kosten und Skalierung spielen eine Rolle: Token-Kosten, Caching, Modellwahl, Latenz und Betriebsmodelle (Cloud, Hybrid, On-Prem). Wer KI-Chatbots professionell einführt, kann Bearbeitungszeiten senken, Self-Service erhöhen und Wissen zugänglich machen, ohne Kontrolle und Compliance zu verlieren.