Die Entwicklung eines Chatbots ist kein reines Technikprojekt. Es geht um Datenqualität, eine saubere Architektur, Tests, Sicherheit und ein realistisches Erwartungsmanagement.
Auf Basis unserer eigenen Projekte und Gespräche mit KI-Experten haben wir eine Sammlung praktischer Erkenntnisse zusammengestellt. Diese helfen nicht nur bei der Entwicklung von Website-Chatbots, sondern auch bei anderen KI-Agenten.
Inhaltsverzeichnis
Datenstruktur prüfen – Technisches Wissen allein reicht nicht
Die Kenntnis von WordPress oder anderen Systemen garantiert nicht, dass die Daten sinnvoll strukturiert sind. In einem Projekt scheiterte der erste Datenimport: Nur 70 % der Inhalte wurden übernommen, wichtige Verknüpfungen zwischen Überschriften, Case Studies und Seitenbereichen fehlten. Am Ende mussten Inhalte manuell indexiert und ein eigenes Skript geschrieben werden.
Tipp: Nimm dir vor dem Projektstart 2–3 Stunden Zeit, um die Datenstruktur des Kunden genau zu analysieren. So kannst du transparent aufzeigen, was bereits passt – und wo Nachbesserung nötig ist.
Verantwortung für Daten klar beim Kunden verankern
Ein intelligenter Bot liefert nur dann gute Antworten, wenn er vollständige und korrekte Daten hat. In der Praxis liegt die Verantwortung dafür beim Kunden. Schon zu Projektbeginn sollte klar sein, dass er für die Inhalte verantwortlich ist – sonst drohen Missverständnisse und Verzögerungen.
Tipp: Weisen Sie frühzeitig darauf hin, dass der Kunde zu 100 % für Inhalte und Datenbasis zuständig ist. Ideal ist es, wenn eine Person benannt wird, die die Datenqualität aktiv betreut.
Mindestens 4 Wochen intensive Tests einplanen
Automatisierte Tests sind sinnvoll – aber die eigentliche Qualität zeigt sich erst bei inhaltlichen Tests. Dabei kommen Fragen ans Licht, auf die der Bot keine oder falsche Antworten gibt. Diese Testphase erfordert die aktive Mitarbeit des Kunden – und genau das sollte frühzeitig klar gemacht werden.
Tipp: Planen Sie mindestens vier Wochen für Tests mit realen Nutzern ein. Die 80/20-Regel hilft hier weiter: Der Launch ist nur der Anfang – die Feinarbeit dauert oft Monate. Perfektion ist kein realistisches Ziel – die Stärke eines Chatbots liegt in Geschwindigkeit und Effizienz, nicht im Allwissen.
Vermeiden Sie Hardcoding bei Fragen
Die Versuchung ist groß, ein paar Antworten einfach „hart“ zu hinterlegen. Klingt praktisch, ist aber langfristig problematisch.
Selbst einzelne Hardcodings können die Gesamtlogik des Bots stören. Warum? Weil sie sich oft in Gespräche „einmischen“, in denen sie fehl am Platz sind.
Tipp: Erstellen Sie lieber eine saubere FAQ-Struktur und nutzen Sie Mechanismen zur dynamischen Inhaltsextraktion. So entstehen kontextbezogene, flexible Antworten – und kein starres Abspielen vordefinierter Phrasen.
Sicherheit individuell anpassen
Es gibt keinen universellen Sicherheitsfilter für Chatbots. Ein Bot für interne Teams braucht andere Regeln als ein öffentlicher Kundenservice-Bot. Sprechen Sie deshalb früh mit dem Kunden über Inhalte, die zugelassen oder blockiert werden sollen – etwa Schimpfwörter, fachfremde Fragen oder branchenspezifische Begriffe.
Tipp: Führen Sie ein klares Sicherheits-Briefing durch, um den akzeptablen Rahmen für Antworten gemeinsam festzulegen.
Unterschiedliche KI-Modelle gezielt einsetzen
Nicht jedes Modell ist für jede Aufgabe geeignet. GPT-4.1 Mini eignet sich zum Beispiel hervorragend für schnelle Klassifizierungen. Für komplexere Antworten mit Wissensbasis empfiehlt sich dagegen GPT-4.1. Der clevere Mix bringt die besten Ergebnisse: Geschwindigkeit bei einfachen Themen, Qualität bei Detailfragen.
Tipp: Nutzen Sie die Stärken verschiedener Modelle gezielt und vermeiden Sie eine Überlastung durch „One-Model-Fits-All“.
Nutzen Sie verschiedene Wissensquellen
Ein Bot sollte sich nie nur auf eine Datenquelle verlassen. Die besten Ergebnisse entstehen durch die Kombination unterschiedlicher Inhalte:
- Daten in Prompts – Perfekt für statische Informationen (z. B. Firmenadresse).
- Textdateien – Ideal für häufig aktualisierte Inhalte (z. B. Aktionen).
- Vektordatenbanken – Optimal für große, selten veränderte Wissensbasen.
Tipp: Setzen Sie auf ein hybrides Wissenssystem – das macht Ihren Bot flexibler und robuster gegenüber Fehlern.
Behandeln Sie die Bot-Engine wie ein eigenständiges API
Eine der besten Architekturentscheidungen: Trennen Sie die „Engine“ des Bots von einer spezifischen Website. So bleibt der Bot unabhängig – er kann mehrere Datenquellen nutzen und gleichzeitig auf verschiedenen Kanälen aktiv sein, z. B. Webseite, MS Teams oder Drupal.
Tipp: Entwickeln Sie den Bot modular und bieten Sie ihn über eine API an. Das sichert Ihnen Flexibilität, Skalierbarkeit und Unabhängigkeit bei zukünftigen Änderungen.
Beobachten, Feedback sammeln und gemeinsam mit dem Bot lernen
Ein KI-Chatbot ist kein abgeschlossenes Produkt. Er entwickelt sich mit den Nutzern weiter. Ohne Monitoring und Nutzerfeedback bleibt die Weiterentwicklung reines Raten.
Anfangs genügt ein Excel-Sheet oder Chat-Logs aus dem Adminpanel. Später sind Tools wie Grafana, Datadog oder Feedback-Funktionen (z. B. Daumen hoch/runter) empfehlenswert.
Tipp: Monitoring und Feedback sind keine Extras, sondern essenziell für den Fortschritt.
Erwartungen an den AI-Bot realistisch steuern
Viele Kunden vergleichen spezialisierte Chatbots mit Generalisten wie ChatGPT oder Gemini. Das führt zu unrealistischen Erwartungen – die man frühzeitig klären sollte.
Frühe Bot-Versionen greifen meist nur auf Inhalte der Kundenwebsite zu: Leistungsbeschreibungen, Case Studies, Blogposts, FAQs etc. Fragen außerhalb dieses Rahmens kann der Bot nicht gut beantworten – das ist kein Fehler, sondern Design.
LLMs können lange Kontexte halten – aber jeder Dialogschritt erhöht die Rechenkosten. Deshalb beschränken sich erste Bots oft auf 2–3 Nachrichten pro Sitzung. Ein bewusster Kompromiss: schneller, günstiger, ausreichend für den Nutzer. Später kann die Kapazität erweitert werden.
Tipp: Machen Sie sich diese Grenzen bewusst – und erklären Sie sie offen.
Chatbots sind keine Einmal-Projekte. Sie sind wie Teammitglieder: Sie brauchen Pflege, Updates und ständige Optimierung.
Möchten Sie wissen, wie ein KI-Chatbot Ihre Firma wirklich effizienter machen kann? Lassen Sie uns sprechen – wir entwickeln eine Lösung, die zu Ihrem Budget und Ihren Zielen passt.
