Chatbot vs. LLM: Was ist der Unterschied? Ein Praxisleitfaden für KMU

Die Verwirrung ist verständlich

In den letzten Jahren sind die Begriffe "Chatbot" und "LLM" oft synonym verwendet worden. Das führt zu falschen Erwartungen und kostspieligen Fehlentscheidungen.

Dieser Artikel erklärt die technischen Unterschiede und hilft bei der Entscheidung, welche Technologie für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

Klassische Chatbots: Regelbasiert und berechenbar

So funktionieren sie:

Benutzer: "Wie sind Ihre Öffnungszeiten?"
System: Keyword "Öffnungszeiten" erkannt
       → Vordefinierte Antwort: "Mo-Fr 9-18 Uhr"

Vorteile:

• ✅ 100% kontrollierbare Antworten
• ✅ Keine "Halluzinationen"
• ✅ Günstig im Betrieb (wenig Computing-Power)
• ✅ DSGVO-konform (keine Daten an externe APIs)
• ✅ Schnelle Implementierung bei klaren Anwendungsfällen

Nachteile:

• ❌ Begrenzte Flexibilität bei unerwarteten Fragen
• ❌ Aufwendige Pflege bei komplexen Szenarien
• ❌ Wirkt schnell "roboterhaft"

Large Language Models (LLMs): Flexibel aber unberechenbar

So funktionieren sie:

Benutzer: "Wie sind Ihre Öffnungszeiten?"
System: Versteht Kontext und Intent
       → Generiert Antwort basierend auf Training:
         "Unsere Geschäftszeiten sind Montag bis..."

Vorteile:

• ✅ Natürliche Gesprächsführung
• ✅ Versteht Kontext und Folge-Fragen
• ✅ Flexibel bei unerwarteten Anfragen
• ✅ Kann Informationen zusammenfassen
• ✅ Mehrsprachig ohne zusätzliche Programmierung

Nachteile:

• ❌ "Halluzinationen": Erfundene, aber glaubwürdig klingende Antworten
• ❌ Hohe Betriebskosten (API-Calls zu OpenAI, etc.)
• ❌ Datenschutz-Bedenken bei externen Anbietern
• ❌ Schwer vorhersagbare Antworten

Kostenvergleich: Die Realität 2025

Klassischer Chatbot (eigengehostet):

Entwicklung: 15.000-35.000€
Betrieb/Jahr: 2.000-5.000€
Bei 10.000 Gesprächen/Monat

LLM-basierter Chatbot (OpenAI GPT-4):

Entwicklung: 25.000-50.000€
Betrieb/Jahr: 15.000-40.000€ (je nach Gesprächslänge)
Bei 10.000 Gesprächen/Monat

Wichtig: Die Betriebskosten bei LLMs steigen linear mit der Nutzung!

Anwendungsfall-Matrix: Wann was verwenden?

Klassische Chatbots sind ideal für:

LLMs sind geeignet für:

Hybrid-Ansatz: Das Beste aus beiden Welten

Intelligente Weiterleitung:

1. Einfache Anfrage → Klassischer Chatbot
   "Wie sind die Öffnungszeiten?"

2. Komplexe Anfrage → LLM
   "Ich habe ein Problem mit der Konfiguration
    von Produkt X in Verbindung mit System Y..."

3. Nicht lösbar → Menschlicher Agent

Vorteile des Hybrid-Ansatzes:

• ✅ Kostenkontrolle: LLM nur wenn nötig
• ✅ Hohe Lösungsrate: Verschiedene Komplexitätsstufen abgedeckt
• ✅ Berechenbare Antworten für Standard-Cases

Technische Implementation: Worauf achten?

Bei klassischen Chatbots:

• Intent-Recognition-Engine (z.B. Rasa, Dialogflow)
• Entscheidungsbaum gut durchdacht
• Fallback-Strategien definiert
• Analytics für Optimierung

Bei LLM-Integration:

• Prompt Engineering ist kritisch
• Context-Management für längere Gespräche
• Guardrails gegen ungewollte Antworten
• Kostenmonitoring in Echtzeit

Datenschutz-Aspekte

Klassische Chatbots:

• ✅ Vollständige Kontrolle über Datenverarbeitung
• ✅ On-Premise-Hosting möglich
• ✅ DSGVO-Compliance einfacher

LLM-Services:

• ⚠️ Daten verlassen meist das Unternehmen
• ⚠️ Speicherung bei Anbietern (OpenAI, etc.)
• ⚠️ Business Associate Agreements prüfen
• ✅ Self-Hosted LLMs als Alternative (höhere Kosten)

Entscheidungshilfe: Die richtigen Fragen

1. Wie komplex sind die Anfragen?

• Einfach, vorhersagbar → Klassischer Chatbot
• Komplex, variantenreich → LLM

2. Wie wichtig ist Kostenkontrolle?

• Sehr wichtig → Klassischer Chatbot
• Zweitrangig → LLM möglich

3. Wie kritisch sind die Daten?

• Hochsensibel → Klassischer Chatbot (on-premise)
• Unkritisch → LLM-Services möglich

4. Wie schnell muss es gehen?

• Sofort → Klassischer Chatbot
• Längere Entwicklungszeit OK → LLM

Erfolgsbeispiele aus der Praxis

Maschinenbau-Unternehmen (klassischer Bot):

• Problem: 80% gleiche Support-Anfragen
• Lösung: FAQ-Bot mit 15 Standard-Fragen
• Ergebnis: 60% Entlastung des Supports, ROI nach 4 Monaten

Software-Anbieter (LLM-basiert):

• Problem: Komplexe API-Dokumentation
• Lösung: LLM trained on documentation
• Ergebnis: 40% weniger Support-Tickets, aber 3x höhere Betriebskosten

Technologie-Roadmap 2025-2027

2025:

• LLM-Kosten bleiben hoch
• Hybrid-Ansätze setzen sich durch
• Mehr Self-Hosted-Optionen

2026-2027:

• Günstigere LLM-APIs
• Bessere lokale Models
• Regulatorische Klarheit (AI Act)

Fazit: Technologie folgt dem Anwendungsfall

Die Entscheidung Chatbot vs. LLM sollte nie rein technologiegetrieben sein.

Unser Rat:

1. Analysieren Sie Ihre typischen Kundenanfragen der letzten 6 Monate
2. Kategorisieren Sie nach Komplexität (einfach/mittel/komplex)
3. Starten Sie mit dem einfachsten Anwendungsfall
4. Erweitern Sie schrittweise zu komplexeren Szenarien

90% der mittelständischen Unternehmen fahren 2025 noch besser mit klassischen, gut durchdachten Chatbots als mit überdimensionierten LLM-Lösungen. Benötigen Sie Unterstützung bei der Technologie-Auswahl für Ihren Chatbot? Wir bieten kostenlose Erstberatungen für konkrete Anwendungsfälle.