Chatbot Luis

Unser Nudge heißt „Answer-first statt Link-first“. Luis beantwortet HR-Fragen künftig nicht mehr primär mit langen Dokumenten oder Verweisen, sondern führt Mitarbeitende zuerst direkt zur relevanten Information. Jede Antwort folgt einer klaren Reihenfolge: Zunächst erhält die Person eine kurze, verständliche Antwort auf ihre Frage. Anschließend nennt Luis den konkreten nächsten Schritt. Erst danach folgen weiterführende Details, Richtlinien oder Links. Fehlen wichtige Angaben, fragt Luis gezielt nach, statt eine sehr allgemeine Antwort zu geben. Kann er ein Anliegen nicht abschließend lösen, bereitet er die Anfrage so auf, dass sie unkompliziert an HR übergeben werden kann.

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Was bedeutet das Thema?

Unser Thema ist der HR-Chatbot „Luis“ bei Lidl. Luis unterstützt Mitarbeitende bei typischen HR-Anliegen, etwa zu Urlaub, Krankheit, Bescheinigungen oder Stammdaten. Dafür greift der Chatbot auf geprüfte interne Informationen aus HRNow zurück und berücksichtigt unter anderem Rolle und Land der anfragenden Person. Die Herausforderung liegt daher weniger in der Verfügbarkeit von Informationen als in ihrer Aufbereitung: Antworten können zu lang, zu dokumentenorientiert oder bei fehlendem Kontext zu wenig handlungsorientiert sein. Gerade bei persönlichen HR-Fragen kann das dazu führen, dass Mitarbeitende trotz verfügbarer Informationen nicht direkt wissen, was für sie konkret gilt oder was sie als Nächstes tun sollen.

Ziel des Nudges

Ziel des Nudges ist es, die Interaktion mit Luis so zu gestalten, dass Mitarbeitende schneller zu einer verwertbaren und sicheren Handlungsempfehlung gelangen. Statt Informationen lediglich bereitzustellen, soll Luis die wichtigste Antwort zuerst geben, den nächsten Schritt klar benennen und weiterführende Quellen erst anschließend anbieten. Dadurch werden Mitarbeitende dabei unterstützt, HR-Informationen schneller einzuordnen und ihre Anliegen selbstständig weiterzuverfolgen. Gleichzeitig soll die Zahl unnötiger Rückfragen an HR sinken, ohne dass Sonderfälle oder Unsicherheiten übergangen werden

    Bedarfsanalyse

    • Informationsüberlastung
      Lange Antworten, mehrere Links oder viele Richtlinien erschweren es Mitarbeitenden, die für sie relevante Information schnell zu erkennen.
    • Fehlender Handlungsschritt
      Auch wenn eine Antwort fachlich korrekt ist, bleibt oft offen, was die Person konkret als Nächstes tun soll.
    • Unklarer Kontext
      Bei individuellen HR-Fällen fehlen Luis teilweise Angaben wie Rolle, Land oder konkrete Situation. Ohne Rückfrage entstehen leicht zu allgemeine Antworten.

    Ursachenanalyse

    • Verbosity Bias

      Sprachmodelle neigen dazu, Antworten ausführlich zu formulieren. Dadurch kann die zentrale Aussage hinter Zusatzinformationen, Erklärungen oder Quellen verschwinden.

    • Automation Bias

      Nutzende können einer Chatbot-Antwort schnell vertrauen, weil sie technisch und objektiv wirkt. Fehlt eine klare Einordnung, werden allgemeine Aussagen möglicherweise zu stark auf den eigenen Sonderfall übertragen.

    • Over-Refusal bzw. Risikoaversion

      Aus Vorsicht verweist ein Bot bei sensiblen HR-Themen eher auf Dokumente oder HR, statt zunächst eine sichere, eingegrenzte Orientierung zu geben.

Die Zielgruppe

Zielgruppe sind Mitarbeitende von Lidl, die Luis für alltägliche HR-Fragen nutzen. Dazu gehören sowohl Mitarbeitende als auch Führungskräfte, wobei die angezeigten Informationen je nach Rolle und Land variieren können. Indirekt profitiert auch die HR-Abteilung, da standardisierte Anfragen klarer vorbereitet und weniger häufig per E-Mail weitergegeben werden.

Mehrwert des Nudges

  • Schnellere Orientierung

    Die direkte Kurzantwort und ein klarer nächster Schritt helfen Mitarbeitenden, ihr Anliegen ohne langes Suchen weiterzuverfolgen.

  • Weniger Fehlinterpretationen

    Durch Rückfragen bei fehlendem Kontext und eine klare Einordnung von Grenzen werden zu allgemeine oder unpassende Schlussfolgerungen reduziert.

  • Entlastung für HR

    Standardanfragen werden strukturierter gelöst oder vorbereitet, sodass HR sich stärker auf komplexe und individuelle Fälle konzentrieren kann.

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Lara Fricke

Lara.Fricke@stud.hshl.de

Veronika Gisbrecht

Veronika.Gisbrecht@stud.hshl.de

Larissa Lessing

Larissa.lessing@stud.hshl.de

Lilia Peters

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