27.04.2021

„2 Minuten 2 Millionen“: Gründerin findet in Leo Hillinger Konkurrenten

In dieser Folge von "2 Minuten 2 Millionen" ging es um bequeme Shorts, bequeme Flipflops und bequemen Sonnenschutz. Zudem präsentierten zwei Gründer ihre Idee eines Badezimmers-Konfigurators, während eine Gründerin einen der Investoren als Konkurrent erhielt.
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2 Minuten 2 Millionen, Rost, Rose Wein,
(c) PULS 4/Gerry Frank - Rost-Gründern Lisa Brandstätter überraschte Winzer Leo Hillinger mit ihrem Produkt.
kooperation

Lisa Brandstätter war die erste, die sich ins „2 Minuten 2 Millionen“-Studio wagte. Sie hat mit Rost ein Getränke-Startup gegründet, das einen Rosewein-Spritzer mit Zutaten wie Apfel, Ingwer und Wermuth herstellt. Die Gründerin forderte für 15 Prozent Beteiligung an ihrem Startup 90.000 Euro.

Trauben aus der Steiermark

Bisher hat die junge Frau 130.000 Euro umgesetzt und füllt direkt in der Steiermark ab. Die Trauben stammen von einem südsteirischen Winzer. Wein-Experte Leo Hillinger schockte gleich zu Beginn die Gründerin damit, dass er selbst ein ähnliches Produkt in Planung habe. Er nannte es „a bissl a Pech“ für Brandstätter, hatte aber bei seinem Ausstieg sonst viel Lob über.

Rost, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Lisa Brandstätter fand unerwartete Konkurrenz im Studio.

Medien-Unternehmer Stefan Piëch häkelte seinen Kollegen und nannte ihn einen „Rose-Newcomer“, weil Brandstätter früher mit dem Produkt dran war, während Mediashop-Chefin Katharina Schneider der jungen Frau Komplimente machte. Aber auch ohne Angebot blieb. Danach stieg Piëch aus, als sich Alexander Schütz und Hans Peter Haselsteiner zur Beratung zurückzogen. Beide boten schließlich 50.000 Euro für 20 Prozent Anteile. Deal für Rost.

Flipflops aus Zirbenholz bei „2 Minuten 2 Millionen“

Der nächste bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Thomas Mähr. Er möchte mit Zirbit seinen Kunden ein ganz besonders Tragegefühl auf den Füßen bieten. Der Gründer aus Tirol hat mit seinen „WoodWalkers“ spezielle Flipflops aus Zirbenholz entwickelt. Damit soll man das Gefühl haben, wie auf Waldboden zu laufen. Zudem wirken die speziellen Elemente der Schuhe im punktelastischen Design wie eine Fußreflexzonen-Massage. Das Zirbenholz gewinnt er aus nachhaltiger Forstwirtschaft. Außerdem wirkt die Zirbe auch antibakteriell und soll so unangenehme Gerüche des Schuhs vorbeugen. Die Forderung: 80.000 Euro für zehn Prozent Beteiligung.

Zirbit, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Katharina Schneider wollte die Zirbenholz-Flipflops nicht mehr ausziehen.

Nach dem Pitch und einer kleinen Fragerunde probierte Schneider die Holz-Flipflops, nannte sie wiederholt „sehr angenehm“ und wollte sie nicht mehr ausziehen. Schütz meinte, der Preis von über 100 Euro könnte allerdings zum Problem werden, während Piëch es überspitzt einen Plastikschlapfen mit Holzauflage nannte. Er sagte, der Gründer müsse den Ökologie-Faktor mehr ausarbeiten und stieg aus.

Ein Bentley unter den Autos?

Hillinger fand den „WoodWalker“ gut und wollte Kunde, aber kein Investor werden. Haselsteiner musste ebenfalls mit blutendem Herz aussteigen, er sehe kein Geschäft in Zirbit. Danach kamen Schneider und Schütz zusammen, meinten das Produkt sei der „Bentley unter den Autos“ und boten 30.000 Euro für 25,1 Prozent. Mähr lehnte ab. Kein Deal für Zirpit.

Eine Hose wie ein Handtuch?

Der nächste bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Andreas Gähwiler. Der Vorarlberger hat eigenen Worten nach die bequemste Herrenshorts der Welt entworfen. Er hat sein Hobby zum Beruf gemacht und will als leidenschaftlicher Kitesurfer seinen Sportsfreunden das lästige Wechseln von nasser Funktionswäsche nach dem Surfen in die trockene Kleidung erleichtern. Die Shorts von Nuffinz sind aus 100 Prozent Biobaumwolle gefertigt – was über 2.000 Liter Wasser in der Produktion spare – und sollen sich wie ein Handtuch um die Hüfte anfühlen.

Der Gründer forderte für sein Sortiment, Shorts, lange Hosen, Handtuch oder etwa Longsleeves, 350.000 Euro für 20 Prozent Anteile. Sportler Hillinger zeigte sich angetan von dem Produkt und dem Startup, das das Motto „free your balls“ führte. Kunden würden die Hosen derart angenehm finden, dass sie darunter nichts trägen, so die Behauptung des Gründers. Bezüglich der Firmenbewertung argumentierte der Gründer mit einer hohen Re-Order-Rate, der kostengünstigen Kundenakquise und der Skalierungsmöglichkeiten.

Nuffinz
(c) PULS 4/Gerry Frank – Die Investoren beim Testen der Bio-Baumwoll-Shorts.

Vertrieben wird hauptsächlich über den eigenen Onlineshop, ein Geschäft im Vorarlberg würde direkt verkaufen. Hillinger riet dazu auch Frauenmode anzudenken. Er und Haselsteiner wollten im Nachgang gleich ein paar der Hosen erstehen, aber nicht investieren. Piëch dachte gleich und ging auch ohne Deal-Vorschlag. Schütz meinte danach, die Bewertung wäre zu diesem Zeitpunkt nicht angebracht und ging ebenso. Schneider gefiel die klare Zielgruppenbestimmung, Männer, jedoch passe Lifestyle nicht in ihr Portfolio. Schütz, der eigentlich schon draußen war, bot danach doch 50.000 Euro für zehn Prozent, wollte, wie er betonte, dabei nicht despektierlich erscheinen. Der Gründer lehnte ab. Dies könne er mit bestehenden Investoren so nicht annehmen. Kein Deal für Nuffinz.

Der Online-Konfigurator fürs Bad

Danach präsentierten sich Christian Preiss und Thomas Würmer bei „2 Minuten 2 Millionen“. Ihr Startup Mei Bad ermöglicht es auf der Plattform das eigene Bad online per Konfigurator zusammenzustellen. Inklusive Montage und Fixpreiserstellung in wenigen Minuten. Die Forderung: 50.000 Euro für zehn Prozent.

Österreichweite Partner

Das Unternehmen verfügt österreichweit über diverse Meisterbetriebe als Kooperationspartner, die sich über Mei Bad dann mit den Kunden in Verbindung setzen. Dabei kann man sich das ganze Badezimmer neu einrichten oder aber auch „Kleinigkeiten“ wie ein Waschbecken bestellen. Bisher wurden in zwei Monaten 22.000 Euro Umsatz gemacht.

Mei Bad, Badezimmer-Konfigurator, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Thomas Würmer (l.) und Christian Preiss mit einer Neuheit im Badebereich.

Winzer Leo Hillinger und Stefan Piëch gingen relativ schnell als potentielle Investoren, der Bereich passe nicht zu ihnen. Schneider hingegen bot 70.000 Euro für 25 Prozent. Sie glaubte an den Erfolg der smarten Lösung. Haselsteiner strich heraus, dass jetzt die Awareness zähle. Mit der Mediashop-Chefin hätten beide bereits den richtigen Partner. Schütz bot danach 75.000 Euro und ließ die Tür für die Dame der Runde offen, einzusteigen. Mei Bad nahm das letzte Angebot und beide Investoren an. Deal.

Sonnenschutz bei „2 Minuten 2 Millionen“

Der letzte bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Franz Seelaus mit Xolaro. Der Gründer hat einen Sonnenschutz mit Dreifachwirkung erfunden. Die Idee für die verschiedenen Modellarten kam dem österreichischen Tüftler während seines Urlaubs mit der Familie. So sollen die Produkte nicht nur für die Extraportion Schatten im Sommer sorgen, sondern je nach Aufbau auch zum Sicht- und Windschutz werden. Jedes Modell soll einfach aufgebaut und an Sonnenliegen montierbar sein. Der Gründer forderte für seine patentierten Produkte 300.000 Euro für 20 Prozent.

Xolaro, 2 Minuten 2 Millionen,
(c) PULS 4/Gerry Frank – Martin Rohla (l.) und Xolaro-Gründer Franz Seelaus beim Abbau des Sonnenschutzes.

Nach dem Pitch legte Nachhaltigkeitsexperte Martin Rohla Hand beim Auf- und Abbau an, während Hotelier Hinteregger sich nochmal versichern ließ, dass es bereits Kauf-Interessenten gebe. Allein an der Produktion hapere es noch, so der bejahende Gründer. Stefan Piëch ging als erster mit lobenden Worten, ebenso wie Schütz. Für Rohla war die Bewertung zu hoch. Auch Schneider wollte nicht investieren, sie kenne sich mit dem Thema Sonnenschutz nicht aus. Hinteregger versprach, dass er dem Gründer eine Vorfinanzierung bei einem befreundeten Bankinstitut ermöglichen würde und bot 100.000 Euro für 26 Prozent. Deal für Xolaro.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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