11.05.2018

3 Wiener Social Startups kommen in Red Bull-Programm

Mit dem Red Bull Amaphiko Fellowship sollen Social Entrepreneurs unterstützt, vernetzt und mit Skills versorgt werden. In den aktuellen Durchgang schafften es drei Wiener Startups.
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Red Bull Amaphiko
(c) LibertydotHome: Das Team

„Beeindruckend, wie viele Entrepreneurs es in unserem Land gibt, die ihre Kreativität, Leidenschaft und Energie dafür einsetzen, um einen positiven Einfluss auf die Welt und die heutige Gesellschaft zu nehmen“, schreibt Red Bull auf seiner Page über sein Amaphiko Fellowship-Programm. Dort will man Social Entrepreneurs vernetzen, coachen und mit Skills versorgen. Konkret will man in den Bereichen „Projektentwicklung“, „Öffentlichkeitsarbeit“ und „persönliche Entwicklung“ unterstützen. Nun wurde die Auswahl für den diesjährigen Durchgang von Red Bull Amaphiko getroffen. Es sind drei Social Startups aus Wien, die es ins Programm schafften. Und die können alle bereits erste Erfolge vorweisen.

+++ Red Bull Amaphíko Session Kochen und Designen mit „Unverschwendet“ und „Voi Fesch“ +++

Fairmittlerei: Wiener Umweltpreisträger mit drei Zielen

Die Fairmittlerei hat sich darauf spezialisiert, nicht verkaufte Drogerieartikel günstig weiterzuvermitteln. Dass täglich große Mengen an nicht verkauften Lebensmitteln von Händlern entsorgt werden ist allgemein bekannt. Einige soziale Programme haben sich des Themas angenommen. Für viele dürfte jedoch überraschend sein, dass auch im Hygieneartikelbereich viele Waren direkt aus den Marktregalen in den Müll wandern. Bis zu 2250 Tonnen seien das in Österreich jährlich, heißt es von der Fairmittlerei. Die will man abfangen und günstig an soziale Organisationen wie Vinzenz-Gemeinschaft und Volkshilfe vermitteln. Drei Ziele könne man damit erreichen. „NGOs sparen sich Geld, Industrie und Handel geben ihren bisher nicht genutzten Ressourcen einen Mehrwert und nebenbei wird auch noch die Umwelt entlastet“, sagt Michael Reiter, Obmann des als Verein strukturierten Startups. Kürzlich holte die Fairmittlerei mit ihrem Konzept den Umweltpreis 2018 der Stadt Wien.

(c) Martin Groce / die Fairmittlerei – Das Team

MiRa Bike: Greenstarter mit Qualitätsanspruch

„Auch in der Fahrradindustrie wird so viel Schrott und minderwertige Qualität produziert und von Kunden gekauft, dass jährlich Tonnen an Müll entstehen“, sagt Julian Walkowiak, Co-Founder und Geschäftsführer von MiRa Bike. Seine Lösung: Das Social Startup bietet ein Abo-System für Kinderfahrräder. Für unter neun bis 16 Euro im Monat ist man dabei. Kinder haben damit immer ein passendes Fahrrad. „Wir möchten qualitativ hochwertige Produkte in den Umlauf bringen und nebenbei den Lebenszyklus eines Fahrrades um mindestens das doppelte verlängern“, sagt Walkowiak. Von der Teilnahme am Red Bull Amaphiko-Programm erwartet er sich auch mehr Publicity. Aufgefallen ist MiRa Bike bereits vergangenes Jahr. Das Green Startup schaffte es unter die Top 10 beim Greenstart-Wettbewerb.

(c) MiRa Bike: Die zwei Co-Founder

LibertydotHome: FH Campus Wien-Team für die Menschenwürde

„Die Tür hinter sich schließen zu können, sich abzugrenzen, ist eine Frage der Menschenwürde“, sagt LibertydotHome-Co-Founder Markus Hörmanseder. Gemeinsam mit seinem Team hat er eine 6,4 m² großes „Tiny Home“ entwickelt – inklusive Stockbett, Kochnische, Schrank, Dusche, Klo und Infrarot-Heizung. Ziel ist es, diese Mikro-Wohneinheiten Obdachlosen zur Verfügung zu stellen. Finanzieren will man das über einen Verkauf der Tiny Homes an Abnehmer wie Bauunternehmen, aber auch Privatpersonen. Auch ein Verleih-System für Festivals und andere Großevents ist geplant. Mit dem Konzept schaffte es das Team auch in den „Start-up Corner“ am High Tech Campus der FH Campus Wien. Dort steht auch der erste Prototyp des LybertydotHome. Red Bull sieht Hörmanseder als strategischen Partner. Unterstützung erwartet man sich im Rahmen des Red Bull Amaphiko-Programms unter anderem bei Marketing und Vertrieb.

(c) LibertydotHome: Das Team

⇒ Zur Page des Amaphiko-Programms

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KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
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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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