01.12.2017

adverserve: Wiener Advertising-Firma mit Exit auf Raten an die Post

Der Wiener Digital Ad-Spezialist Adverserve hat 49 Prozent des Unternehmens an die Österreichische Post verkauft. Schrittweise soll der Exit nun komplettiert werden. Wir haben mit Co-Founder und Co-Geschäftsführer Thomas Zant über die Gründe dafür gesprochen.
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(c) W. Streitfelder/Post AG

Genau 49 Prozent hat das auf Digital advertising spezialisierte Wiener Unternehmen adverserve an die Österreichische Post verkauft. Das wurde Ende Oktober bekanntgegeben. Zur bezahlten Summe gab es keinen Kommentar. Es ist ein nicht unüblicher Beteiligungsumfang, der eigentlich nahelegt, dass die 2001 gegründete Firma ein großes Maß an Eigenständigkeit behalten will. Eigentlich, denn bei den 49 Prozent soll es nicht bleiben. „In einem Prozess über mehrere Jahre werden wir letztendlich den Exit komplettieren“, erklärt adverserve-Co-Founder und Geschäftsführer Thomas Zant.

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„Schnellboot“ soll nicht behindert werden

Dass dieser Modus gewählt wurde, habe mehrere Gründe, erzählt Zant. So ginge es auch darum, die Entwicklung der Firma nicht zu behindern. Man befinde sich von der Unternehmensstruktur im Gegensatz zu einem Konzern wie der Post „am anderen Ende des Spektrums“. „Wir haben zwar 50 Mitarbeiter, laufen aber noch immer nach dem Modell ‚Schnellboot‘. Das hoffe ich zumindest“, sagt Zant. Man arbeite in vielen kleinen Teams in mehreren Ländern.

Post-Manager in die Geschäftsführung

Zudem wollte man mit dem „Exit auf Raten“ für alle Anteilseigner eine zufriedenstellende Lösung finden. „Es sind von allen Besitzern Anteile gekauft worden. Der einzige, der fast alle Shares verkauft hat ist unser Co-Gründer Boris Schärf. Der will sich nun anderen Dingen widmen.“ Mit der Neuorientierung von Schärf und dem Post-Deal kommt auch ein entscheidender Wechsel in der Geschäftsführung. Neben Zant und CTO Richard Ofenböck, kommt mit Michael Jiresch ein Post-Manager ins Führungsteam von adverserve. „Ich kenne Michael schon länger. Er ist die perfekte Ergänzung für uns, wenn es jetzt um Integration und Synergie-Projekte geht“, sagt Zant.

„Das es ein Exit wird, hat sich erst im Laufe der Zeit ergeben“

Von i5invest „komplett durch den Prozess geführt“

Dass es perfekt zusammenpasse gelte überhaupt für den gesamten Deal mit der Post. „Wir haben schon eine Zeit lang einen strategischen Partner gesucht. Wir haben in ganz Europa Gespräche geführt“. Auch mithilfe von i5invest, die bei den Verhandlungen eine wichtige Rolle spielte, hätte man letztendlich die beste Lösung gefunden. „Das es ein Exit wird, hat sich erst im Laufe der Zeit ergeben“, sagt Zant. „Für uns und die Gründer war es wichtig, einen Partner für adverserve zu finden, mit dem wirklich langfristig das beste für die Firma herauskommt“, erklärt dazu Johannes Raidl von i5invest im Gespräch mit dem Brutkasten. Auch er war bei den Verhandlungen dabei. Die Wiener Investment-Gesellschaft hat inzwischen ihr Hauptgeschäft im Beratungsbereich. „i5invest hat uns eigentlich komplett durch den Prozess geführt. Sie haben es verstanden, unsere Sprache zu sprechen“, sagt Zant.

Gute Geschäftsverhältnisse der Post zu adverserve-Kunden

Doch was macht die Post zu so einem guten Partner für adverserve? „Ein Grund ist, dass sie zu fast allen unseren großen Kunden (Anm. u.a. 3, die Kronen-Zeitung, Ikea, sky) gute Geschäftsverhältnisse unterhalten und zu keinem in Konkurrenz stehen“, erklärt Zant. Dadurch könne man einerseits an den bestehenden Projekten weiterarbeiten. Andererseits könne man nun aber das nächste Level erreichen und den Rollout in Europa vorantreiben. adverserve hatte bereits in der Vergangenheit einige gemeinsame Projekte mit der Post. Deren digitale Werbe-Produkte, die neben Flugblättern und dergleichen immer stärker werden, sollen nun vorankommen. Zugleich will adverserve sich nun mit seinem Kerngeschäft im gesamten DACH-Raum etablieren. „Wir profitieren davon, dass die Medien nach wie vor immer digitaler werden“, sagt Zant.

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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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