Würden Sie zu einem Service-Mitarbeiter „Ich liebe dich!“ sagen? Wahrscheinlich nicht. Im Interview verrät Chatbot-Expertin Barbara Ondrisek, wieso dies vorkommt.
Die Startup-Szene in Wien hat einen neuen Trend: Chatbots. Der breiten Masse ist der Begriff noch weitgehend unbekannt– und das, obwohl die meisten bereits unbewusst mit einem der „intelligenten Bots“ kommuniziert haben. In einer digitalen Welt, die von Schnelligkeit geprägt ist, sollen Chatbots das Optimum in der Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden herausholen. Statt mit einem Service-Mitarbeiter am Telefon spricht man künftig mit einem Roboter im Facebook-Chat. Was nach Science-Fiction klingt, ist längst in der Realität angekommen.
Barbara Ondrisek hat mit dem Launch des ersten Facebook-Chatbots aus Österreich für Aufsehen gesorgt. „Mica, the Hipster Cat Bot“ gibt einem lokale Auskünfte zu Restaurants oder Bars, zu Hause und im Ausland. Untermalt wird die Konversation mit Katzenbildern und Antworten, die einen durchaus zum Schmunzeln bringen. Beim Schreiben mit „Mica“ kann es durchaus vorkommen, dass man vergisst, dass hinter der Konversation ein Algorithmus steckt – und kein Mensch. Die Wienerin hat zuvor viele Jahre als Softwareentwicklerin gearbeitet und etwa die Banking-App „George“ der Ersten Bank mitentwickelt. Mit ihrer Chatbots Agency entwirft sie nun „intelligente Bots“ für ihre Kunden. Wieso sich Firmen nun auf Liebesbekundungen freuen dürfen, erzählt sie uns im Interview.
Ist der Chatbot Hype ein schnelllebiges Phänomen oder wird er in Wien bleiben?
Ich würde es weniger als Hype bezeichnen denn als Trend. Chatbots gibt es bereits seit den Sechzigerjahren, die dahinter liegende Technologie hat sich allerdings stark verbessert. Wir sind am Anfang einer Re-Evolution, denn die neue Generation von Chatbots ist ausgereifter, als diese es bisher waren. Auch immer mehr größere Firmen springen auf den Zug auf. Sie sehen die Chance, den Customer-Support in einen Chatbot auszulagern oder ihre Marketing-Kanäle zu erweitern.
Was ist der Vorteil des Service zu einer klassischen Telefon Hotline?
Chatbots sind „intelligente Programme“, mit denen man auf Messenger-Plattformen kommunizieren kann. Das kann auf Facebook, Skype oder anderen Kanälen sein. Sie werden auch oft als virtueller Assistent bezeichnet. Jedenfalls sind sie eine neuartige Schnittstelle, mit der man direkt mit Kunden kommunizieren kann. Der große Vorteil der Chatbots: Sie befinden sich dort, wo sich Kunden und User normalerweise auch aufhalten. Sie müssen dafür nicht einmal Facebook verlassen.
Gibt es Beispiele, wo Chatbots bereits im Alltag akzeptiert sind?
WeChat, der chinesische Klon von WhatsApp mit rund 800 Millionen Nutzern pro Monat, ist ein Beispiel. Dort sind Bots als kleine Apps in der App integriert. Obwohl in China andere Dienste wie Facebook nicht benutzt werden dürfen, sind Bots dort bereits ein paar Schritte weiter. Die Plattform wurde viel früher für Services und Bots geöffnet. Unternehmen können sich dort präsentieren, man kann online im Chat bezahlen, seine Stromrechnung begleichen oder ein Taxi rufen; dafür muss man den Messenger-Dienst WeChat nicht einmal verlassen. Daran sieht man, was alles auf Facebook und Co. möglich sein könnte…
Hier kommt das Thema Daten ins Spiel. Wie sicher kann es denn sein, wenn Messengerdienste auch Zugriff aufs Geld und sensible Daten haben?
Ich bin da naturgemäß etwas kritisch, da ich auch meine Dissertation über IT-Security verfasst habe. Menschen, die mit Bots kommunizieren, führen oft Gespräche mit dem Service, als würden sie mit einem echten Menschen sprechen. Sie schreiben dabei sehr privat; so, wie sie niemals mit einem Mitarbeiter einer Hotline sprechen würden, und fragen etwa: „Wie geht es dir?“
Was erzählen die Menschen denn einem Chatbot?
„Mica, the Hipster Cat Bot“ ist ein gutes Beispiel. Der Chatbot schlägt dir Orte vor, wo du hingehen kannst. Restaurants zum Beispiel, in denen du gleich auch reservieren kannst. Und trotzdem kommen Fragen an den Chatbot wie „Bist du Single?“ oder Bekundungen wie „Ich liebe dich!“ Das ist eines der Key Learnings, die ich mitgenommen habe: Die Menschen gehen mit Bots anders um als mit Hotline-Mitarbeitern.
Woran liegt das?
Die Konversation mit dem Chatbot findet in einem für den User intimen Medium statt. Auf Facebook spricht man meist mit Freunden oder Bekannten. Der Chatbot wird somit mit
einer realen Person, vielleicht einem digitalen Kleinkind, gleichgesetzt.
Wie schwierig ist es dann, einen Chatbot zu konzipieren?
Die anfängliche Prämisse war, dass 80 Prozent aller Callcenter-Anfragen gleich sind und man sie mit einem Chatbot relativ einfach beantworten könnte. Der User erwartet allerdings von einem Service, das menschliche Sprache verwendet und humanoid agiert wird, dass es alles kann und alles weiß. Wenn wir uns Science-Fiction-Filme ansehen, dann sehen wir Computer oder Androiden, mit denen man wie mit einem Freund reden kann. So weit sind wir jetzt noch nicht, aber wir erleben gerade den ersten Schritt in diese Richtung. Wenn Mica eine Frage nicht beantworten kann, schickt sie ein Katzenfoto. Man kann einen Chatbot so konzipieren, dass es, wenn er nicht weiter weiß, zum „Human Takeover“ kommt, dann übernimmt den letzten Schritt wieder der Mensch, etwa ein Callcenter-Mitarbeiter.
Wie bildet man den Charakter eines Chatbots?
Man kann es vielleicht mit dem Skript eines Buchs oder eines Theaterstücks vergleichen. Man überlegt sich einen Charakter und einen Avatar. Und man muss wissen, was die Intention des Bots, also sein Sinn und Zweck, sein soll. Es muss immer einen USP geben. Das kann etwa sein, dass eine Hotline 24/7 erreichbar und immer freundlich ist. Ein Chatbot kann dann übernehmen, wenn kein Mitarbeiter in der Zentrale ist. Wir in der Chatbots Agency gehen bei der Konzeption von oben nach unten: Zuerst überlegen wir uns die Vision des Chatbots, dann den Charakter und die Biografie, zum Schluss geht es in die Use Cases und die Dialoge. Wir fragen auch unsere Kunden immer nach den häufigsten Fragen im Customer-Support oder auf ihrer Facebook-Page.
Ihr habt große Kunden, zum Beispiel Falstaff. Ist die Zusammenarbeit zwischen Corporate und Startup schwierig?
Ein Vorteil bei der Zusammenarbeit ist bestimmt, dass ich mehr als fünfzehn Jahre Berufserfahrung mitbringe. Da ich als Softwareentwicklerin unter anderem für IBM, HP und die Erste Bank gearbeitet habe, weiß ich, wie Corporates funktionieren. Als Chatbots Agency können wir als externe Agentur besser helfen, modernes Kom-munikationsdesign für Kunden zu entwickeln. Denn oft sind Corporates offen für Veränderungen, aber dann wird viel Politik ins Spiel gebracht, die den Innovationsprozess hemmt. Die Kunden, die an uns herantreten, haben allerdings bereits verstanden, dass sie in neue Technologien investieren müssen. Mit Chatbots können sie ihre Kunden auf eine emotionalere Weise an sich binden.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT
Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.
Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.
„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.
Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.
Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose
Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.
Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.
Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.
Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT
Digitale Souveränität als Leitprinzip
Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.
Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.
Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.
Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind
Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.
Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.
Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT
Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option
Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.
Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.
Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.
„Welches Problem lösen wir?“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.
Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“
Agentische KI und ein Hackathon
In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.
Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.
Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.
Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.
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