28.07.2021

Apple, Microsoft, Alphabet: So sind die Quartalszahlen der Tech-Riesen ausgefallen

Drei der größten Techkonzerne der USA haben Geschäftszahlen vorgelegt, die durchwegs Milliardengewinne zeigten. Beim Ausblick auf das weitere Jahr blieben Apple und der Google-Mutterkonzern Alphabet jedoch vorsichtiger.
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Apple
Foto: © hanohiki/Adobe Stock

Gleich drei der größten Techkonzerne der USA haben in der Nacht auf Mittwoch Geschäftszahlen für das dritte Quartal veröffentlicht. Und sowohl Apple als auch Microsoft und der Google-Mutterkonzern Alphabet übertrafen dabei die Erwartungen von Analysten. Was die Aussichten für das weitere Jahr angeht, blieben insbesondere Apple und Alphabet jedoch etwas vorsichtiger.

Doch der Reihe nach: Apple – mit einer Marktkapitalisierung von 2,5 Billionen Dollar gemessen am Börsenwerte das größte der drei Unternehmen – hat im abgelaufenen Quartal 81,4 Mrd. US-Dollar Umsatz gemacht. Dies war ein Plus von 36 Prozent verglichen mit dem zweiten Quartal des Vorjahres. Auch lag der Umsatz deutlich über den Prognosen von Finanzanalysten: Diese hatten im Vorfeld durchschnittlich 73,3 Mrd. Dollar erwartet.

Der Nettogewinn stieg gegenüber dem Vorjahresquartal ebenfalls deutlich von 11,2 auf 21,7 Mrd. Dollar. Dies war der historisch höchste Drittquartalsgewinn von Apple überhaupt. Apple hat ein schiefes Geschäftsjahr, das bis Ende September läuft – daher war das abgelaufene Jahresviertel für das Unternehmen bereits das dritte. Das Juni-Quartal ist bei Apple meist etwas schwächer, während das Unternehmen im Weihnachtsgeschäft üblicherweise am meisten verdient.

Apple mit 39,6 Mrd. Dollar iPhone-Umsatz

Größter Umsatzbringer war im abgelaufenen Quartal weiterhin das iPhone, das im Quartal 39,6 Mrd. Dollar erlöste – ein Plus von knapp 50 Prozent gegenüber dem Vorjahresquartal. Auf Macs entfielen im abgelaufenen Quartal 8,2 Mrd. Dollar, auf iPads 7,4 Mrd. Dollar. Im Dienstleistungsgeschäft, zu dem unter anderem der App Store, Apple Music oder iCloud gehören – setzte Apple 17,5 Mrd. Dollar um, in der Kategorie „andere Produkte“ – zu denen etwa die Apple Watch zählt – waren es 8,7 Mrd. Dollar.

Was den weiteren Jahresverlauf angeht, blieb Apple zurückhaltend: Die aktuellen Engpässe bei der weltweiten Verfügbarkeit von Chips könnten sich in niedrigeren iPhone- und iPad-Verkäufen auswirken. Chief Financial Officer (CFO) Luca Maestri sagte im Conference Call mit Analysten, dass sich das Umsatzwachstum gegenüber dem Juni-Quartal abschwächen dürfte. Nachbörslich gab die Apple-Aktie um rund 2 Prozent nach.

Microsoft verzeichnet mit 46,2 Mrd. Dollar Rekord-Quartalsumsatz

Microsoft – aktueller Börsenwert 2,2 Bio. Dollar – wiederum hat im abgelaufenen Quartal 46,2 Mrd. Dollar umgesetzt – so viel wie nie zuvor in einem Vierteljahr und ein Plus von 21 Prozent gegenüber dem Vorjahresquartal. Der Nettogewinn lag bei 16,5 Mrd. Dollar und damit um 47 Prozent höher als im Vergleichsquartal 2020. Auch Microsoft übertraf damit die Erwartungen von Analysten.

Starkes Wachstum verzeichnete vor allem die Cloud-Sparte Azure, die ein Umsatzplus von 51 Prozent einfuhr. Rückgänge gab es dagegen im Gaming-Geschäft, das ein leichtes Minus von 4 Prozent verzeichnete – allerdings verglichen mit einem sehr starken Vorjahresquartal. In diesem hatte die Sparte von den coronabedingten Lockdowns stark profitiert und war um 65 Prozent gewachsen. Das Geschäft mit den Surface-Geräten ging im abgelaufenen Quartal sogar um 20 Prozent zurück – hier verwies Microsoft auf Probleme mit den globalen Lieferketten.

Die Prognosen für das kommende Quartal lagen allerdings über den Analystenerwartungen. Die Microsoft-Aktie gab nachbörslich zunächst nach, stabilisierte sich dann aber und notierte dann kaum verändert gegenüber Börsenschluss.

Alphabet steigert Nettogewinn um 166 Prozent

Mit einer Marktkapitalisierung von 1,8 Mrd. Dollar ist der Google-Mutterkonzern Alphabet gemessen am Börsenwert das kleinste der drei Unternehmen – sofern man in diesem Zusammenhang das Wort „klein“ überhaupt sinnvoll verwenden kann. Im abgelaufenen Quartal verzeichnete Alphabet jedoch prozentuell den stärksten Gewinnanstieg: Das Nettoergebnis von 18,5 Mrd. Dollar lag um 166 Prozent höher als im Vorjahresquartal.

Der Umsatz stieg ebenfalls deutlich – und zwar um 62 Prozent auf 61,9 Mrd. Dollar. Allerdings: Im zweiten Quartal 2020 die Coronakrise die Zahlen von Alphabet belastet, weshalb hohe Wachstumsraten infolge der Erholung der US-Wirtschaft zu erwarten waren. Dennoch übertrafen die Zahlen die Schätzungen von Analysten.

Wie immer bei Alphabet kam der Großteil der Umsätze aus dem Werbegeschäft von Google: In diesem Quartal waren es 50,4 Mrd. Dollar, ein Plus von 69 Prozent gegenüber dem Vorjahresquartal. Ein noch stärkeres Umsatzplus verzeichnete YouTube: Die Videoplattform hat mit 7 Mrd. Dollar um 83 Prozent mehr erlöst als im zweiten Quartal des Vorjahres. Auf das Cloud-Geschäft entfielen 4,6 Mrd. Dollar.

Für das laufende Quartal äußerte sich das Unternehmen eher vorsichtig. Alphabet-CEO Ruth Porat sagte, sie rechne mit einem „schwächeren Rückwind“, was die Umsatzentwicklung im dritten Jahresviertel angehe. Es sei aber noch zu früh, langfristige Trends nach den Öffnungen der Volkswirtschaften zu prognostizieren, zumal die COVID-Infektionszahlen wieder stiegen würden. Nachbörslich legten die Alphabet-Aktien etwas zu.

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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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