20.12.2022

Argentinien, das Musterland der Inflation

Mit über 100 Prozent Geldentwertung steuert Argentinien mal wieder auf eine Mauer zu. Für uns "Westler" ist das traurigerweise eine gute Nachricht.
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brutkasten-Kolumnist Niko Jilch sieht Argentinien als "Musterland der Inflation" | (c) brutkasten / Hintergrund (c) Angelica Reyes via Unsplash
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Als ich vor mehr als zehn Jahren eine Zeit lang in Argentinien leben durfte, gab es einen Abend, da brach plötzlich die Hölle aus in Buenos Aires (ruhig ist es sowieso nie). Volksfeststimmung. Ich wusste überhaupt nicht, was los ist. Aber ich sollte es rasch erfahren. Argentinien hatte gerade das olympische Fußballturnier in Peking gewonnen – am anderen Ende der Welt. Wer es, so wie ich, eigenartig findet, wenn aus dem an sich bedeutungslosen olympischen Turnier ein nationaler Feiertag entspringt, dem sei gesagt: Die Argentinier haben eine ziemlich besondere Bindung an Fußball, die wir nicht verstehen können. Außerdem war es Lionel Messis erster Titel im Dress der Nationalelf. Er war damals 21 Jahre alt.

„Alle zehn Jahre gönnt sich die Elite eine Hyperinflation“

Es ist ein Klischee, das leider stimmt: Fußball spielt auch deswegen eine so große Rolle, weil es sonst eher selten etwas zu feiern gibt in Argentinien. Wie viele Länder in Südamerika leidet man unter einer ineffizienten Wirtschaft, massiver Korruption und natürlich Inflation. Überhaupt ist Argentinien so etwas wie das Musterland der Inflation. Alle zehn Jahre etwa gönnt sich die Elite eine Hyperinflation, bei der die Masse finanziell ausblutet. Wobei es die Ärmsten am schlimmsten trifft, denn die Mittelschicht hat längst Dollarkonten. Ihre Kinder setzen auf Bitcoin.

Es gibt so ein paar wirtschaftliche Fakten über Argentinien, die bleiben hängen. Um die Jahrhundertwende (vom 19. aufs 20. Jahrhundert) galt Buenos Aires noch als das „Paris/New York des Südens“ und war in Sachen Wohlstand etwa gleich auf mit der nordamerikanischen Metropole. Mehr als 20 Millionen Menschen leben heute in der argentinischen Hauptstadt, ein enormer Wasserkopf. Die zweitgrößte Stadt Cordoba (ja, genau, DAS Cordoba) ist kleiner als Wien. Generell ist Argentinien riesig, aber nur spärlich besiedelt. Auf einer Fläche achtmal so groß wie Deutschland leben nur etwa 40 Millionen Menschen – mehr als die Hälfte davon in einem Ballungszentrum.

Neben Fußballern hat Argentinien vor allem einen Export: Fleisch. Das südamerikanische Land ist bekannt für seine Steaks. Und, ein wichtiger Datenpunkt: Argentinien ist der zweitgrößte Nahrungsmittelproduzent der Welt.

Inflation von mehr als 100 Prozent in Argentinien: „für Westler eine gute Nachricht“

Die Inflationslage ist aktuell mal wieder besonders schlimm, was wenig überraschen dürfte – ist sie bei uns doch ebenso eskaliert. Als ich 2008 „unten“ war, konnte ich den Preisen im Restaurant beim Steigen zusehen. Das war neu für mich. Andere, wie die Bitcoiner Brian Armstrong, Michael Saylor oder Marc Friedrich, haben noch krassere Geschichten erlebt. Denn die Staatsbankrotte samt Hyperinflation haben auch viele Investoren aus dem Ausland den Kragen gekostet. Und dass die argentinische Regierung dem Geldgeber vom IWF kürzlich versprechen musste, keine Kryptowährungen einzuführen, heißt: business as usual.

Wobei: Die aktuelle Inflation von mehr als 100 Prozent wird die Menschen ganz automatisch in Bitcoin und Dollar treiben – da führt kein Weg dran vorbei. Argentinien steuert mal wieder auf eine Mauer zu. Für uns „reiche“ Westler ist das traurigerweise eine gute Nachricht. Als ich dort war, schien remote work noch keine Option zu sein. Das hat sich inzwischen geändert. Und die Lebensqualität ist enorm hoch, wenn man in Dollars oder Euro bezahlt wird (auch wenn die ebenfalls rapide an Wert verlieren). Es würde mich also nicht wundern, wenn in den kommenden Jahren immer mehr Menschen die Vorzüge von Argentinien für sich entdecken – und dort sogar leben und arbeiten.

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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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