06.08.2018

Grazer Artis bläst ICO ab: „Es ist ein toxisches Umfeld“

Ende Mai war der Pre-Sale zum ICO des Grazer Blockchain-Startups Artis gestartet. Ende September hätte der Token Sale beginnen sollen. Der wurde nun abgesagt. Wir sprachen mit CEO Thomas Zeinzinger
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Artis-ICO abgesagt - Interview mit Thomas Zeinzinger
(c) Artis: Das Team

„Wir sind in den vergangenen Monaten tief in die Logiken von Token-Sales eingetaucht“, erzählt Thomas Zeinzinger, CEO des Grazer Blockchain-Startups Artis, im Gespräch mit dem Brutkasten. Und es sei klar geworden: „Der ICO-Hype wurde zu einem richtigen Industriezweig, der mehr Schattenseiten als positive Beispiele aufweist“. Er geht noch weiter: „Es ist ein toxisches Umfeld. Oder auf Österreichisch: Es ist richtig schiach!“. Deswegen habe man beschlossen, den Artis-ICO, dessen Pre-Sale seit Ende Mai lief und der Ende September starten hätte sollen, abzublasen. „Wir hätten uns sonst massiv verbiegen müssen“, sagt Zeinzinger.

Zahlungsflüsse in Echtzeit bei Artis

Tatsächlich tritt Artis, das aus der Grazer „Blockchain-Genossenschaft“ Lab10 Collective entstanden ist, mit einem Maß an Idealismus an, wie man es in der Krypto-Welt nur noch selten antrifft. Begriffe wie Fairness, die Idee der „Sharing Economy“, der nachhaltige Einsatz von Energie und Verteilungsgerechtigkeit stehen im Zentrum des Konzepts. Dabei geht es durchaus um das liebe Geld. So genannte „Streems“ sollen Zahlungsflüsse in Echtzeit ermöglichen. Die Abrechnung von Leistungen – ein besonders simples Beispiel sind Park-Gebühren – soll durch dieses „fließende Geld“ fairer und effizienter werden. Basis dafür ist die Ethereum-Blockchain. Als Kooperationspartner wurden einige der großen und vor allem seriösen Player in der österreichischen Blockchain-Landschaft gewonnen, etwa das Austrian Institute of Technology (AIT) oder das Wiener WU-Kryptoinstitut.

Archiv: Video-Interview beim Artis-Launch-Event

„Überall hört man nur Marketing-Bla-Bla“

Bei einem Blockchain-Projekt dieses Umfangs lag natürlich auch der ICO als Finanzierungsinstrument nahe. Doch rund zwei Monate nach Start des Pre-Sale wirkt Zeinzinger, was den Token Sale angeht, merkbar resigniert. „Es ist fast unmöglich, sein Projekt sinnvoll zu kommunizieren. Überall hört man nur Marketing-Bla-Bla. Es geht nur darum, wer am lautesten schreien kann und nicht um die Qualität des Konzepts“, sagt er. Dem Großteil der Einzelinvestoren fehle letztlich die Urteilsfähigkeit, sie würden dem Herdentrieb folgen.

Es geht nur ums Geld Machen

Fast noch mehr stört den CEO aber eine weitere Dynamik, die sich mit dem ICO-Hype entwickelt habe. „Großinvestoren steigen bei vielen Tokens bereits im Pre-Sale stark ein und pushen den Preis, was FOMO (Anm. „fear of missing out“) erzeugt. Wenn dann die Kleininvestoren kommen, steigen sie wieder aus. Der Preis stürzt ab und das Projekt ist tot, egal ob es gut oder schlecht aufgesetzt war“. In dieser Dynamik müsse man letztlich eine Strategie fahren, bei der es nur mehr ums Geld Machen ginge. Oder man entscheide sich gegen den ICO. „Wir haben die zweite Option gewählt“, sagt Zeinzinger.

Archiv: Thomas Zeinzinger beim FifteenSeconds u.a. über den Artis-ICO

Pre-Sale-Anleger bekommen Ether zurück

Finanziell sei man nicht auf das Kapital aus dem Token Sale angewiesen, betont der Gründer. „Wir fühlen uns jetzt sehr wohl mit dieser Entscheidung. Es ist für das ganze Team eine ziemliche Entlastung – mental und auch zeitlich. Wir sind jetzt wieder viel näher an dem, was wir machen wollen und haben ausreichend Kapazitäten dafür“. Allen, die bisher in den Pre-Sale des Artis-ICO investiert hatten, werde man nun mit Hilfe von Anleitungen zeigen, wie sie ihre Ether wieder herausholen können.

Arbeit an der „Plasma Chain“

Indessen habe es auch technisch weitere Entwicklungen im Projekt gegeben.“Es geht in Richtung Plasma Chain“, sagt Zeinzinger. Dabei handelt es sich um ein erst vor wenigen Monaten vorgestelltes Konzept, dass das Skalierungsproblem der Ethereum-Blockchain lösen soll (vereinfacht: ähnlich dem Lightning Network bei Bitcoin). „In zwei bis drei Jahren wird niemand mehr über Transaktionen pro Sekunde reden“, ist Zeinzinger sicher. Und für die Implementierung bedürfe es auch beim Artis-Team nun intensiver Entwicklungsarbeit. Daneben wolle man weiter am Ausbau der Business-Kontakte arbeiten, bevor man sich in weitere Folge den EndkundInnen zuwenden werde.

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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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