18.01.2022

BiteLabs: Startup macht aus Jennifer Lawrence und Kanye West Labor-Salami

"BiteLabs produziert handwerklich hergestellte Salami aus Fleisch, das im Labor aus prominenten Gewebeproben gezüchtet wird", heißt es auf der Website des Unternehmens.
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BiteLab, Jennifer Lawrence, Kanye West, James Franco, ellen
(c) Gage Skidmore - Das Lab-Fleisch-Startup BiteLab möchte eine JLaw-Wurst erzeugen.

„Esst Celebrity Fleisch“ – so lautet der Aufruf, den BiteLabs auf seiner Homepage propagiert. Das Startup wurde 2014 gegründet und wirbt für „handwerklich hergestellte Salamis aus Fleisch, das im Labor aus Gewebeproben von Prominenten gezüchtet werden soll“.

Das Unternehmen sagt, dass es Myoblastenzellen von Prominenten durch eine Biopsie gewinnen kann und sie in Bioreaktoren zu Fleisch züchten möchte – alles in der Tradition der italienischen Pökelkunst zu feiner Charcuterie gewürzt: zu etwa 30 Prozent aus Prominentenfleisch und zu 40 Prozent aus im Labor gezüchtetem Tierfleisch. Der Rest soll aus Fetten und Gewürzen bestehen.

Deshalb rief BiteLabs dazu auf, sich per Twitter direkt an die „big four“ zu wenden und Jennifer Lawrence, James Franco, Kanye West und Ellen DeGeneres dazu zu bringen, Gewebeproben zu spenden.

Celebrity Consumption mit BiteLabs

„Wir alle wünschen uns, unseren Lieblingsprominenten näher zu sein, und jetzt können wir sie alle in natura erleben“, so das Unternehmen. „Die Celebrity-Fleischproduktion benötigt weniger als ein Prozent der Fläche, die für die traditionelle Landwirtschaft benötigt wird. Derzeit werden 70 Prozent des weltweiten Ackerlandes (fast 30 Prozent der gesamten Erdoberfläche) für die Tierhaltung genutzt. Die heutige Fleischproduktion ist schlichtweg unhaltbar: Wenn keine radikalen Änderungen vorgenommen werden, wird der Fleischpreis irgendwann außer Kontrolle geraten. Fleisch aus dem Labor ist die Zukunft“, argumentiert das Startup seine Idee.

Unklar bleibt, ob es sich bei dieser Aktion um ein Satireprojekt handelt, dass eigentlich nur auf den hohen Fleischkonsum aufmerksam machen möchte. Allerdings deuten alte Interviews im Vice-Magazin und Slate an, dass es BiteLabs ernst meint.

Gewebe trudelten bereits ein

„Um Celebrity Meat zu entwickeln, arbeiten wir mit einer Gruppe von Bioingenieuren und Lebensmitteldesignern zusammen, von denen die meisten aufgrund der kontroversen Natur des Produkts anonym bleiben möchten“, meinte eine Person, die sich in einem Mailverkehr mit Slate als Kevin von BiteLabs bezeichnete.

„Wir haben einige Antworten von Leuten bekommen, die uns Biopsien angeboten haben, aber noch niemanden auf dem Niveau unserer ‚Big 4‘. Die meisten Reaktionen waren sehr positiv, aber natürlich sind einige Leute mit der Idee von BiteLabs etwas unzufrieden – wir denken, das ist nur zu erwarten, wenn es darum geht, die Grenzen von Technik und Gesellschaft zu verschieben“, so Kevin damals.

Rezepte gibt es schon

Heute hat die Aktion unter dem Hashtag #EatCelebrityMeat neuen Aufschwung bekommen und neben den vier gefeatureten Promis auch andere wie etwa William Shatner und Noel Gallagher von Oasis als Salamiziel auserkoren.

Rezepte stehen auch längst bereit, sobald die Stars sich willig zeigen, ihre Zellen zu züchten und in massenproduzierte Würste zu verwandeln, heißt es:

„Die JLaw-Salami wird durch eine Mischung aus Kaninchen und Schweinefleisch ergänzt“, so BiteLab. „Sie ist grob gemahlen und rustikal, mit Honignoten verfeinert und mit Orangenschale und Ingwer gewürzt. Immer wieder überraschend und sorgt für Unterhaltung. Ungarische Paprika und Worcestershire hingegen verleihen Kanye eine unterschwellige Rauchnote, gewürzt mit einem Hauch von Jalapeno. Ein Fleisch, das sich am besten mit Bourbon kombinieren lässt.“

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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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