20.02.2019

Botium: Wiener Startup macht Chatbots klüger

Startup-Portrait. Botium wurde von Christoph Börner und Florian Treml gegründet. Das Duo möchte mit seinem Startup sicherstellen, dass die Chatbots ihrer B2B-Kunden intelligent agieren. Wir sprachen mit Gründer Börner über die Zukunftspläne des Startups und die Qualitätssicherung von "Conversational-Interfaces" in der IT-Industrie.
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Botium, Chatbots, AI, Bots, Selenium
(c) Botium GmbH: Das Botium-Team entwickelte automatisierte Tests und Trainings für Chatbots

Christoph Börner und Florian Treml spielen nicht nur gemeinsam in der Rockband “We used to be royal”, sondern haben mit Botium auch gemeinsam ein Startup gegründet. Ihr Ziel ist es, Chatbot-basierte Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden auf einen hohen qualitativen Standard zu heben.

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Mit Botium raus aus der “Chatbot-Kinderstube”

Chatbots sprießen wöchentlich aus dem Boden. Immer mehr Unternehmen setzen auf diese “Helfer”, um ihre Dienstleistungen kosteneffizienter an die Kunden zu bringen. Das Problem dabei: Viele der Chatbot-Anwendungen stecken noch im Anfangsstadium ihrer Entwicklung und agieren oftmals starr und unflexibel. Botium hat dennoch das Potential der Dialogsysteme erkannt und möchte mit seinem Testautomationsframework Chatbots intelligenter machen.

USA: mit Chatbots 23 Milliarden US-Dollar Gehaltskosten einsparen

Wer noch immer an der rasanten Entwicklung und zunehmenden Bedeutung von Chatbots zweifelt, dem sei der Bericht von “business insider” ans Herz gelegt. Schätzungen zufolge werden in den USA in absehbarer Zeit rund 29 Prozent der Dienstleistungen im “Customer Service” automatisiert. Dadurch sollen jährlich rund 23 Milliarden US-Dollar an Gehaltskosten eingespart werden.

Von der Plattform “Venture Beat” lässt sich zudem entnehmen, dass sich bei einer Umfrage rund 51 Prozent der befragten Personen wünschen, dass Unternehmen und deren Kundendienste 24/7 erreichbar sein sollten.

Künstliche Maschinen trainieren

“AI, Machine Learning und Chatbots bewegen die IT-Industrie wie kaum ein anderes Thema. Amazons Alexa und Apples Siri sind nur zwei Beispiele rund um diesen Hype”, sagt Botium-Gründer Christoph Börner. “Obwohl Chatbots bereits fixer Bestandteil unseres Alltags sind, ist es um die Qualität der Antworten nicht immer gut bestellt. Allzu oft muss man sich mit Antworten wie ‘das verstehe ich nicht’ herumschlagen. Um genau das zu vermeiden, müssen künstliche Maschinen – genauso wie Menschen – geschult & trainiert werden”.

Open-Source-Framework

“Wir haben ein Open-Source-Framework entwickelt, mit dessen Hilfe automatisiert und in Sekundenschnelle die Chatbots unzählige Tests durchlaufen, sie trainieren und damit verbessern”, erklärt er. “Derzeit müssen entsprechende Tests manuell oder sehr umständlich mit Selenium oder Appium umgesetzt werden. Die Integration in vorhandene Entwicklungsprozesse muss dann jeder Kunde selbst customizen”.

Unendliche Anzahl möglicher Testfälle

Um die Qualität im Chatbot-Umfeld zu verbessern, sei laut Börner daher vor allem die Quantität der Test- und Trainingsfälle ausschlaggebend. “Je mehr Szenarien trainiert werden, desto intelligenter ist am Ende auch der Chatbot. Die Frage nach ‘ausreichender Testabdeckung’ ist noch schwieriger zu beantworten als üblich. User können einen Bot eigentlich alles fragen. Und das tun sie auch – zumindest in Form von einfachem Smalltalk. Die Anzahl möglicher Testfälle ist also unendlich”, erklärt Börner.

80 Prozent ähnliche Fragestellungen

Einnahmen macht das Unternehmen durch ihre vordefinierten Testsets. Die Praxis habe Botium gezeigt, dass die Testfälle ihrer Kunden in derselben Domäne zu einem sehr hohen Prozentsatz übereinstimmen. “Sprich, der Support-Bot von Telekom Unternehmen A muss zu 80 Prozent dieselben Fragen beantworten, wie der von Telekom-Unternehmen B oder C. Deshalb liefern wir diese 80 Prozent an Test- und Trainingsdaten gleich ‘out of the box’ – und das für die meisten Chatbot-Domänen wie Banking, Telekom, Customer Support oder etwa Tourism”, so Börner über den USP von Botium. Die Kunden müssten bloß ihre jeweiligen individuellen Testfälle hinzufügen.

Botium-Box

“Daneben gibt es viele allgemeine Datasets, wie beispielsweise ein Smalltalk-Testset, Humanifaction-Testset, Security- und GDPR. Das ganze natürlich in verschiedenen Sprachen. Zudem finden User in der Botium-Box einen Quickstart Wizard, um Bots in wenigen Minuten zu verbinden und Test-Environments auszuwählen. Auch Testgeräte in Laborumgebungen, erweitertes Test-Reporting und CI/CD Integration sind darin enthalten”, sagt der Gründer.

Erklärvideo zur Botium-Box

“Waschechte Informatiker”

Sein Team und er selbst seien “waschechte” Informatiker, so Börner. Ihnen liege “Coding” wesentlich mehr “Marketing & Sales”, so Börner. Nichtsdestotrotz hat die Botium-Mannschaft gelernt, die Hürden in diesem Bereich zu meistern und vielfältige Lösungen zu entwickeln. “Da geht es um Social-Media-Präsenz, Blog-Artikel und SEO. Vor allem aber war der Aufbau einer Open-Source-Community rund um unser Automationsframework Botium essentiell. Zusätzlich konnten wir einen Marketing erfahrenen Investor mit ins Boot holen”, sagt Börner.

200.000 Euro Investment in Aussicht

Botium wurde im März 2018 gegründet und konnte im Vorjahr einen Umsatz von 200.000 Euro aufweisen. Wie uns Börner weiters erläutert, erwarte das bisher eigenfinanzierte Unternehmen für heuer ein Investment von ebenfalls 200.000 Euro und verfolge große Ziele: “Wir möchten Botium als festen Industriestandard für die Automation, das Testing und Training von Chatbots weiter etablieren. Zudem erweitern wir unser Geschäftsfeld gerade um das Thema Entwicklung von Chatbots. In Zukunft werden wir Chatbots nicht nur trainieren und testen – wir werden schon die Planung und Entwicklung übernehmen können”, sagt der Börner.


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Martin Nigsch, Gründer und CEO von feld.ai (c) feld.ai

“Ich hatte einen Corporate Job, der inhaltlich spannend, entsprechend bezahlt und gar nicht so leicht zu verlassen war. Ich brauchte eine große Herausforderung, um aus dem goldenen Käfig zu entkommen”, so Martin Nigsch, der im Juni 2022 das Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai gegründet hat.

Die Entscheidung zur Unternehmensgründung war keine leichte. Selbst, wenn es dem Vorarlberger in den Fingern juckte: “Man wird als Spinner gesehen, wenn man einfach einen Job, den sich andere als Karriereziel nur erträumen können, an den Nagel hängt”; so Nigsch, der zuvor hauptberuflich bei einem großen Firmenversicherer tätig war.

Der Familienvater von drei Kindern tat es trotzdem und gründete sein Startup feld.ai. Seine Fühler streckte er bereits im Herbst 2021 in Richtung der heimischen Startup- und Förderlandschaft aus.

Als er vom Preseed-DeepTech-Programm der Austria Wirtschaftsservice (aws) erfuhr, wagte er den ersten Schritt aus dem erwähnten goldenen Käfig. Sehr bald nach der aws-Förderung erzielte feld.ai erste Aufträge, die das Unternehmen bisher tragen. Der Geschäftskern: ein “Betriebssystem”, um schwierige Herausforderungen mit Dokumenten in Firmen zu lösen.

Geld war nur “ein Faktor”

Zum Start von feld.ai kam es aus mehreren Gründen. Einer davon war die finanzielle Unterstützung durch die aws. “Die Fördermittel der aws waren ein tolles Sprungbrett”, so Nigsch über die Anfänge. Dennoch war das Geld nicht das Ausschlaggebende, das den Start ermöglichte. An erster Stelle stand die Idee und das Bewusstsein für die Größe des Problems in einem rasant wachsenden Markt.

“Die aws gab mir den Stempel: ‘Der spinnt nicht komplett'”

“Das Erste, das man als Gründer braucht, ist die Bestätigung, dass die Idee gut ist und man der Richtige ist, dies umzusetzen. Das habe ich von der aws zu Beginn bekommen: Das Entscheidungsgremium spricht dieses Vertrauen aus, die aws hilft dir am Anfang, setzt gemeinsam Meilensteine, kontrolliert sie, zieht sich dann zum richtigen Zeitpunkt zurück und mischt sich ansonsten operativ nicht ein. So gesehen habe ich alles bekommen, was ich in dieser Phase gebraucht habe”, so Nigsch.

Schulterklopfer für Datenmanagement

Wobei genau die aws im richtigen Ausmaß geholfen hat, war der Aufbau eines AI-basierten Dokumentenmanagement für Unternehmen.

Erkannt hat Nigsch den Bedarf an einem derartigen Service bereits bei seinem vorherigen Arbeitgeber: “Feld.ai ist aus einem Firmenkontext entstanden. Ich war zuvor bei einem Firmenversicherer tätig, bei dem Daten die notwendige Basis sind, profitables Geschäft abzuschliessen.”

“Das Problem, mit dem wir angefangen haben, war, strukturierte Information aus Dokumenten zu extrahieren. Die reine Extraktion und Ablage reicht aber nicht. Man muss Informationen immer in einen Kontext setzen und analysieren. Vor allem dann, wenn Firmen Dokumente als Basis zur Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung herziehen müssen”, so Nigsch.

Hier setzt die Lösung von feld.ai an: Das Startup hilft Unternehmen aus verschiedenen Branchen, den “Goldschatz”, der in ihren Dokumenten steckt, zu heben.

Genauer: “Wir unterstützen Firmen dabei, mit Hilfe von KI effizienter zu werden und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir fokussieren uns auf dokumentenbasierte Firmenprozesse.” Darunter: E-Mails, Kundenanfragen, Rechnungen in Form von PDFs, Audio-Dateien, Powerpoint, Excel, Word, Text und Bild.

“Der Posteingang ist für viele Kunden ein ungelöstes Problem”

Feld.ai deckt einige Anwendungsbereiche ab. Ein leicht zu erklärener davon: Das Management von E-Mail-Posteingängen: “Den Posteingang zu automatisieren und zu klassifizieren ist erstaunlicherweise für viele Kunden ein ungelöstes Problem”, verrät Nigsch aus Erfahrung.

Das Interessante daran: Feld.ai legt Daten nicht nur strukturiert ab, es verbindet sie zu bestehenden Informationen, analysiert sie und zieht Schlüsse: “Im Grunde sind die Dinge, die wir tun, im kleinen manuell und ohne KI lösbar. Aber wenn man eine unüberschaubare Menge an Mails und Kundenanfragen klassifiziert, verschlagwortet, automatisiert und mit Bestandsdaten verbunden hat, fallen Analysen, Prozessoptimierungen und somit die Effizienz im Unternehmen viel besser aus.”

Maileingang und Kostenrechnung

Praktische Anwendungen liegen nicht nur im Maileingang, sondern auch zum Beispiel im automatisierten Buchen von Kostenrechnungen: Einzelne Rechnungen oder auch Zolldokumente werden mittels KI ausgelesen, mit Bestandsdaten verbunden und entsprechend weiterverarbeitet.

Einfach zu erklären ist die genaue Tätigkeit von feld.ai allerdings nicht. Schließlich widmet man sich kundenspezifischen Herausforderungen, darunter Handschriften, inkonsistenten Nomenklaturen und verschiedenen Sprachen. Der skalierbare Kern ist, dass die zu lösenden technischen Probleme sich branchenunabhängig sehr oft wiederholen: Die Herausforderungen drehen sich immer um die Struktur, Analyse und Verschlagwortung von Dokumenten und wie die gewonnenen Informationen dann in weiterführende Prozesse integriert werden können.

Datensicherung ohne amerikanische Mütter

Nun könnte man meinen: Datenmanager und -analysten gibt es bereits reichlich am Markt – gerade am nordamerikanischen Markt. Das mag sein, wirft aber in puncto Datenschutz und -transfer häufig Fragezeichen auf. Denn was mit Daten passiert, die in der Cloud eines US-Anbieters hängen, sei nicht immer klar.

Hierbei setzt feld.ai auf eine regionale Lösung – fernab der Riesen OpenAI und Microsoft: “Die Datensicherheit ist ein großes Thema. Hierfür bieten wir eine eigene Lösung, in der Daten in unserem Rechenzentrum in Vorarlberg oder lokal beim Kunden gesichert werden. Es geht gar nichts zu einer amerikanischen Mutter.”

Kein OpenAI und Microsoft, aber eine Feldkircher Box

In puncto KI-Nutzung stützt man sich also auf lokale, “kleinere, effizientere Sprachmodelle”, trainiert und entwickelt sie. OpenAI, Google, Amazon Web Services und Microsoft bleiben außen vor. Zur Datensicherung betreibt feld.ai ein eigenes Rechenzentrum im Vorarlberger Ort Feldkirch. Datensicherheit “in unserer Box” sei also gegeben.

Eine Blackbox sei diese aber keine, denn feld.ai setzt auf Transparenz: “Seit Tag eins bauen wir darauf, sichtbare Effizienzresultate zu produzieren.”

Indes bietet feld.ai ein dreigliedriges Produktportfolio: Erstens als “As a service”-Produkt im Sinne einer gänzlich von feld.ai verwalteten Firmenlösung. Zweitens als “Managed Service”, wobei auf Kunden-Infrastruktur installiert und von feld.ai verwaltet wird. Und zuletzt: “Von Kunden verwaltet”. Dabei wird die feld.ai-Lösung auf eine existierende IT-Infrastruktur – lokal oder in einer Cloud – installiert und schließlich auch von KI- oder Infrastruktur-Teams der Kunden betrieben.

Bereits börsennotierte Partner

Mittlerweile sei man offizieller Technologiepartner der Schweizer Kendox AG – einem Experten in puncto Software- und Datenmanagement. Hierbei bewegt man sich im B2B2B-Bereich. Das Partnerunternehmen betreut 1.500 Unternehmenskunden mit über 600 Millionen Dokumenten. “Das heißt für uns: Der ideale erste Partner”, berichtet Nigsch über die Partnerschaft.

Auf eine Kernbranche fokussiert sich das Feldkircher Unternehmen allerdings nicht: Kunden zählt das Startup auch bereits aus der Wirtschaftsprüfung, Versicherungsbranche und Juristik. Aktuell finden vielversprechende Gespräche vor allem mit Deutschen und Schweizer Kunden statt: Österreich ist (noch) unterrepräsentiert.

Pro Dokument verlangt feld.ai eine “kleine Gebühr”. Wachstum und Skalierung seien vorgesehen und notwendig, denn “das Ganze funktioniert nicht, wenn es so klein bleibt.”. Aktuell zähle man drei Vollzeit-Stellen sowie vier Teilzeitkräfte bzw. Praktikant:innen im Unternehmen.

Opportunistisch und organisch

Dass sich Nigsch als dreifacher Familienvater aus dem goldenen Käfig traute und sein Glück mit seinem Startup-Traum versuchte, ist somit insbesondere auch der aws zu verdanken. Auch die Unterstützung aus Familien- und Freundeskreis trägt täglich dazu bei, dass Nigsch seinen Traum vom eigenen Startup lebt.

In Zukunft will man sich bei feld.ai weiterhin “opportunistisch bewegen” und organisch wachsen, um weiter zu wachsen. “Wir versuchen, auf dem goldenen Pfad zu bleiben, der es uns erlaubt, uns weiterzuentwickeln und gleichzeitig Wert für unsere Kunden zu stiften.”


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftservice (aws).

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