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.


⇒ Zur Homepage des Chatbot-Startups

⇒ Features-Roadmap

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Martin Madlo, Digital Realty
Martin Madlo, Managing Director Digital Realty Österreich | Foto: Digital Realty

Vor über einem Vierteljahrhundert begann ich, mich intensiv mit der Planung, Entwicklung und dem Betrieb von Rechenzentren auseinanderzusetzen. Jede Ära brachte ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Doch stets ging es darum, den Blick nach vorne zu richten, für die Zukunft zu planen und diese möglichst präzise abzubilden. Damals war es nicht allzu schwer, Vorhersagen zu treffen – die Technologien waren bekannt, ihre Funktionsweise vertraut, und die kommenden Standards absehbar.

Planung im Zeitalter der Ungewissheit

Heute jedoch, im Zeitalter des rasanten Aufstiegs der Künstlichen Intelligenz (KI), hat sich vieles verändert. Wir planen unter vielen Unsicherheiten und betreten damit eine neue Ära: das Zeitalter der Ungewissheit. Bei der Planung unseres neuen Rechenzentrums lautet die Devise: „Best Guess“. Was wird High Performance Computing in Zukunft erfordern? Welche Standards werden maßgeblich sein? Wie viel traditionelle IT-Systeme werden noch benötigt? Die entscheidende Frage dabei: Wie kann ich heute ein Rechenzentrum bauen, das in zwei Jahren den geforderten Ansprüchen gerecht wird? Die Antwort ist simpel und doch anspruchsvoll: Flexibilität.

Eines ist sicher: Um uns auf die Unsicherheiten der Zukunft vorzubereiten, müssen wir größtmögliche Flexibilität schaffen. Doch Flexibilität hat ihren Preis. Und das in einer Zeit, in der uns zusätzliche Herausforderungen wie das Energieeffizienzgesetz auferlegt werden.

Wir müssen Rechenzentren sowohl extrem flexibel als auch maximal nachhaltig gestalten. Gleichzeitig stehen wir vor einem weiteren Problem: Es fehlen klare Standortkonzepte vonseiten der öffentlichen Hand für neue Rechenzentrums-Projekte.

Rechenzentren können stark von KI profitieren

Doch das soll kein düsteres Bild zeichnen. Es gibt auch gute Nachrichten: Rechenzentren können stark von der KI profitieren. Zum einen im Bereich der Kühlung und Energieeffizienz. Mit Hilfe von KI lassen sich Rechenzentren wie ein Smart Home intelligent steuern, um den Energieverbrauch zu optimieren.

Zum anderen kann KI die Wartungskosten erheblich senken. Viele Wartungsarbeiten der Vergangenheit waren reine Routineinspektionen. Obwohl diese sinnvoll sind, bedeutete das oft auch unnötigen Aufwand. Dank KI können Wartungen endlich bedarfsorientiert und nicht mehr kalendarisch durchgeführt werden. Das macht sie nicht nur kostengünstiger, sondern auch besser planbar. Für uns als Planer und Betreiber von Rechenzentren ist KI daher nicht nur eine Herausforderung, sondern auch eine enorme Erleichterung – ihr Nutzen ist deutlich spürbar.

In der Zukunft, diesem Zeitalter der Ungewissheit, wird Flexibilität nicht nur angeboten, sondern auch verlangt werden. Das betrifft sowohl ESG- und Nachhaltigkeitsanforderungen als auch die Standortplanung. Hier sind die Gesetzgeber in Brüssel und in Wien gefordert.


Über den Autor

Martin Madlo ist Managing Director von Digital Realty Österreich.


Teil 1 der Serie “Digital Realty – Digital Reality. Einblicke in die wahre Welt der Rechenzentren”.

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