08.03.2024

Chatarmin: Wiener Startup bietet nun auch selbst trainierbaren KI-Chatbot für WhatsApp

Kund:innen können ihre KI mit verschiedenen Quellen trainieren, darunter Website, Notizen, oder PDFs. Dadurch sollen in weiterer Folge Support- und Operations-Team entlastet werden.
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Mansbart, Chatarmin, New Work, 4-Tage-Woche, Menstruationstage
(c) Chatarmin - Chatarmin-Gründer Johannes Mansbart startete mit einem Posting einen Diskurs über New Work-Tendenzen.

Mit seiner WhatsApp-Software konnte das Wiener Startup Chatarmin rund um die beiden Gründer Johannes Mansbart und Armin Daryabegi über die letzten Jahre zahlreiche namhafte Kunden gewinnen – angefangen von Metro über Bauhaus bis hin zum Wiener Scaleup waterdrop.

Mit Hilfe des Tools, das in den Bereichen Marketing, Sales und Service zur Anwendung kommt, können Firmen direkt in Kontakt treten mit ihren Kund:innen, Echtzeitgespräche führen und somit die Kundenbindung steigern. Auf der Website verspricht das Startup seinen Kund:innen eine bis zu zehn Mal höhere Conversationrate als mittels E-mail-Kommunikation. So lassen sich nicht nur Produktinformationen und Discountangebote sondern auch direkt Checkout-Links DSGVO-konform versenden.

So funktioniert der WhatsApp-KI-Chatbot von Chatarmin

Nun möchte das Startup mit einem neuen KI-Tool bei seinen Kund:innen punkten. Chatarmin, ermöglicht es seinen Kund:innen ab sofort, ihre eigene KI zu trainieren. Der auf LinkedIn umtriebige Gründer Mansbart schreibt dazu: „Wir können per Chatarmin WhatsApp KI nicht nur Webseiten, PDF’s und Notion-Wiki-Pages auswerten und damit unsere Kunden ihre eigenen WhatsApp KI-Chatbots trainieren lassen. Wir gehen sogar einen Schritt weiter und können unsere KI auf user-spezifische Daten aus Shopify, Klaviyo, HubSpot, Emarsys und Co. zugreifen lassen.“ Dazu veröffentlichte Chatarmin auch ein Video, das die Funktionsweise erklärt:

Ziel: Support- und Operations-Teams sollen entlastet werden

Die KI-Integrationen bieten laut Chatarmin eine Vielzahl an Optionen, darunter die Möglichkeit, die unternehmenseigene KI zu trainieren und erst danach optional einen statischen Chatbot einzusetzen. Sollte auch dieser die Anfragen nicht befriedigend bedienen können, so können Kund:innen auch direkt Tickets für ihr Support-Team erstellen lassen. Sei es über Help-Desk-Software wie Freshdesk, Zendesk oder Gorgias – oder direkt in Chatarmins eigenem Ticketing-System.

„Unsere Kunden können ihre KI mit verschiedenen Quellen trainieren, darunter ihre Website, Notizen, PDFs und mehr. Dadurch können sie ihr Support- und Operations-Team entlasten und nachhaltig skalieren, ohne dabei die Kosten für Mitarbeiter und Operations explodieren zu lassen“, so der Gründer weiter.


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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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