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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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