19.11.2017

Chatbot Steckbrief: Chatbird.io will lästige Event-Apps durch Bots ersetzen

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" stellen wir regelmäßig neue Bots vor. Diese Woche werden die Steckbrief-Fragen vom dreiköpfigen Team rund um Filip Stanev, Todor Lazov und Gerald Urschitz beantwortet. Mit Chatbird bieten sie eine Lösung für Event-Veranstalter an- und setzen dabei auf Chatbots.
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(c) Chatbird: Die Plattform bietet Unternehmen Chatbots für ihre Events.

Jeder kennt die „Staubfänger“-Apps am Smartphone. In Vergessenheit geratene „Speicherfresser“, die irgendwann aufs Smartphone geladen und nur wenige Male benutzt wurden. Darunter befinden sich meist auch einige Event-Apps. Denn inzwischen werden bei unzähligen Konferenzen oder Festivals die Besucher gleich zu Beginn aufgefordert, die eigens entwickelte App der Veranstaltung zu installieren. Timetables, Speaker-Lineups und andere Informationen können dann vom Nutzer abgerufen werden.

Chatbird soll Event-Apps ersetzten

Doch diese Aufgaben könnte ab sofort auch ein individueller Chatbot übernehmen. Der Veranstalter müsste dann nicht mehr eine eigene App entwickeln lassen. „Wir haben einen starken Hintergrund in der Eventbranche und wollen die nervigen Event-Apps ersetzen“, erklären Filip Stanev, Todor Lazov und Gerald Urschitz, die Chatbird gestartet haben. „Wir arbeiten an einer Plattform, die es Veranstaltern ermöglicht, Chatbots für ihre Events zu erstellen“, so das Trio, das einen Background in der Eventbranche hat.

Dem Brutkasten beantworten die Gründer die Steckbrief-Fragen und verraten, wie sie es schaffen wollen, herkömmliche Event-Apps aus dem Weg zu räumen.

Seit wann gibt es Chatbird und welche Plattform funktioniert am Besten?

Angefangen haben wir im August, den Launch hatten wir Anfang Oktober bei der ChatbotConf 2017. Seitdem haben wir mit unserer Plattform schon Bots für neun Events mit insgesamt über 4000 Besuchern erstellt. Unsere Bots funktionieren derzeit nur mit Facebook Messenger, wir arbeiten aber gerade an einer Stand-Alone Web App und experimentieren auch mit anderen Plattformen wie beispielsweise Slack.

Wie seid ihr an das Marketing herangegangen?

Das Marketing selbst wird von den Event-Veranstaltern übernommen, wobei wir hier eine beratende Rolle einnehmen sowie Ressourcen (wie z.B. Mock-ups, Texte, etc.) für die erfolgreiche Vermarktung zur Verfügung stellen. Wir haben gelernt, dass im Eventbereich vor allem E-Mail-Newsletter sowie die Vor-Ort-Vermarktung eine wichtige Rolle spielen.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bisher gemacht?

(c) Chatbird: Das Trio hinter chatbird.io: Filip Stanev, Gerald Urschitz, Todor Lazov

Wie bereits erwähnt, haben wir gelernt, dass es unglaublich wichtig ist, den Bot richtig anzupreisen. In der Eventbranche geht es vor allem kurz vor den Veranstaltungen immer sehr stressig zu, daher ist es wichtig, einen Plan für das Marketing parat zu haben, den die Veranstalter umsetzen können. Das wichtigste hierbei ist, dass der Veranstalter seine wichtigsten Channels – z.B. den E-Mail-Newsletter – nutzt, um den Bot zu bewerben. Außerdem haben wir gelernt, dass unsere Matchmaking-Funktion eine der wichtigsten Funktionen ist, daher werden wir das in den nächsten Monaten stark fokussieren und verbessern.

Welche Ziele möchtet ihr als nächstes erreichen?

Wir arbeiten derzeit an unserer Management-Oberfläche, die es Eventveranstaltern erlauben wird, den Bot selbst zu erstellen. Unser längerfristiges Ziel ist es, dass Event-Apps aussterben… 🙂

Hast du den Bot selbst programmiert? Was war beim Design wichtig?

Wir haben unsere Plattform von Grund auf selbst entwickelt und dafür Ruby im Backend sowie React für die Web Views verwendet- vor allem, weil wir damit sehr schnell sind und viel Erfahrung haben. Wir werden sehen, in welche Richtung sich unser Tech Stack in Zukunft bewegt. Das Charakter-Design hängt stark davon ab, was die Event-Veranstalter gerne haben wollen. Wir erlauben komplette NLP-Customization.

Danke!

Weiterführende Links: Website von Chatbird.io

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

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