Chatbot Steckbrief: Mit dem ComicBot Spaß abonnieren
In unserer neuen Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellt uns der Entwickler Silvio Doblhofer seinen "Comicbot" vor. Mit dem Chatbot kann man nicht nur seine Lieblingscomics abonnieren, sondern auch neue Cartoons entdecken. Über hunderttausend Nachrichten wurden bereits an die Abonnenten verschickt.
Von der “New York Times” bis zum “The Economist” – Comics dürfen in keiner Ausgabe fehlen. Die Karikaturen können lustig sein, zum Nachdenken anregen oder komplexe Themen leicht verständlich machen. Sie sind situationsbezogen oder zeitlos. Es gibt sie als einmaligen Sketch oder monatelange Fortsetzung.
ComicBot bietet Cartoons im Abo
Silvio Doblhofer, Initiator und Entwickler des Chatbots, ist selbst Comic-Fan. Ursprünglich startete er den Bot, um sich selbst zu helfen: Abonniert man spezielle Lieblings-Autoren oder Comics, schickt der Bot regelmäßige Updates. Aber man kann sich auch inspirieren lassen und auf neue Cartoons stoßen. Seit Anfang Februar hat der “ComicBot” bereits über 1000 aktive Abonnenten. Zum heutigen Stichtag wurden bereit 111.736 Nachrichten verschickt. Den Chatbot gibt es auf Facebook Messenger unter dem Nickname “TheComicBot“.
Mentor und Chatbot-Creator
In der Chatbot-Community ist Doblhofer kein Unbekannter. Der Entwickler, der als Mentor den Artificial Intelligence und Chatbot-Inkubator Lemmings I/O unterstützt, ist an der erfolgreichen Fertigstellung der meisten Chatbots im Programm mitverantwortlich.
Dem Brutkasten beantwortet Doblhofer, was er seit dem Launch gelernt hat und welche Schritte als nächstes anstehen.
Wieso hast du den Chatbot gestartet?
Ich hatte mich zu dem Zeitpunkt schon viel mit Chatbots beschäftigt, und im Rahmen von Lemmings I/O auch schon einige Ideen umgesetzt. Da ich selber sehr gerne Webcomics lese, und das Lesen dieser lange Zeit zu meiner täglichen Routine gehörte, kam auch recht bald die Idee eines Chatbots, der mir dies erleichtert. Die Idee ist also, LiebhaberInnen von Webcomics eine neue Möglichkeit zu geben, ihre Lieblingscomics zu konsumieren und neue Webcomics zu entdecken, sowie den AutorInnen eine neue Möglichkeit zu geben, ihre Inhalte zu verteilen und neue LeserInnen zu erreichen.
Seit wann gibt es deinen Bot nun schon und wie viele User hat er?
Der Bot ist seit Anfang Februar veröffentlicht und hat momentan über 1100 aktive Subscriber – dh. User die zumindest ein Comic abonniert haben und somit fast täglich ein Comic erhalten / mit meinem Chatbot in Kontakt stehen.
Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?
Ich muss wohl eingestehen, dass Marketing meine Schwachstelle ist. Ich bin Software-Entwickler, und beschäftige mich daher gerne mit den technischen Details und der User Experience. Marketing ist etwas, dass ich gerne beiseite schieben. Nach meiner Erfahrung sind aber klar auf die Zielgruppe abgestimmte und fokussierte Maßnahmen klar effektiver als breitere Maßnahmen.
Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bereits mitgenommen?
Die größte Hürde ist für mich die Zusammenarbeit mit den Autoren. Mir ist es ein großes Anliegen, mit den Autorinnen oder Autoren zusammenzuarbeiten, aber leider ist es garnicht so einfach, deren Aufmerksamkeit zu erlangen bzw. Kontakt aufzunehmen. Eines meiner Learnings war jedenfalls, dass es für eine funktionierende und zufriedenstellende Messenger Experience nicht unbedingt eine tiefe Konversation bzw. ein ausführliches Charakterdesign benötigt, sondern dass diese für Anwendungsfälle wie ComicBot sogar eher eine Ablenkung sein kann und störend wirkt. Wichtiger ist es vielmehr, die Funktionalität die der Chatbot zur Verfügung stellt, klar zu kommunizieren und einfach verwendbar zu machen.
Gibt es inzwischen ein Team?
Ich entwickle den Chatbot alleine, halte aber immer wieder Meetings mit Allan Berger (Anm. der Red: Co-Founder Blossom.io, Mit-Initiator von Lemmings.io, Chatbot Inkubation Program in Wien) um die UX zu verfeinern bzw. neue Ideen zu besprechen. Das nächste Ziel wäre die Kooperation mit Autoren.
Hast du den Bot selbst programmiert und würdest du es so noch einmal wieder machen?
Ja, der Bot ist eine Eigenentwicklung in JavaScript. Ich habe mir bei der Entwicklung als Ziel gesetzt, mich mit einigen Technologien näher auseinandersetzen und dadurch auch aus technischer Perspektive viel gelernt. Es war insofern jedenfalls eine gute Entscheidung die ich so, wenn auch unter Umständen mit Fokus auf andere Technologien, jedenfalls nochmal so machen würde.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.
