28.07.2017

Chatbot Steckbrief: Mit „Pauli“ von StoreMe zum Lagerplatz ums Eck

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Mit dem "Pauli"-Bot des Wiener Startups StoreMe soll der Umzug in die neue Wohnung besonders schnell funktionieren. Außerdem können sich User direkt im Facebook Messenger nach Lagermöglichkeiten informieren. Wir haben dem CTO und Co-Founder von StoreMe, Christoph Sandraschitz, ein paar Fragen zu Pauli gestellt.
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Die Köpfe hinter StoreMe und "Pauli"- dem Chatbot.

Erst diese Woche hat StoreMe Schlagzeilen geschrieben. Das Wiener Startup erhält ein siebenstelliges Investment von Fries, um weiter zu wachsen und um die Expansion in der DACH-Region voranzutreiben. (Hier geht es zum Brutkasten Artikel zum Investment.)

Pauli seit 4 Monaten bei StoreMe

Seit Jänner 2016 ist die Plattform für Umzüge und Lagerplätze nun online, den Chatbot gibt es erst seit Mitte März. Auf die Idee zu StoreMe kam Gründer Johannes Braith eher durch einen Zufall: Seine 84-Jährige Nachbarin vermietete ihr unbenutztes Kellerabteil an einen Handwerker. Um Menschen, die ein Kellerabteil oder ein Zimmer frei haben mit Platzsuchenden zu verbinden, startete Braith das Projekt „StoreMe“. Inzwischen werden vom Startup auch vier „Storeboxen“ in Wien betrieben: Lagerräume, die mit Sensoren ausgestattet sind, damit der Mieter die Temperatur oder die Luftfeuchtigkeit per Smartphone überwachen kann.

Bot ist „klassische Erweiterung“

„Pauli“, wie der Chatbot des Startups liebevoll genannt wird, soll es den Usern noch einfacher machen, einen Lagerplatz zu finden oder den Umzug in die neue Wohnung zu managen. „Pauli ist eine klassische Erweiterung unserer bestehenden store.me Plattform und unseres Selfstorage Produkts storebox.at“, erklärt uns Co-Founder Christoph Sandraschitz. Deshalb gebe es auch keine eigene Facebookseite für Pauli, sondern der Bot übernimmt die Kommunikation direkt auf der Firmenseite.

Uns hat Sandraschitz beantwortet, wieso der Chatbot gestartet wurde und was das StoreMe-Team in den letzten Monaten gelernt hat.

Wieso habt ihr „Pauli“, den StoreMe Chatbot, gestartet?

Ursprünglich war es ein kleines „Pet-Project“ unseres Entwicklerteams, welches nur dazu dienen sollte, sich mit neuen Trends zu beschäftigen. Mittlerweile stellt der Chatbot aber einen zusätzlichen Vertriebskanal dar. Wir haben damit einen weiteren Touch-Point zu unseren Kunden erstellt. Es soll für unsere Kunden so einfach wie möglich sein, mit uns in Kontakt zu treten und einfache Informationen wie Verfügbarkeit der Lagerplätze oder einen ungefähren Kostenvoranschlag für einen Umzug schnell und einfach zu bekommen. Wir wollen die Kunden da abholen, wo sie sind- oder eben auch in Zukunft sein könnten. 

Auf welchen Plattformen kann man mit Pauli in Kontakt treten und wie viele User hat er?

Pauli ist seit Mitte März online (16.03.2017 war sein Geburtstag). Derzeit ist Pauli nur auf Facebook Messenger vertreten und wir hatten zirka 100 unique visitors. Das klingt im ersten Augenblick nicht nach viel, man muss aber bedenken, dass Pauli derzeit nur Deutsch spricht und lediglich eine kleine Nische (Umzug + Einlagerung) bedient, die man nicht sofort mit Chatbots assoziiert. Der große Vorteil der sich daraus ergibt ist, dass fast jede Interaktion ein bereits interessierter Kunde ist und deshalb die Conversionrate sehr hoch ist.

Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?

Es ist derzeit möglich, konkrete Facebook Ads mit einem direkten Link zu einem Chatbot zu schalten. Diese Möglichkeit haben wir anfangs genutzt. Zusätzlich haben wir diese runden „Messenger“-Sticker verschickt und verteilt. Es ist aber generell noch ein Problem, dass viele Nutzer einfach noch nicht wissen was Chatbots oder diese runden Sticker sind. Hier muss noch einiges getan werden, um dieses Thema der Allgemeinheit zugänglicher zu machen. Erst danach wird – für uns – ein spezielles Chatbot-Marketing interessant. Es liegt derzeit an uns allen, diese neue Technologie weiter bekannt zu machen und deshalb finden wir Initiativen wie diese hier besonders wertvoll und wichtig und hoffen auch auf zahlreiche Nachahmung.

„Es ist generell noch ein Problem, dass viele Nutzer einfach noch nicht wissen was Chatbots oder diese runden Sticker sind“, StoreMe-Co-Founder Christoph Sandraschitz.

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

Man lernt erst, wie die Nutzer einen Chatbot verwenden, wenn dieser schon online ist. Es ist nicht sinnvoll einen Chatbot anfangs von A – Z durchzuplanen, da sich die Nutzer sowieso anders verhalten als erwartet. Unsere Erfahrung zeigt, dass es sinnvoll ist mal einen „kleinen“ Chatbot online zu bringen und diesen dann kontinuierlich zu verbessern. Außerdem muss man bedenken, dass diese Technologie noch relativ jung ist. Alles ist im Fluss und wird ständig verbessert. Als konkretes Beispiel wäre hier das Facebook-Chatbot-Menü zu nennen, das sich doch ziemlich radikal geändert hat. Dadurch mussten wir nachträglich doch einiges noch ändern. Wir sehen das aber grundsätzlich als positiv und sinnvoll.

Wer ist im Team für den Chatbot verantwortlich? Und welche Ziele möchtet ihr als nächstes erreichen?

Der Chatbot wird von unserem Backend-Developer weiterentwickelt. Derzeit evaluieren wir, welche zusätzlichen Dienste für Pauli interessant sein könnten. Wir haben zum Beispiel noch nichts in Richtung „Kundenmatching“ entwickelt. Es wäre interessant, Pauli Dinge beizubringen wie „Wie hoch war meine letzte Rechnung?“ oder „Wann war ich zum letzten Mal in meinem Lagerabteil?“ oder „Wie ist die derzeitige Temperatur in meinem Lagerabteil?“. 

Wie wurde Pauli programmiert? Habt ihr einen Bot-Creator probiert? Würdest du es so noch einmal wieder machen?

Pauli wurde komplett „inHouse“ entwickelt. Er ist bei uns direkt ins Backend integriert und kann damit auf alle aktuellen Daten (wie Verfügbarkeit oder Preise der Lagerabteile) zugreifen. Wir verwenden Java als Programmiersprache und haben keinen Bot-Creator verwendet. Wir verwenden aber eine Library, die uns immens bei der Kommunikation mit Facebook unterstützt. Das menschliche Hand-Over und ein gutes Tracking hätten wir von Anfang besser einplanen sollen. Dies wurde erst nachträglich implementiert.

Wie bist du an das (Charakter-) Design herangegangen? Was war dir besonders wichtig?

Pauli hatte anfangs noch kein Charakterdesign im eigentlichen Sinn. Uns war es wichtig, Informationen einfach und vor allem schnell unseren potenziellen Kunden zugänglich zu machen. Anfangs hatte er auch eine ziemlich starre Struktur, wo er einfach so lange nachgefragt hat, bis alle notwendigen Informationen vorhanden sind. Mittlerweile haben wir aber eine Möglichkeit eingebaut, Pauli einfach zu erweitern und ihn witziger gemacht. Es gibt es einige versteckte Spielerein. Man kann ihn zB fragen was er heute noch vorhat oder was/wer er ist. 😉

Vielen Dank!

Weiterführende Links: Direkt zu Pauli, dem StoreMe-Chatbot

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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