11.08.2017

Chatbot Steckbrief: Der Poncho-Bot sagt seinen Usern das Wetter voraus

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal haben wir mit dem in New York lebenden Greg Leuch von Poncho gesprochen. Der ChatBot des Startups schickt einem tägliche Updates zum Wetter. Dem Brutkasten erzählt er, wie es das Team geschafft hat, die schlechte Presse vom Microsoft-Bot in gute Presse für Poncho umzuwandeln.
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(c) Poncho: Dieser Bot läst seine User nicht im Regen stehen.

Ein schneller Wetterumschwung kann ärgerlich sein. Dann, wenn man keinen Regenschirm mit hat und man von einem Platzregen überrascht wird. Oder, wenn man bei über dreißig Grad in Jeans und Pullover durch die Stadt läuft. Der Poncho Bot des gleichnamigen Unternehmens, das auch eine App hat, schickt seinen Usern täglich ein Update zum Wetter – damit man bereits auf einen etwaigen Wetterumschlag vorbereitet ist.

Poncho ist App und Chatbot

(c) Poncho

Auf die Idee zu Poncho kam Gründer Kuan Huang dank seiner Mutter. Während seiner Studienzeit schickte sie ihm jeden Morgen eine Nachricht mit einer Wettervorhersage. Vier Jahre später ist aus dem Projekt längst ein schnell wachsendes Unternehmen geworden. Der Firmensitz befindet sich in New York, Poncho operiert weltweit. User können mit ihm auf Englisch interagieren. Die Poncho App gibt es auch als Chatbot auf den Messenger Plattformen Kik, Viber und Facebook Messenger. E-Mail-Benachrichtigungen und SMS sind ebenfalls möglich. So hat Poncho auch gestartet: Zunächst als SMS-Service in New York, später USA-weit und kurz darauf als E-Mail-Service.

Der Brutkasten durfte mit Greg Leuch ein Interview führen, der für ein Meetup des Elevate-Accelerator nach Wien geholt wurde. Uns verrät er, was der Anruf von Facebook vor rund eineinhalb Jahren zu bedeuten hatte. Außerdem erklärt er, was Poncho mit Katzen-GIFs zutun hat.

Wie wichtig war das Charakter-Design von Poncho? Und wieso habt ihr Poncho zur Katze gemacht?

Das Charakter Design war super wichtig. Das war ein wenig vor meiner Zeit von Poncho. Aber, grundsätzlich ging es darum: Katzen sind süß. Das Internet dreht durch, wann immer es um Katzen geht. Menschen lieben Katzen einfach! Poncho sollte sich von der Firma abheben und auch kein Mensch sein. Und Menschen lieben Katzen, also… Dann haben wir einen Designer gebeten uns ein paar Logos und Farbkombinationen zu entwerfen. Und die Tagline sollte „Gotcha covered“ sein. Poncho sollte alles mitbringen, also humorvoll sein, ohne den Fokus auf das Wetter aus den Augen zu verlieren.

Im ernst: Wie viele Katzen-GIFs und Bilder wurden in den Bot und die App integriert?

Zu viele… viel zu viele! Es gibt ein Team, das die ganze Zeit neuen Content schreibt. Also kommen zu jederzeit neue GIFs hinzu.

Wie schwierig war es, den Usern anfänglich zu erklären, wie man mit einem Chatbot spricht?

Wir launchten unsere App ein paar Monate vor dem Facebook-Bot. Wir hatten davor schon E-Mail und SMS. Die User hatten also schon die Möglichkeit zu verstehen, was Poncho für ein Charakter ist. Poncho ist eine coole Hipster-Cat aus Brooklyn, mag Pizza, ist ein bisschen nerdig, mag es, zu Hause zu bleiben. Facebook trat dann an uns circa ein Monat vor dem Launch ihrer Facebook-Messenger-Plattform an uns heran. Sie wollten, dass wir einer ihrer Partner zum Launch sind. Ab dann hatten wir nur dreißig Tage Zeit um herauszufinden, wie wir Poncho für Facebook Messenger entwicklen sollten. Und genau zu der Zeit passierte das Fiasko mit den Microsoft-Twitter-Bots. Ein selbstlernendes System mit dem Problem, dass es nicht mit den Twitter-Trolls rechnete. Die Menschen füllten es also mit wirklich negativen, teilweise rassistischen Meldungen, die von den Bots wiedergegeben wurden.

Habt ihr da was für Poncho mitnehmen können?

Wir wollten aus dem Misserfolg von Poncho lernen. Also fragten wir uns in den dreißig Tagen: Wie können wir Poncho lustig und spielerisch gestalten? Welche Mechanismen können Trolls vielleicht korrigieren oder zumindest in andere Bahnen lenken? Unser Fokus war also gar nicht so sehr auf der A.I.-Komponente, sondern, dass Poncho unterhaltsam für seine User ist. Wir wollten außerdem einen einfachen Onboarding-Prozess. Und natürlich sollte er antworten können auf Input wie „Ich liebe dich“ oder „Was ist dein Lieblingsrezept“?

Das heißt, ihr habt die schlechte Presse von Microsoft für euch nutzen können?

Wir wussten, dass die Presse rund um den Facebook-Launch wegen Microsoft sehr genau auf Poncho schauen würde. Und dann, dass die Erwartungen der User aufgrund von Science-Fiction-Filmen super hoch sind. Wir haben Trigger-Worte implementiert, die nichts mit dem Wetter zu tun haben, damit Poncho auch darauf antworten kann. Wir wollten, dass die Fehlerquote in einem akzeptablen Bereich bleibt. Und genau deswegen war uns die Presse auch gewogen. Wir waren auch ehrlich: Wir müssen und werden noch besser werden.

Wie „smart“ ist Poncho denn?

In Poncho ist A.I. Natürlich, wenn du nur dreißig Tage Zeit hast, um herauszufinden, wie du von zero zum Big Launch kommst, muss man auch Opfer bringen. Darum haben wir uns entschieden, so viel guten Content wie nur möglich zu implementieren, dann zu schauen, wie die User mit dem Bot interagieren und dann darauf aufzubauen. Als Team haben wir uns Milestones gesetzt: Zunächst der Launch, dann als nächsten Schritt wollten wir Poncho smarter machen, neue Features einbauen, dann natürlich Fehler beheben und Poncho kontinuierlich verbessern.

Vielen Dank!

Das ganze Interview gibt es hier:

Weiterführende Links: Zum Chatbot

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

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Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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