13.10.2017

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Bot. Dieses Mal stellen wir den "Seestadt.city" Facebook Messenger und Telegram-Bot vor, der die Seestadt-Community mit wichtigen Infos rund um das dortige Leben beliefert. Das Chatbot-Projekt von Entwickler Philipp Naderer-Puiu könnte durchaus auch für andere "Staadtgrätzln" interessant sein.
/artikel/chatbot-steckbrief-seestadt-city-bot-aspern-lokalen-infos
(c) Luiza Puiu: Ein Chatbot versorgt die Bewohner der Aspern Seestadt mit Informationen rund ums Leben vor Ort.

Bis 2028 soll im Nordosten Wiens eine Stadt in der Stadt entstehen. Die Seestadt in Aspern ist ein zukunftsorientiertes Entwicklungsprojekt, das als “Grätzel” und Wirtschaftsstandort eine moderne Art zu Leben ermöglichen soll. 2,4 Millionen Quadratmeter stehen dafür zur Verfügung und neben Wohnungen, sollen auch Arbeitsplätze für über 20.000 Menschen geschaffen werden. Aktuell wohnen dort bereits rund 6.000 Menschen.

Seestadt.City-Bot kennt sein Grätzel

Ob “Grätzel”, Gemeinde oder Bezirk, die Fragen der Menschen drehen sich, wenn es um ihr Umfeld geht, immer wieder um die gleichen Fragen: “Ab wann hat der Bäcker offen?”, “Wann fährt die nächste U-Bahn?”, “Wo ist der nächstgelegene Arzt?”. Um der Community zu helfen, hat der Entwickler Philipp Naderer-Puiu einen Chatbot rund um diese Fragen gestartet.

Der Seestadt.city Bot kennt wichtige Orte oder Öffnungszeiten von Lebensmittelgeschäften oder etwa Arztpraxen- und ist natürlich immer erreichbar. Aber er kennt auch die Adressen von kleineren Unternehmen und Geschäften, die wenige Leute kennen. Die Daten aus dem Bot als Schnittstelle zum User sind daher kostbar. Ein Projekt, das wahrscheinlich auch für andere “Grätzln” interessant sein könnte.

Dem Brutkasten beantwortet Philipp Naderer-Puiu, der als Software-Entwickler beim ORF arbeitet, was er mit dem Bot vorhat, und wieso die Daten des Chatbots so wertvoll sind.

Wieso hast du den Chatbot gestartet?

In der Seestadt gibt es zahlreiche Facebook-Gruppen zum Austausch mit Nachbarn. Die größte davon hat fast 3.500 Mitglieder. Gerade Anfangs wurde tagtäglich gefragt, wann denn der Arzt offen hat und wie lange man sich eine Pizza beim Italiener ums Eck holen kann. Das müssen nicht mehrere tausend Leute beantworten. Also habe ich einmal die wichtigsten Daten gesammelt und über eine Webseite und eben via Bot zur Verfügung gestellt. Anfangs nur auf Telegram, da Facebook noch gar keine Bot-API zu der Zeit hatte. Seit dem sind diese nervigen Postings in den Gruppen fast völlig vorbei. Und wenn jemand noch fragt, wo der Hundefriseursalon ist, verweisen wir nun direkt auf den Bot. Mittlerweile habe ich 200 Unternehmen, Initiativen und lokale Einrichtungen aus der Seestadt in der Datenbank. Das ist mehr Wissen über diese kleinteiligen Strukturen als Google Business, Herold und die Stadt Wien derzeit kennen. Der Bot ist zwar ein nettes Service um auf diese Daten schnell unterwegs zuzugreifen, aber der große Wert vom Projekt liegt in der zugrundeliegenden Datenbank.

Seit wann gibt es deinen Bot nun schon und welche Plattform funktioniert am Besten?

Den allersten Bot für Seestädter habe ich im September 2015 auf Telegram gestartet. Der war allerdings nur für unser eigenes Wohnprojekt gedacht. Den heutigen Seestadt.city-Bot gibt es auf Telegram seit März 2016 und auf Facebook folgte er gut einen Monat später Mitte April. Für Chatbots also schon echte Urgesteine. Pro Monat gibt es knapp 500 Zugriffe auf den Bot und weitere gut 500 auf die Webseite. Da Bot und Webseite die gleichen Informationen bieten, zeigt sich auch, dass er gut angenommen wird. Sowohl Facebook Messenger, als auch Telegram bieten sehr individuelle Möglichkeiten. Da aber 88 Prozent der Botnutzer via Telegram auf ihn zugreifen, denke ich Telegram. Aber es gibt auf beiden Plattformen noch viele Features, die der Bot in Zukunft noch können sollte.

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

Bisher habe ich den Bot nicht wirklich aktiv beworben, das wird sich aber in den nächsten Monaten ändern. Aus einem anderen Bot-Projekt weiß ich aber: Facebook-Postings mit einem Link auf den Messenger-Bot erzeugt spürbar mehr Traffic. Wer auf Facebook Messenger ist, der sollte auch die zugehörige Facebook-Seite gut pflegen und so die Nutzung des Bots dahinter unterstützen. Auf Telegram sind Gruppen ein gutes Mittel und haben schnell einmal über 100 Mitglieder. Einmal dort den Bot subtil anteasern und schon aktiviere ich neue oder auch ehemalige User. Ich kann nur raten beim Marketing wirklich auf die Plattformen einzugehen und je nach Plattform die jeweiligen „nativen“ Mittel verwenden.

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

Die größte Hürde ist die weitere Finanzierung vom Projekt. Bisher war es mir möglich, vieles in meiner Freizeit zu entwickeln. Das hat immer seine Grenzen und es ist nun ein Punkt erreicht, wo eine Weiterentwicklung ganz einfach finanziert werden muss. Gelernt hab ich, dass selbst eher nicht-versierte User die bot-spezifischen Kommandos schnell verstehen können. Text-Shortcuts wie beispielsweise ein „B“ bzw. „U“ für die Abfahrtszeiten vom Bus und U2 wurden häufiger genutzt als gedacht. Mittlerweile gibt es auf den Plattformen auch Buttons, aber davor war das der schnellste Weg. Und fast alle haben ihn verstanden.

Gibt es inzwischen ein Team? Und welche Ziele möchtet ihr als nächstes erreichen?

Derzeit entwickle nur ich den Bot, allerdings würde ich gerne mit dem Stadtteilmanagement der Seestadt enger zusammenarbeiten. Sie haben enorm viel Wissen über das Grätzel, kennen so viele lokale Initiativen und das sollte auch im Bot landen. Größtes Ziel ist die Finanzierung der Entwicklung für die kommenden 18 Monate. Danach kommt das weitere Bekanntmachen vom Bot unter den Seestädtern. Bei aktuell 6.000 Bewohnern gibt es noch viele potentielle neue User. Die Seestadt wächst ja fast monatlich, da ist Wachstum der Nutzungszahlen schon vorprogrammiert!

Hast du den Bot selbst programmiert oder vielleicht sogar einen Bot-Creator verwendet? Wie ist es dir dabei ergangen?

Der Bot ist komplett selbst in serverseitigem JavaScript programmiert, ganz ohne Bot-Creator. Zur Kommunikation mit den Schnittstellen von Facebook und Telegram verwende ich die Open Source Libraries von ORF.at – zu finden unter https://github.com/orfon – die dort im Zuge vom Wahlbot entwickelt wurden. Das alles läuft auf Basis von RingoJS, einer Node.js-Alternative auf Java-Basis. Ich verwende aber für die erweiterte Textanalyse die Google Natural Language API. Wenn der eigentlich Bot nicht weiter weiß, dann versuche ich so doch noch eine sinnvolle Antwort für den User zu finden.

Wie bist du an das Charakterdesign herangegangen? Was war dir besonders wichtig?

Bis hierher noch sehr wenig, da der Bot anfangs stark kommandozentriert funktionierte. Mittlerweile muss ich aber sagen, dass es für eine breitere Nutzerbasis einfach Character-Design braucht. Der Bot soll auf Dauer kein reiner Kommandoempfänger bleiben. Er soll ein netter Helfer für den Alltag in der Seestadt sein und muss wohl auch ein bisschen Seestädter werden. Im Rahmen vom Besiedlungsmonitoring entstand eine umfassende Sozialstudie von Cornelia Dlabaja. Diese beinhaltet viel Wissen über die Bewohnerinnen und Bewohner, die sicher in den künftigen Charakter vom Seestadt-Bot einfließen werden.

Weiterführende Links: Seestadt.city-Bot auf Facebook Messenger und Telegram

Deine ungelesenen Artikel:
13.01.2025

“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.
/artikel/no-hype-ki-folge-3
13.01.2025

“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.
/artikel/no-hype-ki-folge-3
Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


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.

Du willst bei "No Hype KI" am Laufenden bleiben?

Trag dich hier ein und du bekommst jede Folge direkt in die Inbox!

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

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.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Chatbot Steckbrief: Der Seestadt.city-Bot versorgt sein Grätzel mit Infos