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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.

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✨ AI Kontextualisierung

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

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Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

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Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

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Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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