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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(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

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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