07.07.2017

Chatbot Steckbrief: Toni – der Fußball Chatbot

Unsere neue Rubrik stellt ab sofort jeden Freitag einen Chatbot vor. Wir starten mit "Toni", einem Bot, der Fußball-Fans aktuelle Ergebnisse und Informationen bereit stellt. Seit dem Start im Jahr 2016 hat der Bot bereits über 15.000 User gesammelt. Dem Brutkasten beantwortet Gründer Klemens Zleptnig ein paar Fragen.
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Gründer Klemens Zleptnig und Teammitglied Katharina Binder.

„Toni“, der Fans über Facebook Messenger mit Informationen rund zum Thema Fußball auf dem Laufenden hält, ist mehr als ein Chatbot. „Toni ist als Nebenprojekt meiner App-Agentur creative workline GmbH gestartet worden. Inzwischen ist Toni.ai aber ein eigenes Startup im Bereich Sport-Chatbots, und “Toni, the Football Chatbot” ist unser erstes Produkt“, erzählt Gründer Klemens Zleptnig dem Brutkasten. Aktuell ist er im ersten Batch des ELEVATE-Programm, einem Wiener Chatbot-Accelerator. Im Interview erzählt er, wieso er Toni gestartet hat und welche Learnings er bereits mitgenommen hat.

Wieso hast du den Chatbot gestartet?

Im wesentlichen bin ich ein Sport- und Fußballfan, und wie die meisten von uns habe ich nicht die Zeit, mir stundenlang auf Websites und in Apps Informationen zusammen zu suchen. Was mir immer wieder abgeht, sind personalisierte Informationen, die auf meine Lieblingsclubs zugeschnitten sind und mir nur die Informationen liefern, die ich persönlich haben möchte. Stell dir vor du bist FC Bayern München Fan und ständig bekommst du Neuigkeiten zu Borussia Dortmund zugeschickt – nervig, oder? Nach einer Mini-Erhebung in meinem ebenfalls fußballbegeisterten Freundeskreis war mir klar, dass nicht nur ich mit diesem Problem zu kämpfen habe.

Wie ging es dann weiter?

Gründer Klemens Zleptnig und Teammitglied Katharina Binder.

Kurz vor der Fußball-EM 2016 öffnete Facebook seine Schnittstellen für Entwickler, wodurch erstmals die Implementierung von Chatbots auf der Facebook Messenger Plattform möglich war. Ich dachte mir, ein virtueller Assistent ist doch prädestiniert dafür, um mich über die Spiele der EM am Laufenden zu halten. Wer kennt das nicht, bei so einer Großveranstaltung gibt es so viele Spiele, Resultate, Tabellen und Statistiken, dass man „nebenbei“ kaum den Überblick behalten kann. Toni ist quasi dein bester Freund, der alles über Fußball weiß und neben dir am Sofa das Spiel co-kommentiert und mit seinem Wissen nicht hinter dem Berg hält. Ein „Freund“, den man befragen kann, z.B. „Wann ist das nächste Spiel?“. Genau das ist Toni – dein persönlicher Fußball-Buddy, der Fußball atmet und sein Wissen gerne teilt.

„Toni ist quasi dein bester Freund, der alles über Fußball weiß und neben dir am Sofa das Spiel co-kommentiert“, Gründer Klemens Zleptnig über den Chatbot.

Seit wann gibt es deinen Bot nun schon und wie viele User hat er? Auf welchen Plattformen findet man Toni?

Den Bot gibt es der Euro im Juni 2016, also etwas mehr als ein Jahr. Bisher hat er ca. 15.000 User. Aktuell gibt es Toni nur für Facebook Messenger, aber wir planen den Bot auch für Telegram, Viber und Slack zu veröffentlichen. In kürze steht ein großer Relaunch an, der Toni noch kommunikativer macht, ihn persönlicher wirken lässt und ein Paket an zusätzlichem Know-How mitbringt.

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

Zu Beginn konnten wir eine Kombination aus Nachrichten-Sommerloch, Interesse an Chatbots und der Fußball-Europameisterschaft nutzen, um Aufmerksamkeit in Medien zu bekommen. Zwischendurch bekamen wir für ein paar Tage sehr viele User durch eine Promotion von Facebook, genau wissen wir das aber nicht, leider haben wir hierzu keine Details erhalten. Für den Re-Launch im August haben wir einige Aktionen geplant, dazu kann ich aber noch nicht viel verraten. Mit LAOLA1.at haben jetzt wir auch einen Partner an Bord, der über entsprechende Reichweite verfügt.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bereits mitgenommen?

Konversationen in Chatbots abzubilden kann schnell sehr komplex werden, will man es gut machen, das haben wir zu Beginn etwas unterschätzt. Wenn sich zwei Menschen unterhalten sprechen sie immer in einem gewissen Kontext, aber dem Chatbot muss man das erst beibringen – d.h. programmieren. Zu Beginn wollten wir alles über NLP (Natural Language Processing), also Texteingabe, machen, sind inzwischen aber wieder dazu übergegangen, mehr Buttons und andere UI-Elemente bzw. WebViews, die Messenger bietet, einzubauen. Für den User soll es so einfach wie möglich sein, an die gewünschten Information zu kommen und gerade zu Beginn muss man den User auch entsprechend leiten.

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

Ich bin aktuell mit Toni im ELEVATE-Programm, Europas erstem Chatbot Accelerator hier in Wien, wo wir im Team mit Entwicklern und Marketing-Experten am Projekt arbeiten. Zusätzlich arbeiten wir mit einem Team von Studierenden der WU Wien an wirtschaftlichen Themen. Derzeit bin ich aber auf Suche nach Verstärkung für das Team, vor allem in den Bereichen Business Development, Marketing/Growth-Hacking und Software-Entwicklung. Wer Interesse hat, bei einem Startup einzusteigen, und Leidenschaft für das Thema mitbringt kann sich gerne bei mir melden. Die nächsten Ziele sind der Re-Launch Anfang August und in weitere Folge einen Investor zu finden, der uns unterstützt, das Potenzial der Lösung voll auszuschöpfen.

Hast du den Bot selbst programmiert? Würdest du es so noch einmal wieder machen?

Ich habe den Bot selbst programmiert, auf Basis von JavaScript und node.js. Das würde ich auch wieder so machen, aber das liegt auch daran, dass ich aus dem Bereich Software-Entwicklung komme und die letzten 10 Jahre mit meiner Agentur App-Projekte umgesetzt habe.

Würdest du den Weg über einen Bot-Creator ebenfalls empfehlen?

Für eine schnelle Lösung ohne viel Programmieraufwand oder einen Prototypen sind Bot-Creators sicher auch ein gangbarer Weg. Für eine einfache Website oder Landing Page verwende ich auch WordPress, aber früher oder später stößt man damit an die Grenzen. Ich würde allerdings, wenn ich neu anfangen würde, auf einem (Open Source) Bot-Framework aufbauen, diese gab es vor einem Jahr noch nicht in geeigneter Qualität.

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

Mir war es wichtig, dass Toni eine Figur ist, die auch Emotionen zeigen kann. Das heißt, Toni soll gewisse menschliche Züge haben, mit denen sich die User identifizieren können – gerade in einem oft so emotionalen Bereich wie Sport. Aber es soll auch klar sein, dass es sich um einen Bot, also eine Maschine handelt. Alles andere würde nach hinten los gehen. Konkret haben wir auch eine Biografie für Toni geschrieben, aus der sich die Charakterzüge ableiten lassen. Das hilft uns, wenn wir neue Konversationen schreiben. Dieser Prozess ist aber noch nicht abgeschlossen.

Vielen Dank!

Weiterführende Links: Direkt zu Toni- der Fußball Chatbot und zur Toni Plattform

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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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