Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

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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✨ AI Kontextualisierung

„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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Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

Eine Kollegin, die alles mitliest

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.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

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.

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

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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