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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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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