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

07.02.2023

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

ChatGPT ist ein klarer Gamechanger für Chatbots. Dr. Thomas Rüdel, Gründer und CEO von Kauz Linguistic Technologies, beleuchtet in einem Gastbeitrag Chancen und Herausforderungen, die sich mit ChatGPT ergeben - und wirft einen Blick in die Zukunft der Chatbot-Plattformen.

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ChatGPT: Der Markt wird enorm profitieren

Als Chatbot-Anbieter und Entwickler von Conversational AI mit inzwischen langjähriger Erfahrung war der Launch von ChatGPT Ende letzten Jahres auch für uns ein einschneidendes Ereignis. Wir beschäftigen uns seit 2021 mit der generativen KI von OpenAI, da wir Mitglied des Beta-Programms von GPT-3 waren. Unser Fazit fiel damals allerdings noch durchwachsen aus: Die Technologie war zwar beeindruckend. Für unsere Chatbots im Banken- und Versicherungswesen konnten wir sie jedoch praktisch nicht nutzbar machen.

Mit ChatGPT hat sich dies jedoch schlagartig geändert: Das grundlegend upgedatete und zusätzlich aufwändig von Menschen für Konversationen trainierte System ist unseres Erachtens nach ein klarer Gamechanger. Als Conversational AI-Anbieter begreifen wir die neue Basistechnologie als Chance, um unseren Kunden noch bessere Lösungen der automatisierten Kommunikation anzubieten. Denn eines ist klar: Die Zeiten der schlechten Chatbots werden bald vorbei sein.

Kauz: 170 Chatbots in der Finanz- und Versicherungsbranche

Seit über sieben Jahren arbeitet unser Linguisten- und Tech-Team nun daran, die besten und freundlichsten Chatbots der Finanz- und Versicherungsbranche zu entwickeln. Hinzu kommen Kunden in anderen Branchen wie dem Einzelhandel und dem öffentlichen Sektor. Dabei haben wir auf regelbasiertes Natural Language Understanding (NLU) gesetzt. Dies ist einerseits arbeitsaufwendig, liefert aber verlässlichen, hochautomatisierten Kundensupport von höherer Qualität als die traditionellen Machine-Learning-Verfahren. Durch die umfangreiche Verwendung von Vorlagen haben wir unseren Kunden außerdem viel Arbeit bei der Entwicklung und dem Training von Chatbots erspart.

Ausschlaggebend für unseren nachhaltigen Unternehmenserfolg durch alle Hype-Zyklen hindurch war die hohe Kundenzufriedenheit mit den Chatbots – eine Marktseltenheit angesichts der sonst nur sehr eingeschränkt funktionierenden virtuellen Assistenten. Was wir Kunden, die ohne Verwendung von Vorlagen arbeiten, allerdings bisher nicht abnehmen konnten, war die Contentpflege. Dies wird sich nun ändern, denn mit Hilfe generativer KI wird sich viel vorhandener Content ohne weitere Aufbereitung nutzen lassen.

Konversationskünstler ChatGPT: Die Herausforderungen und Risiken

ChatGPT hat aber auch einige grundlegende Schwächen, die den Einsatz im Unternehmenskontext erschweren oder verhindern. Einerseits wurde ChatGPT nur mit Daten aus dem Internet trainiert. Unternehmen brauchen jedoch Chatbots, die spezielle Aussagen zu ihren Produkten und Leistungen treffen. Außerdem möchten Unternehmen sicher nicht, dass Chatbots Dinge dazuerfinden (“halluzinieren”) oder sich vage und allgemein ausdrücken. All das sind Risiken, die bei ChatGPT und generativer KI allgemein vorhanden und in der Natur der Technologie begründet sind.

Business Gamechanger: Generative KI und Kontrollierbare KI

Zum Glück ist es möglich, durch eine Kombination von generativer KI und “kontrollierbarer KI” diese Schwächen auszugleichen oder zumindest erheblich abzumildern. Das bieten wir mit unserem hybriden Ansatz an: Zunächst stellen wir sicher, dass ChatGPT mit Unternehmensinformationen arbeitet, indem wir die Website als Informationsgrundlage heranziehen. Des Weiteren fließt die gesamte Kommunikation des Nutzers mit dem Chatbot durch unsere Plattform.

Dadurch kann der Kunde die Aussagen des Chatbots bei bestimmten wichtigen Themen engmaschig kontrollieren. Das betrifft z.B. Fragen, die gezielte Rückfragen erfordern, Aktionen auslösen sollen, oder eben ganz präzise beantwortet werden müssen. Alle anderen Fragen werden an ChatGPT weitergeleitet, wobei die Antwort gegebenfalls modifiziert oder ergänzt werden kann.

Beispielsweise wäre es möglich, an eine Antwort von ChatGPT noch ein Bild oder Hinweise auf weitere Informationen anzuhängen. Wir gehen davon aus, dass durch diesen Ansatz die Entwicklungszeit eines breit einsetzbaren Chatbots mindestens halbiert, wenn nicht noch weiter reduziert werden kann, wobei die Qualität in Summe steigen wird.

Proof of Concept: Die Zukunft der Chatbot-Plattformen

Als Chatbot-Anbieter betrachten wir die Marktentwicklungen rund um ChatGPT daher als enorm chancenreich. Denn bei den zahlreichen Initiativen zur Verbesserung des Kundenservices wird die Implementierung von Chatbots in der Prioritätenliste wieder ganz weit nach oben rücken. Die Umsetzung vieler weiterer Anwendungsfälle wie dem internen Helpdesk oder der digitalen Verkaufsberatung werden zudem einfacher, schneller und kostengünstiger möglich sein.

Kauz’ Kunden können ihre bestehenden Chatbots mit uns bereits jetzt testweise um eine Integration mit ChatGPT erweitern. Allen anderen interessierten Unternehmen bieten wir ebenfalls einen Schnelleinstieg in das Automatisierungspotential von ChatGPT an. Mit einem Proof of Concept erhalten Sie innerhalb von nur zwei Wochen eine Übersicht, wie ChatGPT auf Basis Ihrer Unternehmensdaten antworten würde und wie die Roadmap zu einer hybriden Strategie aussähe. Damit können Sie die richtigen Entscheidungen zum Einsatz von ChatGPT/generativer KI treffen.

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Über den Autor

Dr. Thomas Rüdel ist Gründer und Geschäftsführer der Kauz GmbH – dem führenden Chatbot-Anbieter der Finanz- und Versicherungsbranche im DACH-Raum. Über 170 Chatbots von Kauz beantworten täglich bis zu 20.000 Fragen. Zu den Kunden des Unternehmens gehören die S-Com mit sehr vielen angeschlossenen Sparkassen, die R+V Versicherung sowie die VR-NetWorld – der zentrale Internetdienstleister der deutschen Volks- und Raiffeisenbanken. Hinzu kommen Kunden aus anderen Branchen wie dem Einzelhandel und öffentlichen Sektor.

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„SHAPE Austria“: Neuer Ausgründungsrahmen für mehr Spinoffs aus Geistes-, Sozialwissenschaften und Künsten

Deep Tech, Life Science, Patente: Darauf war das österreichische Spinoff-System bisher ausgelegt. Mit „SHAPE Austria" liegt nun ein Ausgründungsrahmen für Sozial-, Geistes- und Kulturwissenschaften sowie die Künste vor. New-Venture-Scouting-Gründer Werner Wutscher erklärt im Gespräch mit brutkasten, warum diese Disziplinen eine andere Sprache, andere Strukturen und andere Kennzahlen brauchen.

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Transkribus ist eine KI-Plattform, die historische Handschriften automatisch erkennt. Entstanden ist sie an der Universität Innsbruck, heute ist sie als Europäische Genossenschaft organisiert und wird weltweit von Archiven und Forschenden genutzt. Ein Paradebeispiel für ein akademisches Spinoff, nur eben keines aus der Technik, sondern aus den Geisteswissenschaften. Genau solche Gründungen will ein neuer Ausgründungsrahmen künftig systematisch ermöglichen.

„SHAPE Austria“ wurde im Rahmen der ECN-Konferenz von Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Sektionschef Elmar Pichl vom Bundesministerium für Frauen, Wissenschaft und Forschung (BMFWF) vorgestellt. SHAPE steht für Social Sciences, Humanities and the Arts for People and the Economy. Der Bericht ergänzt den Ausgründungsrahmen von 2024, der den Hochschulen erstmals einheitliche Standards für Spinoffs vorgab. „Da war der klare Fokus auf skalierbare, technologieorientierte Startups. Die Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Künste sind zu kurz gekommen“, sagt Wutscher. Das Ministerium habe den Rahmen komplettieren wollen.

27 Institutionen in der Arbeitsgruppe

Erarbeitet wurde der Bericht von November 2025 bis Juni 2026 mit einer Arbeitsgruppe aus 27 Institutionen, darunter 16 Hochschulen von der Universität Wien über das Mozarteum bis zur Kunstuniversität Linz. Dazu kamen Interviews mit 16 Einrichtungen, die bereits weiter sind, etwa dem britischen ARC Accelerator, der Erasmus University Rotterdam oder der Universität Köln.

Das Ergebnis sind elf Empfehlungen, sechs an die Leitungsebene der Hochschulen, fünf an Transferstellen und Career Center. „Um auch strategische Themen zu diskutieren, braucht man unbedingt auch die Leitungsebene, also die Rektorate für diese Diskussionen“, so Wutscher.

Andere Sprache, andere Strukturen

Der zentrale Befund: Gründungen aus diesen Disziplinen folgen einer anderen Logik. Sie entstehen selten aus einer Marktchance, sondern aus einem gesellschaftlichen Problem. Im Bericht ist von „Reluctant Founders“ die Rede, Menschen, die nicht primär ein Unternehmen aufbauen, sondern etwas verändern wollen. „Du musst sehr stark über die Wirkung reden, über den Impact reden, um die dann gut abzuholen“, sagt Wutscher. Empfohlen wird ein „Prinzip der Zweisprachigkeit“: nach innen Wirkungssprache, nach außen klassische Startup-Begriffe, damit Finanzierung und Netzwerke nicht verschlossen bleiben. Statt von Kund:innen spricht man dann von Audiences.

Strukturell sind SHAPE-Gründungen meist günstiger und schneller als Tech-Spinoffs: kein Labor, kein Patentierungsprozess, kürzere Validierungszyklen. Dafür braucht es niederschwellige, mehrstufige Begleitung und offene Rechtsformen. Statt der GmbH kann auch ein Verein, eine Genossenschaft oder ein Hybridmodell passen. „Wenn du einen Verein gründest, um Gesundheitspolitik zu promoten, brauchst du kein Labor“, so Wutscher.

Soft IP statt Patente

Ein eigener Schwerpunkt gilt dem geistigen Eigentum. Wo keine Patente entstehen, sondern Urheberrecht, Software, Daten oder Know-how, greifen die üblichen IP-Richtlinien nicht. Der Bericht empfiehlt getrennte Regeln für Hard und Soft IP mit deutlich günstigeren Konditionen und nennt als Benchmark die University of Bristol: 20 Prozent Beteiligung bei patentbasierten Spinoffs, fünf Prozent bei „IP light“, null Prozent ohne verwertbares IP. Leitprinzip: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig, inklusive Creative-Commons- und Open-Source-Lizenzen.

Weil die Wirkung im Vordergrund steht, sollen Hochschulen auch nicht auf Lizenzeinnahmen hoffen, sondern Impact messen. Anlage 1 des Berichts liefert dafür beispielhafte Indikatoren, von erreichten Nutzer:innen bis zu Impact Case Studies.

Netzwerk und gemeinsames Programm

Weil die Pipelines einzelner Hochschulen klein sind, empfiehlt der Bericht ein österreichweites SHAPE-Netzwerk nach dem Vorbild des britischen Aspect Network und ein gemeinsames Frühphasenprogramm, angedockt an bestehende Strukturen wie AplusB, ECN oder die Ludwig Boltzmann Gesellschaft. New Venture Scouting koordiniert dafür ein Jahr lang Quartalstreffen der Arbeitsgruppe. Dazu kommt die Forderung, Transfer und Gründung in Berufungen und Evaluierungen anzuerkennen, im Sinne der CoARA-Initiative, die von rein publikationsbasierten Metriken abrücken will.

Die Beispiele in Anlage 2 reichen von ArtWave, einem Startup zweier Opernsängerinnen für Stressreduktion und Burnout-Prävention, über die Praxissoftware freudio für Psychotherapeut:innen bis zur Kärntner Freiwilligenplattform inmojo. „Wir haben noch sehr wenige. Deswegen haben wir den Ausgründungsrahmen um Success Stories ergänzt, damit sich die Leute das vorstellen können“, sagt Wutscher.

„Da wären wir mit vorne dabei“

Für Wutscher ist der Zeitpunkt entscheidend: Die großen Fragen rund um KI, Ethik oder Medizin bräuchten interdisziplinäre Teams. Und beim SHAPE-Thema stehe ganz Europa noch am Anfang. „Deswegen wäre das jetzt so spannend, wenn wir das jetzt starten könnten. Da wären wir mit vorne dabei.“

Bleibt der Haken: das neue Universitätsbudget. Wutscher, der auch Vorsitzender des Universitätsrats der Universität Klagenfurt ist, nennt die Kürzungen einen „massiven Dämpfer“. Die große Herausforderung sei, „dass diese Einsparungen nicht dazu führen, dass Innovation und das Neue gedrosselt werden“. Gerade bei Entrepreneurship-Aktivitäten sei die Entwicklung zuletzt nach oben gegangen: Österreichweit gebe es mittlerweile 31 Forschungs-Spinoffs, 2024 waren es noch 25.

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