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.
/artikel/chatgpt-neue-geschaeftsmodelle-fuer-chatbots
(c) Adobe Stock - Production Perig
sponsored

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.


JETZT MEHR ERFAHREN!


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.

Deine ungelesenen Artikel:
08.07.2026

„Das gebaut, was uns Diabetikern gefehlt hat“: Diabetes-Startup Carbetic weckt Interesse von Medizintechnik-Riesen

Mit 17 Jahren entwickelte Diego Szekely die Diabetes-Lösung Carbetic. Die App nutzt 3D-Bildanalyse, um den Kohlenhydratgehalt von Mahlzeiten präzise zu bestimmen und sichert sich nach drei Monaten 4.000 zahlende User.
/artikel/das-gebaut-was-uns-diabetikern-gefehlt-hat-diabetes-startup-carbetic-weckt-interesse-von-medizintechnik-riesen
08.07.2026

„Das gebaut, was uns Diabetikern gefehlt hat“: Diabetes-Startup Carbetic weckt Interesse von Medizintechnik-Riesen

Mit 17 Jahren entwickelte Diego Szekely die Diabetes-Lösung Carbetic. Die App nutzt 3D-Bildanalyse, um den Kohlenhydratgehalt von Mahlzeiten präzise zu bestimmen und sichert sich nach drei Monaten 4.000 zahlende User.
/artikel/das-gebaut-was-uns-diabetikern-gefehlt-hat-diabetes-startup-carbetic-weckt-interesse-von-medizintechnik-riesen
Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Neue Geschäftsmodelle für Chatbots