04.06.2019

Codeversity launcht Education-Plattform auf WeAreDevelopers-Konferenz

Das Wiener Startup Codeversity wird auf der WeAreDevelopers-Konferenz am kommenden Freitag in Berlin eine Education-Plattform für Digitalisierung und Software-Entwicklung starten. Damit will das EduTech-Startup dem IT-Fachkräftemangel von Corporates entgegenwirken.
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© Felicitas Matern: (v.l.n.r.) Andreas Katzian, Benjamin Ruschin, Daniel Kalbeck und Johannes Schleicher

„Europas Unternehmen befinden sich in einer fatalen Zwickmühle: Sie benötigen dringend digitale Kompetenzen, können ihren Bedarf aber am Arbeitsmarkt kaum decken. Klassische Ausbildungen greifen oft zu kurz, verfügbaren Mitarbeitern und Jobanwärtern fehlt es oft an digitaler Erfahrung und Fachwissen. Outsourcing interner Entwicklungsaufgaben ist teuer und schafft massive Abhängigkeiten“,  sagt Co-Founder Daniel Kalbeck. Mit Codeversity wolle man nun eine Lösung zum Problem des IT-Fachkräftemangels anbieten.

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„Lernen wie vor 150 Jahren“

„Wissen und Know-how mit Substanz ist die wertvollste Ressource der post-industriellen Gesellschaft und die Lösung zu den meisten Herausforderungen, vor denen wir aktuell stehen – nicht nur im Digitalen. Wer nichts weiß, muss alles glauben“, so der Unternehmer weiter. „Gleichzeitig lernen wir oft noch wie vor 150 Jahren. Wir büffeln unreflektiert lexikales Wissen, statt es kontextualisiert zu erfassen, lassen uns frontal mit Daten berieseln, statt uns Wissen aktiv anzueignen und in Form von persönlichen Erfahrungen zu erleben. Wir nutzen das Potential digitaler Medien als hochpersonalisierbare Lernplattformen kaum.“

„Mitarbeiter ausbilden günstiger als neue zu finden“

Codeversity will das ändern und die Mitarbeiter einer Firma praxisrelevant ausbilden. Die Zielgruppe sind Bestandsmitarbeiter, die bereits im Unternehmen integriert sind. „Es ist weitaus effizienter, kostengünstiger und naheliegender, bestehenden Mitarbeitern die notwendigen IT-Skills zu vermitteln, als neue Mitarbeiter mit dem passenden Skillset zu finden und in die Unternehmenskultur zu integrieren“, meint Kalbeck.

„Im Unterschied zu gängigen Schulungsplattformen beschränken wir uns dabei nicht darauf, Frontalvorträge abzufilmen und als Kurs zu präsentieren“, sagt Johannes Schleicher, Head of Product Development. „Jeder von uns lernt anders. Autonom-rationelle Typen benötigen eine ganz andere Form der Informationsaufbereitung als beispielsweise emotionale Beziehungsmenschen.“

Erster Kurs von Codeversity wird in Berlin vorgestellt

Der erste Kurs des EduTech-Startups wird am kommenden Freitag auf der WeAreDevelopers-Konferenz in Berlin gelaunched. Zur Konferenz werden rund 10.000 Besucher erwartet. Kalbeck und dessen Mitstreiter Benjamin Ruschin, Johannes Schleicher und Andreas Katzian bekommen dabei Unterstützung von karriere.at-Mitbegründer Oliver Sonnleitner und Celum-CEO Michael Kräftner. Das Interesse sei groß, so Co-Founder Ruschin: „Internationale IT- Konzerne, regionale Industrieunternehmen und auch Ministerien haben Interesse bekundet und stehen bereits auf der Kundenliste, der Bedarf ist enorm.“

Launch neuer Kurse bis Ende 2019

Zum Kursprogramm von Codeversity gehört unter anderem der Themenblock „Artificial Intelligence“ Dabei werden unter anderem die Grundlagen Künstlicher Intelligenz erläutert und gezeigt, wo KI-basierte Systeme bereits einsetzbar sind. Anhand des Themenblocks „HR Management in Digital Corporations“ sollen Tools, Guidelines und Cases vermitteln werden, damit Unternehmen und Organisationen die Herausforderungen von digitalen Transformationsprozessen bewältigen können. Bis Jahresende 2019 sollen sechs neue Kurse gelauncht werden, weitere sind in Planung.


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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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