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24.09.2020

Coronavirus-Kurve: Wieder fast so viele Erkrankte wie am Höhepunkt der 1. Welle

Die Coronavirus-Kurve in Österreich steuert auf einen neuen Höhepunkt zu. Die nächsten Tage entscheiden, ob ein zweiter Lockdown notwendig ist.

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✨ AI Kontextualisierung

Am 19. März, also knapp nach dem Beginn des ersten Coronavirus-Lockdowns in Österreich, veröffentlichte der spanisch-französische Schriftsteller und Entrepreneur Tomás Pueyo einen Beitrag auf Medium, der rund 20 Millionen mal gelesen und gefühlt etwa ebenso oft zitiert wurde: „The Hammer and the Dance“. Die inzwischen durchaus bekannte Grundthese: Es braucht zunächst einen „Hammer“, also kurzfristige, drastische Maßnahmen, um die Coronavirus-Kurve auf ein sehr niedriges Niveau zu bringen. Dann kann durch Auflockerungen eine „Tanz“-Phase beginnen (die wohl besser mit „Balanceakt“ übersetzt wäre), in der mit weniger drastischen Maßnahmen die Reproduktionszahl dauerhaft niedrig gehalten wird.

Folgt auf den „Tanz“ der nächste „Hammer“?

Österreich befindet sich seit vielen Monaten in seiner „Tanz“-Phase. Mitte April gab es die erste Auflockerung. Mitte Mai und Mitte Juni ging es mit Lockerungen weiter, bevor es Ende Juli wieder zu ersten Verschärfungen kam, die sich danach fortsetzten – das ist im Grunde ganz normal für den „Tanz“ nach Pueyo. Doch betrachtet man den Verlauf der Coronavirus-Kurve in Österreich in den vergangenen Monaten (etwa hier im amtlichen Dashboard), ahnt man bereits, dass das Land seine Tanzbewegungen nicht ganz so unter Kontrolle hat, wie es sollte. Das Ziel, das nicht nur Pueyo, sondern auch die Bundesregierung vor Monaten definierten, nämlich die effektive Reproduktionszahl (Anzahl der Personen, die ein infizierter durchschnittlich ansteckt) im Schnitt unter eins zu halten, wird schon seit Juli nicht mehr erreicht (im Dashboard des ORF gut zu sehen).

Und aktuell gibt es wieder fast so viele Erkrankte wie am Höhepunkt der ersten Welle. Die logische Folge, wenn der „Tanz“ nicht wie geplant abläuft, wäre ein weiterer „Hammer“ – sprich: ein zweiter Lockdown – fällig. Doch, wie hier bereits früher betont wurde, weist das derzeitige Infektionsgeschehen immer noch gravierende Unterschiede zu jenem der ersten Welle auf. Am besten lässt sich auch dies an der Reproduktionszahl ablesen, die im März kurzfristig sogar über drei lag, in den vergangenen Wochen dagegen um den Wert 1,3 schwankte. Das ist deutlich weniger alarmierend (etwa was die Gefahr einer Überlastung des Gesundheitssystems anbelangt), aber dennoch zu hoch, da es eine sukzessive Steigerung der Fallzahlen bedeutet, die auf Dauer nicht gut gehen kann.

Coronavirus-Kurve: Kommende Tage entscheiden über zweiten Lockdown

Die Bundesregierung hat darauf bereits mit weiteren Verschärfungen der Coronavirus-Maßnahmen reagiert. Weil es wegen Inkubationszeiten immer etwas dauert, bevor sich Maßnahmen in den Zahlen niederschlagen, wird sich erst in den kommenden Tagen zeigen, ob es ausreicht. Das hängt freilich auch von der Umsetzung durch jeden einzelnen ab. Steigt die Coronavirus-Kurve in Österreich trotzdem weiter an, dürfte der nächste „Hammer“, also ein zweiter Lockdown, die logische Konsequenz sein.

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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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