12.11.2019

Corporate-Startup-Collaboration: „Wir lernen wechselseitig voneinander“

In der Corporate-Startup-Collaboration hat Wüstenrot seinen eigenen Weg gefunden. 29 PoCs sind alleine in den vergangenen drei Jahren entstanden. Mit rund 20 Startups davon arbeitet man fix zusammen. Eine wesentliche Rolle spielt dabei auch das Wiener weXelerate.
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Corporate-Startup-Collaboration bei Wüstenrot: Nina Tamerl, Wüstenrot, und Felix Bauer, Aircloak
(c) der brutkasten: Nina Tamerl, Wüstenrot, und Felix Bauer, Aircloak
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„Innovationskraft“ und „Agilität“ von Startups, von der Corporates „massiv profitieren“ können, sind seit einigen Jahren fixe Bestandteile im Topmanager-Sprachgebrauch. Jeder will die Stärken der jungen Unternehmen für das eigene Fortkommen nutzen. Unzählige Programme wurden gestartet. Doch die angestrebten Erfolge brachten bei weitem nicht alle. Das Feld der Corporate-Startup-Collaboration – das hat sich inzwischen herumgesprochen – ist eben nicht trivial. Es taugt nicht als Marketing-Maßnahme. Es braucht System.

+++ Warum Wüstenrot sein Innovation Office und -Lab im weXelerate eröffnet +++

„Wir lernen wechselseitig voneinander“

„Startups sind inzwischen ein fixer Bestandteil bei uns“, sagt Nina Tamerl, Head of Innovation & Marketing bei Wüstenrot. Vor einigen Jahren gestartet, hat man alleine in den vergangenen drei Jahren mit 29 Startups PoCs (Proof of Concept-Projekte) abgeschlossen. Mit 20 arbeitet man fix zusammen. Auf dem Weg dorthin habe es freilich viele Learnings gegeben, sagt Tamerl: „Wir haben etwa mit der Zeit gelernt, frühzeitig zu erkennen, ob ein Startup dazu in der Lage ist, über die PoC-Phase hinaus zusammenzuarbeiten. Oft sind sie z.B. zu stark auf die nächste Investment-Runde konzentriert und können dann die notwendigen Ressourcen für die Weiterentwicklung ihrer Lösung nicht aufbringen. Wir lernen aber in jedem neuen Projekt wechselseitig voneinander“, sagt Tamerl.

weXelerate als „Concept Store der Innovation“

Gescoutet werden die Startups von Wüstenrot aus unterschiedlichsten Quellen. Vor einigen Wochen sei man etwa von einem Aufenthalt in Tel Aviv mit sechs neuen Projekten zurückgekommen. Auch in Amsterdam wurde man kürzlich fündig. Etwa ein Drittel der Jungunternehmen, mit denen man kooperiert, kommen über das Wiener weXelerate, wo Wüstenrot sein eigenes Innovation-Office geschaffen hat. „Es ist für mich der ‚Concept Store der Innovation‘, ein tolles Ökosystem in das man eintauchen kann. Man sucht nicht ewig nach Partnern, sondern kommt über den Austausch vor Ort mit anderen Mietern, Corporates und Innovationsexperten zu ihnen“, sagt Nina Tamerl.

Von partikulären Lösungen zu langfristigen Partnerschaften

Die Entwicklung, die Tamerl in Bezug auf die eigenen Corporate-Startup-Collaboration-Aktivitäten beschreibt, sieht weXelerate-CIO (Chief Innovation Officer) Martin Wolf als allgemeine Tendenz bei den Partnern des Innovations-Hubs: „Wir stellen fest und es freut uns sehr, dass die Corporates ein immer klareres Bild davon haben, wie die Zusammenarbeit aussehen soll, was für Ressourcen dafür notwendig sind und wie viel Zeit die Prozesse brauchen“. Zeitgleich entwickle man sich immer mehr von partikulären Lösungen in Richtung Erweiterung der Use Cases und langfristige Partnerschaften.

Erste Gespräche „ohne Bullshit“

Genau solche strebt Wüstenrot auch im kürzlich gestarteten fünften Batch des weXelerate-Accelerators an. Das Fundament dafür legte man bereits – mit drei Startups aus dem aktuellen Batch wurde schon gestartet. „Es ging schon beim ersten Treffen sofort um Lösungen – ganz ohne Bullshit“, erzählt etwa Felix Bauer, Gründer des Datenanalyse-Startups Aircloak, das unter diesen drei Unternehmen ist. Für ihn sind Innovationsprogramme prinzipiell „ein zweischneidiges Schwert. Sie sind oft zwar cool, aber nicht langfristig. Sie sind aber generell sehr wichtig für uns. Man bekommt darüber gleich Kontakt zu den richtigen Leuten und kann in eine gemeinsame Entwicklung starten“, sagt Bauer.

Dass bei Wüstenrot nicht lange um den heißen Brei herumgeredet wird, bestätigt auch Michael Kalus, CEO des zweiten von drei Startups. Sein Startup Ryte bietet ein Tool zum Qualitätsmanagement von Webseiten: „Die Agentur, die später für die technische Umsetzung in der Kooperation zwischen Wüstenrot und uns verantwortlich sein wird, war bereits ins erste Gespräch eingebunden“.

Corporate-Startup-Collaboration bei Wüstenrot: Start mit PoC

Bei Aircloak und Ryte geht es nun also in Richtung PoC. Die Projekte werden dabei direkt mit der Wüstenrot-Innovationsabteilung durchgeführt. „Wir sind die Scouting- und PoC-Maschine“, sagt Nina Tamerl. Gemeinsam mit 35 Experten aus allen relevanten Abteilungen der Wüstenrot Gruppe arbeite man an Lösungen und implementiere sie immer mit den entsprechenden Unternehmensbereichen und -abteilungen im Unternehmen. „Zu dem Zeitpunkt ist die Einsatzfähigkeit aber bereits bewiesen, um den jeweiligen Abteilungen validierte und gute funktionierende Lösungen zu übergeben“.

„Dinge anders machen“ und „andere Dinge machen“

In ihrer Arbeit ginge es nicht nur darum, „Dinge anders zu machen“, sondern auch darum, „andere Dinge zu machen“. Mit Ersterem, also etwa der Optimierung bestehender Prozesse, seien auch Traditionalisten im Unternehmen vertrauter. „Ängste gilt es vielmehr beim ‚andere Dinge machen‘ abzubauen, denn man startet etwas komplett Neues und weiß nicht, was dabei herauskommt“, sagt Tamerl. Es seien aber diese Dinge, die Innovation wirklich ausmachen und auch Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon nach oben gebracht hätten.

Corporates stellen sich immer breiter auf

Entsprechend sei es dieses „Finden ganz neuer Bedürfnisse“, mit dem Corporate-Startup-Collaboration dazu beitragen kann, die großen Unternehmen tatsächlich zukunftsfit zu machen. Dass auch das sich langsam herumspricht, berichtet Martin Wolf. „Die Corporates stellen sich immer breiter auf. Sie denken immer weiter und orchestrieren eine Vielzahl an Innovations-Maßnahmen, um Veränderung im Unternehmen zu bewirken. Damit rückt auch der Business Case der Innovationsarbeit deutlich in den Vordergrund“.

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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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