25.08.2023

Was hinter dem Hype um Friend Tech steckt – und warum es starke Kritik gibt

Crypto Weekly #112: Diese Woche: Dem Kryptomarkt fehlen aktuell die Impulse. In der Szene sorgt aber eine neue Social-Media-Plattform für Aufsehen - und steht auch in der Kritik.
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Die Kurstafel:

📉 Bitcoin bei 26.000 Dollar – Markt fehlen Impulse

Wir starten mit einem Blick auf die Kurstafel: Nachdem sich der Bitcoin-Kurs über Wochen entlang der 30.000-Dollar-Marke bewegt hatte, war er bereits in der Vorwoche etwas abgerutscht – und zwar recht deutlich in Richtung 25.000 Dollar. In den vergangenen sieben Tagen bewegte sich der Kurs relativ wenig – in einer engen Bandbreite zwischen 25.500 und 26.800 Dollar. Auf 7-Tages-Sicht ergibt sich bei Bitcoin ein knappes Minus von einem Prozent. Bei den anderen großen Krypto-Assets ist das Bild ähnlich.

Dem Markt fehlen aktuell die Impulse. Im Juni hatte BlackRock mit seinem Antrag auf einen Bitcoin-ETF noch für die damals dringend benötigte gute Stimmung unter den Krypto-Anleger:innen gesorgt. Der Antrag befeuerte die Fantasie am Markt und trieb damit auch die Kurse an. 

Die Gründe waren klar: BlackRock ist der größte Vermögensverwalter der Welt. Schon dies allein ist ein starkes Zeichen. Dann kommt noch dazu, dass ETF-Anträge von BlackRock in der Vergangenheit von der US-Börsenaufsicht äußerst selten abgelehnt wurden (tatsächlich nur einmal!). Schnell zogen auch andere mit eigenen Anträgen für Bitcoin-ETFs nach. Die Freude am Markt war groß (siehe Crypto Weekly #106).

Allerdings: Solche News taugen durchaus dazu, kurzfristig die Kurse anzutreiben. Und ganz so kurzfristig war es im Juni nicht einmal. Dies lag wohl auch am größeren Kontext: Monatelang war die Börsenaufsicht in den USA scharf gegen (auch sehr große) Namen der Kryptoszene vorgegangen. Wenn da plötzlich ein Bitcoin-ETF genehmigt werden würde, würde das zumindest die schlimmsten regulatorischen Befürchtungen der Szene zerstreuen. Coinbase-CEO Brian Armstrong hatte beispielsweise mehr oder weniger direkt die Vermutung geäußert, dass die Behörde die Kryptobranche aus dem US-Markt drängen wolle. 

Aber bevor wir jetzt abschweifen: Klar ist jedenfalls auch, dass solche News den Markt nicht wochenlang tragen können. Schon gar nicht, wenn keine weiteren Entwicklungen folgen. Was natürlich völlig normal ist, denn die Mühlen der Behörden mahlen langsam und es braucht Zeit, bis so ein Antrag geprüft ist. Das ändert aber nichts daran, dass der Markt für eine Aufwärtsbewegung neue Impulse gebraucht hätte. 

Doch die kamen nicht. Dazu kommt noch die Sommerzeit, die an den Finanzmärkten traditionell als unspektakulär gilt. Die Gründe dafür sind banal und naheliegend: Es sind einfach viele Menschen auf Urlaub. An den Finanzmärkten führt dies dazu, dass die Liquidität sinkt – also insgesamt einfach weniger Geld im Markt ist. Die Kurse können dann mit weniger Geld bewegt werden. Dies begünstigt einerseits größere Kursausschläge. Andererseits bildet sich aber so auch schwerer eine klare Richtung am Markt heraus.

👯‍♂️ Friend Tech: Was hinter der Plattform steckt…

Innerhalb der Krypto-Szene hat zuletzt ein anderes Thema für Gesprächsstoff gesorgt: Die App Friend Tech (Eigenschreibweise: friend.tech). Der Name klingt ein bisschen nach einer Social-Media-Plattform der 2000er-Jahre – und es ist im Wesentlichen auch eine Social-Media-Plattform. Allerdings nicht unbedingt eine ganz klassische. 

Wir reden hier von der Krypto-Szene und daher ist es nicht überraschend, dass eines der zentralen Elemente der Plattform Monetarisierung ist. Oder etwas spezifischer ausgedrückt: Monetarisierung in Kombination mit Finanzspekulation. 

Anders als der Name vermuten ließe, ist Friend Tech aktuell nicht primär dazu da, um sich mit Freund:innen zu verbinden. Tatsächlich ist es derzeit eher eine Plattform zur Monetarisierung für Influencer. 

Technisch läuft die Plattform übrigens auf Base, der von der US-Kryptobörse Coinbase gestarteten Blockchain. Bei Base handelt es sich um eine sogenannte Layer-2-Lösung, also eine Blockchain, die auf einer anderen aufbaut – in diesem Fall Ethereum (siehe Crypto Weekly #92).

Und so funktioniert die Plattform: Jede:r User:in ist auf Friend Tech eine Art handelbares Asset – man kann Anteile an anderen User:innen kaufen und verkaufen. Kauft man eine solche “Aktie” einer Person, kann man dann beispielsweise mit der Person chatten. Verkauft man die Anteile wieder, ist diese Möglichkeit verschwunden. 

Der Preis der Anteile richtet sich nach Angebot und Nachfrage. Für Influencer:innen mit einem gewissen Bekanntheitsgrad ist dieses Konzept natürlich gut geeignet, um auf relativ einfache Weise ein Zusatzeinkommen zu lukrieren.

🤔 …und warum sie auch stark in der Kritik steht

So kam es auch: Tatsächlich sind nun rund zwei Wochen nach dem offiziellen Start bereits viele (mehr oder wenig) bekannte Persönlichkeiten aus der Krypto-Szene Friends Tech beigetreten. Aktuellen Zahlen der Analyseplattform Dune zufolge hat die Plattform bisher ein gesamtes Handelsvolumen von 47.800 ETH generiert – das sind umgerechnet etwa 79 Mio. US-Dollar. Insgesamt gab es demnach rund 2,1 Mio. Transaktionen.

Kritik gibt es jedoch ebenfalls schon reichlich. Auch aus der Kryptoszene selbst. Der Krypto-Trader und -investor Alex Wice etwa bezeichnete Friend Tech auf Twitter als “Ponzi Shitcoin”. User:innen der Plattform würden als “Exit Liquidity” fungieren. Anders formuliert: Das Geld, das sie einzahlen, nutzen Influencer, um wieder auszusteigen und dabei abzucashen.

Wice kritisiert weiters, dass Influencer:innen keinen Anreiz hätten, die Plattform weiter zu nutzen, sobald sie das Geld erhalten haben – anders als bei einem Abo-Modell.

Der Krypto-Fondsmanager Ari Paul wiederum formulierte auf Twitter mit Bezug auf die Krypto-Szene, dass sich Friend Tech “wie Aufgeben” anfühle. Ähnliche Projekte habe er sich schon vor fünf Jahren angesehen. Anstatt dass die Krypto-Szene “welche der schwierigen Probleme” löse, kapituliere sie vor “zentralisierter Spyware”, um Spaß zu haben. “Ich habe nichts gegen Friend Tech, es ist nur traurig, dass wir nichts Substanzielles schaffen können”, schrieb Paul weiter.

Daneben gibt es auch noch die Kritik, dass die gehandelten Token nach US-Recht womöglich als Wertpapiere einzustufen wären – ein altbekanntes Dauerthema in der Kryptoszene. Ob Friend Tech den ersten Hype überstehen wird oder schon in den nächsten Wochen wieder in der Bedeutungslosigkeit verschwinden wird (wie viele andere kurzzeitig gehypte Krypto-Projekte), wird sich zeigen müssen. Die erwähnten Kritikpunkte von Alex Wice und Ari Paul sind allerdings schwer von der Hand zu weisen.

Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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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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