25.06.2021

Crypto Weekly #15: Bitcoin unter 30.000 Dollar – na und?

Bitcoin fiel kurz unter die 30.000-Dollar-Marke, doch ein Absturz blieb aus. Außerdem diese Woche: Ein riesiger Krypto-Fonds von Andreessen Horowitz, Chainalysis hat seine Bewertung in drei Monaten mehr als verdoppelt, ein Rückgang der globalen Bitcoin-Hashrate um die Hälfte - und mehr.
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Bitcoin
Foto: Adobe Stock

Der Bitcoin-Kurs fiel diese Woche erstmals seit Jänner unter die Marke von 30.000 US-Dollar. Der von vielen für diesen Fall erwartete Absturz blieb aber aus. Unser Rückblick auf wichtige Kursbewegungen und Nachrichten dieser Woche beginnt aber, wie immer, mit einem Blick auf die…

…die Kurstafel:

NameKurs7-Tages-Performance
BitcoinBTC33.100 Dollar-10 %
EthereumETH1.850 Dollar-18 %
Binance CoinBNB290 Dollar-15 %
CardanoADA1,30 Dollar-8 %
XRPXRP0,6 Dollar-20 %
DogecoinDOGE0,26 Dollar-10 %
PolkadotDOT15 Dollar-27 %
UniswapUNI16 Dollar-21 %
Alle Daten sind von coinmarketcap.com und am Stand vom späten Freitagnachmittag / Kursveränderungen gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche

Bitcoin unter 30.000 Dollar – na und?

Wochenlang bewegte sich der Bitcoin-Kurs nun in einer Seitwärtsrange, die grob zwischen 31.000 und 39.000 Dollar verlief. So weit, so langweilig. Mitte Juni ging es zwar kurzzeitig über die 40.000 – aber eben nur kurzzeitig. Aber immer, wenn der Bitcoin-Kurs in den vergangenen Wochen stark unter Druck geriet, war eines fix: Die 30.000-Dollar-Marke hielt. Bis sie dann plötzlich nicht mehr hielt. Am vergangenen Dienstagnachmittag rasselte der Kurs darunter.

Theoretisch sollte es ja bei keiner Assetklasse eine größere Bedeutung haben, wenn der Kurs unter eine willkürlich gewählte Marke fällt. In der Realität sieht es aber meist anders aus – weil Emotionen eben eine größere Rolle spielen als sich viele selbst eingestehen möchten. Einige prognostizierten für den Fall, dass die 30.000 nicht halten würden, einen totalen Kurseinbruch. Je nach Prognose hieß es dann, es würde bis auf 20.000, auf 15.000, ja sogar auf 10.000 Dollar, nach unten gehen.

Die Realität sah dann jedoch ganz anders aus: Der Kurs sprang innerhalb weniger Minuten wieder zurück über die 30.000-Dollar-Schwelle. Dann ging es zwar noch einmal darunter und in weiterer Folge sogar bis auf knapp unter 29.000 Dollar. Von dort begann dann aber schon die Erholungsbewegung und am Ende des Tages – nicht metaphorisch gesprochen, sondern am tatsächlichen Ende des Tages – stand der Kurs bei über 32.000 Dollar. Seitdem ging es bis auf knapp 35.500 Dollar nach oben, am späten Freitagnachmittag bewegte er sich bei rund 33.100 Dollar.

Schwache Woche für Polkadot, XRP und Uniswap

Gleichzeitig gibt es natürlich nichts beschönigen – es war keine gute Woche am Kryptomarkt. Ganz schwach verlief sie unter den größeren Kryptowährungen für Polkadot (DOT) mit einem Minus von rund 27 Prozent. Auch bei XRP und Uniswap (UNI) ist die 7-Tages-Performance mit einem Minus von 20 bzw. 21 Prozent eher unschön. Bei Ethereum lag das 7-Tage-Minus am späten Freitagnachmittag bei 18 Prozent. Vergleichsweise gut hielt sich ADA mit einem Kursrückgang von 8 Prozent seit der Vorwoche.

Bitcoin-Hashrate innerhalb eines Monats um 50 % gefallen

Eines der großen Themen in der vergangenen Woche war das anhaltende Vorgehen der chinesischen Behörden gegen Bitcoin-Miner. Am vergangenen Wochenende hatte die chinesische Provinz Sichuan Energieversorger angewiesen, dort beheimatete Miner nicht mehr mit Strom zu beliefern. Bereits zuvor waren in der Provinz Xinjiang Maßnahmen gegen Mining-Unternehmen ergriffen worden.

Zahlen von The Block Research zeigten nun auch konkret, wie stark die Bitcoin-Hashrate auch aufgrund dieser Maßnahmen zurückging – um fast 50 Prozent innnerhalb eines Monats. Konkret fiel sie von 168.000 Petahashes pro Sekunde (168 Mio. Terahashes) am 15. Mai auf 86.000 Petahashes (86 Mio. Terahashes) am 23. Juni. Ein Petahash entspricht einer Billiarde Hashes, während ein Terahash einer Billion Hashes gleichkommt. Alleinverantwortlich für den Rückgang waren die Maßnahmen in China aber nicht – auch der Kursrückgang von Bitcoin in dem Zeitraum trug dazu bei.

Andreessen Horowitz mit 2,2-Mrd.-Dollar-Krypto-Fonds

2,2 Mrd. US-Dollar – das ist das Volumen des neuen Krypto-Fonds von Andreessen Horowitz (az16). Das Geld soll in Startups fließen, die im Bereich Blockchain oder digitale Assets aktiv sind. Durchaus ein starkes Signal in einer Zeit, in der die Berichterstattung häufig von fallenden Preisen dominiert ist. Auch der erste Krypto-Fonds des kalifornischen VCs war bereits in einer Zeit der schwachen Kursentwicklung aufgelegt worden, nämlich 2018. Lag das Volumen damals noch bei 300 Mio. Dollar, ist es nun mehr als sieben Mal so hoch – was auch zeigt, wie stark sich die Branche entwickelt hat.

„Die Größe des Fonds spricht für die Größe der Möglichkeiten, die vor uns liegen: Krypto ist nicht nur die Zukunft der Finanzbranche, sondern, wie das Internet in seinen Anfängen, im Begriff, alle Aspekte unseres Lebens zu verändern“, hieß es in dem Blogpost, mit dem der Fonds angekündigt wurde.

Chainalysis-Bewertung in drei Monaten mehr als verdoppelt

Apropos Investments in Krypto-Unternehmen. Ein größeres gab es diese Woche ebenfalls: Chainalysis hat eine 100 Mio. Dollar schwere Series-F-Finanzierungsrunde abgeschlossen. Die Bewertung des Datenanalyse-Unternehmens hat sich gegenüber der vorigen Runde mit 4,2 Mrd. Dollar mehr als verdoppelt. Das Erstaunliche: Die Series-D-Runde mit einer Bewertung von etwas über 2 Mrd. Dollar war gerade einmal Ende März abgeschlossen worden. Damals hatte das Unternehmen ebenfalls 100 Mio. Dollar aufgenommen.

Die aktuelle Runde wurde nun von der Tech-Investmentgesellschaft Coatue angeführt. Die Bestandsinvestoren Benchmark, Accel, Addition, Dragoneer, Durable Capital Partners und 9Yards Capital beteiligten sich erneut. Daneben investierten unter anderem noch Sequoia und der Schweizer Vermögensverwalter Pictet. Chainalysis bietet Daten, Software und Research an – zu den Kunden zählen nach eigenen Angaben Regierungsbehörden, Börsen, Finanzinstitute und Cybersecurity-Unternehmen in über 60 Ländern.

John McAfee ist tot

Über John McAfee wurde diese Woche bereits viel geschrieben – und dem gibt es auch nicht mehr viel hinzuzufügen. Der IT-Unternehmer, der mit der nach ihm benannten Antivirus-Software weltbekannt wurde, ist am Mittwoch in seiner Gefängniszelle in Spanien tot aufgefunden worden. Laut den spanischen Behörden deutet alles auf einen Suizid hin. Kurz zuvor hatte der Oberste Gerichtshof in Spanien der Auslieferung McAfees in die USA zugestimmt. McAfee war wegen mutmaßlichen Steuervergehen in Zusammenhang mit Kryptowährungen festgehalten worden.

McAfee war eine kontroverse Figur, um es zurückhaltend auszudrücken. Dies galt innerhalb der Krypto-Szene, in der er unter anderem mit sensationalistischen Preisprognosen auffiel – so sagte er im Juli 2017 etwa einen Bitcoin-Kurs von 500.000 Dollar innerhalb von drei Jahren voraus und versprach für den Fall einer Fehlprognose das Verspeisen seines eigenen Geschlechtsteils im landesweiten US-Fernsehen. Später relativierte er diese und andere Prognosen als Trick, um neue Nutzer anzulocken. 2020 bezeichnete er Bitcoin als veraltete Technologie. In einem seiner letzten Tweets schrieb McAfee, dass die US-Behörden glauben würden, er verstecke Kryptowährungen, während er in Wirklichkeit keine Assets mehr besitze: „Ich habe nichts. Trotzdem bereue ich nichts“.

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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