16.03.2022

Dark Side of Entrepreneurship: Glücksspiel, Rotlicht und Tabakkonsum

Teil 2 von 3: Controversial Entrepreneurship – Das Auseinanderklaffen von Recht und Moralempfinden gibt es auch in modernen Gesellschaften.
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Glücksspiel, Casino
© unsplash

Serie „The Dark Side of Entrepreneurship“: In drei Teilen beleuchtet Nikolaus Franke illegales, aber legitimes Unternehmertum. Franke ist wissenschaftlicher Leiter des Professional MBA Entrepreneurship & Innovation der WU Executive Academy. Beim Stichwort „Entrepreneur“ denkt man unweigerlich an unternehmerische Helden wie Elon Musk, Steve Jobs und Jeff Bezos, die durch ihre Innovationskraft für Fortschritt, Wohlstand und Beschäftigung sorgen. Doch auch jenseits des gesetzlichen Rahmens oder bestehender Konventionen finden Innovatoren neue Geschäftsmöglichkeiten, die sie mit Kreativität und Energie erfolgreich nutzen. Weltweit untersuchen daher immer mehr Forschungsprojekte, welche Formen von „Dark Entrepreneurship“ es gibt, was man von ihnen lernen kann und unter welchen Bedingungen die dunkle Seite des Unternehmertums sogar gesellschaftlichen Nutzen stiften und damit die helle Seite stärker strahlen lässt.


Schon immer gab es in der Gesellschaft Bereiche, bei denen die rechtliche Situation vom allgemeinen Moralempfinden abweicht. Im europäischen Mittelalter waren die sogenannten „ehrlosen“ Berufe wie Gassenkehrer, Köhler oder Henker und das „fahrende Volk“ – Lumpensammler, Spielleute oder Kesselflicker – keineswegs illegal. Doch ihre Angehörigen waren sozial ausgegrenzt. Ihre Tätigkeit galt als illegitim. Dieses Auseinanderklaffen von Recht und Moralempfinden gibt es auch in modernen Gesellschaften. 

Legal, aber illegitim: „Controversial Entrepreneurship”

Ein gutes Beispiel für „Controversial Entrepreneurship” ist der Bereich des Glücksspiels. Es wird angeboten, weil es Nachfrage danach gibt. Die Menschheit ist seit jeher vom Kitzel des ungewissen Ausgangs fasziniert – die ältesten erhaltenen Würfel sind über 5.000 Jahre alt. Und genauso alt wie der Reiz des Glücksspiels sind die Bedenken in Bezug auf die möglichen negativen Folgewirkungen wie Spielsucht, Verarmung oder Verbrechen. Trotz vielfältiger rechtlicher Regulierungen wird entsprechend auch der völlig legale Teil dieses Wirtschaftsbereichs von der Gesellschaft kontrovers beurteilt. Das gleiche gilt für Bereiche wie das sogenannte „Rotlichtmilieu“, gesundheitsschädliche Produkte wie Tabak und viele andere mehr.

Wenn größere Teile der Gesellschaft in Bezug auf einen Wirtschaftssektor moralische Bedenken haben, kann dies einen wichtigen Effekt auf die Angebotsseite haben: sie wird schmaler. Viele Menschen und viele Unternehmen schließen eine Betätigung in diesem Bereich aus. Bei einer gegebenen – hohen – Nachfrage kann dies zu einer außerordentlich hohen wirtschaftlichen Attraktivität führen und entsprechend Entrepreneure anziehen. Las Vegas und Monte Carlo/Monaco sind historische Zeugnisse dieses Prinzips – sie entstanden maßgeblich durch unternehmerischer Initiativen auf Basis von Glücksspiel. Heute sind beispielsweise die immer neuen Formen des Online-Gamblings Ergebnis von Controversial Entrepreneurship in diesem Bereich. Interessant ist, dass das Glücksspiel auch auf wissenschaftliche Entrepreneure eine starke Anziehungskraft ausübt. Der wichtige Bereich von Wahrscheinlichkeitsrechnung bzw. Statistik geht beispielsweise maßgeblich auf Arbeiten des Mathematikers Pascal zu Würfelspielen zurück.

Entrepreneure sind Regelbrecher

Eigene Spuren zu hinterlassen, etwas zu schaffen und Anerkennung für ihre Leistung zu bekommen, sind wichtige Motive für Entrepreneure. Entsprechend sind den meisten von ihnen moralische Werturteile nicht egal. Im Gegenteil: Der rasant wachsende Bereich von Social und Sustainable Entrepreneurship zeigt, wie sinnorientiert viele Gründer sind. Doch der Kern des Startups ist die Innovation, und eine Innovation ist per Definition eine Abweichung vom bestehenden Zustand. Entrepreneure sind daher Regelbrecher. Sie denken „out of the box“. Oft ecken sie an.

Die Tabubrüche und Provokationen von Entrepreneuren wie Richard Branson oder Elon Musk sind Legion, und die Erfolgswirkung des so genannten „Red Sneakers Effect“ – gib Dich unkonventionell, und Du erntest Respekt – ist sogar wissenschaftlich nachgewiesen. Entsprechend gibt es auch unternehmerisch denkende Menschen, die diese Haltung auf geltende moralische Normen beziehen. Beate Uhse, Hugh Hefner (Playboy) oder Larry Flynt (Hustler) beispielsweise scherten sie sich nicht um die öffentliche Meinung und die damals herrschenden Moralvorstellungen, als sie ihre Unternehmen gründeten. 

Drei Dinge, die wir vom „Controversial Entrepreneurship” lernen können

  1. Trends frühzeitig erahnen – und prägen

Ein wichtiger Grund für ihren enormen Erfolg war, dass gesellschaftliche Normen nicht starr sind. Sie wandeln sich und sie können verändert werden. Die „Controversial Entrepreneurs” aus der Erotik-Branche ahnten früher als andere, dass die so genannte sexuelle Revolution Raum für eine riesige Industrie schaffen würde. Das, was in den 50er Jahren als gesellschaftlich undenkbar galt, ist heute Mainstream – auch wegen der zahllosen Tabubrüche und Skandale, die diese Entrepreneure vom Zaun brachen. Wer Trends frühzeitig erkennt, kann auch mit kleinen Investitionen enormen wirtschaftlichen Erfolg haben. So ist der profitabelste Film aller Zeiten, mit einer Rendite von 2,4 Mio. Prozent weder „Titanic“ noch „Avatar“ – sondern ein billiger Porno aus dem Jahr 1972.

  1. Umgang mit Widerstand

Eine Innovation ist nach Schumpeter eine „schöpferische Zerstörung“. Entsprechend trifft jeder Entrepreneur auf Widerstand von denen, die vom gegenwärtigen Zustand profitieren. Bei „Controversial Entrepreneurs” kommt der gesellschaftliche Gegenwind dazu. Man kann von ihnen nicht nur Beharrlichkeit und Unbeirrtheit abschauen. Interessant ist auch, wie sie mit den wirtschaftlichen und organisatorischen Folgeeffekten ihrer Außenseiterrolle umgehen. Marketing, Vertrieb, externe Kooperationen und Personalakquise ist für ein von der Gesellschaft als illegitim empfundenes Business beispielsweise sehr viel schwieriger als für „normale“ Entrepreneure. Es kann sich lohnen, ihre Kreativität und Innovationsfähigkeit in diesem Bereich zu studieren.

  1. Identifikation schaffen

Für den wirtschaftlichen Erfolg ist es wichtig, dass sich die Mitarbeiter mit dem Unternehmen und dessen Leistungen identifizieren. Für Sozial- und humanitäre Unternehmen ist dies beispielsweise meist ein geringeres Problem. Die gesellschaftlichen Werte sind auf ihrer Seite. Sie tun etwas, das hohe gesellschaftliche Anerkennung genießt. „Controversial” Unternehmen dagegen sind umstritten, manchmal stigmatisiert. Erneut gilt, dass man am Extremfall sehr gut lernen kann. Wie schaffen sie es, innerbetrieblich und im engeren Umfeld dennoch ein Gefühl von Legitimität, vielleicht sogar von einer gemeinsamen „Mission“ zu erzeugen? Ihre Maßnahmen und Framing-Techniken können auch für Entrepreneure im legalen und legitimen Bereich aufschlussreich sein. 

Was „Controversial Entrepreneurs” lernen sollten 

Kein formales Rechtssystem kann alles regeln. Es muss durch gesellschaftliche Normen ergänzt werden. Werte wie Anstand, Höflichkeit, Mitgefühl, Solidarität und viele andere spielen nicht ohne Grund für das Funktionieren von Gesellschaften eine zentrale Rolle. 

„Was nicht verboten ist, ist erlaubt“ (Schiller), ist daher eine Devise, die zu kurz greift. 

Als ich einen ungewöhnlich erfolgreichen Entrepreneur einmal gefragt habe, was aus seiner Sicht die wichtigste Regel sei, dachte er lange nach. Dann sagte er: „Manchmal muss man zu unternehmerischen Gelegenheiten auch nein sagen können.“ Ein ethischer Kompass ist unerlässlich. 

Dies gilt umso mehr, als der Übergang vom Controversial Entrepreneurship zu „Criminal Entrepreneurship“ oft fließend ist. Diesem Bereich widmen wir uns im dritten Teil unserer „The Dark Side of Entrepreneurship“-Serie.

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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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