17.10.2019

Das Startup BraveYourself VR hilft, die eigene Rede im virtuellen Raum zu trainieren

BraveYourself VR ist ein Startup aus München, mit dessen App User ihre Redekünste vor Publikum in virtuellen Räumen trainieren und verbessern können. Der brutkasten sprach mit Gründer Max Wolfgang Aigner über das Konzept hinter der VR-Rede-App, Zukunftspläne und Geschäftsmodelle.
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BraveYourself VR
(c) BraveYourself VR

Der Hund, die Freundin, der beste Freund oder der hauseigene Spiegel – sie alle müssen oftmals dann herhalten, wenn es darum geht, wichtige Reden zu üben. Doch dann kommt die Bühne: Das Licht ist ganz anders, man hat ein Mikrofon in der Hand und zudem schauen einem auch noch dutzende oder gar hunderte Leute beim Reden zu. So leicht lässt sich also aufgrund der euphorischen Reaktion des Hundes nicht darauf schließen, dass man auch auf der Bühne ein überzeugende Redeleistung abliefern wird.

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Eigene Rede im virtuellen Raum üben

Ende 2017 erkannte Firmengründer Max Wolfgang Aigner exakt dieses Problem. Das Konzept von BraveYourself VR ist insgesamt schnell erläutert: Man kann sich via App und VR-Brille in gescannten Räumen im virtuellen Umfeld bewegen und in diesem (s)eine Rede austesten.

BraveYourself VR
(c) BraveYourself VR

„Man kann etwa online seine Rede freischalten und andere Leute, die die Software ebenfalls haben, hören zu“, erklärt Aigner. Mit Smileys können ebenjene auf diese reagieren und damit diese letztendlich auch bewerten. Der Redner hat bei alldem beispielsweise die Wahl zwischen Theater, Office oder Halle als virtuelle Redesituationen. Trainierbar sind unter anderem Körpersprache, Stimme und Ton.

Leibhaftiger Coach und KI

Noch ist dabei ein Coach aus Fleisch und Blut das Maß aller Dinge. Dieser trägt ebenfalls eine VR-Brille und trifft sich im virtuellen Raum mit dem Redeübenden. Königsdisziplin ist diesbezüglich die mit der Pro-Version mögliche Live-Speech, bei der man seine Rede tatsächlich in einer Live-Situation vor leibhaftigem Publikum ausprobieren kann.

Die Zukunft liegt aber, das macht der Firmengründer unmissverständlich klar, im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Während im Moment noch Personen die Redequalität auswerten, soll künftig künstliche Intelligenz dies übernehmen. „Solche Produkte, die etwa Stimme, Sprechtempo oder Füllwörter analysieren können, sind schon am Markt, aber noch nicht bei uns implementiert“, verrät er. Erste Gespräche und Kooperationsgedanken gebe es in dieser Hinsicht aber schon, gewährt Aigner Einblicke in zukünftige Entwicklungen.

KI und Geschäftsmodelle von BraveYourself VR

BraveYourself VR
BraveYourself VR-Gründer Max Wolfgang Aigner (c) BraveYourself VR

Derzeit finanziert man sich noch hauptsächlich über Auftragsarbeiten, unter anderem mit einer Simulation für Luftlinien, bei der sich zwei Fluggäste streiten und die Mitarbeiter der Luftlinien trainiert werden sollen, angemessen auf diese Situation zu reagieren.

Künstliche Intelligenz soll künftig aber weitere Geschäftsmodelle ermöglichen. „Mit KI kann ein Unternehmer seine Mitarbeiter trainieren und muss sich nur einmal dieses ‚Ding‘ aufstellen“, meint Aigner salopp. Man kann sich also künftig mit großer Wahrscheinlichkeit als Firma sowohl App als auch Hardware und KI-Software aus einer Hand von BraveYourself gegen Bezahlung ins Haus holen.

Eine Optimierung und Verbreitung der Speaking-App erwartet sich Aigner auch durch den anstehenden Innovationsschub durch 5G. „Mit diesem ist es absehbar, dass man auch mit absoluter Wegwerf-Hardware ein tolles virtuelles Umfeld schaffen kann“, skizziert Aigner. In diesem Kontext werde es auch bald 100-fach leistungsfähigere VR-Brillen geben, die sich auch zum normalen Preis erwerben lassen würden, so Aigner.

Innovationsschub bei VR

KI und dieser technische Schub lassen den Gründer jedenfalls auf eine gute Zukunft hoffen: „KI betreffend suche wir gerade nach Probekunden, auf die man dann aufbauen kann“, sagt er: „Außerdem wird VR spätestens in zwei Jahren wirklich gut und massentauglich sein.“ In zwei bis drei Jahren werde also „alles Top sein und auf für uns solider Basis stehen“, hebt er hervor. Auch das Team – derzeit arbeiten am Projekt laut Aigner rund sieben Leute – könnte dann noch erweitert werden.

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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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