03.09.2020

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

Aus dem Wiener Startup Moonvision wurden zwei. Wir sprachen mit Geschäftsführer Johannes Raudaschl über Dishtracker.
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Dishtracker: Das Team rund um Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)
(c) Dishtracker: Das Team rund um Geschäftsführer Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)

Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung. In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt. Das Abzählen und im Kassensystem Einbonieren wird dadurch automatisiert. Doch schon zu dem Zeitpunkt war der Plan klar: Man wollte mit der Software auch die Industrie erobern. Etwas mehr als zwei Jahre später ist der Schritt längst vollzogen. Mit Speisen-Erkennung arbeitet man aber weiterhin. Allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.

Warum zu Moonvision Dishtracker hinzukam

„Das Anforderungsprofil im Projektmanagement ist völlig unterschiedlich“, erklärt Johannes Raudaschl, Geschäftsführer beider Startups, die Spaltung. Und es gehe natürlich um noch etwas: „Die Kunden tun sich schwer damit, wenn ein Unternehmen sowohl Self-Checkout in der Kantine als auch Fehler-Erkennung auf Autofelgen anbietet“. So soll Moonvision mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden. „Rein technologisch ist es aber dasselbe. Der Know-how-Austausch zwischen den Teams ist fließend“, so Raudaschl.

„Turnaround“ nach schwierigem Start

Entwickelt hätte sich beide Unternehmen seit der Aufspaltung gut. „Die Akzeptanz für Dishtracker-Lösung hat vielleicht ein paar Monate länger gedauert“, erzählt der CEO. Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen. „Ich bin in Deutschland von Standort zu Standort gefahren und mir ist eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“, so Raudaschl. Er habe sich gefragt: „Versteht ihr es noch nicht, oder liegen wir komplett falsch?“

Niemand habe der erste sein wollen. Doch als es endlich soweit war sei der „Turnaround“ gelungen und die Stimmung in die andere Richtung gekippt. Auch die Coronakrise habe bei der Hauptzielgruppe, bei Kantinenbetreibern, nach einer anfänglichen kurzen „Schockstarre“ eher zu einem „jetzt erst recht“-Effekt geführt. „Sie wollten die Zeit, in der weniger Leute dort essen waren, nutzen, um das System zu installieren und ein Soft-Onboarding durchzuführen“, erzählt der Dishtracker-Gechäftsführer. Zudem habe die Situation freilich weitere Argumente für den kontaktlosen Self-Checkout geliefert.

Eingehen auf Kundenfeedback im Zentrum

Derzeit zählt man etwa Unternehmen wie vodafone, SAP, A1, Leonardi, Aramark, aber auch das Hotel Sacher in Wien zu den Referenzkunden. Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken. „Wir dachten am Anfang, der Kantinenbetreiber sitzt dann am Laptop und benennt die Speisen, die auf Bildern zu sehen sind. Das will er aber nicht. Es muss so natürlich wie möglich gehen, eine neu Speise anzulegen“.

Das sei gelungen. Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen. „Dem liegen wichtige Mechanismen zugrunde: Wir haben eine gute Plattform mit vielen Speisebildern. In der obersten Struktur erkennt unsere Software etwa, dass etwas zu 99 Prozent eine Hauptspeise ist. Da heißt es Spagetti Bolognese, dort heißt es Pinocchio-Teller, aber es ist das selbe“, erklärt Raudaschl, „wenn jetzt jemand etwas anders macht als sonst un zum Beispiel das erste mal ein Schnitzel mit Spätzle unter der Kamera steht, sagt das System: Ich bin mir nur mehr zu 60 Prozent sicher, dass das ein Schnitzel mit Pommes ist. Irgendwas stimmt nicht. Aber es weiß eben trotzdem, dass es eine Hauptspeise ist. Wenn das einmal einer macht, können wir es labeln und damit ist die Sache geklärt“.

Dishtracker-Expansion: Nach DACH folgt BeNeLux und Frankreich

Inzwischen würden auch Unternehmen, die vor zwei Jahren nicht interessiert waren, aktiv auf Dishtracker zukommen. In Sachen Expansion fokussiere man derzeit noch auf den DACH-Raum, sagt Raudaschl. In Deutschland sei der Start nicht nur sprachlich einfacher gewesen, sondern es sei auch betriebswirtschaftlich besonders sinnvoll. Als nächstes stünden dann die BeNeLux-Staaten und Frankreich auf dem Plan. Einen Vorteil sieht der Geschäftsführer dabei auch darin, dass das Startup sich voll und ganz auf die Bilderkennung fokussiert. „Wir machen nicht Kassensysteme und Self-Checkouts, das machen unsere Integrationspartner“, so Raudaschl. Und so könne man sich leichter an Gegebenheiten in anderen Märkten anpassen, als der Mitbewerb.

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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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AI Summaries

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

  • Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung.
  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
  • Moonvision soll mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden.
  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
  • Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen.

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„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

  • Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung.
  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
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  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
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„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

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  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
  • Moonvision soll mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden.
  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
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„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

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