02.06.2015

DJ Eule oder Einhorn: Paint A Friend macht aus Fantasien Geschenke

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René Zipperer und Mario Ostroski von Paint A Friend.

Das perfekte Geschenk. Gibt es das denn? Wie oft rennt man im Jahr durch die Straßen oder scannt das Internet nach der idealen Überraschung? Geburtstage, Weihnachten, Ostern – an unzähligen Anlässen muss man an Eltern, Tanten, Partner und Freunde denken.

Ähnlich ging es auch René Zipperer, der auf der Suche nach einem Geschenk für seine Nichte war. Als ihm schließlich eine der vielen Zeichnungen des kreativen Kindes unterkam, hatte er die Idee: Wieso nicht ein Stofftier von der Zeichnung anfertigen lassen? Doch er fand bis auf einen kanadischen Shop niemanden, der ein solches Plüschtier produzieren wollte. Aber zumindest die Kanadierin hatte gute Neuigkeiten: Sie konnte sich vor Aufträgen kaum retten. Dies war wohl die Geburtsstunde von Paint A Friend, einem Startup mit Sitz in Wien, das von Mario Ostroski und René Zipperer ins Leben gerufen wurde. Sie haben das kanadische Shop-Konzept nach Europa gebracht. Auf ihrer Website kann man das Foto einer Zeichnung hoch laden und bekommt dann ein Stofftier als Abbild der Zeichnung zugeschickt.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

Wir erstellen Stofftiere anhand von Kinderzeichnungen. Wie das aussieht, sieht man am besten in unserer Galerie auf unserer Homepage. Die Idee ist nicht nur Kinderherzen höher schlagen zu lassen, sondern auch Eltern eine Freude zu bereiten. Wenn Kinder glücklich sind, sind auch Eltern glücklich.

Wie verdient ihr Geld? 

Anfang 2013 haben wir unser Unternehmen gegründet und unmittelbar danach ging paintafriend.com online. Das Konzept wurde bisher mit riesigem Interesse aufgenommen. Die Nachfrage ist, gerade vor Weihnachten, gewaltig.

Wer hatte die Idee und wieso?

Die Idee aus Kinderzeichnungen Stofftiere zu fertigen stammt von meinem Geschäftspartner René Zipperer. Er hat die vielen liebevoll gestalteten Bilder seiner Nichte zur Vorlage genommen um ihr ein besonderes Geschenk zu machen. Eigentlich war das Ganze als einmalige Aktion gedacht, aber nachdem die Reaktionen von Groß und Klein überwältigend waren, haben wir begonnen das Projekt professionell voranzutreiben.

Wie kam es zum Gründer-Team?

René und ich sind schon seit vielen Jahren eng befreundet. Wir haben schon vor Jahren darüber gesprochen uns selbstständig zu machen, aber die richtige Idee war noch nicht da. Und dann kam Paint A Friend…

Eure Marketingstrategie?

Unser Konzept hat sich rasend schnell verbreitet, zudem es bisher nichts vergleichbares gab. Das Medieninteresse war von Beginn an enorm und wir hatten und haben Kooperationen mit vielen Partnern. Wir setzen sehr stark auf Social Media, da man Paint A Friend zunächst mal gesehen haben muss, um es zu verstehen.

Habt ihr bereits Finanzierung? Wie seid/geht ihr an die Investoren-Suche heran, Cold Calling oder übers Netzwerk? 

Wir haben bisher alles aus eigenen Mitteln finanziert. An potentielle Investoren haben wir bisher noch nicht gewendet.

Eure bisherigen Learnings?

Wir lernen mit jeder einzelnen Zeichnung dazu. Aber das wichtigste ist, seiner Linie treu und fokussiert zu bleiben. Wir haben von Anfang an an unsere Idee geglaubt und tun es nach wie vor.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?

Die meisten Bestellungen kommen aus dem deutschsprachigen Raum, aber immer öfter auch aus anderen EU Ländern (wie zB. Frankreich, Benelux Staaten oder GB). Daher werden wir noch dieses Jahr unsere Webseite auf Englisch und Französisch anbieten. Wir wollen Liebe und Freude über ganz Europa streuen!

Wien als Gründerstadt/ Österreich als Gründerland – die richtige Entscheidung? 

Wien ist eine sehr moderne und offene Stadt, was uns bei der Umsetzung sicherlich beflügelt hat.

Danke.

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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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