06.11.2019

e-bot7: KI-Lösung soll Kundenfragen-Antworten automatisieren

Das 2016 gegründete Unternehmen e-bot7 mit Sitz in München hat eine KI-Lösung entwickelt, die Antworten-Automatisierung bei Kundendienstanfragen bietet. Das Unternehmen hat dafür einen hybriden Ansatz gewählt, bei der die KI-Lösung und Mitarbeiter gemeinsam agieren und interagieren.
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Die e-bot7 Gründer Fabian Beringer (CEO), Xaver Lehmann (CEO) und Maximilian Gerer (CTO) - (c) e-bot 7

Wie schaut eigentlich mein Handyvertrag genau aus und wann bekomme ich für meine langjährige Treue endlich ein neues Smartphone? Diese oder ähnliche Fragen bekommen Kundendienstmitarbeiter im Telekommunikationsbereich tagtäglich unzählige Male gestellt. Auch Versicherungen, Hotellerie, E-Commerce und vergleichbare Bereiche sind mit einer Überfülle an sich teilweise wiederholenden Kundenfragen konfrontiert. Zunehmend haben sich diese in den letzten Jahren auch in Richtung Chat verschoben.

Robo-Kundenservice: Der Unterschied zwischen Chatbots und KI-Lösungen

Verständlicherweise hat man bei Unternehmen mit sehr vielen Kundenanfragen immer auf die Unterstützung von KI-Lösung gehofft, die die Mitarbeiter von diesen repetitiven Aufgaben entlasten sollen. Nicht jeder Bot ist aber intelligent genug, um Frustrationen bei Kunden und Mitarbeitern zu vermeiden.

+++Corporate-Startup-Collaboration: “Startups nicht zu lange blockieren”+++

“Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen”, berichtet Lea Wanders gesprochen, die beim Startups e-bot7 unter anderem für das Marketing zuständig ist. Das Problem dabei: Dazulernen oder das Erkennen von Rechtschreibfehlern sind dabei nicht vorgesehen. Weicht der Kunde auch nur ein wenig von den vorgefertigten Fragen ab kapitulieren solche Bots und wissen nicht mehr weiter. KI-Lösungen hingegen sind lernfähig.

Hybride Lösung vom Startup e-bot7

Ein Screenshot des Service-Chatbots von e-bot7
(c) e-bot 7

e-bot 7 hat natürlich den mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Chatbot nicht erfunden. Das Konzept  unterscheidet sich von vergleichbaren Produkten am Markt durch den, wie es Wanders selbst nennt, “hybriden Ansatz”. Die KI-Lösung, die vor dem ersten Einsatz etwa auf die verwendete Sprache und auf die Inhalte des jeweiligen Bot-Nutzers vortrainiert wurde, muss im operativen Geschäft nicht manuell außerhalb des Tagesgeschäftes trainiert werden, sondern lernt im Tun unentwegt dazu und wird ständig klüger.

Das passiert deshalb, weil die KI-Lösung mit den Mitarbeitern in einem ständigem Lernaustausch ist. “Unsere KI-Lösung sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss”, erklärt Wanders. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis sie die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann.

+++zum AI-Channel des brutkasten+++

Dadurch habe sich beispielsweise in einem großen deutschen Telekommunikationsunternehmen die Automatisierungsrate drastisch erhöht, so Wanders. Das gelinge, weil die KI-Lösung von e-bot7 alle Daten gleichzeitig verwerten könne und sowohl auf die Bot-Chats und auf die Mitarbeiter-Chats zugreife. Nach und nach steige das “Sicherheitslevel”, ab 97 Prozent agiere die KI-Lösung dann auf eigene Faust und schicke die Antworten raus, skizziert Wanders.

Alleinstellungsmerkmal und Zukunftspläne

Neben der “hybriden Lösung” des Bot-Konzeptes hebt Wanders auch hervor, dass man im Gegensatz zu einigen anderen Anbietern von KI-Lösungen die Datenwissenschaftler im eigenen Haus habe. “Damit können wir viel schneller auf das Feedback unserer Kunden reagieren und Verbesserungen vornehmen”, sagt Wanders.

Konzept und Flexibilität von e-bot7 kommen jedenfalls sowohl bei Kunden als auch Investoren an. Vor kurzem hat sich die Firma, die von Fabian Beringer, Xaver Lehmann und Maximilian Gerer gegründet wurde, ein millionenschweres Investment gesichert.

Das Team wächst zudem stark. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken, Ende 2020 sollen es laut Wanders schon um die 100 Mitarbeiter sein. “Der Fokus liegt dabei auf unserer internationalen Expansion”, gibt Wanders Einblicke in die Zukunftspläne.

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Die Verwendung von Kohlefaser in der Industrie hat in den letzten Jahren stark zugenommen – insbesondere in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Automobilbau und der Windenergie. Kohlefaser überzeugt durch ihre hohe Festigkeit bei geringem Gewicht, doch ihre Herstellung ist ressourcenintensiv und teuer. Ein großes Problem stellt der hohe Verschnitt bei der Produktion dar: In der Industrie landen im Durschnitt bis zu 30 Prozent der Rohstoffe im Abfall. Diese Materialverluste sind nicht nur ökonomisch ineffizient, sondern auch aus ökologischer Sicht problematisch, da Kohlefaser biologisch nur schwer abbaubar ist.

Carbon Cleanup setzt auf KI

Das 2020 gegründete Linzer Startup Carbon Cleanup rund um Gründer Jörg Radanitsch hat sich diesem Problem angenommen und zum Ziel gesetzt, Kohlenstofffasern aus Industrieabfällen aufzubereiten und wiederverwendbar zu machen. Konkret hat das Startup eine mobile Aufbereitungsanlage entwickelt, um Carbonfasern direkt vor Ort beim Kunden aufzubereiten. 

Zum Herzstück der Anlage gehört nicht nur die mechanische Aufbereitung der Kohlenstofffasern. Im Hintergrund läuft auch eine Software, die eine KI-gestützte visuelle Erkennung der zugeführten Rohstoffe ermöglicht.

“Wir haben ein KI-generiertes Datenblatt entwickelt, das automatisch die Charakteristika von eingehendem Material erkennt und den Wert des Rezyklats bestimmt“, so Radanitsch. “Bevor das Material in unsere Anlage kommt, wissen wir schon, welche mechanischen Eigenschaften es haben wird. Das ist entscheidend für die Qualität und den Marktwert des Endprodukts.”

Gründer Jörg Radanitsch | (c) Carbon Cleanup

Entwicklung der zweiten Generation an Anlagen

Während die erste Anlage des Unternehmens für R&D-Zwecke dient und über eine Kapazität von 30 Tonnen pro Jahr verfügt, konnte das Unternehmen über den Sommer eine zweite Anlage in Betrieb nehmen. „Unsere zweite Anlagengeneration ist im August fertiggestellt worden. Die Produktionskapazität ist dreimal so hoch wie bei unserer ersten Anlage. Damit sind wir jetzt in der Lage, deutlich mehr und auch verschiedene Kompositabfälle zu verarbeiten.“

Besonders stolz ist Radanitsch auf die gestiegene Materialqualität: „Das neue Aggregat ist viel stärker, was uns mehr Flexibilität bei der Verarbeitung der Materialien gibt. Wir können jetzt eine Vielzahl an Abfällen effizienter recyceln, was die Qualität der Produkte erheblich verbessert.“

Ein wichtiger Baustein für den Erfolg von Carbon Cleanup war die Unterstützung durch die Austria Wirtschaftsservice (aws). “Das Seed-Financing der Austria Wirtschaftsservice hat uns erlaubt, nicht nur unsere Forschung und Entwicklung voranzutreiben, sondern auch in Marketingaktivitäten zu investieren, die für uns als Hardware-Startup besonders wichtig sind“, erklärt Radanitsch.

Luftfahrtindustrie und Kooperation mit KTM Technologies

Eine der spannendsten Entwicklungen bei Carbon Cleanup ist der Einsatz ihrer recycelten Materialien im 3D-Druck, besonders in der Luftfahrtindustrie. “Wir liefern im Tonnenmaßstab Kunststoffgranulate, die mit unserer Rezyklatfaser verstärkt sind. Diese werden in großen 3D-Druckern verwendet, um Formen zu bauen, die dann für die Produktion von Flugzeugteilen genutzt werden”, so der Gründer.

Zudem arbeitet Carbon Cleanup mit dem österreichischen Motorradhersteller KTM zusammen. Gemeinsam arbeiten beide Unternehmen an einem geschlossenen Materialkreislauf, bei dem Post-Consumer- und Post-Industrial-Abfälle von KTM Technologies recycelt und für die Herstellung neuer Bauteile genutzt werden. Spezifisch handelt es sich um das Recycling der Teile des Rennmodells “X-Bow GT2”, dessen Rahmen zu 100 % aus Carbonfasern besteht. Durch Unfälle entsteht eine große Menge an beschädigtem Material, das normalerweise als Abfall betrachtet wird. Mit der Partnerschaft von KTM und Carbon Cleanup wird dieses Material zurück in den Kreislauf gebracht. 

(c) Carbon Cleanup

“KTM Technologies war von Anfang an ein Vorreiter. Sie testen unsere recycelten Materialien bereits erfolgreich in ihren Motorrädern“, betont Radanitsch.

Das Besondere an dieser Kooperation ist das sogenannte Closed-Loop-Material, das zu 100 Prozent aus dem Abfallstrom von KTM Technologies besteht. „Die Herausforderung ist, die Materialien zirkulär zu sammeln und in die Produktion zurückzuführen. Das Sammeln und die Qualität sind dabei entscheidend. Aber wir haben gezeigt, dass wir sogar leistungsfähigere Materialien aus Abfall herstellen können”, so der Gründer.

(c) Carbon Cleanup

Die nächsten Schritte von Carbon Cleanup

Das Geschäftsmodell von Carbon Cleanup basiert derzeit auf zwei Einnahmequellen: Zum einen bietet das Unternehmen Kunden einen Recycling-Service an, bei dem diese für die umweltgerechte Entsorgung des Materials bezahlen. Dafür wurde eine eigene Logistikstruktur aufgebaut. Zum anderen werden die Faserverbundkunststoffe an weitere Abnehmer verkauft. Derzeit liefert das Startup 98 Prozent der aufbereiteten Granulate ins Ausland. “Für eingehendes Material sind die Hauptmärkte neben Österreich vor allem Deutschland und Italien. Der Materialzufluss ist für uns derzeit jedoch kein Engpass, sodass wir gezielt das für uns passende Material auswählen können”, so der Gründer abschließend.


*Disclaimer: Das Startup-Porträt erscheint in Kooperation mit Austria Wirtschaftsservice (aws)

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e-bot7: KI-Lösung soll Kundenfragen-Antworten automatisieren

Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

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Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

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Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

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