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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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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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