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.

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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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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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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.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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