03.01.2018

E-Sport: Der Weg zum Wachstumsmarkt Nummer 1

US-Schauspieler Will Farrell will demnächst einen Film über eSports drehen, NBA-Teams verpflichten ganze eSport-Teams und auch am heimischen Markt ist seit 2017 das Thema eSports in aller Munde. Doch wo kommt der Hype her und was wird er für die nächsten Jahre noch bringen?
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eSports Finale im großen Stil

E-Sport, also der sportliche Wettkampf zwischen Menschen mit Hilfe von Computerspielen, gibt es seit es Computerspiele gibt. In den 1950er Jahren wurde schon Schach, immerhin eine olympische Disziplin, via Computer gespielt. 1972 wurde das Spiel Spacewar! am Campus der Stanford University erstmals in einem organisierten Wettkampf gespielt, bei dem es ein Rolling Stone Abo zu gewinnen gab. 1980 messen sich in der ersten Atari National Space Invaders Championship bereits 10.000 Menschen. Es folgen erste Meisterschaften in diversen Games. Der Hype startet.

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Das Kind bekommt einen Namen

Das Wort eSports taucht dann erstmals Ende der 1990er auf. Durch die zunehmende Verbreitung des Internets und sinkender Hardwarepreise finden immer mehr sogenannte LANs statt. Computer werden lokal vernetzt, um gegeneinander spielen zu können. Auch online wird gespielt und so werden auch globale Wettkämpfe möglich. Erste E-Sport-Ligen entstehen, etwa 1997 die mittlerweile weltweit agierende ESL (Electronic Sports League). Durch die Ligen sind auch Spieler gezwungen sich zu Teams bzw. Clans zu formieren. In Österreich damals schon dabei: Infernum und plan-B.

Vorreiter Asien

Obwohl es weltweit Ambitionen in Richtung eSports gab, war es vor allem Südkorea, das der jungen Sportart eine Heimat bot. In den auch heute immer noch sehr populären Internetcafés, auch genannt „PC Bang“, finden sich Jugendliche regelmäßig zum Spielen ein. Ein richtiger Hype erfasst die Kids, die lieber mit zocken als mit dem klassischen Fortgehen ihre Nächte durchmachen. Im Jahr 2000 wird die Korean eSports Association als nationaler Dachverband in Südkorea gegründet und erste Spiele im Kabelfernsehen übertragen. Im selben Jahr finden erstmals die World Cyber Games (WCG) in Seoul statt. Die Welle ist losgetreten. 2007 werden beim E-Sport-Turnier Championship Gaming Series (CGS) 1 Mio. US-Dollar Preisgeld ausgeschüttet.

E-Sport wird Mainstream

Nachdem in den Anfängen Spiele wie Quake oder StarCraft den Hype entfacht haben, steht heute ein sehr breite Palette an erfolgreichen eSports-Titeln zur Auswahl. Kartenspiele (GWENT, Hearthstone), Ballergames (Rainbow Six Siege, CS:GO, Overwatch), Multiplayer Online Battle Arena Vertreter (League of Legends, Dota2) oder auch Survival-Games wie zuletzt PUBG oder Fortnite. Deshalb wird der E-Sport zunehmend mit z.B. Motorsport verglichen. Es gibt nicht den „einen“ E-Sport, sondern ganz viele Games, die kompetitiv gespielt werden, vergleichbar mit den unterschiedlichen Motorsport-Klassen. Der rote Faden: fast alle Games gewinnen jährlich an Popularität und es kommen sogar neue hinzu.

Wachsende Zuschauerzahlen im E-Sport

Was dem E-Sport in den letzten Jahren sehr in Sachen Popularitätsgewinn geholfen hat war die Streaming-Plattform Twitch.tv (2014 um 970 Millionen Dollar von Amazon gekauft). Hier schauen bis zu 100 Millionen Unique Viewers pro Monat ihren Vorbildern bzw. bei Großveranstaltungen zu. Das passiert in einer begehrten Zielgruppe, die mit vielen anderen Sportarten oder via klassischer Medien kaum noch zu erreichen ist. Jung, 16-25 Jahre, überdurchschnittlich gebildet und Werbung bzw. Sponsorings eher positiv gegenüber aufgeschlossen.

Große Firmen steigen ein

„If you are a CMO and you are not in esports in 2017, you are going to risk getting fired,“ wird Tobias Sherman, global head of esports WME, Ende 2017 in einem Artikel zitiert. Er ist nicht der Einzige, der den Stellenwert für eSports enorm hoch einschätzt. Andre Fläckel, Direktor eSports bei Lagadére: „eSports ist auf dem Weg, eine der bedeutendsten Sportarten weltweit zu werden. Firmen im Sportbusiness müssen sich eher früher als später die Frage stellen, ob und wie man sich engagieren soll.“

Zahlreiche europäische Fußballvereine, darunter auch die österreichischen Klubs SK Rapid Wien und FC Red Bull Salzburg, haben bereits E-Sportler unter Vertrag genommen. Der US-Basketballverein Philadelphia 76ers hat bereits zwei ganze Teams erworben – andere Vereine haben nachgezogen. Die 2018 startende Overwatch League erfordert von den Teams ein Grundinvestment von ca. 3,5 Millionen US-Dollar, dennoch haben sich sofort 12 Teams angemeldet. Hinter den Teams stehen Firmen wie die Kraft Group, Besitzer von US-Baseball-Teams oder auch der Mobile Games Firma Kabam. Firmen wie Audi, Gilette, Bud Light und zahlreiche andere Getränkehersteller sind ebenfalls schon auf den Zug aufgesprungen.

Umsatzsteigerung im E-Sport

Ein guter Zeitpunkt einzusteigen

Die Plattform Newzoo, die zahlreiche Statistiken im Bereich E-Sport erhebt, sieht Sponsorships im E-Sport im Jahr 2017 bei rund 266 Mio. US-Dollar. Für 2020 werden 655 Mio. US-Dollar prognostiziert. Auch in allen anderen Bereichen, etwa Zuschauer, Preisgelder und geschaltete Werbung, sieht Newzoo rasches Wachstum.

E-Sportler haben gegenüber traditionellen Sportlern einen großen Vorteil – sie sind nahbarer. Oft in ihren Streams oder auf ihren Social Media Kanälen in ständiger Interaktion mit ihren Fans, ist das für Brands ein ungewohnt direkter Weg mit den Konsumenten zu interagieren. Mit klassischen Sportsendern, die eSport-Games übertragen, Universitäten (z.B. die Robert Morris University of Chicago), die bereits Stipendien für E-Sportler vergeben, sollte man aktuell nicht mehr zulange warten, bis man selbst ein Teil dieser Welt geworden ist.

Noch sind die Investments überschaubar, mit denen man zumindest lokal in den Markt einsteigen kann. Mit der richtigen Beratung, schließlich gibt es viele Möglichkeiten aktiv zu werden, kann wohl fast jede Firma ihren Fußabdruck in diesem wachsenden Bereich hinterlassen.

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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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