06.11.2017

Enpulsion: Aerospace Startup aus Österreich bringt echte Disruption

Enpulsion ist das weltweite erste Unternehmen, das maßgeschneiderte Antriebssysteme für Kleinsatteliten anbietet – bei extrem günstigen Preisen und kurzen Lieferzeiten.
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Enpulsion: Der Enpulsion-Ionenantrieb der Enspace-Vexel
(c) Enpulsion: Der Enpulsion-Ionenantrieb der Enspace-Vexel

„Früher haben einzelne, große Satelliten unseren Planeten umkreist. Heute übernehmen sogenannte Satellitenkonstellationen aus 500 bis 600 kleinen Satelliten, die häufig nur so groß sind wie eine Schuhschachtel, die gleichen Jobs – wie etwa Wetterprognose oder Mediensignale. Wenn diese Satelliten nun alle auf einem Orbit herumfliegen, dann besteht die Gefahr, dass sie zusammenstoßen. Auch wenn einer nicht mehr funktioniert muss er entfernt werden, sonst fliegen die Trümmer durch die Gegend – das wird Deorbiting genannt. Und genau hier kommen unsere Triebwerke ins Spiel”, erklärt Enpulsion Gründer Alexander Reissner. Insgesamt ergibt das einen zukunftsweisenden, dynamischen Markt, der extremes Wachstumspotenzial aufweist. Studien zufolge werden für diesen Bereich in den kommenden Jahren 20 Prozent Wachstum pro anno prognostiziert. „Wir haben die einzig funktionierende Technologie und das bringt uns großen Zuspruch”, so Reissner.

+++ Neue Startup-Strategie: Positives Gründerklima für Niederösterreich +++

Ionenstrahl im Vakuum

Befeuert werden die kompakten Weltraum-Triebwerke mit Indium, transportiert in fester Form, das aufgeheizt wird und sich ähnlich wie Quecksilber verhält. Ein spezieller Emitter zieht die Ionen aus dem Metall und bündelt sie zu einem Ionenstrahl der einen Rückstoß bewirkt. Durch die damit erzielte Schubkraft lässt sich der Satellit so im luftleeren Vakuum des Weltraums bewegen. Auch mehrere der Triebwerke können modular zur Steuerung eines Satelliten eingesetzt werden. „Klassische Triebwerke mit der gleiche Leistung waren bisher rund sieben bis zehnmal so groß und kosten etwa 600.000 Euro. Unser Antriebssystem, kostet pro Stück 30.000 Euro”, erklärt Reissner, der schon rund 150 Stück verkaufen konnte.

Enpulsion Team

Spin-off und Gründerservice

Die patentierten Satelliten-Triebwerke haben die Form eines Würfels und entstammen 15 Jahren Entwicklungsarbeit des Forschungsunternehmens FOTEC, der FH Wiener Neustadt. Sie sind in über 15.000 Betriebsstunden getestet worden und verschaffen dem FOTEC Spin-off heute einen deutlichen Entwicklungsfortschritt, der von der Konkurrenz kaum einzuholen ist. Von Sommer 2016 bis Sommer 2017 entfaltete sich das junge Startup im Rahmen des niederösterreichischen Gründerservices Accent, dessen Räumlichkeiten in Wiener Neustadt auch jetzt noch von Enpulsion bespielt werden. „Im Rahmen des Inkubatorprogramms hatten wir eine erfolgreiche und spannende Zusammenarbeit mit Accent”, erklärt der promovierte Aerospace Engineer. Auch finanziell ist Enpulsion aktuell gut aufgestellt, was nicht zuletzt zwei Förderungen zu verdanken ist. Von der europäischen Kommission kamen über das begehrte Förderprogramm Horizon 2020 rund 1,2 Millionen Euro herein und das Austria Wirtschafts Service AWS förderte Enpulsion mit 600.000 Euro. Zudem wird gerade eine Finanzierungsrunde mit privaten Investoren abgeschlossen.

Vision 2018

Für 2018 ist der wichtigste Meilenstein des aktuellen Marktführers, die Produktionskapazitäten weiter aufzubauen. „Bis zum Frühjahr wollen wir so weit sein, eine Serienfertigung auf die Beine zu stellen – mit einer Qualität, die der Spaceindustrie entspricht”, erklärt der Enpulsion-Gründer. Serie bedeutet rund um Space-Tech aber keine Produktion am Fließband, sondern Bedarf sehr wohl noch manueller Arbeit. Denn im Weltraumbereich entsprechen 200 – 400 Stück schon einer Serienproduktion. „Das ist das wichtigste Ziel, auf das wir nun hinarbeiten, um die Aufträge, die wir bekommen auch wirklich mit einer schnellen Vorlaufzeit abwickeln zu können”, betont Alexander Reissner abschließend.

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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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