11.06.2026
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Gegen Ineffizienz im Glasfaserausbau: Die „Zero-Touch“-Lösung des OÖ-Startups fluctus

Der weltweite Glasfaserausbau floriert – doch auf lokaler Ebene bleiben oft Lücken und ineffiziente Systeme bestehen. Das österreichische Startup fluctus von Anna Kurpierz und Christian Sattlecker hat eine „Zero-Touch"-Lösung entwickelt, die offene Netze zentralisiert managen und den Markt für neue Anbieter öffnen soll.
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© fluctus - Anna Kurpierz und Christian Sattlecker von fluctus.

Der Bedarf an Bandbreite und enormen Datenvolumina steigt rasant. Doch während der globale Ausbau der physischen Infrastruktur voranschreitet, hinkt die digitale Verwaltung oft hinterher. Gerade kleine Regionen und lokale Netzerrichter stünden vor großen Herausforderungen. Zudem arbeiten mittelständische und große Unternehmen häufig mit starren, unzureichenden Systemen, denen es an Flexibilität fehlt, so die Erfahrung des fluctus-Gründerduos Anna Kurpierz und Christian Sattlecker.

fluctus mit End-to-End

„Wir haben bei unseren Projekten festgestellt, dass der österreichische Ausbau oft große Lücken hinterlässt – kleinen Regionen und Netzbetreibern fehlt der Zugang zu zukunftsträchtigen Technologien“, sagt Kurpierz. Um diese Lücken zu schließen, hat das oberösterreichische Startup ein von Grund auf neues Management-System für „Open-Access-Netze“ entwickelt.

Dabei setzt fluctus auf ein „New-Generation Open-Access-Tool“, das den Datenaustausch zentralisiert abwickelt. Das System funktioniert als reine „Zero-Touch“-Anwendung.

„Wir sind derzeit die Einzigen, die am europäischen Open-Access-Markt eine komplett zentralisiert managebare End-to-End-Lösung (E2E) anbieten“, erklärt die Gründerin weiter. „Da sämtliche Marktbegleiter von den Kunden eine Implementierung der Logiken in deren Netz voraussetzen.“

Der entscheidende Vorteil für Kunden sei hierbei, dass im Gegensatz zu Konkurrenzprodukten Netzbetreiber keine komplexen Logiken mehr selbst in ihr eigenes Netz implementieren müssten.

Wettbewerb steigern

„Ziel unseres Systems ist der Zugang zu einem offenen Netz für alle Breitbandteilnehmer“, so die Founderin weiter. „Einerseits wird damit der Wettbewerb unter den ‚Internet Service Providern‘ gesteigert und verbraucherseitig entsteht zudem ein Nutzen aus qualitativ hochwertigen Produkten, ein großer Pool aus Anbietern und Produkten sowie niedrigere Preise. Durch die Entstehung eines Polypols auf der Angebotsseite und den daraus entstehenden größeren Markt ergeben sich intensivere Preis- und Qualitätswettbewerbe.“

Zudem würden offene Netze einen fairen Zugang für alle Anbieter ermöglichen und an jedem Anschluss einheitliche Prozesse sowie technische Mindeststandards garantieren.

„Unser Produkt ist im Wesentlichen ein System für den Glasfaserausbau und -betrieb, welches als zero-touch Anwendung realisiert wird. Durch das ‚New-Generation Open Access Tool‘, welches den Datenaustausch zentralisiert abwickelt, kann eine vergleichbare Angebotslandschaft wie im Mobilfunk geschaffen werden – neben bestehenden Internet-Providern werden auch neue Anbieter im selben Netz entstehen“, erklärt Kurpierz. „Dies führt zu größerer Angebotsvielfalt, wettbewerbsfähigen Preisen und einer höheren Anschlussquote. Es entstehen somit auch neue Möglichkeiten für Discounter, Energy-Drink-Giganten bis hin zur kleinen IT-Firma, im Netz anzubieten.“

Zielgruppen von fluctus

Die Kernzielgruppe von fluctus umfasst Netzbesitzer (wie regionale Infrastrukturbetreiber) sowie große Technologieunternehmen. Ein typischer Use-Case ist der Zusammenschluss bislang getrennt strukturierter Regionen. Durch die Zentralisierung von Netz- und Betriebsprozessen sollen bestehende Infrastrukturen effizienter genutzt und neue Internet-Service-Provider nahtlos integriert werden.

Monetarisiert wird die Technologie über Dienstleistungs- und Wartungsverträge. Nach dem Prinzip „Grow with your business“ bietet fluctus drei flexible Modelle an, die ein E2E-Deployment und den laufenden Betrieb über das hauseigene OSS/BSS-Management-System umfassen. Die Preisgestaltung ist nach Unternehmensgröße gestaffelt. Zusätzlich wird pro Projekt beziehungsweise pro „Point of Presence“ (POP) eine Projektpauschale verrechnet, die sich nach der Größe des Projekts richtet.

Hürden überwunden

Die Entwicklung einer derart tiefgreifenden Technologie ist kapital- und ressourcenintensiv. Das Gründerteam stand beim Aufbau vor massiven Hürden, wie Kurpierz erklärt: „Die Entwicklung und Herstellung unseres Produktes hat hohe Investitionen, sogenannte CAPEX, erzeugt und unzählige Tests erfordert. Erschwerend kommt hinzu, dass es am Markt wenig ausgebildetes Personal in diesem Bereich gibt – die interne Weiterbildung in dieser Nische ist enorm zeitintensiv und führt daher zu höheren Kosten.“

© fluctus – Das fluctus-Team.

Einen entscheidenden Durchbruch hierbei brachte aws Seedfinancing – Deep Tech. Die Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) trug maßgeblich zur Marktreife der Technologie bei, wie die Gründerin erklärt. Zudem konnte das Startup das aws-Netzwerk nutzen, um strategisch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Mit einer fertigen Technologie im Rücken sind die nächsten Meilensteine klar definiert. In den kommenden Jahren möchte sich fluctus als etablierte Größe im DACH-Raum positionieren. Gleichzeitig treibt das Unternehmen die Erschließung weiterer internationaler Märkte voran.


Disclaimer: Der Artikel wurde in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) umgesetzt

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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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