11.01.2017

Hitbox-Exit: „tens of millions of dollars“ für E-Sports-Streaming-Startup

Der österreichische E-Sports-Streaming-Dienst Hitbox, bei dem unter anderem Speedinvest an Bord war, wurde an den US-Konkurrenten Azubu verkauft. Der Brutkasten sprach mit Speedinvest-Founder Oliver Holle über den Exit.
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(c) Hitbox: Founder Markus Leitsch und Martin Klimscha

Von April bis November haben die Verhandlungen gedauert, noch vor Weihnachten war der Deal abgeschlossen: Das Wiener Startup Hitbox, das auf das Streaming von E-Sports spezialisiert ist, ging an den US-Rivalen Azubu. Über den Verkaufspreis wurde zwar Stillschweigen vereinbart, gegenüber der Los Angeles Times ließ Azubu CEO Mike McGarvey dann aber doch eine Größenordnung durchblicken: „tens of millions of dollars“ sollen bezahlt worden sein. Die Betonung liege am „s“ in „tens“, sagt Speedinvest-CEO Oliver Holle, der bei den Verhandlungen dabei war. Mehr will er im Gespräch mit dem Brutkasten aber auch nicht verraten.

+++ Presseaussendung: Streaming-Plattform Hitbox von US-Konkurrent Azubu übernommen +++

Verkaufserlös an Investoren ausgeschüttet

© Speedinvest: Oliver Holle

Holle zeigte sich im Gespräch jedenfalls sehr glücklich über den Deal. Das dürfte auch persönliche Gründe haben: Der Verkaufserlös sei bei Speedinvest zur Gänze an die Investoren ausgeschüttet worden, sagt er. Der Topf für weitere Investitionen sei bei Speedinvest aber gut gefüllt: „An Geld fehlt es nicht“, erklärt Holle. Auch mit dem Zeitpunkt des Exits ist er zufrieden: „Um Hitbox als eigenständiges Unternehmen langfristig zu positionieren, braucht es Finanzmittel, die in Österreich nicht und in Europa nur schwer aufzutreiben sind“, sagt er. Hinter Azubu würden finanzkräftige Investoren stehen, die nun zweistellige Millionenbeträge einbringen könnten.

Marken werden fusioniert, Hitbox-Founder halten Anteile

Daher seien die Hitbox-Founder und die Investoren im Frühjahr 2016 auch schnell übereingekommen, dass der Exit für alle beteiligten sinnvoll sei. Die Initiative dazu war von Azubu gekommen, nachdem bereits die Möglichkeit operativer Kooperationen ausgelotet worden war. Während die österreichischen Investoren nun ihre gesamten Anteile abgegeben hätten, hätten die Hitbox-Founder mit dem Deal Anteile an Azubu erhalten, erzählt Holle. Der Plan sei nun, einen Relaunch durchzuführen und die beiden Marken zu fusionieren – der Prozess sei aber noch nicht abgeschlossen.

+++ Anteile – die neue Währung +++

„Perfekte Ergänzung“ bei Nummer zwei der Welt

Die beiden Unternehmen würden sich dabei perfekt ergänzen. Nicht nur, dass Azubu die Märkte in Amerika und Asien gut abdecke, während Hitbox in Europa gut positioniert sei, „das Team in Los Angeles ist in den Bereichen Content und Vermarktung top, das Wiener Team punktet mit Technologie und Community“, sagt Holle. Dadurch sei der nunmehr weltweit zweitgrößte Player in der Branche besonders gut aufgestellt. Entsprechend soll auch der Standort Wien innerhalb der neuen, gemeinsamen Marke erhalten bleiben. Dabei werden auch die Hitbox-Founder Martin Klimscha, Markus Leitsch und René Weinberger weiterhin eine wichtige Rolle spielen.

„Es war ein ziemlicher Husarenritt. Es ist selten, dass so etwas trotz fehlender Ansatzfinanzierung klappt“

Ein „echter Venture Case“

Für Holle ist der siebte Exit, der mit Speedinvest gelungen ist, jedenfalls eine „unglaubliche Geschichte“. Denn es handle sich bei Hitbox um einen „echten Venture Case“. „Es war ein ziemlicher Husarenritt. Es ist selten, dass so etwas trotz fehlender Ansatzfinanzierung klappt“, sagt er. Ganz so bescheiden, wie man nun glauben würde, waren die bisherigen Investments in das Wiener Startup jedoch nicht. Bei der letzten Finanzierungsrunde Ende 2015 – angeführt von Speedinvest – waren immerhin vier Millionen Dollar hereingekommen.

+++ Michael Schuster, Partner und Co-Founder von Speedinvest, im Gespräch. +++

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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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