03.12.2024
KI

“Ich bin Adola, eine Künstliche Intelligenz, wie kann ich Ihnen helfen?”

Das Ziel des Wiener KI-Startups Adola ist es, eine Telefon-Assistenz für KMU und Einzelunternehmer:innen bereitzustellen. Der Audio-Chatbot unterstützt dabei sowohl eingehende als auch ausgehende Anrufe und ist an Unternehmen mit hohem Kommunikationsaufwand gerichtet.
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(c) Adola - Patrick Tomelitsch, Gründer der Adola.AI GmbH (l.) und Atilla Ceylan, Gründer und Geschäftsführer der Adola.AI GmbH.

Es gibt keine zweite Chance für den ersten Eindruck. Das ist das Motto von Adola.AI. Das Technologie-Startup aus Wien bietet einen Audio-Chatbot an, der das Telefonservice von Unternehmen jeder Größe übernehmen soll. In deutscher Sprache und auf Wunsch in 30 weiteren Sprachen.

Adola als vollwertige Mitarbeiter:in

Das Startup von Atilla Ceylan und Patrick Tomelitsch setzt dabei auf KI-gestützte Telefonassistenten, die kleine und mittlere Unternehmen sowie Einzelunternehmer:innen dabei unterstützen sollen, ihre Kund:innenkommunikation effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und die Erreichbarkeit zu verbessern, wie es heißt. Konkret meldet sich anfangs eine freundliche Stimme und stellt sich zuerst vor: “Ich bin Adola, eine Künstliche Intelligenz, wie kann ich Ihnen helfen?”, sagt sie.

“Unser Ziel ist es, Unternehmen vom Arzt über die Bank, die Autowerkstatt bis hin zum Restaurant mit einer sympathischen Stimme zu unterstützen, Anrufe entgegenzunehmen, Termine zu vereinbaren oder Auskünfte zu geben”, sagt Ceylan. Für rund 250 Euro pro Monat bekomme der Auftraggeber einen vollwertigen Telefon-Mitarbeiter, der “24 Stunden am Tag und sieben Tage die Woche im Einsatz ist, nie krank ist und nie auf Urlaub geht”.

Die eingesetzten Stimmen wurden aus mehreren tausend Stimmen ausgewählt. “Adola.AI kann gleichzeitig mehrere tausend Anrufe abwickeln”, sagt Ceylan. Und Tomelitsch ergänzt: “Unsere Lösungen sind einerseits in wenigen Minuten einsatzbereit und können andererseits auf spezifische Kundenanforderungen hin individuell entwickelt werden. So bieten wir sowohl schnelle Standardoptionen als auch hochgradig anpassbare Integrationen.”

Kundenkommunikation

Mit diesem neuen Service will das Wiener Startup die Kommunikation seiner Kund:innen zu deren Kund:innen verbessern. “Im Mittelpunkt stehen die Kundenzufriedenheit, die Effizienz und das Senken der Betriebskosten”, so Ceylan weiter. “Wir lösen nicht alle Probleme, aber wir nehmen den Unternehmen lästige Arbeiten ab, damit sich die Mitarbeiter auf die wichtigen Dinge konzentrieren können.”

Die Lösungen des Startups würden die Kund:innen laut Tomeltisch “sowohl für eingehende als auch ausgehende Anrufe mit minimaler Reaktionszeit unterstützen, selbst bei einer großen Anzahl von gleichzeitigen Anrufen. Ideal für Unternehmen mit hohem Kommunikationsbedarf”.

Adola: CRM-Integration möglich

Ein weiterer Pluspunkt sei die große Flexibilität beim Austausch zentraler Komponenten wie Large Language Models (LLMs), Speech-to-Text (SST) und Text-to-Speech (TTS). Zur effizienten Kund:inneninteraktion können Systeme wie Salesforce oder HubSpot für die CRM-Integration angepasst werden.

Ceylan abschließend: “Unsere Mission ist es, Unternehmen jeder Größe mit zukunftsweisender KI-Technologie zu unterstützen und die Kommunikation nachhaltig zu verbessern.”

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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