11.10.2017

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

“Wir haben ein Sprichwort in Indien: hinter jeder Haustür, an der du in Bangalore klopfst, wirst du mindestens einen Ingenieur finden” sagt Shradha Sharma. Zusammen mit Suhas Gopinath und Vivek Kumar diskutierte sie auf dem “Modern India Panel” des diesjährigen IdeaLabs über die Startup Szene in Indien.
/artikel/indische-gruender-verfolgen-investoren-manchmal-bis-aufs-klo
(c) fotolia.com - Kaale

Die Lebensläufe von Shradha, Suhas und Vivek lesen sich wie Musterbeispiele dieses modernen Indiens. Vor allem Shradha war maßgeblich an der Entstehung einer Infrastruktur für Startups und Technologie in Indien beteiligt. Ihre Website YourStory berichtete als erstes online Magazin ausschließlich über diese Themen. Inzwischen ist die Plattform mit 10 Millionen Lesern im Monat die größte Digital Media Company des Landes. Suhas Gopinaths Biographie klingt wie aus einem Bollywood Film: weil seine Familie keinen Computer besaß, brachte er sich in einem Internet Cafe selbst das Programmieren bei. “Das Internet Cafe war mein Inkubator” sagt er dazu heute. Sein erstes Unternehmen Globals Inc. gründete Suhas 2000 mit 14 Jahren. Drei Jahre später wurde er der weltweit jüngste CEO eines multinationalen Unternehmens. Inzwischen ist der Absolvent der Harvard Kennedy School Co- Founder und CEO von HappyEMI, einem FinTech Startup. Vivek Kumar ist CTO von Excubator, einem Inkubator der in den letzten Jahren 2500 Startups gefördert hat und enge Beziehungen zu Tech Giganten wie Google, Intel und Amazon pflegt.

“Seit 2015 ist die Start-up Szene regelrecht explodiert”

Seit Suhas sich das Programmieren in den Hinterräumen staubiger Internet Cafes beibrachte, hat sich in in Indiens Startup Szene einiges getan. “Früher hatten junge Inder den Druck, nach ihrem Studium in einer der großen IT Firmen anzufangen. Ein eigenes Unternehmen zu gründen galt als zu unsicher”, erklärt Suhas. Das hat sich rasant geändert. “Seit 2015 ist die Startup Szene regelrecht explodiert”, sagt Vivek. Inzwischen ist Indien der weltweit drittgrößte Startup Hub. Zwischen Januar und Juni 2017 wurden etwa 5.56 Milliarden US Dollar in indische Startups investiert.

Das ist besonders für Indiens Arbeitsmarkt wichtig. Indien ist ein junges Land, etwa die Hälfte aller Einwohner sind unter 30. Laut Suhas strömt jeden Monat etwa eine Millionen junger Menschen auf den Arbeitsmarkt. “Traditionelle Unternehmen können nicht alle dieser jungen Leute einstellen. Es macht also Sinn, in Start-ups zu investieren, die neue Arbeitsplätze schaffen”. Das hat auch die Politik verstanden. Die jetzige Regierung vergibt Stipendien von monatlich 30 000 Rupees (etwa 400 Euro) an junge Gründer. “Das ist ungefähr das Einstiegsgehalt eines Universitätsabsolventen” sagt Suhas, der die Regierung zu Digitalisierung, Innovation und Technologie berät.

“Jetzt ist die beste Zeit, um in Indien zu gründen”

Die steigende Popularität von Startups ist jedoch nicht zuletzt auch auf gesellschaftliche Veränderungen zurück zu führen. Als Suhas 2000 sein erstes Unternehmen gründete, war Indien vor allem auf Grund der billigen und trotzdem qualifizierten Arbeitskräfte attraktiv. Die konsumhungrige indische Mittelklasse macht Indien inzwischen zu einem wichtigen Markt.

Redaktionstipps

“Jetzt ist die beste Zeit, um in Indien zu gründen” findet Suhas. Das gilt nicht nur für Inder. “Viele Europäer und Amerikaner haben Angst vor Indiens Bürokratie und der Komplexität des Marktes. Diese Angst ist völlig unberechtigt. Indien bietet riesige Chancen für Gründer, die echte Probleme lösen wollen”. Und tatsächlich gibt es einige Erfolgsgeschichten. ZoomCar zum Beispiel, eine Autovermietung die 2013 von zwei Amerikanern gegründet wurde und deren 3000 Autos inzwischen in über 25 indischen Städten fahren.

“Die indische Startup Szene beschränkt sich längst nicht mehr auf Mumbai, Delhi und Bangalore”

Diese Entwicklungen sind auch dem Silicon Valley nicht verborgen geblieben. Oracle, einer der weltweit größten Softwarehersteller, verkündete Anfang Oktober die erste Runde indischer Startups, die es in das Accelerator Programm des Konzernes in Mumbai und Delhi geschafft haben. Der Y Combinator hat dieses Jahr bereits 18 indische Startups aufgenommen. Laut der India Times plant Y Combinator demnächst die Eröffnung von Büros in gleich drei größeren indischen Städten.

Dabei beschränkt sich Indiens Startup Szene längst nicht mehr auf Mumbai, Delhi und Bangalore. Viele interessante Start-ups kommen gerade auch aus kleineren Städten wie Pune oder Jaipur. “Wir waren von der Qualität der Startups aus diesen Städten selbst überrascht”, gibt Vivek von Excubator zu. Indien ist eine Republik mit 29 verschiedenen Bundesstaaten, die Startup Szene kann hier eine entscheiden Rolle in der Entwicklung einzelner Regionen spielen.

Trotz dieser positiven Entwicklungen sind bisher nur wenige indische Tech- Unternehmen an der Börse notiert. Indiens größte Dating Seite, matrimony.com, ging September diesen Jahres an die Börse – nach 17 Jahren. Laut Suhas liegt das unter anderem daran, dass viele Aktionäre ihr Geld lieber traditionell anlegen. “Die haben noch kein Verständnis für die DNA dieser Dot Com Companies”. Über die Zukunft der indischen Startup Szene macht er sich trotzdem keine Sorgen. “Indische Gründer sind hartnäckig. Die verfolgen Investoren manchmal sogar bis aufs Klo”.

Deine ungelesenen Artikel:
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind

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.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“Indische Gründer verfolgen Investoren manchmal bis aufs Klo”