12.10.2015

Inkubatoren und Accelerators: Wie erging es Bitmovin beim Y Combinator im Valley?

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yodel.io: Das Founder-Team
(c) yodel.io: Das Founder-Team

Die großen Konzerne haben das Konzept Accelerator nicht erfunden. Dieses hat sich vielmehr aus der Start-up-Szene selbst entwickelt. Einer der ersten Accelerators war Y Combinator. Er hat Unicorns wie Airbnb oder Dropbox hervorgebracht und gehört heute zu den renommiertesten Accelerators weltweit. Auch ein österreichisches Startup hat es in das begehrte Programm geschafft. 

Jährlich bewerben sich tausende Start-ups um einen der wenigen begehrten Plätze im Y Combinator. Dieser wurde im Jahr 2005  in Cambridge, Massechussets (USA), von Paul Graham ins Leben gerufen, dem Gründer von Viaweb (später Yahoo! Store). Später übersiedelte Y Combinator ins Silicon Valley. Als erstes österreichisches Start-up einen Platz ergattert hat Bitmovin. Stefan Lederer und sein Mitgründer Christoph Müller haben das dreimonatige Programm im Sommer absolviert und sind gerade dabei, im Silicon Valley eine Niederlassung aufzubauen. Derzeit pendeln sie zwischen Wien und dem Valley hin und her. (Ein Beitrag zur Aufnahme von Bitmovin in den Accelerator auch in diesem Artikel)

Bitmovin bietet einen Codierungsservice an, der die Viedeostreamingqualität im Internet verbessert, in Kombination mit einem Player zum Abspielen der Inhalte, und zählt unter anderem Flimmit und Kronehitradio zu seinen Kunden. Mit Inkubatoren hat Bitmovin bereits Erfahrung, die Gründer wurden vom build! Gründerzentrum (gehört zu den von öffentlicher Hand finanzierten A plus B-Zentren) gecoacht. Beeindruckend am Y Combinator sei vor allem, dass man dort laufend auf Gründer treffe, die „wahnsinnige Erfolge“ gefeiert hätten und dort als Mentoren dienen. „Denen glaubt man natürlich Sachen eher, auch wenn man sie vielleicht eh schon vom Betreuer im A plus B Zentrum gesagt bekommen hat“, sagt Lederer und lacht. (Am Foto © Johannes Puch)

Stefan-Lederer-CEO

Zum Beispiel, dass man kontinuierlich Kundenfeedback einholen soll. „Im Unterschied zu Europa kommen die guten Ratschläge in den USA aber nicht in Schlagwörtern, sondern es wird einem wirklich gezeigt, wie man das macht“, sagt Lederer. Einmal in der Woche gebe es im Y Combinator „office hours“ zu verschiedenen, selbst gewählten Problemstellungen. Die Beratungseinheiten seien im Y Combinator bewusst kurz und prägnant gehalten. „What’s your biggest problem“ sei eine typische Frage und die Vorgaben „ziemlich tough“.

Mit Michael Justin, CEO der Gaming-Livestreamingplattfoem Twitch (das 2014 um sagenhafte 970 Millionen Dollar an Amazon verkauft wurde) habe man beispielsweise daran gearbeitet, wie man Kunden kontaktiert. „Wir hatten zehn Kunden kontaktiert und die Vorgabe für nächste Woche war, das zu automatisieren und auf 500 Kontate zu erhöhen“, erzählt Lederer.

Y Combinator COO Qasar Younis, der früher für die Business Onboardning Unit von Google (Google Maps) gearbeitet hat, zeigte dem Start-up, wie man Google-Services an kleine und mittelständische Unternehmen verkauft habe und mit welchen Mitteln man den Traffic auf der Homepage  erhöhen könne – „Mit seiner Hilfe haben wir es geschafftt, unsere Conversion Rate (das Verhältnis von Besuchern der Homepage und zahlenden Nutzern)  verdoppelt“.

Beim Pitch: „Uns wurde vorher gesagt, dass die Antworten nicht länger als 15 Sekunden dauern sollen. Darauf haben wir uns natürlich vorbereitet“, so Lederer.

Wie hat es Bitmovin eigentlich geschafft, in das Programm hineinzukommen? „Wir sind von unseren Investoren darauf hingewiesen worden, dass das ein sehr gutes Programm ist und haben uns beworben -anfangs haben wir das aber nicht so wirklich ernst genommen“, sagt Lederer. Erst müsse man einen Online-Fragebogen zum eigenen Unternehmen ausfüllen. „Wir haben dann sehr kurzfristig ein Mail bekommen, dass wir in der nächsten Woche dort erscheinen sollen.“ Also wurden schnell Flüge nach San Franscisco gebucht. Bei Y Combinator hatten sie dann zehn Minuten Zeit, sich in einer Fragerunde zu bewähren. „Uns wurde vorher gesagt, dass die Antworten nicht länger als 15 Sekunden dauern sollen. Darauf haben wir uns natürlich vorbereitet“, sagt Lederer. „Das hat uns auch sehr geholfen, die Message und uns selber zu fokussieren. Das haben wir dort gelernt.“

Noch am selben Tag kam der Anruf, dass Bitmovin dabei sei und drei Wochen später ging es dann auch schon los. Das sei eine große Herausforderung für das Team gewesen, das immerhin für drei Monate seine CEO und CTO entbehren musste. „Sie mussten viel mehr Verantwortung übernehmen, das war aber super für sie“, sagt Lederer. „Für mich und meinen Mitgründer war es toll, dass wir aus dem Tagesgeschäft rauskommen, das wir uns nur damit beschäftigen, wie wir das Produkt auf die nächste Ebene heben“.

„Als Gründer muss man sich operativ überflüssig machen.“

Die wichtigsten Erkenntnisse aus der kurzen, intensiven Zeit: „Man kann sich ruhig von Unternehmen etwas abschauen, über Prozesse, Mitarbeiterführung, Vetrieb, Unternehmenskultur generell.“ Und: „Als Gründer muss man sich operativ überflüssig machen.“ Nur so habe man genug Zeit, über das Produkt und die Kunden zu reflektieren.

Die Gründer von Bitmovin: © Johannes Puch

KWF TDIKT Preistraeger 2013 bitmovin, Klagenfurt vl:  Dipl.-Ing. Christopher Müller (CEO | Head of Technology) Dipl.-Ing. Dr. Christian Timmerer (CEO | Head of Research) Dipl.-Ing. Stefan Lederer (CEO | Head of Business) Foto by Johannes Puch    www.johannespuch.at Foto ist honrarfrei für KWF und abgebildete Person!

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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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