12.02.2020

Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das 2017 gegründete Startup, das seinen Firmensitz im Tiroler Startup-Epizentrum Wattens hat, wurde mit einer siebenstelligen Wachstumsfinanzierung vom High-Tech-Gründerfonds und MAD Ventures bedacht. Innerspace entwickelt neuartige psychologische VR-Trainingslösungen für Anwendungen in der Life-Science-Industrie.
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Innerspace: Millioneninvestment durch High-Tech-Gründerfonds und MAD Ventures für Tiroler VR-Trainings-Startup für die Pharma-Industrie
Innerspace: Die Gründer des Tiroler Training-Startups Bernhard Fercher, Andreas Berger und Sebastian Scheler mit CFO und Investor Walter Ischia (MAD)

Facharbeiter der pharmazeutischen Produktion müssen sich, insbesondere in Reinräumen, an eine Vielzahl striktester Regel halten. Besonders in kritischen Momenten oder bei komplexen Tätigkeiten passieren dabei immer wieder Fehler, welche die Pharma-Industrie jedes Jahr riesige Summen kosten. Das Tiroler Startup Innerspace Training zielt auf diese menschlichen Fehler ab.

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In Virtual-Reality-Trainings werden die Reinraum-Mitarbeiter auf besonders kritische Momente vorbereitet – das können gefährliche Eingriffe in der Medikamenten-Herstellung sein, oder tägliche Tätigkeiten, bei denen viel schief gehen kann, wie etwa Oberflächendesinfektion. Der Vorteil zur tatsächlichen Arbeitspraxis liegt dabei für Innerspace auf der Hand: Im virtuellen Umfeld kann völlig gefahrenfrei so lange geübt werden, bis eine Situation perfekt beherrscht wird. Erst dann kommt der reale Einsatz.

Innerspace: Umgehendes Feedback im erlebnisbasierten Training

Wird eine Trainingseinheit in Virtual Reality gestartet, befindet sich der Trainierende direkt in einem relevanten Schlüsselmoment der, laut Unternehmen, „sehr realitätsnahen Simulation“. Durch den Fokus auf eine spezielle Aufgabe soll auch Ablenkung, die bei anderen Trainingsarten immer auftreten kann, verhindert werden. Dieses „erfahrungsbasierte Training“ soll den Transfer in die realen Anlagen besonders leicht und effektiv machen, weil weniger Regeln gepaukt werden, sondern die tatsächlichen Tätigkeiten bereits im Training ausgeführt und geübt werden.

Sichtbare Keime und Mitarbeiter-Tacho

In den Reinräumen der Pharma-Unternehmen kann es besonders wichtig sein, sich sehr langsam zu bewegen, weil ansonsten Keime in der Luft aufgewirbelt werden und diese in die Medikamente gelangen könnten. In der entsprechenden Lerneinheit bekommen die Innerspace-Trainees ein Tachometer, das ein Gefühl für die richtige Geschwindigkeit vermittelt. Zusätzlich werden die ansonsten unsichtbaren gefährlichen Keime in der Luft sichtbar gemacht – so wird die Gefahr deutlich und das richtige Mindset geschult.

2020: Mehr Trainingseinheiten und doppelte Mitarbeiterzahl bei Innerspace

Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben. Bereits jetzt beliefert das 25-Mitarbeiter große Unternehmen nämlich international zahlreiche führende Pharmaunternehmen – „Exportquote 100%“ – obwohl man erst Anfang 2019 noch mit einer Handvoll Mitarbeitern operierte.

Für Senior-Investment-Manager des HTGF, Tobias Faupel, Hauptgrund für das Investment: „Das Unternehmen hat bereits gezeigt, dass es eine erhebliche Nachfrage für DeepTraining-Lösungen in der Life-Science-Industrie gibt“. Die eingebrachten Geldmittel sollen jetzt vor allem in die Produktentwicklung gesteckt werden – so sollen 2020 noch mehr unterschiedliche Trainingseinheiten entstehen. Außerdem will sich das Wattener Technologieunternehmen in Sachen Personalstand verdoppeln.

DeepTraining-Ansatz soll das Lernen revolutionieren

Erfolgversprechend ist der „DeepTraining“ getaufte Ansatz von Innerspace laut CEO Sebastian Scheler, selbst ein Psychologe, vor allem deshalb, weil „Innerspace ein neues Verständnis über die Art und Weise des Trainings in die Unternehmen bringt“. Er spreche dabei erlebnisbasiertes lernen und im Haus entwickelte Lern- Prinzipien an. Das sieht auch Walter Ischia, Investor mit MAD Ventures und CFO von Innerspace so: „Virtual Reality gilt für viele immer noch als eine Spielerei. Für unsere Kunden ist es hingegen der Schlüssel zu einer völlig neuen Art zu lernen und zu trainieren“. Erfolgsgarant für das Produkt ist laut Scheler auch dessen Skalierbarkeit, weil „es gelungen ist, ein Produkt zu schaffen, das Kunden unabhängig von ihren individuellen Prozessen nutzen können“.

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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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AI Summaries

Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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 …

Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.

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Innerspace: Millioneninvestment für Tiroler VR-Trainings-Startup

Das Tiroler Startup Innerspace hat sich auf Virtual Reality-Trainings spezialisiert und bedient damit die Pharma-Industrie, die damit ihre Mitarbeiter schult. Dass der Markt für dieses Produkt groß ist, zeigt nicht nur das Investment vom Tiroler Frühphasen-Investor und Company Builder MAD und dem deutschen High-Tech-Gründerfonds HTGF, die nun deutlich mehr als eine Million Euro in das Tiroler Unternehmen gepumpt haben.