22.01.2016

Diese 3 Innovatoren haben Bahnbrechendes bewirkt

Immer mehr Unternehmen suchen Startups, um an innovative Konzepte außerhalb des eigenen Unternehmens zu kommen. Wer sich nun denkt, dass dies eine moderne Herangehensweise ist, irrt. Die Unternehmerin Getraud Leimüller deckt drei bahnbrechende Innovatoren auf, ohne deren Erfindung die Welt anders wäre.
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Innovationen entstehen oftmals nicht in einer Firma, sondern kommen von außerhalb.

Neue Konzepte oder Produkte eines Unternehmens müssen nicht zwangsweise in der Firma selbst entstehen – oft kommen sie von außen. Die Gründerin Getraud Leimüller hat im Zusammenhang mit dem Stakeholder-Workshop, der am Montag in der Wirtschaftskammer stattgefunden hat und bei dem an der Open Innovation Strategie für Österreich gearbeitet wurde, genau zu diesem Thema einen Vortrag gehalten. Leimüller hat in Harvard studiert und vor zehn Jahren die Beratungsfirma „winnovation“ ins Leben gerufen.

+++ Androsch über Innovation: „Kein Geld, keine Musik, aber…“+++

„Neues Wissen entsteht nicht im Zentrum, sondern in der Peripherie“, Getraud Leimüller, winnovation.

Bahnbrechende Innovationen

Die Innovations-Expertin nennt drei Beispiele von Personen, die außergewöhnliches bewirkt haben – und das trotz widriger Umstände.

  • Uhrmacher und Tischler John Harrison
  • Schauspielerin Hedy Lamarr
  • Physiker Albert Einstein

„Anhand dieser drei Beispiele kann man demonstrieren, dass Innovation oft von außen kommt“, meint Leimüller.

John Harrison

John_Harrison_(Gemälde)

Die Brutkasten Redaktion befindet sich laut Google Maps hier: 48°11’56.5″N 16°23’53.6″E. Dass man die geografische Lage so genau definieren kann, geht auf John Harrison zurück. Der Uhrmacher löste vor rund dreihundert Jahren das Längengrad-Problem in der Schifffahrt. Bis dahin konnte man genaue Positionen nicht bestimmen, weshalb Schiffsreisen oft lange dauerten. „Schiffe sind aufgrund des Längenproblems oft auf Grund gelaufen“, erklärt Leimüller.

1707 passiert ein großes Unglück: Als vier britische Schiffe auf einen Felsen auflaufen und sinken, kommen tausende Seeleute um. Die Ursache waren ungenaue Geräte und falsche Berechnungen. „Schließlich wurde vom britischen Parlament ein Preis in der Höhe von 20.000 Pfund für die Bestimmung der Längengrade auf offener See ausgerufen. So viel kosteten damals rund 10 fahrtaugliche Schiffe- ein stolzer Preis.“

Wahrscheinlich kam es wegen dem hohen Preisgeld zu den obskursten Einreichungen. Harrison stieß mit seiner Erfindung auf ein besonderes Problem: Noch im 18. Jahrhundert glaubten die Menschen, dass die Astronomie das Problem lösen könnte. Umso schwieriger musste es für den Uhrmacher und Tischler gewesen sein, sein Konzept, das astronomische Annahmen außen vor ließ, einzureichen und durchzusetzen. Seine Uhren ermöglichen präzise mechanische Zeitmessungen, wodurch man die Längengrade auf dem Seeweg erstmals bestimmen konnte. Erst kurz vor seinem Tod und nachdem James Cook die erfundene Schiffsuhr von Harrison auf seiner zweiten Südseereise testet und lobt, gilt das Längengrad-Problem auch offiziell als gelöst – und erst dann bekommt Harrison das Preisgeld ausgezahlt.

Hedy Lamarr

(c) wikipedia/ Employee(s) of Lion-Eagle Films
(c) wikipedia/ Employee(s) of Lion-Eagle Films

Die Künstlerin Hedy Lamarr war die erste „Nackte“ in der Geschichte des Films. Der erotische Film „Ekstase“ war 1933 ein Skandal. Dass die österreichische Schauspielerin auch Erfinderin war, wissen wenige.

„Sie heiratete einen Waffenproduzenten, durch den sie sich ein großes technisches Wissen aneignen konnte. Denn Lamarr war bei Abendessen, zu denen sie ihren Mann begleitete und wo viel über die Arbeit gesprochen wurde, eine aufmerksame Zuhörerin“, meint Leimüller. Für eine Frau wie Lamarr war es damals alles andere als einfach, sich in der Männerwelt durchzusetzen.

Zusammen mit dem Musiker George Antheil entdeckte Lamarr das „Frequenzsprungverfahren“, das die Grundlage moderner Kommunikation ist. Auf ihrer Entdeckung basieren Teile des Internets und wäre die heutige Mobilfunktechnik nicht möglich. Die Erfindung ließen die beiden auch patentieren.

Albert Einstein

512px-Einstein_1921_portrait2Der Physiker Albert Einstein musste in jungen Jahre viel Durchhaltevermögen beweisen. Am 14. März 1879 in Ulm geboren, war er in seiner Jugend alles andere als ein guter Schüler, der aber früh ein ausgeprägtes Interesse an Mathematik und den Naturwissenschaften zeigte. Schließlich brach er die Schule ohne Abschluss mit 15 ab und zog nach Mailand. Später holte er den Schulabschluss nach und begann zu Studieren mit dem Ziel, Professor für Mathematik und Physik zu werden. „Aber wieder scheiterte er, da er nicht auf seiner Wunschuniversität, der ETH Zürich, aufgenommen wurde“, erzählt Leimüller. Einstein zog nach Bern und erhielt eine Stelle bei Patentamt – als „Experte dritter Klasse“.  In seiner Freizeit arbeitete der Mathematiker auf dem Gebiet der theoretischen Physik. So kam es auch dazu, dass er auf die Relativitätstheorie stieß und auf die Formel „E = mc²“.

Seine Habilitation wurde von der Uni Bern trotz Doktorats übrigens abgelehnt. „Ein Glück für Österreich, denn Einstein wurde auf der deutschsprachigen Uni in Prag Professor und nahm die österreichisch-ungarische Staatsbürgerschaft an.“ Dreimal hatte das System den genialen Physiker ausgeschlossen und trotzdem hat er „bahnbrechendes“ bewirkt.

Innovation von außen

Dass heutzutage immer mehr standardisiert wird, sieht Leimüller dementsprechend kritisch. Innovation brauche Raum, damit sich der Erfindergeist entwickeln kann.
Die Beraterin erwähnt auch moderne Beispiele: Die Diabetes App mySugr wurde von Menschen entwickelt, die selbst betroffen sind. 2012 gegründet, hat die „mySugr Tagebuch App“ bereits weit über 300.000 registrierte User in Europa und in den USA. Und sie erwähnt „ReBreading“, ein Konzept mit dem sich mehrere Tage trockenes Brot wieder so aufbereiten lässt, dass es wie ein frisch gebacken schmeckt. Der Hintergrund: Jedes Jahr werden in der europäischen Union 90 Millionen Tonnen Lebensmittel weggeworfen – und das, obwohl andernorts viele Menschen hungern müssen.
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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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