28.08.2017

Christoph Hantschk von goodbag: „Das Ikea-Sackerl ist bereits ‚good‘.“

Interview. Nach der Aufnahme ins Ikea-Bootcamp beantwortete Christoph Hantschk, CEO und Co-Founder des Wiener Startups Goodbag, dem Brutkasten ein paar Fragen.
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goodcup empower austria - goodbag CEO Christoph Hantschk
(c) Michael-Mazohl: goodbag-Co-Founder und CEO Christoph Hantschk

Für das Wiener Startup goodbag gab es kürzlich good News. Als eines von 10 Startups unter rund 1200 Bewerbern wurde es in das Startup-Programm von Ikea aufgenommen. Im Gespräch mit dem Brutkasten erzählt CEO und Co-Founder Christoph Hantschk von den weiteren Plänen mit dem schwedischen Möbel-Riesen, von den Learnings aus der Pilot-Phase und davon, wie das Social Startup bei so viel Charity auch noch Gewinne abwerfen soll.

+++ Ikea-Bootcamp: Wiener Startup Goodbag setzt sich durch! +++


Mit welchem Konzept habt ihr bei Ikea gepitcht? Sollen sie euer System implementieren, oder gibt es noch weitere Pläne?

goodbag ist eine smarte Einkaufstasche, die Menschen motiviert das eigenen Sackerl mitzunehmen. Kunden bekommen mit der goodbag in teilnehmenden Geschäften exklusive Rabatte und Goodies und werden somit für Umweltschutz belohnt. Jede goodbag hat einen kleinen NFC Chip integriert, der kontaktlos an der Kassa gescannt werden kann. Mit jedem Scan werden dann weitere Baumpflanzungen unterstützt. Am Smartphone sehen Kunden welche Rabatte verfügbar sind, wie viele Taschen bereits gespart und wie viele Bäume bereits gepflanzt wurden. Was genau wir in den drei Monaten machen bzw. planen darf ich aktuell aufgrund der vertraglichen Vereinbarungen nicht sagen. Es gibt aber schon sehr konkrete Ideen.

Das Ikea-Sackerl ist ikonisch. Wird es jetzt „good“?

Das Ikea-Sackerl ist wahrscheinlich die bekannteste wiederverwendbare Tragetasche und ist daher bereits „good“. Die meisten kennen aber die Situation, man steht im Supermarkt oder Möbelgeschäft und kommt an der Kassa drauf, dass man vergessen hat seine eigene Tasche mitzunehmen. Mit goodbag schaffen wir hier einen Anreiz die eigene Tasche zum Einkauf mitzunehmen. Zusammen mit Ikea sehen wir sehr viel Potential und da ist die ikonische blaue Tragetasche natürlich sehr interessant.

Ist es eine logistische Herausforderung für euch, am Programm in Schweden teilzunehmen?

Als Startup haben wir gelernt flexibel zu sein und unter unterschiedlichen Arbeitsbedingungen als Team zu funktionieren. Es ist sicher eine Herausforderung, wenn ein Teil davon für drei Monate in Schweden ist. Dank unseres großartigen Teams sind wir aber zum Glück intern qualitativ so aufgestellt, dass wir goodbag zusammen mit IKEA in Schweden weiter entwickeln können, während wir in Österreich den Vertrieb vorantreiben.

goodbag hilft Sozialprojekten, es spendet für gemeinnützige Zwecke, es spart CO2-Emissionen ein. Aber wie verdient ihr damit euer Geld?

Unser Businessmodell ist ein Mix aus einer fixen Lizenzgebühr für unsere Software und einer variablen Scangebühr, die davon abhängt, wie oft Taschen im Geschäft gescannt werden. Durch den Verkauf der Taschen machen wir mittlerweile auch gut Umsatz. Aktuell bekommen wir auch viele Anfragen von Firmen die goodbags als give-away möchten. Die Marge auf den Taschen selbst ist aber relativ gering. Es ist uns wichtig dem Endkunden die goodbag so günstig wie möglich anzubieten, damit möglichst viele Menschen die goodbag verwenden und damit Gutes tun. Für den Nutzer selbst fallen jedenfalls abgesehen vom Preis für die Tasche keine Kosten an. Ganz im Gegenteil. Er spart bares Geld und unterstützt weitere Baumpflanzungen. Basierend auf unserer Technologie gibt es noch viele weitere Usecases, die das Shoppingerlebnis für den Kunden interaktiver machen und die wir in Zukunft gemeinsam mit Multi-site Retailern entwicklen können.

Wie viele User habt ihr im Moment?

Im Rahmen unseres technischen Piloten mit fünf Geschäften in der Wiener Wollzeile haben wir über 2500 goodbags verkauft und konnten zeigen, dass unser Produkt gut angenommen wird. Offiziell starten wir im Spätherbst in ganz Wien. Mit der goodbag wird man dann in 50-100 teilnehmenden Geschäften exklusive Rabatte bekommen. Im Rahmen des Piloten haben wir gelernt, dass eigene Hardware am Point of sale langfristige keine Lösung ist. Daher starten wir mit einer technisch abgespeckten Version. Parallel arbeiten wir aber bereits zusammen mit Finanzdienstleistern daran, die an der Kassa bereits vorhandene Hardware wie die NFC Payment Terminals einzubinden. Für große Ketten kommt nur eine direkte Integration in die POS Software und die bestehende Hardware am POS in Frage. Das geht natürlich nicht von heute auf morgen, sondern braucht ein wenig mehr Zeit.

+++ Goodbag: Jetzt wird auch das Einkaufssackerl smart – und “gut” +++

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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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