26.11.2018

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

Die Raiffeisen Bank International (RBI) baut im Intrapreneurship-Programm Innovation Garden "kleine Lösungen" für den gesamten Konzern. Dahinter steht ein Wandel in der Unternehmenskultur, der von den einfachen Angestellten bis ins Top-Management reicht.
/artikel/intrapreneurship-innovation-garden
RBI Intrapreneurship - Innovation Garden
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: Nicole Stroj, Head of Innovation Management der RBI
sponsored

Es sind die Top-Entscheider des gesamten Konzerns, die im Board des Intrapreneurship-Programms Innovation Garden der Raiffeisen Bank International (RBI) sitzen. Konzern-CEO Johann Strobl, die CEOs der größten Tochterbanken und Top-ManagerInnen der Gruppe. Doch derzeit fiele diesen Top-Entscheidern das Entscheiden sehr schwer, erzählt Nicole Stroj, Head of Innovation Management der RBI. Denn der nächste Schritt im Innovation Garden steht kurz bevor: Beim Demo Day im Dezember müssen zwei von derzeit acht Intrapreneurship-Teams gewählt werden, deren Konzepte in die MVP-Phase gehen.

+++ RBI-Digitalisierungschef: “Wollen eine Skalierungsplattform für Startups sein” +++

Innovation Garden: Start mit 765 Ideen

„Die Board-Members sind von allen acht Konzepten begeistert. Sie sind laufend in Kontakt mit den Teams. Sie müssen aber eine Entscheidung treffen“, sagt Stroj. Man sei da sehr streng. Denn es brauche eine klare Priorisierung. Man könne eben nicht alles machen. Dabei hat man im Innovation Garden bereits einen beachtlichen Auswahl-Prozess hinter sich gebracht. Sechs Wochen lang waren die rund 47.000 MitarbeiterInnen der RBI-Gruppe aus 14 Ländern im Frühling dieses Jahres aufgerufen gewesen, Ideen einzureichen. Genau 765 Einreichungen sind es geworden – „viel mehr als erwartet und auch verglichen mit Intrapreneurship-Programmen anderer Unternehmen extrem viel“, wie Nicole Stroj stolz bemerkt.

„Wie eine ‚Startup-Fabrik'“

„Doch wir glauben: Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“, sagt die Innovationsmanagerin. Daher gehe man Schritt für Schritt immer mehr in die Tiefe. Zunächst kamen 20 Ideen in die engere Auswahl. Und es folgte ein weiterer Call: Wieder waren alle MitarbeiterInnen der Gruppe aufgerufen – diesmal um sich zur Mitarbeit an einem der 20 Projekte zu melden. 100 von rund 250 BewerberInnen wurden für die zweite Phase des Intrapreneurship-Programms gewählt. In einem zweitägigen Design Thinking-Workshop, dem Innovation Jam im Juni, feilten sie erste Konzepte aus und pitchten diese anschließend vor dem Board. „Es war wie eine ‚Startup-Fabrik‘. Ein riesiger Erfolg für die Unternehmenskultur“, erinnert sich Nicole Stroj.

Nicole Stroj im Video-Talk zum Intrapreneurship-Programm Innovation Garden

Live-Talk with Nicole Stroj from RBI

Nicole Stroj, Head of Innovation Management of Raiffeisen Bank International AG, in a video-talk about the intrapreneurship program innovation garden and the outcome, it’s role in the overall innovation strategy of a traditional banking group and lots more.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 23. November 2018

Eine schwere Wahl

Und nach dem Pitch lernte man eine organisatorische Lektion: „Nächstes Mal servieren wir das Essen bereits während des Auswahl-Meetings des Boards“. Denn dieses habe zweieinhalb Stunden anstatt der anberaumten 45 Minuten für die Entscheidung gebraucht. „Es wurde sehr intensiv diskutiert“, erzählt Stroj. Nun blieben also die erwähnten acht Teams übrig. Drei Monate lang arbeiten sie insgesamt an ihren Konzepten. In zwei Batches aufgeteilt verbringen die Teams dabei die Hälfte der Zeit im Wiener WeXelerate, die andere Hälfte an ihren „regulären“ Arbeitsplätzen. „Es geht auch darum, sich dort vor Ort unmittelbar Feedback zu holen und die Lösungen direkt ‚on the job‘ zu evaluieren“, sagt Nicole Stroj.

Kleine Lösungen für die gesamte Gruppe

Die Teams stehen dabei vor einer fordernden Aufgabe. Denn ihre Lösungen müssen einerseits dem gesamten Konzern nutzen. Andererseits dürfen sie nicht „zu groß“ sein. „Es gibt diese Tendenz, gleich die ultimative Lösung liefern zu wollen. Dabei kommen Prozesse heraus, die sehr lange dauern und sehr teuer sind. Wir wollen Lösungen, die am Anfang nicht viel Geld kosten und sich relativ schnell umsetzen lassen. Sie sollen in weiterer Folge wachsen“, sagt Nicole Stroj. Von diesem neuen Mindset soll die gesamte Gruppe profitieren. „Das zu verinnerlichen war auch ein großer Lernprozess für das Top-Management“, sagt die Innovationsmanagerin.

Recherchieren, umhören, sammeln

„Man will immer gleich eine Lösung parat haben“, erzählt Programmteilnehmerin Christine Streibl aus dem Group Communications-Team der RBI in Wien. Dabei sei es für die Arbeit im Innovation Garden essenziell gewesen, sich zunächst intensiv mit dem Ausgangsproblem zu beschäftigen. „Wir haben recherchiert, uns umgehört und Input gesammelt und darauf die konkreten Projekt-Ideen aufgebaut“, sagt Streibl. Zentral sei es dabei gewesen, von Beginn an mit KundInnen zu sprechen und Feedback einzuholen.

„Vielfalt an Blickwinkeln öffnet einem die Augen“

„Diesen Zugang nimmt man dann automatisch auch in den regulären Job mit. Die Methodik kann man bei allen Herausforderungen anwenden“, erklärt die Teilnehmerin. Doch nicht nur davon habe sie beim Intrapreneurship-Programm profitiert. „Wir arbeiten im Programm mit Leuten aus anderen Netzwerkbanken mit komplett unterschiedlichen Funktionen im Unternehmen. Diese Vielfalt an Blickwinkeln öffnet einem wirklich die Augen“, sagt Streibl.

RBI Intrapreneurship - Innovation Garden
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: Balint Bartha und Christine Streibl

Intrapreneurship: Output erwartet

Ähnlich sieht es auch Balint Bartha aus dem Risiko-Management-Bereich der ungarischen RBI-Tochter. „Ich habe mich als Mitarbeiter einer der Netzwerkbanken hier nie als Außenseiter gefühlt“. Das Team sei von Beginn an extrem enthusiastisch an die Sache gegangen. „Es fühlt sich inzwischen an wie Familie“. Dennoch wolle man nicht nur Spaß haben. „Wir wollen liefern. Und langsam sind wir schon ziemlich nervös“, räumt Bartha ein. Denn der Demo Day rückt näher. „Und das Board erwartet einen entsprechenden Output“, ergänzt Innovationsmanagerin Nicole Stroj.

Nur zwei Konzepte kommen in die MVP-Phase

Nur zwei Konzepte werden es in die nächste Phase schaffen. In einer sechsmonatigen „MVP-Phase“ werden zwei MitarbeiterInnen pro Team – Stroj: „Wir nennen sie ‚the Founders'“ – zu 100 Prozent für das Projekt freigestellt. „Das ist natürlich auch eine persönliche Entscheidung. Die Teams arbeiten in dieser Zeit dauerhaft in Wien. Dazu müssen die TeilnehmerInnen aus den Netzwerkbanken auch bereit sein“, sagt Nicole Stroj. Zumindest über Balint Bartha kann man sagen: Er ist mehr als bereit. Zuvor muss das Board des Innovation Garden nun aber noch seine Entscheidung treffen. Und die wird – wie eingangs erwähnt – sehr schwer.

⇒ Zur Page der RBI

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

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

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 …

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

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 …

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

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 …

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

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 …

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“