29.05.2015

Investor Gil Penchina: „In Österreich sind Banken groß, arrogant und dumm“

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Star Investor Gil Penchina am Pioneers Festival 2015.

Was haben erfolgreiche Unternehmen wie LinkedIn, PayPal, Indiegogo, Couchsurfing oder AngelList gemeinsam? Die Auflösung: US-Investor Gil Penchina, der auf eine spannende Karriere zurück blickt. Was wenige wissen: Auch Penchina hat Angst vorm Scheitern. 

Der ehemalige Ebay Vice President und General Manger International, war beim Online-Verkaufsgiganten von Anfang an mit dabei und hat seine Aktienoptionen pre IPO erhalten. Er ist wohl einer der Top Angel Investors weltweit – auf jeden Fall der größte Investor auf AngelList, wo er 10 Investment „Syndicates“ angelegt hat und von über 2000 anderen Business Angels unterstützt wird. (Bei Syndicate von AngelList können Investoren via Crowdfunding eine Investment Summe einsammeln.)

Dieses Jahr hat der Investor verraten, worauf es bei einem Entrepreneur seiner Meinung nach ankommt. Außerdem, dass auch jemand wie er Angst vorm Scheitern hat. Die war sogar einmal so groß, dass er kurz überlegte, einen COO einzustellen, den er für den Misserfolg verantwortlich machen kann.  

Was muss ein Gründer haben, damit er für Gil Penchina interessant ist?

Die meisten suchen ein grandioses Team, das nur aus Rockstars besteht, dann ein Produkt, das einen großen Markt bedient und einen ausgezeichneten Market Fit mitbringt.

Ich suche nach den komplett verrückten Leuten („crazy people“). Jene, die man nicht einstellen kann, weil sie sich nicht an Regeln halten, ihr eigener Boss sein möchten. Jene, denen es wichtig ist, unabhängig zu sein. Menschen, die einfach komplett durchgeknallt sind.

Wo würden Sie in Österreich investieren?

In Österreich würde ich in FinTech investieren. Denn hier sind herkömmliche Banken groß, arrogant und dumm. In einer Umgebung, wo Finanzdienstleister smart, aggressiv und aufmerksam sind, hätten es junge FinTech Startups viel schwerer.

Was muss ein Gründer noch können?

Investoren möchten sehen, dass du das Zeug dazu hast, dein Ding zu verwirklichen („make shit happen“). Da du keinen Boss ober dir hast, der dir sagt, was du tun sollst, musst du motiviert sein. Und ein guter Lügner sein (lacht). Lügen ist vielleicht das falsche Wort hier, aber du überzeugst deine Freunde, dass sie umsonst mitarbeiten, dass man zusammen „die Welt verändern“ kann. Man muss Menschen verführen können mit einer Vision von der Zukunft der Idee. In Startups zu investieren macht grundsätzlich keinen Sinn – trotzdem tun wir es, wir wollen überzeugt werden. Heutzutage kostet eine Website vielleicht 10 Euro, 5 Euro kommen noch für die Services monatlich dazu. Bring Kunden auf deine Seite, damit du belegen kannst, dass das, was du machst, Sinn macht.

Wie stehen Sie zu Crowdfunding Plattformen wie indiegogo oder kickstarter? Sollten Startups sich erst dort beweisen, bevor sie von Investoren Geld einsammeln?

Nun ja, wenn jemand Zero Geld einsammelt und keinen einzigen Unterstützer findet und dann zu mir kommt und mich fragt, ob man Geld bekommt… Es sollte genau umgekehrt sein, man sollte Kunden sammeln und dann „teureres“ Investment einsammeln gehen. Viele glauben, das erste, was man tun muss, ist, Geld von Investoren einzusammeln. Ich glaube, sehr oft ist genau das der letzte Schritt. Sammle Daten, dass deine Kunden das Produkt wollen, dass hier Potential liegt. Dass man Kunden überzeugen konnte, das Produkt zu unterstützen. Die Wirtschaft sieht gut aus, in der richtigen Umgebung, hat man gute Chancen.

Hat jemand wie Gil Penchina Angst vorm Scheitern?

Ich habe tatsächlich angst, mich zu blamieren. Einmal habe ich ein paar Millionen für ein Produkt eingesammelt. Aber nach drei Monaten war klar, dass die „gute Idee“ in Wahrheit alles andere als eine gute Idee war. Da habe ich kurz mal überlegt, ob ich nicht vielleicht einen COO (Chief Operation Officer) einstellen soll, damit ich ihm irgendwie die Schuld in die Schuhe schieben kann. Dann habe ich mich für diesen Gedanken ebenfalls geschämt. Schlussendlich habe ich die Company geschlossen und den Investoren das übrige Geld zurück gegeben. Ich habe meine Fehleinschätzung zugegeben – und erstaunlicherweise haben sie verstädnisvoller reagiert, als ich es gedacht habe.

 

 

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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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