06.05.2019

Joinpoints: Grazer Ein-Mann-Startup will „Trello in den Schatten stellen“

Der Grazer Gründer Jakob Deimbacher will mit seinem Startup Joinpoints eine bessere Alternative zu Trello, Pipedrive und Co. bieten. Wir sprachen mit ihm darüber, wie er die großen Konkurrenten hinter sich lassen will.
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Joinpoints: Jakob Deimbacher
(c) Joinpoints: Jakob Deimbacher

Das Grundprinzip seiner Online-Anwendung Joinpoints bringt Jakob Deimbacher in einem einfachen Satz auf den Punkt: „Das Tool passt sich an das Unternehmen an, nicht das Unternehmen an das Tool“. Es soll soll eine Vielzahl an Funktionen abbilden und besonders weitreichend einsetzbar sein. „Joinpoints kann unter anderem als CRM im Vertrieb, als Ticketsystem im Support oder als Projektmanagementtool verwendet werden. Im Idealfall nutzt man das System in allen Bereichen und Abteilungen des Unternehmens, da man dann auch die Vorteile der Vernetzung bestens nutzen kann“, erklärt der Grazer Gründer, der zuvor Chefentwickler beim Crowdinvesting-Anbieter Rockets Holding war.

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„Neuronales Netz“ für Unternehmen

Im Zentrum steht dabei Verknüpfung. „Jede Information ist ein Joinpoint und jeder Joinpoint kann miteinander verbunden werden. Das daraus entstehende Geflecht kann man wie ein neuronales Netz verstehen, das alle Informationen und Bereiche eines Unternehmens miteinander verknüpft“, erklärt Deimbacher. Zusätzlich gebe es individuell gestaltbare Prozesse und Automatismen, die Übersicht bringen und die Effizienz steigern würden. Diese individuellen Anpassungen führt der Gründer, der sein Startup derzeit noch als EPU führt, in Workshops gemeinsam mit den Administratoren seiner Kunden durch. Im Zuge der geplanten Skalierung will er aber schon bald (weiterhin individuell anpassbare) vordefinierte Templates anbieten.

„Chancengleichheit für KMU gegenüber den Big-Playern“

Die Vision ist groß: Man wolle mit dem Tool Chancengleichheit für KMU gegenüber den Big-Playern am Markt herstellen und damit bekannte Tools wie Trello und Pipedrive in den Schatten stellen. Im Hintergrund stehen dabei Methoden und Grundgedanken aus der agilen Arbeitswelt, etwa Scrum und Kanban, und Erkenntnisse aus der Psychologie. Seit fünf Jahren arbeitete der Gründer parallel zu anderen Tätigkeiten an seiner Anwendung.

Gamification trifft Individualisierung

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist Gamification. „Mitarbeiter bekommen für das Abarbeiten von Aufgaben Punkte. Werden die Aufgaben schnell und innerhalb der Deadline abgearbeitet, bekommt man mehr Punkte. Wenn nicht, weniger“, erklärt Deimbacher. „Ich habe für die Punktevergabe eine komplexe Berechnungsformel entwickelt, die den Benutzer in den ersten zwei Wochen kennenlernt und anschließend individuell bewertet. So bleibt jeder Mitarbeiter motiviert, bei der nächsten Aufgabe mehr Punkte zu bekommen, ganz egal, wie schnell oder langsam andere im Vergleich sind“.

Zukunftsvision: KI-Analyse-Tool

Mit diesem „Kennenlernen“ der Nutzer sei schon „ein bisschen“ künstliche Intelligenz im Programm implementiert. In Zukunft soll KI eine noch deutlich wichtigere Rolle spielen. „Mit dem derzeitigen System legen wir bereits die Basis für ein Analyse-Tool, das unseren Kunden in Zukunft viele wertvolle Informationen bringen wird“, sagt der Gründer. Je mehr Informationen bereits jetzt ins System eingespeist würden, desto mehr Auswertung durch einen Algorithmus, der zurzeit noch entwickelt wird, werde später möglich sein.

Joinpoints: Daten im ISO-zertifizierten Rechenzentrum in Wien

Neben den genannten Aspekten will Deimbacher mit Joinpoints gegenüber der internationalen Konkurrenz auch im Sicherheitsbereich punkten. „Alle Daten bleiben bei uns in Österreich und werden DSGVO-Konform gehandhabt. Wir nutzen dazu ein ISO- und TÜV-zertifiziertes Rechenzentrum in Wien“, sagt der Gründer. Das Anmieten der Serverleistung sei im Moment noch einer der größten Kostenpunkte des bislang eigenfinanzierten Startups. Erste Kunden, vorwiegend aus der Grazer Startup-Szene, darunter die Rockets Holding, AppRadar und Teamazing, sind bereits gewonnen. Die ersten drei Nutzer sind bei Joinpoints gratis. Für Standard-Accounts zahlt man dann 14,99 Euro monatlich pro Person. Admin-Accounts schlagen mit 19,99 Euro pro Monat zu Buche.

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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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