19.06.2019

KI-Fotobuch-Startup Journi holt Kapital von deutschem VC MairDumont Ventures

Der zum deutschen Resieführer- und Karten-Marktführer MairDumont gehörende VC MairDumont Ventures beteiligt sich mit einem nicht näher genannten Betrag am Wiener KI-Fotobuch-Startup Journi.
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Journi: Die drei Founder Christian Papauschek, Bianca Busetti und Andreas Röttl
(c) journi: Die drei Founder Christian Papauschek, Bianca Busetti und Andreas Röttl

Mit einer Resisetagebuch-App hatte das Wiener Startup Journi 2014 begonnen. Nachdem genügend „User gesammelt“ waren, brachte man 2017 mit einer Fotobuch-Funktion das erste Bezahl-Produkt auf den Markt. Seitdem ist das Startup mit inzwischen rund einer Million Usern zum – nach eigenen Angaben – europäischen Marktführer für am Smartphone erstellte Fotobücher herangewachsen. Entsprechend liegt am ursprünglich als Add-On konzipierten Printprodukt mittlerweile der Fokus des Unternehmens.

+++ Archiv: “Hansiklopädie” – Die 40 Startups des Hansi Hansmann im Überblick +++

Hansmann, Shpock-Gründer und startup300 bereits an Bord

Das hat nun auch den deutschen VC MairDumont Ventures, der etwa auch bei Zizoo, Gronda und PaulCamper investiert ist, als neuen Investor auf den Plan gerufen. Die Gesellschaft, die zum deutschen Reiseführer- und Karten-Marktführer MairDumont gehört, ist auf Investments in Reise-Startups spezialisiert. In der aktuellen Runde wurden laut öffentlich einsehbaren Firmendaten 8,49 Prozent von Journi übernommen. Angaben zur Höhe des Deals will man aus „Konkurrenzgründen“ nicht machen. Der VC reiht sich in ein Portfolio bekannter heimischer Investoren ein. Neben Hansi Hansmann sind auch die Shpock-Co-Founder Katharina Klausberger und Armin Strbac sowie Pioneers Ventures II (startup300) an Bord.

MairDumont Ventures: „Journi passt ideal zum Investmentfokus“

„Wir sind begeistert von der Idee und dem Team, das hinter Journi steht. Das Unternehmen passt ideal zu unserem Investmentfokus und unseren Zielen. Wir freuen uns daher sehr, Journi zukünftig neben Kapital auch mit unserem Know-how und Netzwerk zu unterstützen und den Wachstum gemeinsam weiter voranzutreiben“, kommentiert MairDumont Ventures-Geschäftsführer Frank Mair in einer Aussendung. „Im Zuge der Investmentgespräche hat sich schnell gezeigt, dass man einander sehr gut versteht und unsere Ziele harmonieren. Neben dem finanziellen Aspekt des Investments, schätzen wir die Erfahrung, Hilfe und das Netzwerk“, sagt Journi Co-Founder und CEO Andreas Röttl.

Kapital fließt in Algorithmus und Marketing

Gemeinsam werde nun das Ziel verfolgt, die Technologieführerschaft von Journi weiter auszubauen und die Internationalisierung voranzutreiben, heißt es in der Aussendung weiter. Das Investment werde daher gezielt für die Weiterentwicklung des Layout-Algorithmus und des Marketings in bereits etablierten und neuen Märkten verwendet. Journi ist bereits jetzt weltweit in über 23 Sprachen verfügbar, der Fokus liegt auf Europa und Nordamerika. „Mit dem Investment möchten wir unser Wachstum weiter beschleunigen und die Bekanntheit von Journi in bestehenden und neuen Märkten erhöhen. Ein weiterer wichtiger Eckpfeiler unserer Strategie ist der weitere Ausbau unserer Technologie“, sagt Röttl.

Geschwindigkeit als Trumpf

Mit eben dieser Technologie will Journi gegenüber Usern vor allem mit seiner Geschwindigkeit im Vergleich zu anderen Fototbuch-Services punkten. „In unserer heutigen schnelllebigen Zeit machen wir zwar tausende Fotos, aber aufgrund von Zeitmangel passiert danach nichts mehr damit, obwohl man den Wunsch hat, seine Momente im wahrsten Sinne des Wortes wieder greifbar zu machen. Viele Menschen möchten ein Fotobuch erstellen, es ist ihnen aber zu aufwändig. Diesen Menschen möchten wir mit Journi eine einfache Lösung anbieten“, sagt der Journi-CEO.

„Wie ein persönlicher Designer“

Der KI-basierte Algorithmus des Startups agiert „wie ein persönlicher Designer“ und schlägt in nur wenigen Sekunden ein passendes Layout für die genutzten Fotos vor. Die App kann zudem automatisch Landkarten mit den besuchten Punkten und Länderstempeln erstellen, Datumstitel einfügen und erkennt sogar getätigte Flüge. Mit der Journi-Blog-App ist es zudem möglich, Inhalte offline, während der Reise, zu erstellen. Insgesamt sei man laut eigenen Tests 99 Prozent schneller als herkömmliche, nicht automatisierte Anwendungen. In Deutschland und Österreich betrage die Lieferzeit rund eine Woche. (PA/red)

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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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