26.06.2019

Sandboxes bis RWR-Card: JW mit 9 Forderungen für eine KI-Strategie

Wann es tatsächlich eine nationale KI-Strategie für Österreich geben wird, ist unklar. Die Junge Wirtschaft (JW) platzierte heute jedenfalls einen Forderungskatalog dazu.
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(c) fotolia / sdecoret

Das Thema Künstliche Intelligenz beflügelt momentan wie kaum ein anderes die Fantasie von Entscheidern und solchen, die es gerne wären. Neben großen gesellschaftlichen Fragestellungen steht dabei – etwas nüchterner gesehen – vor allem die wirtschaftliche Entwicklung zur Disposition. Man will nicht sprichwörtlich zwischen China und den USA zerquetscht werden. Auch bei der Jungen Wirtschaft (JW) macht man sich Sorgen, ob Österreich noch rechtzeitig eine KI-Strategie zustande bringt, die das Land vor derzeit gerne lancierten Worst-Case-Szenarien bewahrt.

+++ KI-Roadshow: Junge Wirtschaft präsentiert erfolgreiche KI-Unternehmen +++

KI-Strategie „muss zentraler und vorrangiger Inhalt werden“

Denn nach dem vorzeitigen Ende der türkis-blauen Regierung sind Pläne für eine KI-Strategie on hold. Wann es damit weiter geht, und wie die Strategie am Ende aussehen wird, ist entsprechend unklar. JW-Bundesvorsitzende Christiane Holzinger stellt jedenfalls klar: „Welche Regierung auch immer ab Herbst am Zug ist: das KI-Potenzial für Österreich zu heben, muss zentraler und vorrangiger Inhalt werden. Immerhin wissen wir aus aktuellen Berechnungen, dass durch den Einsatz von KI bis 2035 ein Wachstum von drei Prozent für die österreichische Wirtschaft erreicht werden kann“.

9 Punkte von JW und AI Austria

Dazu entwickelte die JW gemeinsam mit dem Think Tank AI Austria unter Führung von enlite.ai-Gründer Clemens Wasner einen neun Punkte starken Forderungskatalog. Basis dafür seien auch die Ergebnisse der von der JW im ersten Halbjahr 2019 durchgeführten Roadshow zum Thema KI gewesen, an der mehr als 1.300 Unternehmen teilgenommen haben.


1. „Big Data-Infrastruktur bereitstellen“

Der Zugang zu Daten sei essenziell für die Forschung, Anwendung und Weiterentwicklung von KI-Lösungen, heißt es im JW-Paper. Österreich solle als Vorreiter und Vorbild in Europa eine funktionierende Big Data Infrastruktur aufbauen (GDPR konform, State-of-the-Art Datensicherheit), die Forschung und Implementierung von KI Use Cases vereinfache und möglichst vielen Akteuren den Zugriff ermögliche. Denn je mehr Player Zugang zu Daten bekämen, desto mehr Anwendungen könnten getestet, umgesetzt und weiterentwickelt werden.

2. „Regulatory Sandboxes schaffen“

„Unternehmen und insbesondere Startups sollen neue Entwicklungen möglichst einfach und unbürokratisch testen können“, wünscht man sich bei der JW. Ein bewährtes Instrument sei die Einführung gesetzlicher Sandboxes, in denen keine traditionellen regulatorischen Innovationshürden bestehen. Im Bereich FinTech wird diese Modell übrigens bereits angewendet.

3. „Eigentum innovationsfreundlich sichern“

Die einheitliche Regelung von Intellectual Property-Rechten in Bezug auf Daten und Modelle sei ein wichtiger Erfolgsfaktor für Forschung, Entwicklung und Anwendungen im KI-Bereich, heißt es von der JW. „Zudem sollen grundlegende Standardpatente implementiert werden, welche die Interkonnektivität und Interoperabilität zwischen KI-Systemen sichern“. Dazu kommt ein weiterer konkreter Vorschlag: Die Etablierung von öffentlichen Patent-Pools erleichtere den schnellen Austausch von Know-how und fördere die Verbreitung der Technologie sowie die Nutzung von Erkenntnissen für verschiedene Use Cases.

4. „Fachkräfte aus- und weiterbilden“

Österreichs Wirtschaft brauche ausreichend qualifizierte Fachkräfte in den Bereichen Machine Learning (ML) und KI, wünscht sich die JW. Bei der Ausbildung der Fachkräfte in den unterschiedlichen Bildungseinrichtungen und auf unterschiedlichen Niveaus sei eine strukturierte Vorgangsweise notwendig, die sich an der Wertschöpfungskette orientiere. Die JW streicht dabei konkrete Kompetenzprofile heraus: Für Forscher, Ingenieure, Manager und „Helfer“ im KI-Bereich brauche es demnach entsprechend unterschiedliche Ansätze.

5. „RWR-Card für KI-Fachkräfte weiterentwickeln“

Zusätzlich zur ambitionierten Aus- und Weiterbildung von Fachkräften im Inland in den Bereichen KI und ML müsse Österreich verstärkt Fachkräfte aus dem Ausland anwerben, heißt es von der JW. Die geplanten Verbesserungen bei der RWR-Card (Rot-Weiß-Rot-Karte) seien auch unter diesem Aspekt konsequent umzusetzen und weiterzuentwickeln. Das gelte besonders für die Punkte leichtere Anerkennung der Qualifikation, (insbesondere für nicht-formale Bildung und Praxis), Absenkung des Mindestgehalts, Streichung des Erfordernisses „ortsübliche Unterkunft“, Einführung einer digitalen Antragseinbringung und Schaffung einer maximalen Verfahrensdauer von acht Wochen auch bei der Erteilung von job seeker-Visa

6. „Wahlweise Bilanzierung eigenerstellter immaterieller Vermögensgegenstände“

Heute werde zunehmend in Software, Forschung und Entwicklung, Konzessionen, Patente, Lizenzen, Marken-, Urheber- und Verlagsrechte, Zuteilungsquoten, Kontingente, Syndikatsrechte, ungeschützte Erfindungen, Geheimverfahren, Belieferungsrechte, und bestimmte Optionsrechte investiert, ist im Paper zur KI-Strategie zu lesen. „Immaterielle Vermögensgegenstände sollen daher auch als solche in der Bilanz dargestellt werden können“, wünscht sich die JW. Die geforderte wahlweise Aktivierungsmöglichkeit ermögliche es der Standortpolitik, gezielt ausländische Firmen mit hohen Anteilen an immateriellen Investitionsgütern anzusiedeln. Andere Länder hätten bereits entsprechende Möglichkeiten geschaffen.

7. „Gemeinsame KI-Strategie für Europa“

„Während insbesondere asiatische Regierungen ihre KI-Bemühungen intensivieren und strategisch entwickeln, hat Europa noch keinen umfassenden Plan für die notwendige Aufholjagd“, bekrittelt die JW. Aktuelle Schritte der EU-Kommission seien zu begrüßen, aber zu wenig weitreichend. „Eine gemeinsame KI-Dachstrategie für Europa muss u.a. auf mehr Wagniskapital, steuerliche Anreize in der Grundlagenforschung, verstärkte Ambitionen in Aus- und Weiterbildung und vor allem auf eine bessere Koordination der nationalen Initiativen ausgerichtet sein. Die bestehende KI-Expertengruppe auf EU-Ebene ist um Praktiker aus Unternehmen zu erweitern. In den EU-Programmen sind entsprechende Rahmenbedingungen für KI zu gewährleisten, wie u.a. die Förderung von Infrastruktur sowie die Umsetzung von Open Data-Konzepten für europäische Forscher und Unternehmen“, fordert die JW. Konkret wünscht man sich dazu, dass Horizon Europe mit mindestens 120 Milliarden Euro dotiert wird, davon 60 Prozent „zur Stärkung der Wertschöpfungsketten der europäischen Wirtschaft durch innovative Impulse aus Schlüsseltechnologien wie KI“.

8. „Awareness schaffen“

Maßnahmen zur Information der Bevölkerung und zur Förderung des Austauschs mit KI-Experten seien als Begleitmaßnahme von zentraler Bedeutung, heißt es von der JW. Die Information und Diskussion müsse dabei „faktenbasiert und in verständlicher Sprache“ stattfinden. „Die Potenziale von KI für Wachstum, Wohlstand und Beschäftigung sind in Informationskampagnen zu kommunizieren“.

9. „KI-Entwicklung gesellschaftlich begleiten“

Die Entwicklung und Anwendung von KI sei nicht losgelöst von gesellschaftlichen Normen und ethischen Wertvorstellungen zu sehen, räumt die JW abschließend ein. „Vor diesem Hintergrund ist eine qualifizierte ethische Begleitung der KI-Einführung in den unterschiedlichsten Lebens- und Gesellschaftsbereichen notwendig. Dies kann durch die Etablierung u.a. einer globalen KI- oder Datenethikkommission (auf Ebene der UN) gewährleistet werden, die sich mit ethischen Grundprinzipien bei der Entwicklung, Programmierung und Nutzung von KI, mit ethischen Grenzen für den Einsatz von KI und Robotern, mit der Kontrolle von Maschinen, die auf KI-Basis arbeiten, sowie mit den Grundwerten der Freiheit und Verantwortung unter den Bedingungen Künstlicher Intelligenz auseinandersetzt“, heißt es im KI-Strategie-Paper. Dabei ginge es auch darum, „unbegründete Ängste vor KI-Anwendungen zu nehmen“.


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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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