31.08.2018

Klimaschutz & Startups: Der größte Zukunftsmarkt von allen

"Es geht um verdammt viel Geld". Wir haben mit Christoph Wolfsegger und Miriam Schönbrunn von greenstart über die globalen und nationalen Klimaschutz-Ziele und die Chancen, die sich daraus für Startups ergeben, gesprochen.
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Miriam Schönbrunn und Christoph Wolfsegger über greenstart, Klimaschutz und Startups
(c) greenstart: Miriam Schönbrunn und Christoph Wolfsegger
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„Die EU schätzt, dass alleine in Europa zusätzliche Investitionen von 180 Milliarden Euro pro Jahr nötig sind, um die Klimaschutz-Ziele zu erreichen“, sagt Christoph Wolfsegger. Er ist beim österreichischen Klima- und Energiefonds, der vom Umwelt- (BMNT) und vom Verkehrsministerium (BMVIT) finanziert wird, für eine Reihe von Programmen zuständig, darunter auch greenstart. “Ich gehe davon aus, dass die Welt diese Ziele ernst nimmt und es zu massiven Investitionen kommen wird. Das Marktpotenzial ist also riesig. Das gesamte Vorhaben, in den wenigen Jahrzehnten eine CO2-neutrale Gesellschaft zu schaffen, ist ein sehr sehr großes Infrastruktur- und Wirtschaftsprojekt, das seinesgleichen wohl noch nicht gesehen hat“, sagt Wolfsegger.

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„Wie bepreist man eine ausgestorbene Art?“

Die Ziele des internationalen Pariser Abkommens, im Kampf gegen den Klimawandel, seien ambitioniert, aber notwendig, ergänzt Miriam Schönbrunn aus dem Greenstart-Kernteam. „Die ‚costs of inaction‘, die entstehen, wenn wir mit dem ‚Business as usual‘ fortfahren, sind immer höher als nötige Investitionen“. Und sogenannte externe Kosten, also Auswirkungen wirtschaftlichen Handelns auf Unbeteiligte, würden nur selten ausgeglichen. „Das bedeutet, dass die Allgemeinheit negative Auswirkungen mittragen muss, während der Verursacher den Hauptnutzen hält“, sagt Schönbrunn. Die Kompensierung dieser Externalitäten sei auf jeden Fall eine große Herausforderung, denn: „Wie bepreist man eine ausgestorbene Art? Oder Tote bei einer Hitzewelle oder einer Überflutung?“

5 nach 12

Um das übergeordnete Ziel des Paris Agreements zu erreichen – die weltweite Durchschnittstemperatur-Steigerung seit Beginn der Industrialisierung auf „nur“ zwei Grad zu begrenzen – müsse man die “ Viele Bereiche ganz neu denken“. Und auch das österreichische Ziel, bis 2030 komplett auf erneuerbaren Strom umzusteigen – momentan liegt die Quote bei ca. 70 Prozent – bedürfe erheblicher Anstrengungen. Dabei räumt Wolfsegger, was die Gesamtsituation angeht, ein: „Es ist zu spät, um pessimistisch zu sein. In einer anderen Metapher: Es ist eigentlich schon 5 nach 12. Aber das ist auch schon abgedroschen.“

„Der Klimawandel alleine ist noch kein Geschäftsmodell“

„Bisherige Erfolge nicht kleinreden“

Sprich, es geht darum, noch schlimmeres zu verhindern. Dabei versprüht Wolfsegger durchaus auch Optimismus. „Man darf die bisherigen Erfolge nicht kleinreden. Das Thema ist seit etwa zwei Jahrzehnten im Fokus der Öffentlichkeit. E-Autos werden langsam, aber sicher zur Erfolgsgeschichte. Photovoltaik-Anlagen sind inzwischen um den Faktor fünf günstiger, als noch vor zehn Jahren“. Bei einzelnen Themen könnten Entwicklungen auch sehr schnell vonstattengehen. Insgesamt stimme das Tempo aber noch nicht.

Video-Interview mit Christoph Wolfsegger und Cornelia Daniel von Tausendundein Dach:

Startups als Lösungs-Lieferanten im Klimaschutz

Stichwort: Tempo. Hier kommen wieder Startups ins Spiel. „Es tun sich enorme Möglichkeiten auf. Der Markt, der durch politische Rahmenbedingungen, Energiekosten, knappe fossile Ressourcen, dem streben nach Energieunabhängigkeit oder Lifestyle-Megatrends in der Ernährung entsteht, ist in einigen Bereichen noch Kapital-intensiver als andere Zukunftsmärkte wie Artificial Intelligence und BioTech. Und Startups haben mit ihrer Agilität die Möglichkeit, schnell bedarfsgerecht die nötigen Lösungen zu bringen“, sagt Wolfsegger. Dabei sei klar: „Der Klimawandel alleine ist noch kein Geschäftsmodell“. Vielmehr ginge es darum, Probleme aufzuspüren und zu lösen, sagt Miriam Schönbrunn. „Und die Alumni bei greenstart haben genau das gezeigt. Dabei gibt es kleine, lokale Projekte, ebenso wie große Tech-Lösungen“.

Skalierbare Ideen

Skalierbarkeit wolle man dabei bewusst anders definieren, als in der Startup-Welt üblich. „Wir wollen, dass die Idee wächst. Das kann durch das Startup selber passieren. Es ist aber auch ein Erfolg für den Klimaschutz, wenn ein gutes Konzept von anderen Projekten, oder auch großen Playern kopiert wird“, sagt Schönbrunn. Viele greenstart-Alumni setzten im Sinne des Klimaschutzes bewusst auf Regionalität und kleinräumigere Modelle. Beispiele sind Hut & Stiel, Unverschwendet oder Nahgenuss.

„Es geht um verdammt viel Geld“

Ganz außer Acht lassen kann man die Skalierbarkeit im klassischen Sinne dann aber natürlich auch nicht – man denke an die erwähnten 180 Milliarden Euro Kapital pro Jahr in Europa. Die sind ganzheitlich gedacht und sollen zu einem großen Teil auch von privaten InvestorInnen kommen. Wobei Wolfsegger zu bedenken gibt: „Auch die Erhaltung und Erneuerung der konventionellen Infrastruktur würde massive Mengen an Geld verschlingen, die so gesehen frei werden“. Die Trends würden bereits in die Richtung gehen. „Im Moment beobachten wir etwa, dass große institutionelle Anleger mit ihren Investments bei Kohle- oder Öl-Konzernen aussteigen und sich, genauso wie viele andere InvestorInnen, nach grünen Investments umsehen“, sagt Wolfsegger. „Ich sage ja gerne, unsere Rendite ist der Klimaschutz. Aber es geht auch um verdammt viel Geld das nach Projekten und Investitionsmöglichkeiten sucht“.

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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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