01.10.2026
ROBOTIK

Maßanzug für Roboter: Wie Cybershell mit einer Außenschicht Humanoide salonfähig machen will

Humanoide Roboter werden laut Gründer Mario Curvelo Carvalho durch Cybershell Einzug in die Industrie erhalten. Die vom Startup entwickelte Außenhaut soll vor Einflüssen wie Hitze, Chemikalien oder Schlägen schützen.
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Cyberhsell-CEO Mario Curvelo Carvalho | (c) Cybershell Technologies

Es ist das Zukunftsszenario schlechthin: Menschenleere Produktionshallen, gefüllt mit humanoiden Robotern, die unermüdlich arbeiten. Cybershell arbeitet daran, dass diese Vision einmal Realität wird. Das Deeptech-Startup entwickelt eine Außenschicht für humanoide Industrieroboter, die sie im Arbeitsalltag vor externen Einflüssen wie extremer Hitze, Stößen oder Chemikalien schützen soll. „Aktuell schauen die Roboter nicht so aus, als könnten sie z. B. neben einem Hochofen arbeiten“, sagt Gründer Mario Curvelo Carvalho. Cybershell soll das nun ändern. Die Idee wurde zuletzt beim Riz-up-Preis des Landes Niederösterreich in der Kategorie „Innovativ genial“ mit dem ersten Platz ausgezeichnet (brutkasten berichtete).

Cybershell ist ein „First of a kind“

Laut Curvelo Carvalho gibt es ein Produkt wie Cybershell noch nicht auf dem Markt. „Cybershell ist ein First of a Kind. Es gibt Hersteller, die Abdeckungen und so für Roboter machen. Aber es gibt unseres Wissens nach noch keinen Hersteller, der das im humanoiden Bereich macht“, sagt der Niederösterreicher. Dementsprechend schwierig seien manche Schritte für Cybershell, da es noch keine Referenzbeispiele gebe. „Ich komme mir manchmal vor wie wenn ich vor einem Dschungel mit einer Planierraupe stehe und mir dort erst meinen Weg ebnen muss“, sagt Curvelo Carvalho.

Erstmalige Versicherung einer Flotte

Laut dem Gründer ergibt sich durch seine Technik ein entscheidender Vorteil: Durch Schadensreduktion, Austauschbarkeit und standardisierte Betriebs- und Wartungsdaten gebe es eine bessere Grundlage für die Versicherbarkeit von humanoiden Robotern. „Die Versicherung hat das erste Mal die Möglichkeit, auf Daten zurückzugreifen und damit zu arbeiten. Damit können Versicherer Risiken, Schadenwahrscheinlichkeiten und mögliche Prämiengrundlagen besser bewerten“, erklärt der Founder und ergänzt: „Die Versicherungen sagen aktuell ‚Wir haben keine Werte, wir können hier nicht berechnen, wie hoch die Ausfallsrate ist und wie viel Schaden da wirklich auf uns zukommt.“ Doch bevor eine Flotte versichert werden kann, braucht Cybershell die notwendigen Zertifikate. An diesen werde gerade gearbeitet.

Modularer Aufbau

Das Startup setzt auf einen modularen Aufbau. Die Protektoren für z. B. Schultern, Arme und Beine sind getrennt abnehmbar und greifen nicht in Antrieb, Steuerungssoftware oder Sicherheitslogistik ein. „Es geht darum, die Downtime zu reduzieren. Wenn ein Roboter beschädigt wurde, dann wollen wir nicht, dass der ganze Roboter getauscht wird. Es soll einfach das beschädigte Modul werkzeuglos abgenommen werden und das neue Modul eingesetzt werden und nach 20 Minuten soll die Downtime vorbei sein“, erklärt Curvelo Carvalho. Die Außenschicht besteht aus fünf Layern, wobei jeder eine eigene Funktion hat und unterschiedlich anpassbar ist, je nachdem, wo der Roboter zum Einsatz kommt.

Das Patent als nächster Milestone

Das Unternehmen befindet sich aktuell noch vor der Gründungsphase und ist gebootstrappt. Gründen und die Suche nach Investoren machen laut Curvelo Carvalho erst dann Sinn, wenn die Firma das entsprechende Patent habe. Dafür müsse zuvor noch die Firma gegründet werden. Es läuft somit alles auf das Patent hinaus, noch im Herbst soll der Antrag gestellt werden. Förderungen hat Cybershell noch keine erhalten, jedoch hat das Startup bereits einen FFG-Patenscheck, also einen ersten Schritt in Richtung FFG-Förderung.

Eine Auswanderung in die USA stellt für Curvelo Carvalho aktuell keine Option dar. In Europa dauert zwar der Aufbau eines Unternehmens länger als in den USA, doch Cybershell habe hierzulande alles, was es für den Aufbau benötige. „Wir können hier vom Ökosystem, von den Inkubatoren und von den Förderungen profitieren. Cybershell muss ein niederösterreichisches Unternehmen werden. Das steht ganz groß auf unserer Flagge drauf“, sagt Curvelo Carvalho.

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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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