11.12.2023

Autark.me-Initiator entwickelt KI-Servicebot für Unternehmen

Thomas Gernbauer hat mehrere Jahre an einem KI-Servicebot gearbeitet. Nun ist der Supportybot einsatzbereit. Er soll u.a. als Technologiebasis für weitere Bots dienen.
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Acadybot, Risikokapital, Thomas Gernbauer
(c) Thomas Gernbauer.

Es ist vier Jahre her, als Thomas Gernbauer – Initiator der autarken Plattform autark.me, die Idee zu einem Servicebot für Unternehmen (v.a. Mittelständler) auf KI-Basis hatte. Nun ist die Entwicklung des Supportybot abgeschlossen. „Wir haben Kommunikation neu gedacht“, sagt der Innovationscoach.

Supportybot wühlt „Schätze“ hervor

Damit meint er, dass die „Schätze des Unternehmens“ durch „Big Data“-Methoden des Supportybots ausgehoben und mit der KI verknüpft werden können. Darunter interne und externe Mailverläufe, Schulungsunterlagen und Produktdatenblätter.

„Durch den Supportybot kommt es zur Entlastung der Mitarbeiter durch Unterstützung bei Anfragen“, erklärt Gernbauer. „Die menschliche Intelligenz wird durch Künstliche Intelligenz ergänzt. Es kommt des Weiteren zur Abbildung von organisationalem Wissen durch eine entsprechende Data-Matrix. Und zum besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse.“

Integration möglich

Der Supportybot kann in diverse Plattformen integriert werden (Web, Social Media) und ist laut Gernbauer in der Lage, einheitliche Antworten auf Anfragen zu geben und einen Überblick über die Anzahl und die Art der eingegangenen Fragen zu liefern.

Dies führe zu einer Steigerung der Kundeninteraktion und diene zugleich als „Instrument zur Verbesserung der Kundenbeziehung und bringe Kostenvorteile“. Oder wie Gernbauer sagt: „Für ein Unternehmen mit 100 oder mehr Anfragen pro Tag gibt es ein Einsparungspotenzial von mindestens zwei Mitarbeitern.“

Supportybot als Mutter künftiger Bots

Das KI-Servicetool kann, dem Entwickler nach, auch mit schlechter Orthografie umgehen und dabei themenspezifische Fragen beantworten, Serienbriefe aus Stichworten schreiben, Antworten in Briefform verfassen und allgemein Organisatorisches aus der Datenanalyse abbilden.

„Der Supportybot ist Teil des Projektes dialoguebots.com„, sagt Gernbauer abschließend. „Als nächste Stufe entwickeln wir den Acadybot, einen Lernbot für die Erwachsenenbildung, sowie den Tutorybot für Kinder und Jugendliche. Zukünftig wird es auch einen Coachybot, Therapeutybot und Consultybot geben. Alle davon werden auf die Technologie des Supportybots aufbauen.“

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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