04.06.2015

„Mein Herz sagt nein, mein Kopf ja“: Wieso verkauften die 6Wunderkinder an Microsoft?

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© Facebook - Frank42: Frank Thelen war 6Wunderkinder-Investor der ersten Stunde.

„Was ist besser noch, als den letzten Punkt auf der To-Do-Liste ‚abzuhackerln‘? Dies mit einer wunderschönen und nützlichen Produktivitäts-App zu tun! Ich bin überglücklich, heute verkünden zu dürfen, dass Microsoft 6Wunderkinder gekauft hat – den Entwickler der allseits begehrten To-Do-Listen App: Wunderlist„, meint Erna Megiddo, Manager bei Microsoft.

Die Gerüchteküche hat in den letzten Wochen gebrodelt: Haben sie es tatsächlich getan? Haben die „Wunderkinder“ an Microsoft verkauft? In Berlin kam man um dieses Thema nicht herum. Jeder wusste etwas: „Ein Bekannter von einem Freund, der bei Wunderlist arbeitet…“ oder „Meine Schwester, deren Freundin…“- jeder war Insider und kannte sogar genaue Beträge. „Zwischen 40 und 50 Millionen“ hörte man, und „Ne, unter ein paar 100 verkaufen die nie“. Dann wurde von Wunderlist heftig dementiert, um nun doch offiziell zu bestätigen: „Heute ist ein geschichtsträchtiger Tag für mich und die gesamte Wunderlist Familie. Ich bin unglaublich begeistert davon, euch mitteilen zu können, dass wir Teil von Microsoft werden“, schreibt Christian Reber, seines Zeichen Gründer und CEO von Wunderlist, sehr emotional in einem Blogbeitrag. Aber noch jemand meldet sich an dieser Stelle zu Wort: Frank Thelen, Investor der ersten Stunde, der wohl die Hintergründe und Geschichte der „Wunderkids“ wie kein anderer kennt.

„Ich hoffe, dass mein Beitrag andere Gründer und Investoren dazu inspiriert, Risiken einzugehen und Teams in herausfordernden Zeiten zu unterstützen. Startups sind ein unglaublich schwieriges Business, darum ist die Geschichte so inspirierend, wie es Reber schaffte, eine einfache Idee in eine phänomenal-erfolgreiche, globale Firma zu wandeln“, schreibt Thelen.

Der Investor traf Reber bei einem Meetup Treffen in Berlin – zur Erklärung, von diesen Startup-Get2gethers gibt es unzählige, die manchmal mehr, aber viel öfter weniger interessant sind. Jedenfalls tauschten die beiden ihre Kontaktdaten über Xing aus, weshalb Thelen auch ein paar Wochen später Rebers Aufruf auf der Plattform sah: „Wer mag mit mir zusammen die Projekt Management Software der nächsten Generation entwickeln?“ Thelen wurde neugierig und rief an, um näheres zu erfahren. Der Rest ist Geschichte: Thelen und sein damaliger Geschäftspartner investierten die ersten 100.000 und schafften es etwas später weitere 500.000 zu vermitteln – Doch die 6Wunderkinder wuchsen so schnell, dass sie bloß 300.000 brauchten. Die Erfolgsstory ging weiter, schnell erkannte Reber, dass sie internationale Investoren brauchten und nicht länger das „lokale“ Netzwerk von Thelen nutzen sollten. Denn die zwei Produkte – unter dem Deckmantel von 6Wunderkinder – benötigten Geld, um weiter zu wachen: ‚Wunderlist‘ zeigte starken Antrieb und Wunderkit wurde aus Vision ein tatsächlicher Prototyp.

Und tatsächlich hatten bereits Top Investoren angeklopft, unter ihnen Sequoia und Atomico. Reber entschied sich für zweiteren, den Europäer und stellte 4,2 Millionen Dollar auf. „Ein beeindruckender Erfolg, wenn man bedenkt, dass wir mit der Idee, eine Projekt Management Software zu entwickeln, gestartet haben“ Aber dann der tiefe Fall: „Im Rückblick hätte ich bei unseren Seed-Runden besser sein müssen: Größer denken, mehr Zeit investieren und versuchen müssen, Investoren zu bekommen, die bereits führende Player im Repertoire haben. Aber wir mussten zeitgleich auch das Produkt entwickeln, das Team aufbauen und wir brauchten schnelles Geld…“, räumt Thelen ein. „Ich hatte damals auch nicht das richtige Netzwerk oder die Erfahrung“.

Schließlich launchte man Monate später, im Februar 2012 Wunderkit. Eine überladene Projekt Management Plattform, die nicht funktionierte: Sie war zu komplex mit zu vielen Features und einem unklaren Fokus. Und auch wenn man versuchte, das Ruder rumzureißen – es funktionierte nicht. Schließlich entschied man, sich alleine auf Wunderlist zu konzentrieren. Aber um das Unternehmen weg von der schiefen Bahn zu bringen, brauchte es eine Wunderwaffe, die man in Chad Fowler fand, einem Techniker aus den USA. Thelen: „Ich weiß nicht, wie er es schaffte, einen high-profile US-CTO für ein kleines Startup in Berlin mit großen Backend Herausforderungen zu bekommen, aber sein Pitch muss sehr überzeugend gewesen sein“. Die wohl absolut richtige Entscheidung. Weiterer Schachzug: Sequoia Capital! Außerdem holte er noch Benedikt Lehnert als Chief Design Officer ins Team. Und ab dann war Wunderlist nicht mehr zu stoppen…

Die Frage aller Fragen: In vielen Interviews, über die man von Reber stolpert, liest man heraus, dass er nicht am schnellen Exit interessiert war. Wieso nur, wieso hat er dann verkauft?

Thelen: „Weil es eine überwältigende Möglichkeit ist. Wunderlist wird Teil von Microsoft sein (…) Wunderlist wird bestehen bleiben und stärker werden (und zwar viel schneller, als es ohne diesem Deal sein würde) Ich erinnere mich, als er zu mir sagte ‚Frank, mein Herz sagt nein, mein Kopf ja‘ Geht es nach mir, dann ist das weit entfernt von unglaublich. Ein deutsches Startup mit wenig entrepreneurischer Erfahrung am Anfang, das startete, um sein Bestehen kämpfte, überlebte und siegte.“

Quellen: Frank Thelen, Microsoft, Wunderlist

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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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