06.07.2018

NIXE Bier meldet nach 6 Jahren Insolvenz an

Das Wiener Bier-Startup NIXE Bier stellt nach mehreren Rettungsversuchen den Geschäftsbetrieb ein. Wir sprachen dazu mit Gründer Constantin Simon.
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NIXE
(c) NIXE Bier.

Wie sich nun herausstellt, war es wohl ein zu gewagtes Unterfangen, mit dem das Wiener Startup NIXE Bier 2013 auf den Markt ging. Nach einem Australien-Aufenthalt war Founder Constantin Simon vom dort bereits etablierten Prinzip „Low Carb Beer“ überzeugt und wollte es nach Österreich bringen. Das von ihm hergestellte Bier hat bei einem Alkoholgehalt von 4,9 Prozent einen deutlich geringeren Kohlehydrat-Gehalt von nur 0,1 Gramm pro 100 Milliliter. Gemeinsam mit einem Radler mit Bio-Zitronenlimonade, der den geringsten Zuckergehalt am Markt hat, sollten die NIXE-Produkte eine gesündere Alternative zu gängigen Bieren und Radlern bieten. Damit konnten zunächst nicht nur viele Fans gewonnen werden, etwa auch Diabetiker, die die Bier-Variante besser vertragen. Auch rund 450 Crowd-Investoren erwarben in zwei Finanzierungsrunden über die Plattform CONDA insgesamt 250.000 Euro an Substanzgenussrechten. > Hier zu den Auswirkungen für die Crowd-Investoren.

+++ Archiv: Interview mit Nixe-Founder: “Müssen fehlendes Kapital über Performance wettmachen” +++

„Wir haben versucht jede Chance zu nutzen“

Wie NIXE nun bekanntgab, kann es diese und andere offene Forderungen nicht begleichen und muss Insolvenz anmelden. „Es ist für uns alle bitter unser Investment verloren zu haben. Es tut mir leid dass ich allen, die diese Idee durch Kapital, Zeit und Energie mitgetragen haben, keine bessere Nachrichten überbringen kann. Wir haben versucht jede Chance zu nutzen und im letzten Jahr alles daran gesetzt um doch noch eine zukunftsfähige Struktur für NIXE zu schaffen“, schreibt Simon an die Unterstützer. Neben den Crowd-Investoren haben auch mehrere Business Angels Kapital in das Unternehmen eingebracht.

40 potenzielle Investoren abgeklappert

Zwei Jahre lang hätten er und das Kernteam gearbeitet, ohne sich Gehälter auszuzahlen, erzählt Simon im Gespräch mit dem Brutkasten. Insgesamt 40 potenzielle Investoren – von Business Angels bis hin zu möglichen startegischen Partnern aus der Branche – habe man abgeklappert, um die Chancen auf eine Rettung des Unternehmens zu wahren – ohne Erfolg. „Wir sind dazu bis nach London gefahren“, sagt der Gründer.

+++ Die 3 wichtigsten Gründe, warum Startups insolvent werden +++

Listung in Supermärkten extrem teuer

Insebsondere die Dominanz der beiden großen Lebensmittelketten sorgt laut Simon für eine besonders schwierige Marktstruktur. „Was mich besonders schmerzt ist, dass die Nachfrage für unser Produkt ja da ist“, sagt er. Seitdem die Produktion Anfang des Jahres heruntergefahren wurde, würden sich täglich Kunden melden, um sich nach der Verfügbarkeit von NIXE Bier zu erkundigen. Doch in die Regale der meisten Supermarktketten hat das Startup es nie geschafft. „Soweit keine Offenheit seitens der Supermärkte gegeben ist, ist die Listung bei Bier extrem teuer und für ein Unternehmen unserer Größe praktisch nicht machbar“, sagt Simon. Man habe daher nie die kritische Absatzmenge erreicht.

Kunden tranken NIXE Bier lieber zuhause

Nicht zuletzt wegen den Hürden bei der Listung  setzte man zunächst auf einen Markteinstieg über die Gastronomie. „Es hat sich aber gezeigt, dass unsere Kunden NIXE Bier lieber kaufen und zuhause trinken“, sagt Simon. Und auch bei Gastronomie-Betrieben sei der Einstieg sehr kostspielig. „Für viele Restaurants und Bars sind die großen Bier-Anbieter ein wichtiger Teil der Finanzierung. Sie bezahlen ja für das Branding am Lokal und in den Speisekarten. Das konnten wir uns auch nicht leisten“, sagt Simon.

„Nie die kritische Absatzmenge erreicht“

„Nachdem die beiden wichtigsten Absatzkanäle für uns wegen der finanziellen Hürden verschlossen geblieben sind, haben wir nie die kritische Absatzmenge erreicht“, erklärt Simon. Daher sei man natürlich schon länger um die nötige Anschlussfinanzierung bemüht gewesen, um diese Hürden nehmen zu können und das Geschäft ins Laufen zu bringen. „Es hat sich in dieser Marktsituation letztendlich kein neuer Investor darübergeraut, mit dem wir eine zukunftsweisende Struktur schaffen hätten können“.

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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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