12.06.2017

Österreichische Lotterien starten „Lotti“: Per Chat zum Jackpot

Seit wenigen Tagen kann man die Gewinnabfrage von Spielen der Österreichischen Lotterien via Facebook Messenger und Amazon Alexa abfragen. Das Unternehmen setzte dabei auf eine interne Entwicklung. Dem Brutkasten beantwortet das Team welche Challenges zu bewältigen waren.
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Gewinnabfragen oder Ziehungsergebnisse kann man künftig direkt im Facebook Messenger und per Alexa abfragen (c) Fotolia/GaudiLab

Mit „Lotti – dein Lotterien Bot“ erweitern die Österreichischen Lotterien ihr Customer Support-Team. Künftig kann man Ziehungsabfragen, Gewinnauskünfte und andere Informationen per Messenger erfragen oder Amazons Alexa um Auskünfte bitten. Fragt man „Lotti“ persönliche Fragen, bekommt man auch humorvolle Antworten. Die Frage nach dem Befinden, beantwortet der Chatbot mit „lottoschweinchenwohl“. Alexa-Geräte können überdies Quicktipps per Sprachbefehl erstellen.

Neuer Kommunikationskanal

„Ziel war es, unseren digitalaffinen Spielteilnehmern einen neuen zusätzlichen Kommunikationskanal anzubieten, über den sie schnell und unkompliziert Antworten auf ihre Fragen bekommen, und das rund um die Uhr“, so Bettina Glatz-Kremsner, Vorstandsdirektorin der Österreichischen Lotterien, die im Unternehmen für Innovation zuständig ist.

Drei Monate hat die Entwicklung des digitalen Assistenten gedauert und wurde intern von einem interdisziplinären Team aus Marketing, Kundenservice und IT sowie beratender Unterstützung der Webagentur Cyberhouse designt. „Lotti ist noch am Anfang ihrer Karriere und wird laufend trainiert und weiterentwickelt.“, so Glatz-Kremsner.

Erstmals präsentiert wurde der Chatbot übrigens bereits weit vor dem Launch bei einem Community-Meetup in Wien im Sektor5, wo man sich ein erstes Feedback geholt hat.

Dem Brutkasten haben die Österreichischen Lotterien nun beantwortet, wieso man sich für eine interne Entwicklung entschieden hat und welche Herausforderungen zu lösen waren.

Der Lotterien Bot wurde in-house entwickelt. Viele andere Konzerne haben sich für eine externe Entwicklung entschieden. Was waren im Rückblick die Vor-und Nachteile dieser Entscheidung? 

Beginnen wir mit den Vorteilen: der größte Vorteil ist sicher, dass Know-how in diesem sehr spannenden, zukunftsträchtigen Bereich aufgebaut werden konnte und laufend weiter entwickelt wird. Die notwendige weitere Betreuung und das Training können durch die in-house Entwicklung in die IT Struktur des Unternehmens eingegliedert werden. Bezahlt werden diese Vorteile mit einer etwas längeren Anlaufzeit, für die Einarbeitung in die Materie. Um diesen Nachteil etwas abzufedern haben wir uns für das punktuelle Consulting durch Cyberhouse entschieden.

Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit über mehrere Ebenen hinweg kann auch kompliziert sein. Oft haben gerade Kundenservice-Marketing-und IT komplett andere Vorstellungen. Wie schafft man es ein solch innovatives Projekt in einem Konzern zu managen? Und wie kam die Idee ursprünglich zustande, einen Lotterien-Bot zu machen? 

Der Fokus wurde hier auf ein kleines schlagkräftiges Team gelegt. Kompliziert war und ist das Training des Bots, aber nicht die Zusammenarbeit. Das Thema Conversational Interfaces wurde durch den Innovationsbereich im Unternehmen, der auch seit längerem „Pepper“ als Mitarbeiter hat, auf den Radar gebracht. Wir entschlossen uns zu einer Prototyp Phase in der alle Bereiche des Unternehmens, von den Casinos bis zu Tipp3 hinsichtlich möglicher Anwendungen für Bots evaluiert wurden. Die Lotterien haben sich als erstes für die Umsetzung eines Service Bots entschieden. 

Wie wichtig war es, dem Bot einen Charakter zu geben? Wird es in Zukunft möglich sein, direkt über den Bot Spieltipps abzugeben, oder wird es Spiele direkt in Lotti geben? 

Lotti fügt sich in die Familie der digitalen Services der Lotterien ein. Dem Bot auch einen Charakter, einen persönlichen Touch und ein Gesicht zu geben war einer der wesentlichen Faktoren, die sich im Rahmen des Prototypings und im Austausch mit der Bots Community herauskristallisiert haben. Wie sich Lotti weiterentwickeln wird hängt unter anderem von den User Interaktionen ab. Es gibt noch weitere Ideen, aber wir lassen uns selbst überraschen wohin die Reise geht. 

Danke.

Link: Lotti

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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