08.02.2019

Parkpickerl-Gegner will Wiener Parkraum mit „GSM-Funk“ digitalisieren

Mit der Initiative piWien setzt sich der ehemalige Wiener ÖVP-Gemeinderat Gerhard Pfeiffer für eine Digitalisierung des Wiener Parkraums ein, durch die Parken für alle Beteiligten günstiger werden soll. Doch es gibt noch (große) offene Fragen.
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Gerhard Pfeiffer - piWien will Parkraumbewirtschaftung digitalisieren
(c) ÖVP Wien: Gerhard Pfeiffer bei einer Anti-Parkpickerl-Demo

In seinen Beiträgen für das Döblinger Bezirksblatt spart der ehemalige Wiener ÖVP-Gemeinderatsabgeordnete und Träger des Goldenen Ehrenzeichens des Landes Wien Gerhard Pfeiffer nicht mit heftiger Kritik für das Parkpickerl. Es sei eine „Missgeburt“, titelt er in einem Artikel. Die Anrainerzonen (für Nicht-Wiener: Parkplätze, auf denen nur Personen mit dem Parkpickerl des jeweiligen Bezirks parken dürfen) bezeichnet er als „Zunami“. Die Anwendung des zugrunde liegenden Gesetzes in den Wiener Randbezirken sieht er als „Perversion“. Schon vor einiger Zeit startete Pfeiffer daher eine Bürgerinitiative. Mit piWien legt er einen Entwurf vor, wie die Parkraumbewirtschaftung in der Österreichischen Hauptstadt digitalisiert werden soll. Mit einigen Fragezeichen.

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piWien: Digitales Modell des Wiener Raums als Grundlage

Das Pickerl zeige immer mehr, dass es sinn- und zwecklos geworden ist, schreibt Pfeiffer in einem Beitrag. „Dort nämlich wo es Parkplatznot gibt, im dicht verbautem Gebiet, dort kann es ja keine zusätzlichen Parkplätze schaffen, es bleiben trotz Vertreibung von Nichtwienern immer noch zu wenige. Und wo es bisher genügend Parkplätze gab, drängen sich immer mehr jene zusammen, die von außerhalb kommen und schaffen so neue Parkplatzprobleme“. Die Lösung für das Problem sei digital. Zugrunde legt Pfeiffer seinem piWien-Modell eine digitale Erfassung des Wiener Raumes, in der „Problemgebiete“ definiert wurden.

Tarifmodell: Für alle günstiger

Anhand dessen legt er einen Tarifplan vor, in dem nach verschiedenen Zonen – je nach Parkplatzangebot – und nach NutzerInnen – etwa AnrainerInnen, PendlerInnen und Wiener Gewerbe – differenziert wird. So zahlen im Entwurf etwa Nicht-WienerInnen (teuerste Kategorie) in den Zonen mit dem größten Parkplatzmangel 1,80 Euro pro Stunde, also um 30 Cent weniger, als eine Stunde parken mit Parkschein aktuell kostet. AnrainerInnen (günstigste Kategorie) zahlen in sämtlichen Zonen 0,5 Cent pro Stunde – aufs Jahr gerechnet rund 44 Euro. Damit wäre Parken für alle günstiger als momentan. Die konkreten Tarife stellt Pfeiffer dabei zur Disposition.

GPS-Tracker soll „Daten über GSM funken“

Technisch soll die Erfassung über einen Tracker, das PATSY (ParkplatzTrackerSystem), passieren. Es soll „jederzeit Standort, Bewegung und Uhrzeit des Kfz feststellen und per GSM dem kommunalen Verrechnungssystem (..) funken“, heißt es auf der piWien Page. Weitergegeben würden dabei nur die Daten der Dauer und Tarifhöhe des Parkens, womit der Datenschutz gewährleistet sei. Die Bezahlung soll „über die bereits bestehende App oder Einzug“ erfolgen.

Knackpunkte: Tracker für Nicht-WienerInnen und Überwachung

Der modifizierte GPS Tracker dürfe „einmalig nicht mehr wie 45 Euro kosten“, schreibt Pfeiffer in seinem Blog „Zeit-Notizen“. Dabei müsse auch die Möglichkeit bestehen, ihn auf Zeit zu mieten. Der piWien-Initiator erkennt dabei selbst die offensichtlichen Knackpunkte und räumt ein: „Es gibt dabei auch einige offene Fragen, die noch zu lösen sind. Z.B. Tages- und Wochenkarten für jene Nichtwiener die keinen Tracker kaufen oder mieten wollen. Aber auch, was geschieht bei Ausfall des Systems und wie wird überwacht, denn dabei gibt es verschiedene Ansätze“.

Einnahmen ausschließlich für neue Parkplätze

Dabei ist Pfeiffer sicher, dass „die Gemeinde dabei noch im dreistelligen Millionenbereich profitieren“ würde. In den vergangenen fünf Jahren habe die Parkraumbewirtschaftung in Wien bereits rund eine halbe Milliarde Euro eingebracht. Dieses Geld werde aber „zu 90 Prozent zweckwidrig verwendet“. Pfeiffer wünscht sich nämlich, dass sämtliche Einnahmen für die Förderung und Schaffung von Parkplätzen verwendet werden, wie es das zugrunde liegende Gesetz vorsehe.

Chatbot mit wenigen Antworten

Mit einer Petition mit rund 700 Unterschriften an die Stadt Wien, eine Machbarkeitsstudie durchzuführen, blitzte Pfeiffer bereits vor etwas mehr als einem Jahr ab. Die Initiative piWien läuft indessen weiter und versucht es seit kurzem sogar mit einem Facebook-Messenger-Chatbot. Wie das Vorhandensein der Tracker kontrolliert werden soll, kann der übrigens auch nicht beantworten.

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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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