31.07.2020

Refarmo hilft mit Satelliten, die Ernte der Bauern zu verbessern

Das Startup Refarmo nutzt Daten von ESA-Satelliten, um exakte Informationen über die Hydrierung von Böden zu liefern. Davon profitiert die Landwirtschaft – vor allem in Zeiten des Klimawandels.
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Refarmo
(c) Refarmo
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„Wir bringen Weltraumtechnologie und Landwirte zusammen“, sagt Tomaž Ščavničar, Gründer des Startups Refarmo. Mittels einer Kombination aus Satellitentechnologie und Sensoren analysiert Refarmo die Hydrierung von Böden. Die hierbei ermittelten Daten werden in leicht verständlicher Form dargestellt und können jederzeit, auch auf mobilen Geräten, abgerufen werden. Um diese präzise Auswertung zu erhalten, wurde ein Algorithmus entwickelt, der auf Satellitendaten der European Space Agency (ESA) zurückgreift, so Ščavničar.

Refarmo: App informiert Landwirte über Bewässerung

Trockene Böden, ebenso wie heftige Regenfälle, welche die Saat beschädigen können, bedeuten ein erhebliches Problem für die Landschaft. Bedingt durch den Klimawandel hat sich die Situation in den letzten Jahren zusätzlich verschlechtert. Um Abhilfe zu schaffen bietet Refarmo einen „digitalen Dünger“, wie es auf der Website des Unternehmens heißt. Basierend auf einer individuellen Analyse werden Landwirte rechtzeitig über die jeweiligen Zustände ihrer Böden und Pflanzen informiert und können so entsprechend reagieren und ihr Bewässerungsmanagement adaptieren.

Auch betriebswirtschaftlich rechnet sich der Einsatz von Refarmo: Bereits rund 2 bis 3 Prozent ihres Umsatzes, die Farmer in eine derartige Lösung investieren, machen sich langfristig bezahlt. „Einer unserer Kunden konnte seinen Ertrag mit unserer Lösung bereits um rund 15 Prozent steigern,“ sagt Ščavničar, „und dies, obwohl wir erst seit zwei Jahren auf dem Markt sind.“

Tomaž Ščavničar: Ein Slowene in der Steiermark

Ščavničar ist slowenischer Staatsbürger und hat Computerwissenschaften an der Universität von Maribor studiert. Dort nahm er an einem Training der ESA teil, bei dem er lernte, wie man Daten von ESA-Satelliten für Erdbeobachtung nutzen kann. „Diese Erkenntnisse sollten nun für kommerzielle Anwendungen eingesetzt werden“, sagt er: „So würde ein zusätzlicher Mehrwert erzielt werden.“

So weit, so gut. Doch was bringt einen Slowenen wie Ščavničar in die Steiermark? Die Antwort: Das ESA BIC Austria, das im Science Park Graz angesiedelte Business Incubation Centre der ESA. „Ich habe mich dort beworben, wurde angenommen und war somit einer der ersten Teilnehmer des Programms“, sagt Ščavničar.

Zu Beginn hatte er bloß einen Prototypen. Gemeinsam mit den Expertinnen und Experten des ESA BIC Austria entwickelte er daraus ein marktfähiges Produkt. „Die Consultants haben mir vor allem in punkto Business Development geholfen, mein Unternehmen auf die Beine zu stellen“, sagt der Gründer.

Die nächsten Schritte für Refarmo

Das genaue Messen der Daten ist allerdings nur ein Teil der Lösung, wie Ščavničar betont: Refarmo ermöglich auch das Treffen akkurater Vorhersagen. Hierfür kommen ausgefeilte Algorithmen zum Einsatz. „Zuvor ging es nur um die Daten. Nun geht es darum, aus den Daten wertvolle Informationen zu extrahieren“, sagt Ščavničar: „Wir sind insofern ein Agriculture-Data-Unternehmen der nächsten Generation.“

Farmer sind Experten in ihrem Gebiet und wissen am besten, wie sie auf die jeweiligen Situationen reagieren.

Tomaž Ščavničar, Gründer von Refarmo

Der Markt, auf den sich Refarmo spezialisiert hat, ist ein hart umkämpfter, da es zahlreiche Anbieter gibt. Zusätzlich sind Landwirte skeptische Kunden, da sie teils schon zuvor mit falschen Versprechen enttäuscht wurden. Für den Techniker Ščavničar heißt dies, den Vertrieb zu stärken: Bisher war er ein Solopreneur, der vereinzelt mit Freelancern kooperierte. Nun arbeitet er gezielt mit Vertriebspartnern zusammen.

„Uns geht es nicht darum, den Landwirt und seine Arbeit zu ersetzen“, sagt der Gründer, „sondern zu unterstützen. Farmer sind Experten in ihrem Gebiet und wissen am besten, wie sie auf die jeweiligen Situationen reagieren.“ Mithilfe von Refarmo sollen sie die Zustände ihrer Felder besser einschätzen und gezieltere Entscheidungen treffen können. Mittels der auf Satelliten basierenden Analyse können sie auf Wetterunbeständigkeiten entsprechend reagieren und dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit am hart umkämpften Agrikultur-Markt steigern. Durch die leistbare Lösung wird ein besseres Wasser-, Boden- wie auch Pflanzen-Management ermöglicht – ganz im Sinne der ökologischen Nachhaltigkeit.

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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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AI Summaries

Refarmo hilft mit Satelliten, die Ernte der Bauern zu verbessern

  • Refarmo nutzen eine Kombination aus Satellitentechnologie und Sensoren im Boden, um die Hydrierung der Böden zu analysieren.
  • Die entsprechenden Daten werden anschaulich dargestellt und können auch auf mobilen Geräten – etwa Smartphones und Tablet-PCs – abgerufen werden.
  • „Wir sind zwar erst zwei Saisonen alt“, sagt Ščavničar: „Aber einer unserer ersten Kunden konnte seinen Ertrag mit unserer Lösung um rund 15 Prozent steigern.“
  • Zugleich ist der Markt hart umkämpft, es gibt zahlreiche Anbieter – und die Farmer sind skeptische Kunden, da sie zuvor schon mit falschen Versprechen enttäuscht wurden.
  • „In Summe geht es nicht darum, den Landwirt und seine Arbeit zu ersetzen“, sagt der Gründer: „Die Farmer sind Experten in ihrem Gebiet und wissen am Besten, wie sie auf die jeweiligen Situationen reagieren.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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