20.07.2021

Tolstoy: Wiener Startup eröffnet ersten veganen Automaten-Supermarkt Österreichs

Das Wiener Startup Tolstoy, das Europas größte rein pflanzliche Restaurant-Kette werden möchte, hat in Wien Österreichs ersten veganen Automaten-Supermarkt eröffnet. Im Bärenmühldurchgang am Wiener Naschmarkt können ab sofort 24/7 vegane Lebensmittel gekauft werden – angefangen von Snacks bis hin zum selbstgebrauten Bier.
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Tolstoy
CEO & Co-Founder Daniil Klubov | (c) Tolstoy

Der Bärenmühlendurchgang in Wien ist nicht nur ein hochfrequentierter Verbindungsweg für Fußgänger zwischen der TU-Wien und dem Naschmarkt, sondern entwickelt sich mittlerweile zum wahren Eldorado für Menschen, die sich rein pflanzlich ernähren möchten. Der Grund: Seit Herbst 2020 betreibt das Wiener Startup Tolstoy seinen ersten Gastrobetrieb, der voll und ganz auf rein pflanzliche Zutaten setzt und mit seinem auf Digitalisierung ausgerichteten Franchise-Konzept zur größten veganen Restaurant-Kette Europas werden möchte.

Doch nicht nur das Restaurant, das als eine Art „Laboratory“ für die geplante Expansion dient, lässt die Herzen von Veganern und ernährungsbewussten Menschen höher schlagen, sondern auch der jüngst eröffnete Automaten-Supermarkt Tolstoy „Grab & Go“.

Erster veganer Automaten-Supermarkt

Die insgesamt vier Automaten, die über zwei moderne Touchdisplays verfügen, sind gefüllt mit einer Vielzahl an veganen Produkten. Im Sortiment befinden sich beispielsweise vegane Fischstäbchen, vegane Schnitzel, veganer Käse, ein veganer Schokoaufstrich und zahlreiche vegane Snacks. Komplementiert wird das Angebot durch antialkoholische und alkoholische Getränke, wie einem von Tolstoy selbstgebrauten Bier oder der Tolstoy Bio Limo. Zudem gibt es auch Kimchi und eine Reihe an veganen Saucen im Angebot.

Die Automaten, die von einem niederländischen Hersteller stammen, können bei Maximalauslastung bis zu 1500 Produkte und 180 unterschiedliche Produktgruppen fassen. Auf Bargeld wird, wie im Lokal, vollständig verzichtet. Zudem verfügen die Automaten über ein Identity-Checksystem, damit auch alkoholische Getränke verkauft werden können.

Die Automaten sind 24/7 einsatzbereit | (c) Tolstoy

Anbindung an das IT-System von Tolstoy

Wie Tolstoy CEO und Co-Founder Daniil Klubov erläutert, handelt es sich bei dem Automaten-Supermarkt um einen ersten Prototypen, der an das hauseigene IT-System „TolstoyIS“ angebunden ist. Über das inhouse entwickelte IT-System können so ziemlich alle Prozesse im Gastrobetrieb gesteuert werden – angefangen vom Inventar- und Mitarbeiter-Management über die Abläufe in der Küche bis hin zu den Bestellterminals für die Kunden.

„Neben den Investitionskosten sind die Hauptkosten für Vending die Miete, die Logistik und die Wartung – all das fällt bei uns nicht zusätzlich an, da wir das Restaurant am gleichen Standort betreiben. Unsere Lieferkette ist eingerichtet, das Lager ist bereits vorhanden und das Personal kann die Automaten während der Stillstandszeiten des Restaurants warten“, so Klubov.

Das Sortiment verfügt über eine Vielzahl an pflanzenbasierten Produkte | (c) Tolstoy

Produktsortiment wird laufend erweitert

Das Produktsortiment soll laut Klubov laufend erweitert werden. Künftig soll es neben den veganen Lebensmittel, die von Anbietern wie Vantastic Foods, Vegini & Co stammen, auch pasteurisierte Gerichte geben, die im Restaurant zubereitet werden. Als Beispiel nennt der Gründer etwa die veganen Currygerichte oder Eintöpfe. Zudem sollen auch vegane Non-Food-Produkte wie Zahnpasten, Seifen und Cremes angeboten werden. Wichtig sei, dass die Produkte von ihrer Beschaffenheit über eine lange Haltbarkeit und einfache Handhabung für die Automaten verfügen, so Klubov. Inwiefern die Automaten künftig in das Franchise-System integriert werden und ob demnächst weitere Standorte folgen, soll in den nächsten Wochen und Monaten evaluiert werden.

Videoarchiv: Wiener Startup Tolstoy zu Gast bei One Change a Week

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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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