12.09.2019

Udolf-Strobl bei 1MillionStartups: „Gute Zukunft nicht nur für Privilegierte“

Bei der 1MillionStartups Global Conference in Wien stehen auch dieses Jahr die Sustainable Development Goals (SDGs) der Vereinten Nationen im Zentrum. Wirtschaftsministerin Elisabeth Udolf-Strobl fand dazu bei der Konferenz klare Worte.
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Wirtschaftsministerin Elisabeth Udolf-Strobl bei der 1MillionStartups Global Conference
(c) Annex Marketing: Wirtschaftsministerin Elisabeth Udolf-Strobl bei der 1MillionStartups Global Conference
kooperation

Der Marmorsaal im Ministerium für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort war heute schon in der Früh gut gefüllt. Der Grund: 1MillionStartups lud seine Community zur zweiten Auflage der Global Conference, die den ganzen Tag andauert. Die Gastgeberin, Wirtschaftsministerin Elisabeth Udolf-Strobl, brachte das Ziel in ihrer Eröffnungsrede mit einer Metapher auf den Punkt: „Dieses Gebäude wurde 1912 als Kriegsministerium gebaut. Heute geht es hier um Wirtschaft und Digitalisierung. So wie sich das Gebäude geändert hat, kann sich die gesamte Gesellschaft ändern“.

+++ 1MillionStartups-Mitgründerin: “strukturierter Fahrplan” zu einer Mio. Startups +++

Udolf-Strobl: „Wir sind die Privilegierten. Das heißt, wir sind die Verantwortlichen“

Konkret spielt sie auf das Erreichen der von den Vereinten Nationen definierten 17 Sustainable Development Goals (SDGs) an, das sich auch 1MillionStartups mit seinem Netzwerk zum Ziel gesetzt hat. Diese Ziele sollten „nichts besonderes“ sein, meint Udolf-Strobl. „Sie sind eigentlich selbstverständlich, aber wir müssen sie wie eine Fackel vor uns tragen“. Denn mit ihnen könne es gelingen, das Leben in Zukunft für alle gut zu machen, „nicht nur für ein paar Privilegierte“. Und die Ministerin stellt klar: „Wir sind diese Privilegierten. Das heißt, wir sind auch die Verantwortlichen“.

1MillionStartups: „Ein Haufen von Verrückten, die eine Idee hatten“

Für 1MillionStartups-Gründerin und CEO Selma Prodanovic ist klar: Die von der Ministerin genannte Verantwortung kann und muss über Entrepreneurship wahrgenommen werden. „Auch 1MillionStartups hat wie alles im Entrepreneurship begonnen. Wir waren ein Haufen von Verrückten, die eine Idee hatten“, erzählt die „Grand Dame der österreichischen Startup-Szene“. Das Interesse an und das Aufgebot bei der Global Conference, etwa die Kooperation mit der UNIDO, würden zeigen, dass mit dieser Idee schon große Schritte gelungen seien. Für Entrepreneurship brauche es immer drei Dinge, sagt Prodanovic: „Erstens: ‚Ich weiß, dass ich kann‘. Zweitens: ‚Ich weiß, wie es geht‘. Und drittens den Zugang zu entsprechenden Ressourcen“. Vor allem letzteres sei vielerorts nicht vorhanden, was die Wichtigkeit der Initiative unterstreiche.

Selma Prodanovic, CEO 1MillionStartups
(c) Annex Marketing: Selma Prodanovic, CEO 1MillionStartups

Mamas2Mamas: Von Schmuck…

Ein Beispiel für ein Projekt, das durch 1MillionStartups entstand, wurde gleich nach den Eröffnungsreden präsentiert: „Mamas2Mamas“. Im vergangenen Jahr war der kenianische Entrepreneur Duncan Saitoti Kaloi zur ersten Ausgabe der Global Conference angereist. Er hatte dort sein Social Business Maasai Duka präsentiert – eine Fairtrade-Schmuckproduktion durch Maasai-Frauen in Kenia. Ihm selbst war durch die Arbeit der Frauen in seinem Dorf der Schulbesuch und das anschließende Informatik-Studium ermöglicht worden. Nun sollen die Frauen und weitere Schüler noch stärker davon profitieren.

Duncan Saitoti Kaloi
(c) Annex Marketing: Gründer Duncan Saitoti Kaloi

…zum Coden

Auf der letztjährigen Konferenz fand Saitoti Kaloi die Satelliten-Unternehmerin, Investorin und ehemalige EBAN-Präsidentin Candace Johnson als Business Angelina. Gemeinsam stellten die beiden mit Mamas2Mamas aber ein neues Projekt auf die Beine. „Der Schmuck, den die Maasai-Frauen herstellen, ist über seine Muster ‚gecoded‘. Alles hat eine Bedeutung. Dadurch entstand die Idee, dass sie auch am Computer coden können. Mit Duncan als studiertem Informatiker ist auch der Experte schon vorhanden“, erklärte Johnson. Über eine Kooperation mit der libanesischen Initiative Coder Maker werden nun Raspberry Pis mit entsprechendem Equipment bereitgestellt. Die „Mamas“ sollen dann ihr Know-How in Familie und Gemeinschaft weitergeben.

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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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