25.09.2017

Vierzig Unternehmen sind mit über 1.000 selbstfahrenden Autos auf den Straßen

In einem der teuersten Flecken der Welt werden die besten Elektrofahrzeuge der Welt produziert und die Sharing Economy begann mit Uber, Lyft, Scoot oder Airbnb in San Francisco. Willkommen im Silicon Valley.
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Vierzig Lizenzen hat die kalifornische Verkehrsbehörde aktuell vergeben, damit Unternehmen autonome Autos auf öffentlichen Straßen testen können. Und die fahren fleißig damit herum. Wer im Silicon Valley wohnt muss sich schon ziemlich blöd anstellen, keinem der eintausend autonomen Testfahrzeugen zu begegnen oder die hohe Zahl an Elektrofahrzeugen zu übersehen. Und viel Glück wenn man noch ein Taxi anhalten will. Beinahe jedes zweite Auto in San Francisco fährt für Uber und Lyft. Eine Auswertung von über 10 Millionen Kostenabrechnungen ergab, dass Geschäftsreisende in den USA zu 55% für den Transport vor Ort Uber verwenden und 14 Prozent Lyft. Gerade noch 8 Prozent der eingereichten Rechnungen sind für Taxis. Vor zwei Jahren waren es noch 14 Prozent.

Diese Trends sind für sich alleine genommen bereits disruptiv genug. In Kombination als selbstfahrende elektrische Uber – oder elektrische Robotertaxis – werden sie alles ändern. Nicht nur für unsere Autoindustrie, sondern auch wie wir leben.

In Wien gibt es heute 700.000 Autos, die eine Parkplatzfläche von 900 Hektar benötigen, immerhin der halben Fläche der Donauinsel. Und parken, das tun Fahrzeuge hauptsächlich. Gerade mal 36 Minuten am Tag ist im Durchschnitt ein jedes Auto in Bewegung, 23 Stunden und 24 Minuten parken sie. Von wegen Fahrzeug. Stehzeug sollten sie heißen.  Dabei sind die Parkflächen gar nicht so billig. Auf jedes Auto kommen vier Parkplätze. Und ein Parkplatz kostet zwischen 20.000 und 30.000 Euro. Zusammengenommen sind die Parkplätze in Österreich mehr wert, als alle Autos.

Seit dem Bekanntwerden des Dieselskandals und der Preisabsprachen bei den deutschen (und somit auch unseren) Autobauern hat es sich auch in die letzte Wohnstube herumgesprochen, dass wir vor einem Umbruch im Automobilbereich stehen. Das schürt ängste, es bietet aber auch Chancen.

Zuerst mal werden wir sicherlich eine ganz Reihe von Arbeitsplatzverlusten in der Automobilbranche erleben.

Eine halbe bis zu einer Million an Jobs bei den Herstellern und Zulieferern werden mit voranschreitender Elektrifizierung überflüssig. Lastwagen- und Taxifahrer – eine Dreiviertelmillion an Jobs – fallen mit autonomen Fahrzeugen weg. Und das sind nur die unmittelbar davon betroffenen Arbeitsplätze. Weniger Lastwagenfahrer bedeutet auch weniger Dienstleistungen darum herum. Mehr Elektrofahrzeuge machen Tankstellen und das dortige Angebot überflüssig. Werkstätten werden mit den weniger wartungsanfälligen Elektrofahrzeugen bis zu geschätzten 70 Prozent ihres Umsatzes verlieren. Und Krankenhäuser müssen zu ihren Kapazitäten nicht mehr die annähernd 40.000 – 50.000 Verkehrsunfallsopfer behandeln. Dafür wird es aber eine Reihe neuer Dienstleistungen und Jobs geben. McKinsey schätzt, dass alleine Dienstleistungen um die von Autos produzierten Daten bis 2030 an die 750 Milliarden Dollar pro Jahr erwirtschaften werden. Welche Berufe entstehen werden, ist manchmal leichter vorhersagbar, manchmal gar nicht. Mit der ersten Automobilrevolution um 1900 war es ein leichtes vorherzusagen, dass gute Straßen benötigt werden. Damit profitierte das Baugewerbe. Dass es aber zum Entstehen von Shopping Centers am Stadtrand kommen wird, war nicht vorherzusehen.

Und dieser Wandel wird sich innerhalb von wenigen Jahren vollziehen. Spätestens 2022 wird es unwirtschaftlich sein, ein Verbrennungskraftfahrzeug zu kaufen und zu betreiben. 2026 wird die Mehrheit der neuen Autos elektrisch fahren. Auch autonomes Fahren breitet sich bereits schleichend aus. Mehr als ein halbes Dutzend selbstfahrender Taxiflotten im Testbetrieb ist bereits unterwegs. Die erste kommerzielle Fahrt eines autonomen Lastwagens fand schon 2016 statt, und spätestens nächstes Jahr werden sie verkauft. 2030 wird der letzte Prüfling seinen Führerschein machen. Ab dann wird es verboten sein, ein manuell gesteuertes Fahrzeug noch auf öffentlichen Straßen zu betreiben.

Was uns heute noch als unvorstellbar scheint, hat sich in diesen Zeiträumen in der Automobilbranche schon in der Vergangenheit abgespielt. 1900 waren auf der 5th Avenue in New York fast ausschließlich Kutschen unterwegs. 1913 waren es dann nur mehr Autos.

Die Signale sind heute alle sichtbar. Die Technologien sind hier, die Konvergenz der Technologien zum batteriebetriebenen Robotertaxi ist im vollen Gang. Und diese Signale aus dem Silicon Valley, aus China und auch das eine oder andere spärliche Signal aus Europa sind sichtbar. Welche das sind, wie der Stand heute ist und wie der Zeithorizont aussieht, das beschreibe ich in meinem am 12. Oktober erscheinenden Buch “Der letzte Führerscheinneuling – … ist bereits geboren. Wie Google, Tesla, Apple, Uber & Co unsere automobile Gesellschaft verändern und Arbeitsplätze vernichten. Und warum das gut so ist.”

Wer sich mit dem Autor treffen möchte kann zu gleich zwei Buchvorstellungen in Wien kommen.
2. Oktober 2017: Casinos Austria Pre-launch zum Buch Der letzte Führerscheinneuling – Wien, Österreich
3. Oktober 2017: FH Technikum Pre-Launch zum Buch Der letzte Führerscheinneuling – Wien, Österreich

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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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