26.09.2019

Wahlprogramm der FPÖ: Die wichtigsten Punkte für die Wirtschaft

Vor der Nationalratswahl 2019 analysiert der brutkasten die Programme der Parteien. Die FPÖ legt zwar kein Wahlprogramm in dem Sinne vor. Es lassen sich in der Wirtschaftspolitik jedoch Vorhaben ableiten. Startups sind darin, wie auch bei anderen Parteien, nicht enthalten.
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Norbert Hofer Rosenwurz Wahlprogramm-Analyse FPÖ: Die wichtigsten Punkte für die Wirtschaft
Norbert Hofer | (c) FPÖ

Anlässlich der Nationalratswahl 2019 analysiert der brutkasten die Programme der größten Parteien im Wahlkampf. Diesmal haben wir uns das Wahlprogramm der freiheitlichen Partei Österreichs angesehen. (Anmerkung: Ein Wahlprogramm im eigentlichen Sinne gibt es bei der FPÖ nicht. Wir haben daher die im Wahlkampf veröffentlichten Online-Inhalte herangezogen.) Das Wort „Startup“ kommt auch hier, wie bei SPÖ und Grünen, kein einziges Mal vor. Das Programm unterscheidet sich jedoch in den Ansätzen in der Wirtschafts- und Finanzpolitik von den anderen.


Die Wahlprogramm der Parteien in der brutkasten-Analyse:


Zwischen bürgerlicher Wirtschaftspolitik und sozialem Ausgleich

Die FPÖ versucht in der Wirtschafts- und Finanzpolitik einen Balanceakt. Einerseits plädiert sie für Steuer- und Abgabensenkung – auch bei Arbeit, auf der anderen Seite hütet sie sich davor, an anderen Stellen Kürzungen in Betracht zu ziehen. Das ist ihrer Wählerklientel geschuldet – statistisch mehrheitlich Arbeiter und Niedrigverdiener. Die FPÖ verfolgt zwar eine klassische bürgerliche Wirtschafts- und Finanzpolitik, aber immer mit einem gewissen sozialen Ausgleich in der Hinterhand. Die zuletzt erfolgte Anhebung der Mindestpension mit 40 Beitragsjahren von 995 Euro auf 1200 Euro netto trägt eine blaue Handschrift. Die Anhebung der Mindestsicherung für Alleinerzieher ist ebenfalls eine FPÖ-Initiative gewesen.

Steuerreform und mehr ohne Neuverschuldung

Die im September verabschiedete Steuerreform von ÖVP und FPÖ entlastet Arbeitnehmer mit einem Jahreseinkommen bis 21.500 Euro um 300 Euro pro Jahr. Sie tritt 2020 in Kraft, jedoch wird das Geld erst 2021 auf die Kontos gelangen. Die FPÖ versucht auf der einen Seite die Steuern zu senken, aber das mit sozialen Wohltaten „auszugleichen“. Das funktioniert, wenn man wie 2017 ein Wirtschaftswachstum von drei Prozent hat. Für künftige Projekte wird das allerdings sehr knapp, da die globale Wirtschaft abkühlt. Früher oder später wird man sich für bestimmte Projekte entscheiden müssen, bzw. auch den Sparstift anlegen oder sich wieder verschulden – wobei die FPÖ das nicht will. Alle wird man allerdings auf Dauer nicht befriedigen können.

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Der FPÖ-Plan zur Gegenfinanzierung

2017 forderte die FPÖ, wie die ÖVP, eine Senkung der Steuer- und Abgabenquote von 43,2 Prozent auf 40 Prozent. Im Gegensatz zur ÖVP, räumt die FPÖ dabei ein, dass die Gegenfinanzierung schwierig ist. Hereinkommen soll dieses Geld mit 1,8 Milliarden Euro über Optimierungen im Föderalismus, was als unwahrscheinlich angenommen werden darf, da es sich um eine Systemfrage handelt und die Bundesländer sich „ihre“ 1,8 Milliarden nicht nehmen lassen werden. Eine Milliarde soll über das Gesundheitswesen eingeholt werden, indem man die stationäre Behandlung senkt und in der allgemeinen Verwaltung spart. Die Sozialausgabenquote (Arbeit, Familie Soziales) soll auf 40 Prozent gesenkt werden, was 3,8 Milliarden Euro einbringen soll. Nach 1,5 Jahren Regierungsjahren ist sie jedoch lediglich um 0,5 Prozent gesunken. Je eine weitere Milliarde soll über „E-Commerce-Abgabe“, „Privilegienabbau“ und durch die Zusammenlegung der Sozialversicherungen hereinkommen.

Fazit: Man kann nicht alles haben

Die Senkung der Abgabenquote ist möglich, allerdings wohl mit weitaus größeren Anstrengungen verbunden. Sie birgt auch die Gefahr, dass man durch Kürzungen seine Popularität einbüßt. Man wird jedoch nicht Soziales finanzieren, Steuern senken und keine Schulden machen können. Eine dieser drei Säulen wird vernachlässigt werden müssen.

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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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