14.03.2022

Warum der Ukraine-Krieg der Tech-Branche schadet

Von der Coronakrise konnten große Teile der Tech-Branche enorm profitieren. Der Ukraine-Krieg hingegen wirkt sich bislang tendenziell negativ aus. Dafür gibt es zwei entscheidende Gründe.
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Anders als die Coronakrise wirkt sich der Ukraine-Krieg negativ auf die Tech-Branche aus
Anders als die Coronakrise wirkt sich der Ukraine-Krieg negativ auf die Tech-Branche aus | (c) Adobe Stock - Koshiro

Die Welt schlitterte zuletzt von einer Krise in die nächste. Während die durch die Corona-Pandemie bedingte Wirtschaftskrise, zumindest was die Entwicklung der volkswirtschaftlichen Kennzahlen in den vergangenen Monaten angeht, großteils überwunden schien, baut sich eine neue, vielleicht noch größere Wirtschaftskrise auf. Der Angriffskrieg Russlands auf die Ukraine und die damit verbundenen Sanktionen gegen Russland zeigen schon jetzt massive Auswirkungen auf Normalverbraucher:innen. Eine aktuelle EcoAustria-Studie geht von Jahre langen negativen Folgen auf das heimische Wirtschaftswachstum aus. Und etwas fällt in den Entwicklungen der vergangenen Wochen und Tage auf: Die Tech-Branche, die von der Coronakrise teils stark profitierte, ist nun tendenziell negativ betroffen.

Fallende Börsen-Kurse in der Tech-Branche

Das gilt natürlich nicht für alle Tech-Unternehmen – der brutkasten berichtete über die massiv angestiegene Nachfrage nach E-Autos wegen des Spritpreis-Anstiegs. Gleichzeitig sind dieser Tage international aber auch Schlagzeilen zu lesen, wie: „Facebook-Mutter Meta streicht Mitarbeiter-Benefits, weil Aktienpreis weiter fällt“. Den größten Absturz der Meta-Aktie gab es zwar bereits Anfang Februar noch vor dem Krieg. Doch seitdem geht der Trend weiter nach unten und die Aussichten sind dem Vernehmen nach nicht allzu rosig. Dafür gibt es zwei große Gründe, die für andere Unternehmen in der Tech-Branche, die derzeit auch mit fallenden Kursen kämpfen, ebenso gelten.

Grund 1: Das Russland-Geschäft ist nicht überlebenswichtig, aber durchaus relevant

Der erste ist – leicht nachvollziehbar – die direkte Auswirkung. Meta machte eigenen Angaben zufolge zuletzt rund 1,5 Prozent seines Umsatzes in Russland. Dieser wird wegen Sperren der Plattformen durch Russland – nach Facebook wurde so eine zuletzt auch für Instagram angekündigt – praktisch komplett wegfallen. Der Markt hat zwar keine existenzielle Bedeutung für den Tech-Konzern. Bei einer Vorkriegs-Wachstumsprognose von etwa drei Prozent ist der Wegfall von eineinhalb Prozent allerdings schon schmerzhaft. Auch andere Tech-Konzerne haben ähnlich große Umsatz-Anteile im Land. Bei der Google-Mutter Alphabet sollen es in Russland und der Ukraine zusammen laut Analysten zwischen zwei und drei Prozent sein.

Grund 2: Inflation schadet Tech-Branche im B2C- und B2B-Bereich

Viel gravierender könnte Grund Nummer 2 sein: Die massive Inflation. Diese war auch schon vor der russischen Invasion in der Ukraine bestimmendes Thema im wirtschaftspolitischen Diskurs. Doch sie wird vor allem durch den nach oben schießenden Ölpreis gerade massiv angeheizt. Sprit- und Energiepreise sind der Anfang. In Kürze werden sich sehr viele Unternehmen gezwungen sehen, höhere Kosten an die Kund:innen weiterzugeben. Gleichzeitig werden sie auch da und dort Ausgaben kürzen. Diese Dynamik trifft die Tech-Konzerne von zwei Seiten. Viele Normalverbraucher:innen werden wohl von drei wieder auf ein Streaming-Dienst-Abo reduzieren. B2B-Kunden werden gleichzeitig auch bei den Werbeausgaben den Gürtel enger schnallen.

Digitale Modelle bleiben überlegen, doch diesmal reicht es nicht

Das bedeutet freilich nicht, dass die digitalen Geschäftsmodelle der Tech-Unternehmen ihre in der Coronakrise gezeigte Überlegenheit gegenüber analogen einbüßen. Die genannten zwei dämpfenden Faktoren können sich auf Unternehmen aus allen Branchen auswirken – mitunter sicher noch viel stärker, als auf die Internet-Riesen. Es scheint aber klar zu sein: Diesmal kommen auch letztere nicht ungeschoren davon.

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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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