11.02.2025
KI-CHATBOT MIT NUDGING

Warum über 30 Prozent der Asfinag-Belegschaft eine KI namens „Agnes“ nutzen

Die Einführung von KI in Unternehmen kann - vor allem bei zahlreichen Mitarbeitenden - schwierig vorangehen. Die Asfinag hat erst letzten Sommer den KI-Chatbot "Agnes" eingeführt, kurze Zeit später nutzten ihn 30 Prozent der Belegschaft. Welche Schritte dafür gesetzt wurden und warum Verpflichtung dabei nicht zum Erfolg führt.
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Foto: Asfinag

Seit 1982 kümmert sich die Asfinag AG um Planung, Finanzierung, Bau, Betrieb und Maut des österreichischen Autobahnnetzes. Mittlerweile zeigt sie sich mit einer neuen KI-Technologie: Dem Chatbot „Agnes“, der auf der Plattform „Ginger AI“ des IT- und Softareexperten Nagarro basiert. Die Einführung gestaltete sich relativ „smooth“, heißt es von der Asfinag: Manche fanden es „sofort cool“, einige Bereiche jedoch waren kritisch.

Ein Drittel der Asfinag mochte „Agnes“ gleich

Schon kurz nach Einführung des Chatbots im Sommer 2024 nutzten über 30 Prozent der Asfinag-Belegschaft die neue KI-Anwendung. Und zwar freiwillig, wie es vonseiten des Infrastrukturdienstleisters heißt.

Der Chatbot „Agnes“ nutzt generative KI und natürliche Sprachverarbeitung – auch unter dem Kürzel „NLP“ für „natural language processing“ bekannt – und wurde als KI-Projekt gemeinsam mit dem IT-Experten Nagarro gestartet.

Die Intention: Mitarbeiter:innen mit KI im täglichen Arbeitseinsatz zu helfen. Implementiert wurde der neue Chatbot schon lange, bevor es ihn tatsächlich gab, wie Thomas Schirgi, Projektmanager bei der Asfinag, erzählt: Schon bevor der Chatbot als „Agnes“ präsentiert wurde, startete die Asfinag interne Schulungen im Rahmen von Live-Events, „um die Teams in Sachen Künstliche Intelligenz zu informieren und Berührungsängste abzubauen“.

„Manche fanden es sofort cool“

Ein wesentlicher Teil der KI-Integration in interne Asfinag-Prozesse war das Aufsetzen eines Netzwerkes an „Content Ninjas“. Dabei handelt es sich um ein Netzwerk an Mitarbeiter:innen, die in ihren jeweiligen Fachbereichen dafür sorgten, dass die neue KI mit den richtigen Inhalten gefüttert wurde.

Diese Maßnahme förderte die Akzeptanz und Integration der KI in den einzelnen Geschäftsbereichen der Asfinag. Mit der Zeit bekam der neu eingeführte KI-Chatbot seinen Namen: „‚Agnes‘ kann man sich leicht merken. Das sinkt die Hemmschwelle und ist gleichzeitig eine Story. Die Leute sind von Anfang an dabei“, so Projektmanager Schirgi.

Manchmal Kritik und keine Verpflichtung

Dennoch traf „Agnes“ seit ihrer Einführung nicht rein auf Zustimmung: Aus einigen Geschäftsbereichen kam Kritik – unter anderem von Belegschaft, die KI auf den Prüfstand stellt und sehen will, „wie gut sie wirklich ist. Dann sind sie doch überrascht, wie gut der Output ist“, erzählt der Projektmanager weiter.

Verpflichtend ist die KI-Nutzung allerdings nicht: Der Zugriff steh „jedem Asfinag-Mitarbeitenden offen, ist freiwillig und kein Muss“, heißt es. „Agnes“ kann beispielsweise auch direkt im firmeninternen Kommunikationstool MS Teams befragt werden.

Ein Hauptaugenmerk wird hierbei auch auf den Datenschutz gelegt, so Schirgi: Persönliche Daten werden nicht getrackt. Mit diesem Zugang habe man relativ schnell über 30 Prozent der Belegschaft erreicht. Die Nutzungstendenz sei weiterhin steigend.

Eine Hilfe, „aber kein Ersatz für Expert:innen“

Nach eigenen Angaben treffen vor allem die einfache Bedienung und Niederschwelligkeit des KI-Modells auf Akzeptanz. Wegweisend dafür war unter anderem die von Nagarro empfohlene KI-Integration in die Microsoft-Teams-Applikation sowie der Einbau von spielerischen Elementen, heißt es.

„Wir werden nicht müde zu betonen, dass Künstliche Intelligenz hier und heute eine Hilfe, aber kein Ersatz für die Experten und Expertinnen ist. Diese Brücke zu konstruieren ist es, wofür wir Digitalisierungsberater antreten“, betont Bernd Ruiss bei Nagarro. „Nagarro hat uns mit Themenverständnis und Technologiekompetenz sehr unterstützt“, betont auch Schirgi. „Um KI den Teams näher zubringen braucht man Tools und Maßnahmen, die auch funktionieren, da hat Nagarro seine Erfahrung unter Beweis gestellt.“

Nächster Schritt bereits in Planung

Die Integration von KI soll natürlich weiter gefördert werden. Dahingehend plant man sogenannte Nudges als Erinnerungen und Handlungsempfehlungen für Mitarbeitende. Die Nutzung des internen KI-Chatbots soll damit proaktiv unterstützt werden. Außerdem arbeite man an einer Erweiterung des Funktionsumfangs, etwa durch eine Anbindung des IT-Shops, „wo Bestellungen aufgegeben oder Support-Tickets eröffnet werden können“.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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