13.11.2017

Was wir in den ersten Stunden nach dem Launch unseres Chatbots gelernt haben

Heute morgen hat der Brutkasten einen eigenen Chatbot auf Facebook Messenger gelauncht. Nur wenige Stunden sind seitdem vergangen, gelernt haben wir aber schon einiges. Hier nun unsere drei Key-Learnings- unmittelbar nach dem Launch.
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(c) Theresa Sophie Breitsching/canva: Seit heute hat der Brutkasten einen eigenen Chatbot auf Facebook Messenger.

Als Brutkasten-Gründer Dejan Jovicevic und ich erstmals über einen Chatbot für Brutkasten gesprochen haben, haben wir zunächst die Vor- und Nachteile abgewogen. Gerade für ein Medienunternehmen wie der Brutkasten eines ist, bietet sich ein Bot an. Ein direkter Kanal für die Community, der einerseits als Nachrichtenlieferant dienen kann, aber andererseits ein direktes Service-Tool für die User darstellt. Heutzutage ist es für Unternehmen aller Branchen unglaublich wichtig erreichbar zu sein. Die Social Media-Ära macht es nicht nur möglich, sondern verlangt es sogar dem Unternehmen ab. Dazu soll man den User auf einer persönlichen Ebene ansprechen- das ist auch vor allem mit einem Chatbot möglich. (Nein, kein Widerspruch!)

Unternehmen müssen für ihre Kunden erreichbar sein. Die Social Media-Ära macht es nicht nur möglich, sondern verlangt es sogar. Ein Chatbot in der Schnittstelle zum User kann hier einen wertvollen Beitrag leisten.

Sind Chatbots massentauglich?

Etwas, das wir ebenfalls diskutieren mussten, ist die Frage, ob Chatbots von einer breiten Masse überhaupt bereits akzeptiert und angenommen werden. Inzwischen gibt es eine große Anzahl von Studien, die sich recht einfach in zwei Gruppen teilen lassen: Jene, die Chatbots befürworten und zum Schluss kommen, dass jede x-te Person bereits mit einem Chatbot interagiert hat und die “künstlichen Helferleins” akzeptiert. Und dann jene Gruppe, die das Thema Chatbots als bloßen Hype abtut und davon ausgeht, dass über x Prozent noch nie von einem Chatbot gehört oder mit einem solchen interagiert haben.

Digitale Vordenker als Zielgruppe

Screenshot von Bot Konversation

An dieser Stelle muss man die Zielgruppe des Brutkasten in den Fokus rücken. Ein Medienunternehmen, das digital-affine Vordenker und Entrepreneure anzieht. Menschen, die sich bewusst mit Innovation auseinander setzen und die digitale Welt in ihren Alltag integriert haben. Menschen, die sich nicht an den Brutkasten wenden, um übers Wetter zu lesen (obwohl man den Chatbot nach dem Wetter fragen kann- er gibt dann eine lustige Antwort, wie im Screenshot links), sondern, um Technologie-relevante Nachrichten zu konsumieren. Diese Menschen möchten beim Thema Startups up2date bleiben. Es sind User, die ein ehrliches Interesse an den Inhalten des Brutkasten haben- und die dementsprechend besonders von einem Chatbot profitieren können.

Breaking News bis Startup-Jobs

Der Brutkasten Chatbot hat einen klaren Fokus: Den Leser dort zu servicieren, wo er sich aufhält- nämlich in seinem “digitalen zu Hause”, direkt im Facebook Messenger. Als Brutkasten-Chatbot-User hat man daher die Möglichkeit, Abos abzuschließen: Ob Breaking News, Tageszusammenfassungen der Startup-Meldungen oder Artikel zu jenen Themen, die einen am meisten interessieren. Das Abo Management wurde beim Bot-Design besondern einfach abgebildet. Der Bot bietet allerdings auch weitere Service-Leistungen, wie die Rubrik Startup-Jobs, in der offene Stellenausschreibungen angezeigt werden, Startup-Events, also eine Auflistung aktueller Veranstaltungen oder die Artikelsuche.

Der User im Fokus: Der Brutkaste-Chatbot soll den User dort abholen, wo er sich aufhält- in seinem “digitalen zu Hause”, direkt im Facebook Messenger.

Künstliche Intelligenz? Wohl eher “Assistenz”!

Auch wenn einige Chatbots mit dem Begriff “Künstliche Intelligenz” beworben werden, muss man dem User gegenüber ehrlich bleiben. Gerade als Startup-Portal, das auch eine gewisse Verantwortung für die Community trägt, muss man bei solchen Begriffen und Definitionen sehr vorsichtig sein. Soweit sind die Bots nämlich noch nicht. Darum bezeichnen wir den Brutkasten Chatbot auch ganz bewusst als “Künstliche Assistenz”.

Künstliche Intelligenz? Soweit sind die meisten Chatbots auch außerhalb von Labs noch lange nicht! Wir bezeichnen unseren Chatbot auch ganz bewusst als “Künstliche Assistenz”.

Dieser Text ist kein Clickbait

Aber jetzt. Keine Angst, Du bist auf kein Click-Bait hereingefallen… 😉 Nachfolgend nun jene versprochenen drei Learnings, die wir nach dem Launch des Brutkasten Chatbots auf Facebook Messenger teilen können.

Die drei ersten Learnings

  1. Nach dem Launch ist vor dem Launch: Ob beim Launch einer App oder bei einem Chatbot- der spannendste Moment ist jener, wenn das Produkt “live” geht. Sollte etwas schief gehen, muss man auch damit rechnen, dass man die ersten User verliert. Umso wichtiger ist es, Anpassungen, die man ohne großen Aufwand implementieren kann, gleich umzusetzen. Bei uns war dies etwa ein Konversationsstrang, der den User nicht im Chatbot-Universum gehalten hat. Und ist die Konversation erst unterbrochen, ist es umso schwieriger, den Nutzer wieder zurück zu holen.
  2. Persönlicher Kontakt notwendig: Es gibt Fragestellungen, auf die kann ein Chatbot nicht antworten. Und wenn er es versucht, scheitert er kläglich. Wenn der User in diesem Moment das “Botiversum” nicht verlassen kann, wird er verärgert. Manchmal will man eben das Unternehmen direkt kontaktieren. Umso wichtiger ist es bei der Entwicklung eines Chatbots, dem Nutzer ebendiese Möglichkeit auch einzuräumen. Das hat sich heute nur bestätigt!
  3. Was darf ich dem Bot schreiben? Eine jener Funktionen, die heute am meisten genutzt wurde, war die Option “Bot FAQ”. Der Bot schickt dem User – sofern gewünscht – eine Liste von so genannten “Shortcuts”. Denn manchmal versteht ein Chatbot nicht, was der User von ihm möchte. Daher gibt man dem User – und dem Bot – mit den anleitungsähnlichen “Bot FAQs” die Möglichkeit einander zu verstehen. Eine Art Bot-Wörterbuch quasi, das sich heute bewährt hat.

Die Verfasserin des Artikels ist Theresa Sophie Breitsching. Sie hat den Brutkasten Chatbot für Facebook Messenger und den Brutkasten Alexa Skill designt und entwickelt. 

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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