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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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