11.10.2018

WeXelerate öffnet Tore: Open House und Startup Fair

Am 4. Oktober fand im weXelerate das "Open House + Startup Fair-Event" statt, bei dem sich die Stakeholder im Haus vorstellten. Daran anschließend hatten 35 Startups in "one-minute-pitches" die Chance sich ebenfalls der Öffentlichkeit zu zeigen. Im Gespräch mit dem brutkasten erzählt WeXelerate-Program-Manager Sebastian Höfinger (Live-Video am Ende des Artikels) worum es beim Event ging und was es braucht, sodass Startups und Corporates zusammenfinden.
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weXelerate
(c) Raphael Moser, Label4 - Beim Open House + Street Fair im weXelarate gab es die Chance für 35 Startups sich in einminütige Pitches vorzustellen.

Kurz gesagt: beim „Open House und Startup Fair“ geht es um Verschmelzungen zwischen Corporates und Startups. Für den Batch III des weXelerate gab es insgesamt 1.120 Bewerbungen aus 62 Ländern. 35 Startups pitchten nachmittags in „one-minute-pitches“ um sich anderen Startups und der Öffentlichkeit vorzustellen. Man sah „Orangen-jonglierende“ Gründer und CEOs, die einzelne Personen dazu animierten, zu Jubeln, als ob sie im Fußballstadion wären. Es gab auch Pannen – ein CEO vergaß ins Mikrofon zu sprechen und adressierte damit maximal die erste Sitzreihe; für den Rest blieben dessen Worte ungehört.

+++ Werner Wutscher über Dos & Don’ts in der Corporate Startup Collaboration +++

„Startups sind älter und reifer geworden“

Nach dem Pitching-Event stand der Startup Fair auf dem Programm, bei dem für Startups und Corporates Netzwerken und Austausch angesagt war. Besucher konnten etwas übers Service erfahren und Produkte der ausstellenden Startups ausprobieren. WeXelerate-Program-Manager Sebastian Höfinger ist bei diesem Event eins besonders aufgefallen. Die Startups sind älter und reifer geworden, wie er sagt. „Sie haben fertigere Lösungen und sind näher an der Übergangsphase in Richtung ScaleUp, Series-A oder Series-B“. Auch wenn die Pitches am Nachmittag etwas besser hätten sein könnten – und laut Höfinger auch beim Abschluss des Batch III, dem Investors Day im Jänner des nächsten Jahres, nach intensiven Trainingsphasen, auch besser sein werden – seien heuer viele geniale Ideen dabei.

weXelerate, Open House, Startup
(c) Raphael Moser, Label4 – Besucher konnten nachmittags ausstellende Startups und ihre Produkte nähen kennen lernen.

WeXelerate: „Bestes Format zum Netzwerken“

Darunter Leoni Mets, Operationsmanager bei Ondewo, einer „Conversational AI Platform“, die Maschinen ermöglichen soll, mit Menschen zu interagieren. „Bei diesem Event sind sehr viele aus dem Tech-Business hier. Für uns die richtigen Personen“, sagt sie über das Open House. Remy Tuvaerts von Lendflo, ein „peer-to-peer invoice Finanzmarktplatz“, der auf der Ethereum Blockchain gebildet wurde, erkennt beim Event eine „aktive Szene“, während Franz Haller von Dagopt (Lösung komplexer nichtlinearer Optimierungsprobleme) den Vorteil schneller Kontakte herausstreicht. Jürgen Lederer, Partner bei KPMG (unterstützen Startups bei Entwicklung), hingegen bezeichnet es gar als „bestes Format zum Netzwerken“.

Matchmaking zwischen Startups und Corporates

Für die Batch III Teilnehmer wartet in den kommenden Wochen ein intensives Training. „Es sind für die Verschmelzung von Startups und ‚Corporates‘ drei Dinge essentiell“, sagt Höfinger, „Symbiose, Mindset und Thinking outside the Box“. Den Unternehmen wird in Kleingruppen unter anderem, wie es der weXelerate Manager nennt, „business intelligence“ vermittelt werden. Auch „Media Training“ und der richtige Zugang, wie man sich bei Geschäftstreffen präsentiert, gehören hier ebenso dazu. Höfinger hat aus den bisherigen zwei Batches vor allem als Learning mitgenommen, die Startups intensiver auf Meetings vorzubereiten. „Da wollen wir mehr ins Detail gehen, da wir die Partner und deren Strategie kennen und wissen, was sie mit Startups machen wollen. Wir wollen ein noch besseres Matching betreiben, die Arbeit besser begleiten und ein besser Moderator sein – alles mit dem Ziel, dass wirtschaftlich sinnvolle Projekte herauskommen“, sagt er

Video-Interview  – Sebastian Höfinger, Programm Manager weXelerate, spricht über das Open House Event und die Startup Fair.

Über weXelerate
weXelerate ist das größte Startup- und Innovationszentrum in Zentral- und Osteuropa. Auf rund 9.000 m2 entwickelt weXelerate ein Ökosystem, mit dem Ziel, Startups und etablierte Firmen zu vernetzen. Im Rahmen des Multi-Corporate Accelerators werden rund 100 Startups pro Jahr – aufgeteilt in zwei Batches – bei der Skalierung unterstützt. Der Hauptfokus von weXelerate liegt auf fünf Industrien (Infrastruktur & Energie, Industrie 4.0, Medien, Versicherungen und Banken) und branchenübergreifenden Technologien wie Internet of Things, Mobilitiy, Artificial Intelligence, Bots, Blockchain und Cyber Security.


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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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