06.04.2018

Reji: Wiener Startup auf Product-Hunt Frontpage

Das Wiener Startup Twopeople Software mit Sitz im Vienna Impact Hub hat nun mit Reji eine IOS App entwickelt, die es Usern ermöglicht ihr Vokabular in 46 Sprachen zu verbessern. Die App schafft es nun auf die Frontpage von Product Hunt.
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Reji
(c) Lea Fabienne: Gründer Alexey Chernikov möchte mit seiner Sprachlern-App individuelles Lernen ermöglichen.

Alexey Chernikov ist der Gründer des Wiener Startups Twopeople Software. Bisher ist das Unternehmen durch die Übersetzer-App Mate Translate aufgefallen. Nun kommt mit Reji eine App, die es Usern ermöglicht ihre sprachlichen Fähigkeiten zu verbessern. Ein Erfolg für die Entwickler: Reji wird auf Product-Hunt auf der Frontpage veröffentlicht.

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Reji zuerst nur ein Spin-Off

Wie Chernikov im Gespräch mit dem Brutkasten erklärt, startete die App Reji als Spin-Off der vorherigen App Mate Translate. Darin enthalten war eine Software namens Phrasebook, die es Usern ermöglichte eigene Lernkarteien zum Sprachen-Lernen für Sprachklassen oder für unterwegs zu kreieren. „Da es sich aber als zu schwer erwies, eine App mit zwei Kernfunktionen zu vermarkten, haben wir entschieden, dass wir mit Reji eine eigene App gestalten“, sagt Chernikov. Gesagt, getan. Drei Monate intensiver Research und dutzende Befragungen, mit dem Ziel, zu verstehen, ob User eine derartige App wirklich wollen, führten zu einer positiven Erkenntnis. Die User waren stark an einer Vokabel-App interessiert, mit der sie eigene Vokabel sichern und lernen können. „Wir waren überzeugt davon, dass wir eine gute Lösung für die User entwickeln können“, betont Chernikov.

Inidividuelle Anpassung als großer Pluspunkt

Es sind die individuellen Möglichkeiten der App, mit denen sich Reji von anderen Sprachlern-Apps unterscheidet. „Die meisten Apps dieser Art, wie die prominentesten in der Szene, Duolingo und Memrise, fokussieren sich darauf, Usern Basis-Grammatik beizubringen. Und Vokabel, aber ohne die Möglichkeit irgendetwas persönlich anzupassen. Anders gesagt, du lernst nur das, was dir die App vorschlägt“, erklärt der Twopeople Software Gründer. Reji hingegen möchte jene User ansprechen, die fortgeschrittener sind , die wissen wie man etwas ausspricht und schreibt – sich aber dennoch verbessern möchten. „Jene, die sich in der neuen Sprache nicht wohl genug fühlen, sie auch zu sprechen“, so Chernikov.

Es handle sich um eine eigene Kategorie von Lernenden, die Worte aus Büchern, Filmen, dem Netz oder im Alltag irgendwo aufschnappen. „Wir vereinfachen für sie den Prozess, sich das Wort zu merken, selbst einzutippen und zu lernen, wie man es ausspricht.“ Chernikov und sein Team haben in der Forschungsphase festgestellt, dass die Menschen Flashcards-Apps, wie Anki oder Quizlet benutzen, die aber, so der Reji-Entwickler, den Nutzern nicht die richtige Aussprache beibringt. „Zudem dauere es zu lange bestimmte Wörter zu speichern. Um 100 Begriffe, die man lernen möchte mit Anki zu sichern, kann es bis zu zwei Stunden dauern, da man eigenständig nach der Übersetzung und Beispielbildern suchen muss. Bei Reji hingegen tippt man nur das Wort ein und die App findet eine Übersetzung, Definition oder ein Image automatisch“, sagt Chernikov.

Reji
(C) Vereinfachtes Vokabel-Lernen durch Reji

Frontpage auf Product-Hunt als Chance

Durch das Erscheinen auf der Product-Hunt Frontpage sieht der Entwickler für seine App eine große Möglichkeit von führenden Tech Outlets wie Tech Crunch oder TNW entdeckt zu werden. „Was aber am wichtigsten für uns ist, ist, dass wir unvoreingenommenes Feedback von Leuten erhalten, die die Tech-Industrie abklappern. Zudem freuen uns die paar tausend zusätzlichen Downloads auch“, so Chernikov. Nach dem Launch am 6. April erwarten sich die Macher von Reji vor allem erstes Feedback. Es soll ihnen helfen, zu sehen, ob sie auf dem richtigen Weg und marktfit sind. Die ersten Zahlen sollen auch im Bereich des Fundraising Hilfestellung leisten, das sie Anfang Mai starten wollen. Langfristig blickt man auf den globalen Markt und darauf, sich nicht nur auf iOs sondern auf allen Plattformen festzusetzen.

Zur Person

Alexey Chernikov hat Mate Translate 2012 für Google Chrome entwickelt. Der Studienabbrecher (TU Wien) schloss sich kurz nachher mit seinem alten Studienkollegen aus der Ukraine Andrey zusammen und beide entwickelten eine Mate Cross-Plattform, die bis Ende 2017 über drei Millionen Mal installiert wurde.

⇒ Hier geht es zur Sprach-App

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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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