Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

03.07.2017

Wiener Startup oratio: Über 10 Mio Nachrichten an Kunden per Chatbots

Zufriedene Kunden sind das Rezept erfolgreicher Firmen. Dazu zählt auch ein guter Kundenservice. Das Startup oratio lässt Unternehmen auf Messenger-Plattformen wie Facebook oder Viber ihre Kundenkommunikation optimieren. Ein Interview mit Co-Founder David Pichsenmeister über automatisierte Bots.

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✨ AI Kontextualisierung

Im Juni hat das Startup oratio der beiden Wiener David Pichsenmeister und Bernhard Hauser einen Rekord gebrochen: Über 10 Millionen Nachrichten haben Firmen über ihre Plattform an Messenger-Dienste wie Facebook oder Viber bereits versendet. Das hilft Unternehmen etwa im Kundenservice. Denn die Kommunikation über Messaging-Plattformen soll nicht nur schneller und persönlicher sein, sondern im Gegensatz zu anderen Lösungen, muss der Kunde nicht etwas Neues lernen- er befindet sich in einer bereits gewohnten “Umgebung”, auf Facebook zum Beispiel. Auch Facebook wurde auf oratio aufmerksam und empfiehlt das Unternehmen seit kurzem als “Messenger-Platform-Development-Provider” auf einer Liste von nur fünfzehn Service-Anbietern in ganz Europa.

oratio: Neue Idee, gleicher Name

Seit knapp zwei Jahren arbeiten die beiden Gründer an oratio. Gestartet hat die Startup-Geschichte der beiden allerdings bereits vor über fünf Jahren. Sie blicken auf bewegte Jahre mit vielen Höhen und Tiefen zurück, die sie auch die Ländergrenzen wechseln ließen: Von Berlin, wo oratio als Kommentarfunktion für Onlinemedien gestartet wurde, ging es schließlich zurück nach Wien. Nachdem Hauser und Pichsenmeister ein Jahr pausierten, starteten sie neu durch. Heutzutage ist von der ursprünglichen Idee allerdings nur noch der Name übrig geblieben.

Frühphasen-Investor an Board

Unternehmen können mit Hilfe von oratio die Kommunikation mit ihren Kunden auf mehreren Messenger-Plattformen betreuen- ob Facebook oder Viber, via Telegram Messenger oder Kik. Überzeugt hat das Startup neben dem Uni-Inkubator-Programm INiTS übrigens auch den Londoner Frühphasen-Investor Seedcamp, der seit 2016 in das Unternehmen investiert ist.

Im Interview mit David Pichsenmeister hat der Brutkasten nachgefragt, welche Vorteile die Kommunikation auf Messenger-Plattformen bietet und ob der Kunde eigentlich das “Recht” hat zu erfahren, dass er mit einem automatisierten Bot schreibt- und keinem Menschen.

+++ Chatbots: The Next Big Thing? +++

In Wien scheint man um das Thema “Chatbots” in der Startup-Community nicht umhin zu kommen. Einige sprechen von einer Revolution, die tiefgreifende Veränderungen bringen wird. Siehst du das auch so?

Ich würde hier von keiner Revolution sprechen: Die Human Computer Interfaces haben sich in den letzten 30 Jahren stark geändert, bspw. von ‚Desktop‘ auf ‚mobile‘. Das ist keine echte Revolution, aber ein Paradigmenwechsel. Wenn man Smartphones als Revolution sieht, sind Bots definitiv auch eine. Für mich wäre eine echte Revolution das Bestehen des Turing Tests. (Erklärung: Siehe am Ende des Artikels, Anm.) Wenn man sich das Verhalten von Menschen ansieht, dann haben Bots definitiv ein großes Potenzial. Bis sie sich aber durchsetzen werden – das sieht man auch in den USA – liegt noch ein langer Prozess vor uns. Und es braucht noch viel Aufklärung beim Consumer. (Endnutzer, Anm. der Red.)

Jugendliche etwa chatten heutzutage lieber, als dass sie anrufen…

Generell sieht man, dass die Kommunikation immer mehr auf Messenger Plattformen stattfindet. Das ist im privaten Bereich längst der Fall, aber auch immer mehr im b2c-Bereich. Und hier kann man auch noch viel automatisieren. Die Kommunikation über Messenger hat mehr Möglichkeiten, als in einer E-Mail. Ein Beispiel: Bei Burgerking kann man im Messenger bestellen und kann aber auch den Costumer Support kontaktieren. Man hat einfach viele Use Cases (Anwendungsbereiche, Anm. der Red.) im gleichen Channel.

Hat der User eigentlich das “Recht” zu wissen, dass er nicht mit einem Menschen schreibt?

Die Erwartungshaltung des Users ist vor allem bei Facebook sehr groß, da ist es schon sinnvoll, dem User zu erklären, was gerade passiert und was er sich erwarten kann. Viele, die mit einem Bot noch nicht interagiert haben, glauben auch, dass sie in einer App gelandet sind. Man sollte als Entwickler auch immer die Möglichkeit geben, dass er bspw. über einen Live Chat mit einem Admin schreiben kann.

Oft fällt die Frage, ob Chatbots Apps ersetzen werden. Du hast darüber einen Gastbeitrag geschrieben. Bist du noch derselben Meinung?

Das Smartphone kam erst nach 2007- und sie werden wahrscheinlich auch nicht die nächsten 30 Jahre lang bleiben. Wenn man sich die Entwicklung über die letzten Jahre ansieht, und mit wie vielen Geräten – Laptop, Smartphone, Smartwatch, ua. – man kommunizieren muss, werden Apps wahrscheinlich nicht die Zukunft sein. Natürlich wird bis dahin noch Zeit vergehen. Aber Menschen benutzen bereits Kanäle wie Messenger-Plattformen, wenn es die Kommunikation erleichtert.

Welche Vorteile sprichst du konkret an?

Kommuniziert man über eine Messaging-Plattform, müssen nicht beide Kommunikationspartner online sein, während aber beim Telefonieren beide Seiten verfügbar sein müssen. Somit kann viel Zeit erspart werden, wenn man etwas schnell erledigen möchte. Weiß man etwa, dass eine Firma einen Chatbot oder automatisierten Live Chat hat, kann man möglichst automatisiert und einfach zu Informationen kommen. Im Costumer Support sind ohnehin 60-80 Prozent der Anfragen den typischen “FAQ”s ähnlich – das kann automatisiert werden.

Anderes Thema: Wie viel Artificial Intelligence steckt in den Chatbots heutzutage?

Mittlerweile behauptet jeder A.I. zu machen, obwohl nichts dahinter ist. Viele können damit nichts anfangen. Menschen können gut Kontext bewahren, obwohl die menschliche Kommunikation natürlich sehr komplex ist. Das könnte man theoretisch mit Maschine Learning auch, aber die Systeme sind nicht so einfach zu implementieren. Wenn man sich erfolgreiche Bots wie Poncho ansieht, geht das auch simpler. Dazu braucht man aber auch 4-5 Texter, die hauptberuflich nur Texte schreiben – das können kleinere Firmen und Entwickler-Teams nicht. Es bedeutet viel Arbeit, einen sprachlich gut ausgestatteten Bot zu entwickeln- und gerade dieser sprachliche Teil ist bei der Entwicklung eines Bots entscheidend.

Anmerkung der Redaktion: Der Turing Test wurde von Alan Turing entwickelt und führt zurück ins Jahr 1950. Im ersten Kapitel „The Imitation Game“ in Turings Arbeit „Computing Machinery and Intelligence“ wirft er die Frage auf: „Können Maschinen denken?“. Sein Test umfasst drei Personen: Einen Interviewer, sowie einen Mann und eine Frau, denen er Fragen stellt. Einer der beiden ist allerdings eine Künstliche Intelligenz. Der Interviewer weiß aber nicht, wer von den beiden Personen die Maschine ist. Bestanden hat eine Künstliche Intelligenz den Turing Test genau dann, wenn der Interviewer nicht erkennt, dass er mit einem Computer kommuniziert- den Computer also für einen Menschen hält. Andersherum: Sobald der Interviewer erkennt, dass die Künstliche Intelligenz kein Mensch ist, besteht sie den Test nicht.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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