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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Der Wiener David Pichsenmeister hat zusammen mit Co-Founder Bernhard Hauser das Startup oratio gegründet.

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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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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