01.03.2023

zehndreißig: Mit dem Website-Preiskalkulator den Preis selbst bestimmen

Emre Kücükkaya und Christoph Mühlböck haben 2022 die Webdesign-Agentur zehndreißig gegründet. Mit ihrem Preiskalkulator haben sie einen effizienten Weg zur leistbaren Website entwickelt.
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Das Team von zehndreißig |
Das Team von zehndreißig | Foto: zehndreißig
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Jung, digital, gut aussehend – das ist der Claim der Webagentur zehndreißig, die nach ihrem Standort im dritten Bezirk in Wien benannt ist. Die beiden Gründer Emre Kücükkaya und Christoph Mühlböck sind 2022 mit einer klaren Mission gestartet: “Wir haben das Ziel, Webseiten in Österreich zu verschönern – den Standard zu heben”, sagt Mühlböck im Gespräch mit dem brutkasten. “Wir merken sehr stark, dass die Webseite oft darunter leidet, dass keine Zeit im Unternehmen ist. Aber wenn du eine Webseite hast, die zehn Jahre alt ist, schadet das dem Unternehmensbild”.

Der Anspruch von zehndreißig: Die Kund:innen in allen Belangen zu unterstützen und die Arbeit rund um die Website komplett abzunehmen.

Preiskalkulator: Effizient zur leistbaren Webseite

Dazu haben die beiden ein Tool entwickelt, welches den Weg zur eigenen Webseite besonders effizient macht: Den Preiskalkulator. Interessierte beantworten zehn einfache Fragen – und erhalten direkt einen Preis für die Website. Welche Seiten benötigt der Kunde – beispielsweise eine “Über uns”- oder eine “Referenzen”-Seite? Soll die Website eine Möglichkeit zur Terminvereinbarung enthalten? Soll die Website mehrsprachig sein? Das sind nur einige der Punkte, die dabei abgefragt werden.

Auf Basis dieser Infos errechnet der zehndreißig-Kalkulator einen vorläufigen Preis. Das Team meldet sich dann direkt für die weiteren Schritte. “Du sparst dir damit den Ersttermin komplett und wir kommen beim Termin dann gleich mit einer Strategie”, sagt Cofounder Kücükkaya.

Preiskalkulator ging durch die Decke

Die Inspiration für den Preisrechner kam aus der Immobilienbranche, wie Kücükkaya erzählt: “Da gibt es unzählige Kalkulatoren, bei denen du Parameter wie Lage und Größe angibst, und dann herausfindest, wie viel dein Haus oder deine Wohnung wert ist. Das haben wir für uns adaptiert und einfach ausprobiert. Und es ist durch die Decke gegangen”. 

Auch bei den Zahlungsmöglichkeiten geht zehndreißig neue Wege. Das Unternehmen bietet die Möglichkeit, die Website einen längeren Zeitraum zu bezahlen: über 12 oder 24 Monate. “Da gibt es keine Anzahlung und man muss am Ende auch nicht die Website herauskaufen”, erklärt Kücükkaya. Der Gedanke hinter diesem Angebot: “Nachdem wir den Webauftritt verschönert haben, bleibt so mehr Budget beispielsweise für professionelle Fotos vom Unternehmen oder für Marketing”. Besonders häufig in Anspruch genommen wird die 12-Monats-Option.

“1030Care” bietet laufende Betreuung

Auch wenn die Website fertig ist, wird der Kunde nicht allein gelassen: “Da gibt es das 1030Care, mit dem wir laufende Betreuung anbieten – falls man Texte oder Bilder ändern will oder man eine neue Seite braucht”, erläutert der zehndreißig-Mitgründer weiter. Anfragen werden innerhalb von 24 Stunden erledigt.

Doch auch hier wird das Angebot auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten: “Wir haben da Pakete, denn es gibt einen Unterschied, ob du uns eine Stunde im Monat brauchst oder zehn”, sagt Cofounder Mühlböck.

Gründer: “Wollten schon immer gemeinsam etwas in der Kreativbranche aufbauen”

Die beiden Gründer kennen sich schon seit über zehn Jahren. “Wir wollten schon immer gemeinsam etwas in der Kreativbranche aufbauen”, sagt Kücükkaya. Vor eineinhalb Jahren bekam er dann den Anruf von seinem Mitgründer – und los ging es mit der Webdesign-Agentur. “Da können wir der Kreativität freien Lauf lassen”, so der Gründer.

Kücükkaya war vorher beim Online-Marktplatz Willhaben tätig, Mühlbock mit einer Marketing-Agentur selbstständig. Nach dem Start des gemeinsamen Unternehmens ging es schnell aufwärts – mittlerweile ist das Team auf 6 Personen angewachsen und zehndreißig stellt weiter ein.

“Alles, was deinen professionellen Webauftritt zu einem Erfolg macht, kriegst du von uns”

Das Angebot beschränkt sich dabei längst nicht mehr nur auf Webdesign. Auch Social Media und Imagevideos bietet zehndreißig an. Der Anspruch dabei: Alles, was dem Webauftritt zu tun hat, aus einer Hand abzudecken.

Dazu hat das Team auch umfassendes Netzwerk an Partnern aufgebaut. “Wir haben da genau selektiert und nun sehr gute Leute für alle Bereiche”, sagt Kücükaya. Das Angebot von zehndreißig reicht daher mittlerweile bis hin zu 3D-Visualisierungen und Drohnen. Der zehndreißig-Gründer bringt es auf den Punkt: “Alles, was deinen professionellen Webauftritt zu einem Erfolg macht, kriegst du von uns”.

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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