WÜRZBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – LASCANA bringt einen KI-gestützten Kundenservice-Chatbot nach einem Pilot erfolgreich in den Live-Betrieb. Möglich wurde das durch Venture Clienting: Der Konzern kauft nicht „Innovation“ ein, sondern nutzt die Technologie direkt im operativen Alltag. Die Lösung von BOTfriends erreichte dabei eine Resolution Rate von 99,4 Prozent und erhielt überwiegend Top-Bewertungen. Das Projekt zeigt, wie Konzern-IT, externe KI-Kompetenz und Skalierung in realen Serviceprozessen zusammenwirken können.
Für große Handels- und Industriegruppen ist Künstliche Intelligenz längst kein „PoC-only“-Thema mehr, sondern eine Frage von Geschwindigkeit, Kontrolle und messbarem Kundennutzen. Genau an dieser Schnittstelle setzt Venture Clienting an: Statt Startups zu finanzieren oder rein experimentelle Pilotprogramme zu fördern, werden Technologien als zahlende Kunden in echten Use Cases getestet. Der praktische Fall aus der Otto Group macht sichtbar, wie sich damit Innovationszyklen verkürzen lassen, ohne dass Unternehmen das Risiko einer monatelangen Eigenentwicklung allein tragen müssen. Im Zentrum steht eine Kundenservice-Anwendung, die zuvor typischerweise an Standardfragen scheitert: nicht an der Ideenfindung, sondern an der operativen Skalierbarkeit.
Im konkreten Projekt arbeiten LASCANA, die Venture-Client-Einheit OTTO DOCK 6 und das KI-Unternehmen BOTfriends zusammen. Der Chatbot wurde zunächst nicht als „neues Frontend“ eingeführt, sondern so konzipiert, dass er nahtlos in die bestehende Systemlandschaft passt und wiederkehrende Kundenanfragen automatisiert beantwortet. Entscheidend ist dabei die Übergabe vom Pilot in den produktiven Betrieb, denn genau dort entscheidet sich, ob eine KI-Lösung ihre Qualität unter realen Daten und Lasten hält. Wie aus den Projektangaben hervorgeht, wurde die Leistung dabei sehr granular bewertet: Die Resolution Rate lag bei 99,4 Prozent, und 82,5 Prozent der Nutzerinnen und Nutzer bewerteten den Service mit vier oder fünf Sternen.
Aus technischer Sicht ist der Schritt vom Prototyp zur Skalierung mehr als nur „bessere Prompts“. Kundenservice ist datengetrieben, prozessnah und mit Compliance-Anforderungen verbunden. Venture Clienting adressiert daher auch Implementierungsfragen: Welche Inhalte dürfen beantwortet werden, wie wird der Zugriff auf Produkt- und Bestellinformationen gesteuert, und wie werden Eskalationen in menschliche Workflows ausgelöst? Hier zeigt sich die Relevanz einer klaren Architektur. BOTfriends nutzt eine Multi-Agent-Architektur, bei der mehrere spezialisierte KI-Agenten innerhalb eines Systems zusammenarbeiten und durch definierte Geschäftsregeln gesteuert werden. Diese Aufteilung hilft, komplexere Serviceprozesse zuverlässiger abzubilden als reine „Single-Model“-Dialoge.
Wenn generative KI-Modelle in Unternehmen an Grenzen stoßen, liegt das häufig an der Diskrepanz zwischen Textgenerierung und Prozessdurchführung. Der Chat kann vieles sprachlich formulieren, aber Enterprise-Abläufe erfordern strukturierte Entscheidungen, Statuslogik, nachvollziehbare Routings und konsistente Datenflüsse. Multi-Agent-Setups können genau diese Lücke schließen, weil sie Aufgaben wie Klassifikation, Kontextaufbereitung, Policy-Prüfung und Antwortzusammenstellung in klaren Schritten organisieren. Für IT- und Security-Teams bedeutet das zugleich: Sie behalten Kontrolle über Datenflüsse, definieren Regeln und minimieren das Risiko, dass der Bot ungewollt in Grauzonen gerät. So entsteht eher ein „Orchestrierungsmodell“ als ein Chat, der nur auf Gesprächsgefühl optimiert ist.
Marktseitig ist das Timing bemerkenswert, denn viele Wettbewerber konzentrieren sich derzeit auf Plattformangebote für Konversation und Assistenz, etwa Google Dialogflow, Amazon Lex oder Microsoft Copilot Studio. Deren Stärke liegt oft in der schnellen Integration und im Tooling für Entwickler. Das Venture-Clienting-Modell setzt jedoch einen anderen Hebel: Es verschafft Unternehmen Zugang zu einer spezialisierten Lösung, die im konkreten Fachdomänenkontext validiert wurde, bevor sie breit ausgerollt wird. Branchenexperten betonen zudem, dass „AI-Readiness“ in Konzernen weniger an Datenmenge als an Prozessdesign, Messbarkeit und Governance hängt. Aus Beratungssicht ist deshalb die Kombination aus Pilotkennzahlen und Produktionsfähigkeit ein wichtiges Argument, um weitere Marken intern zu überzeugen.
Für die Otto Group ist OTTO DOCK 6 dabei mehr als ein Einkaufspartner. Die Venture-Client-Einheit fungiert als Brücke zwischen Startup-Tempo und Konzernkomplexität: Sie identifiziert geeignete Technologieanbieter, koordiniert interne Abstimmungen und sorgt dafür, dass die Lösung in die vorhandene IT-Landschaft integriert wird. In der beschriebenen Ausgestaltung übernimmt OTTO DOCK 6 also genau die Rolle, die viele Venture-Client-Programme anstreben: Innovationsbarrieren abbauen, externe Kompetenz systematisch nutzbar machen und gleichzeitig intern die technische Anschlussfähigkeit sichern. Leon Stark, Venture Client Manager, wird dabei sinngemäß als Befürworter eines gezielten Technologie-Mix positioniert – mit dem Ziel, konzerninterne Kompetenz nicht zu ersetzen, sondern sinnvoll zu ergänzen.
Für den Markt und die Startup-Seite ist die Skalierbarkeit besonders interessant. Während klassische Pilotprojekte nach einer erfolgreichen Testphase oft enden, entsteht im Venture Clienting eine Folgeperspektive: weitere Geschäftseinheiten können auf bereits evaluierte Technologie zurückgreifen. Das reduziert Marktrecherche-, Auswahl- und Integrationsaufwände, weil ein Teil der Lernkurve organisatorisch abgesichert ist. Für BOTfriends kann das wiederum bedeuten, dass aus einem einzelnen Marken-Use-Case ein wiederverwendbares Deployment-Pattern wird, das in einem großen Handelskonzern mehrfach funktioniert. Damit verschiebt sich der Geschäfts- und Entwicklungsfokus vom einmaligen „Launch“ hin zu wiederholbaren Integrations- und Qualitätsstandards.
Auch operativ bleibt das Projekt dynamisch: LASCANA plant, den Chatbot schrittweise zu einem handlungsfähigen digitalen Assistenten auszubauen. Dabei geht es nicht nur um bessere Informationsausgaben, sondern um aktives Unterstützen in Kauf- und Serviceprozessen – etwa Produktempfehlungen, die Begleitung von Bestellungen oder das eigenständige Ausführen definierter Serviceaktionen. Genau hier wird die Verbindung aus historischer KI-Entwicklung und zukünftigen Anforderungen sichtbar: In der Vergangenheit scheiterten viele Assistenzansätze daran, dass sie sich auf „Antworten“ beschränkten, statt Aktionen und Workflows sauber zu orchestrieren. Venture Clienting könnte diese Lücke adressieren, weil die Lösung früh im Prozess gemessen wird. Für Enterprise-Teams heißt das künftig: Governance, Datenschutz und Sicherheitskonzept müssen mitwachsen, damit Skalierung nicht nur technisch, sondern auch regulatorisch tragfähig bleibt.
Mit Blick auf Datenschutz und Sicherheit zeigt der Fall zudem, wie wichtig klare Leitplanken sind. Kundenservice verarbeitet personenbezogene Informationen, etwa Bestellhistorien oder Kontextangaben zum Anliegen; damit steigt die Bedeutung von Zugriffskontrollen, Datenminimierung und nachvollziehbaren Entscheidungslogiken. Multi-Agent-Ansätze können hier helfen, wenn Policies systematisch durchgesetzt werden und Eskalationen im Zweifel gesichert ablaufen. Gleichzeitig müssen Organisationen ihre Anwendungsarchitektur so gestalten, dass Monitoring und Qualitätsmanagement weiterhin möglich bleiben, etwa bei Drift in Kundendialogen oder Änderungen in Produktdaten. Insgesamt deutet der LASCANA-Launch darauf hin, dass Venture Clienting in der Breite an Attraktivität gewinnt: als strukturierter Pfad von „Pilot“ zu „Produkt“, bei dem Startups und Konzerne gemeinsam an messbaren Qualitätszielen arbeiten.
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