Toni Tool

Wir haben in der Ideenfabrik mehrere KI-Agenten im Einsatz. Der am weitesten ausgereifte ist Toni Tool – unser Agent für Inventar und Lager.

Was unsere Agenten besonders macht: Wir betreiben selbst eine Werkstatt durch unsere Werbetechnik. Und die Werbetechnik hat, auch wenn man das oft nicht glaubt, eine der größten handwerklichen Breiten überhaupt. Elektro, Trockenbau, Malerarbeiten, Metall- und Leichtmetallarbeiten, Druck, Folieren und vieles mehr – alles, was man für Lichtwerbung, Fassadengestaltung, Innenraum-Design, Fahrzeuge, Druck und Folienarbeiten ebenso braucht. Diese Besonderheit, unterschiedliche handwerkliche Themen mit KI-Agenten zu lösen, macht unsere Agenten so besonders. Es sind keine theoretischen Konzepte, sondern sie kommen aus der Praxis und arbeiten in einer realen Umgebung.

Die Idee zu Toni Tool entstand, weil der Ausbildungsberuf selbst sehr selten ist. Viele kennen ihn gar nicht, und so kommen viele Quereinsteiger zu uns. Toni Tool sollte Fragen beantworten wie: „Ich will einen Pylon aufstellen – was muss ich mitnehmen?“, „Wie bekomme ich Folie von einer Scheibe ab?“ oder „Wo ist der Bohrhammer XY?“. Und natürlich vieles mehr.

Das Ganze würden einige einfach bei ChatGPT eingeben – und genau da liegt das Problem. Mal abgesehen vom Datenschutz weiß ein Chatbot nicht, wo das Werkzeug liegt. Er weiß auch nicht, welches Werkzeug bei uns überhaupt vorhanden ist. Er kennt unsere Art zu arbeiten nicht, hat unsere Erfahrungen aus der Praxis nicht und weiß einfach nicht, was gut funktioniert und was nicht.

Deshalb haben wir Toni Tool gebaut. Toni Tool ist ein Agent Harness um ein Sprachmodell herum. Es verbindet das Modell mit der realen Welt. Die reale Welt für Toni sind unsere IDF-Apps, wie die Werkzeugverwaltung oder die Material-Verwaltung. Darüber bekommt er seinen Ideenfabrik-Kontext: Toni weiß, was wir machen, welche Leistungen wir anbieten, welche Werkzeuge wir dafür haben und welches Material dazu im Lager liegt.

In unseren Apps stecken weitere Module, die indirekt auf Toni einwirken. Ein Mitarbeiter druckt ein Banner, das in seinen Aufgaben steht. In der Aufgabe ist Material reserviert. Unterschreitet dieses Material den Mindestbestand, erzeugt Toni eine Bestellung, um es wieder aufzufüllen. Im internen Chat weist er dann darauf hin, dass bestellt werden muss. Hier haben wir bewusst einen „Human in the Loop“ eingebaut. Toni könnte auch selbst bestellen, doch aktuell prüfen wir die Bestellungen noch einmal, um unsere Lieferanten zu schonen. Es kam nämlich schon vor, dass er Verpackungseinheit mit Stück verwechselt hat – und niemand will 1000 Päckchen Schrauben, wenn er nur 1000 Schrauben braucht.

Das ist ein bisschen wie bei einem Azubi: Man muss es ihm einmal erklären und dann prüfen, ob er es verstanden hat. Wenn er es verstanden hat, dann läuft es.

Toni kann außerdem im ganzen Objekt auf die Monitore zugreifen und dort etwas zeigen. Ich brauche Informationen zu einem Werkzeug? Toni zeigt es direkt an. Dabei muss man ihm nur sagen, auf welchem Bildschirm die Info sein, also: „Zeig mir unseren Hochhubwagen in Halle 2“ und ich sehe Infos zum Gerät und Hinweise zum Arbeitsschutz bei der Verwendung. Aktuell lernt Toni die Bedienungsanleitungen, damit er noch besser helfen kann.

Toni verfügt ebenfalls über einen lokalen Sprach-Assistenten, der DSGVO-konform für alle Mitarbeiter nutzbar ist – ein bisschen wie auf der Enterprise in Star Trek. Man drückt auf den Button und kann sprechen. Der Button ist bewusst so gewählt, damit niemand im Team das Gefühl hat, die Mikrofone in der Halle hörten die ganze Zeit mit. Das tun sie nicht. Es reagiert immer nur das Mikrofon, auf das jemand drückt, und nur dort antwortet Toni. Alle anderen bleiben taub und stumm. Diese Entscheidung war bewusst so getroffen.

Seit kurzem hat Toni zudem seine „Augen“. Man kann ihm an festen Kameras ein Produkt zeigen, und er kann es einlagern, im Bestand abtragen oder Infos dazu geben.

Toni legt heute ein Werkzeug, Zubehör oder Material so an, dass ein Mensch eigentlich nur 10 Sekunden etwas tun muss. Er bekommt ein Foto, erkennt EAN, Artikelnummer oder anhand des Bildes andere Dinge zum Produkt. Mit der Basis legt er das Produkt in einer Datenbank an, und im Hintergrund arbeitet er nach: Datenblätter vom Hersteller holen und einpflegen, Betriebsanleitung finden und einpflegen, Produktdaten anreichern – alles, was es über das Produkt gibt. Auch Zubehör und Verbrauchsmaterial findet und verknüpft er, damit er zum Beispiel weiß, welcher Akku an welchen Schrauber gehört.

Wir verfolgen einen sehr strengen Datenschutz-Ansatz: Daran hat unsere Datenschutzbeauftragte einen großen Anteil – wir diskutieren das auf hohem Niveau immer wieder mit ihr. Dieser Ansatz schützt nicht nur unser Unternehmen, sondern vor allem unsere Mitarbeiter. Man kann Toni nutzen und muss mir keine Sorgen machen, dass die Daten in falsche Hände geraten.

Und nicht zuletzt ist unser Toni an keinen Anbieter gebunden. Der Agent Harness funktioniert mit jedem LLM, mit jedem Sprachmodell. Unser Kontext ist das, was den Unterschied macht. Ein lokal laufendes Modell mit gutem Kontext ist eben deutlich nützlicher als ein Premium-Modell ohne Kontext. Das spart im besten Fall einiges an Tokens und deren Preise steigen mit jedem Update.

Unsere bestehende Datenbasis von Toni hat die ersten Ansätze überstanden, was eine zukünftige Vernetzung mit humanoiden Robotern angeht. Durch die Daten, die Toni gerade Aufbaut wollen wir einem Roboter es erleichtern, uns oder auch unsere Kunden „zu verstehen“, Damit ist sein Weg vielleicht ein Stück kürzer, um perspektivisch zu assistieren – den Wareneingang zu scannen, zu buchen und anzulegen, Dinge ins richtige Lagerfach zu bringen oder Dinge zu holen. Doch das ist eine andere Geschichte…