24.10.2018

Alpine Tech Innovation Sprint: Wie aus Touristen Emojis werden

Beim Alpine Tech Innovation Sprint in Tirol präsentierte das italienische Startup EMOJ eine Alternative zu manuellen Bewertungssystemen.
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© Destination Wattens
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Der erste Alpine Tech Innovation Sprint brachte neun internationale Startups mit Tiroler Touristikern zusammen. Die Gründer aus Italien, Belgien, Norwegen, Schweiz, Österreich und Deutschland schlugen dabei ihre Ideen zu Schwerpunkten in den Bereichen Datenkontrolle, Gästeerlebnis und Customer Journey vor. Organisatoren waren Hermann Hausers I.E.C.T., die Werkstätte Wattens und der Accelerator MAD.

+++ Werkstätte Wattens und I.E.C.T. luden Startups zur Challenge 2018+++

Nachdem sich Startups und Touristiker Ende Oktober kennengelernt hatten, wurde über 48 Stunden an konkreten Problem-Tracks gearbeitet. Die Ergebnisse wurden am Abschlusstag am vergangenen Wochenende vor einer Fachjury, Investoren und anderen Interessierten präsentiert.

EMOJ mit Live-Bewertungssystem bei Alpine Tech

Sieger des Public Votings beim Finale auf der Umbrüggler Alm in Innsbruck war das italienische Universitäts-Spin-off EMOJ. Das Team rund um Gründer Luca Giraldi möchte die Qualität von Gäste-Bewertungen verbessern. Traditionell werden diese über Fragebogen und laut EMOJ mit begrenzter Aussagekraft zu den tatsächlichen Stärken und Schwächen eines Angebots durchgeführt.

Denn: Geben Gäste Bewertungen ab, so sind diese meist negativ. Positive Gefühle gegenüber einem Angebot werden seltener auf Bewertungsportalen oder in Umfragen ausgedrückt. Ein Problem für die Touristiker, die ihr Angebot ins falsche Licht gestellt sehen.

Gesichtserkennung führt zu abstrakten, emotionalen Bewertungen

EMOJ setzt auf Gesichtserkennung. Der emotionale Zustand des Gastes wird dabei während des Erlebnisses mittels Kameraaufzeichnung erfasst und verarbeitet. Im Vergleich zu traditionellen Befragungen befände sich der Konsument im Moment der Aufzeichnung in einem natürlichen Zustand, was die Verlässlichkeit der erhobenen Daten signifikant erhöhe – so EMOJ im Pitch vor der Fachjury.

Die Daten werden dabei so abstrakt erhoben – lediglich 4 Emotionen werden erkannt, dass es keine datenschutzrechtlichen Probleme geben soll.

Osloer Unternehmen für alpine Verkehrsströme

Ein weiteres Startup, das bei der Alpine Tech-Jury für besonderes Interesse sorgte, war Nordic Analysis. Das A.I.-Startup möchte Prognosen über Verkehr und Verkehrsaufkommen produzieren, sodass Städte und Gemeinden Maßnahmen treffen können, um den Verkehr zu reduzieren, einzuschränken oder in andere Bahnen zu leiten. Das Osloer Startup sähe in der kleinen Stadt Wattens einen interessanten Use-Case für ihre Technologie – so die Gründer beim Pitch.

→ Hier geht’s zur Website von EMOJ

 

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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