capito: App aus Graz vereinfacht komplexe Sprache mittels KI
Um die Welt für alle verständlicher zu machen, hat das Unternehmen capito aus Graz die “capito digital”-App entwickelt. Mittels KI übersetzt die Software komplexe Texte und Informationen in drei unterschiedliche Sprachniveaus.
Spätestens seit September 2021 sind öffentliche Institutionen laut dem Web-Zugänglichkeitsgesetz dazu verpflichtet, verständlich und barrierefrei zu kommunizieren. Ab 2025 sind auch Privatunternehmen von diesem Gesetz betroffen. Da dieser Schritt für viele Beamt:innen, Politiker:innen sowie Fachleute aus der Wirtschaft nicht leicht fällt, hat ein Unternehmen aus Graz die App “capito digital” entwickelt. Mit der KI-basierten Lösung von capito wird Fachjargon in verständliche Sprache übersetzt. Ziel des Unternehmens ist es, die Welt mithilfe von einfacher Kommunikation für alle verständlicher zu machen.
capito übersetzt komplexe Sprache in drei Sprachniveaus
„Eine klare und verständliche Sprache ist die Basis für soziale Gleichstellung. Wenn über die Hälfte der Bevölkerung Botschaften, Bescheide, Anleitungen und viele andere Informationen nicht versteht, haben wir ein demokratiepolitisches Problem. Komplizierte Sprache schafft Barrieren. Sie verhindert die Teilhabe vieler Menschen am gesellschaftlichen Leben und verursacht immense Kosten“, sagt Paul Anton Mayer, CDO von capito. Dabei werde die Relevanz der capito-digital–App vor allem in Zeiten von Krisen deutlich, denn Informationen rund um den Klimawandel, Ukraine-Krieg, Corona-Pandemie und die Inflation müssen der Bevölkerung verständlich kommuniziert werden, ergänzt Mayer.
Die Übersetzung der komplexen Informationen erfolgt in Anlehnung an den Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen für Sprachen (GERS). Von sehr leichter Sprache (A1) über leichte Sprache (A2) bis hin zur Umgangssprache (B1), die Nutzer:innen können von drei unterschiedlichen Sprachniveaus auswählen. Im darauffolgenden Übersetzungs-Prozess analysiert die App die Verständlichkeit des Textes und schlägt mithilfe eines Sprachassistenten Vereinfachungs-Empfehlungen vor. Spezielle Fachbegriffe werden zudem mittels eines Wörterbuchs verständlich gemacht. Auch auf die Gendergerechte-Sprache vergisst die capito-Software nicht.
“Für und mit Menschen arbeiten, um einen Mehrwert für alle zu schaffen”
Das im Jahr 2000 gegründete Unternehmen zählt mittlerweile 15 Standorte im DACH-Raum sowie 120 Mitarbeiter:innen. Begonnen hat capito seine Dienste als analoger Übersetzer, der sich über die letzten 21 Jahre hinweg im Bereich der digitalen Informationsvereinfachung spezialisiert hat. Für seine acht Millionen Nutzer:innen arbeitet capito mit seinen 30 Forschungspartner:innen und einem Netzwerk aus 600 Menschen mit Lernschwierigkeiten durchgehend an der Optimierung seiner Services. “Künstliche Intelligenz ist das eine. Doch wir arbeiten vor allem für und mit Menschen, um einen Mehrwert für alle zu schaffen“, sagt Mayer.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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