Chatbot Steckbrief: Flux meldet Störungen der Wiener Linien
In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellen wir "Flux" vor, den Chatbot der UX-Designerin Carina Pfann. Der Bot warnt vor Störungen bei Fahrten mit Bim, Bus oder U-Bahn der Wiener Linien. Dem Brutkasten beantwortet die Entwicklerin ein paar Fragen.
Die Wiener Linien betreiben aktuell 179 Linien. Rund 954 Millionen Fahrgäste wurden bereits zur Zielstation gefahren. Wer auf öffentliche Verkehrsmittel in Wien angewiesen ist, weiß allerdings auch, wie ärgerlich Störungen im Fahrbetrieb sein können. Der Chatbot „Flux“ der Entwicklerin Carina Pfann informiert User in Echtzeit über Probleme- und auf welchen Linien Öffi-Nutzer „freie Fahrt“ haben. Mit pseudonym hat Pfann eine Agentur für Konzept, Design und UX-Design mit einem Schwerpunkt auf interaktiven Anwendungen gegründet, Flux ist eines ihrer Projekte.
Teilnahme bei Lemmings.io
Sie war ebenfalls Teil des ersten Batch des Wiener Artificial Intelligence- und Chatbot Inkubatorprogramms Lemmings.io. Dieses wurde im Jahr 2016 von Thomas Schranz und Allan Berger gestartet. Der dritte im Bunde, David Pflügl, kam kurz darauf ebenfalls an Board. Lemmings.io unterstützt junge, innovative Menschen, ihre (Startup-) Projekte im Chatbot-Bereich umzusetzen.
Kein User-Tracking
(c) Lemmings: Pfann war im ersten Batch des A.I.-Inkubator Lemmings.io.
Carina Pfanns Chatbot gibt es nun seit Sommer 2016. „Er läuft auf Facebook Messenger und Telegram. User Tracking mache ich im Moment bewusst nicht“, meint Pfann. „Ich möchte ein Service anbieten, kein Business daraus machen und achte die Privatsphäre der Benutzer.“ Administratoren können nämlich sehen, was Bot User schreiben. Mit ihrer Herangehensweise möchte sie ihren Usern jenen Schutz bieten, den sie auch für sich selbst beansprucht.
„Der Punkt, dass Botbetreiber sehen können, was ich schreibe – und das durch das Profil auf sehr persönlicher Ebene – hält mich davon ab, gewisse Bots zu nutzen. Und was ich selber nicht mag, tu ich anderen nicht an“, so Pfann. Dem Brutkasten beantwortet die Designerin, wieso sie Flux überhaupt entwickelt hat und welche Probleme sie bei der Entwicklung lösen musste. Der Chatbot ist auf Facebook Messenger und Telegram aktiv.
Wieso hast du den Chatbot gestartet?
Begonnen hat alles mit diesem Gedanken: „Hoffentlich hat die U4 nicht wieder eine Störung, weil sonst sollten wir mit der Straßenbahn fahren!“ Als ich damals dann zur U4 gekommen bin, hat es tatsächlich eine Störung gegeben, aber keine Information darüber, was passiert ist oder wie lange die Störung dauert. Hätte ich das vorher gewusst, hätte ich die andere Route gewählt. Eine schnelle, unkomplizierte Abfrage für meine Linie(n)- das wär’s doch! Da ist mir die Idee für Flux gekommen: Ohne App, ohne auf einer Website zu navigieren- einfach per Chat mit dem Linienkürzel die Information bekommen, ob alles störungsfrei ist.
Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?
Flux ist hauptsächlich durch Artikel in Zeitschriften und Mundpropaganda bekannt geworden. Spezielle Marketingaktionen gab es nicht, weil der Bot eher als Nebenprojekt gestartet wurde.
Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bisher gemacht?
Die Wiener Linien API ist etwas eigenwillig und die Dokumentation karg. Darum gab es am Anfang oft Probleme mit unvorhergesehen und unvollständigen Daten, womit der Bot Probleme hatte. Learning daraus: externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen.
„Externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen“, Carina Pfann.
Gibt es ein Team? Und was ist das nächste Ziel, das du mit „Flux“ anstrebst?
Flux wird nur von mir betreut. Bots sollten meiner Meinung nach einen spezifischen Use Case sehr gut erfüllen und nicht zu umfangreich werden, weshalb sich die geplanten Erweiterungen in Grenzen halten. Aber eine Abomöglichkeit von Störungsmeldungen zu bestimmten Linien und Zeiten kann ich mir in Zukunft vorstellen.
Hast du den Bot selbst programmiert oder einen Bot-Creator verwendet? Würdest du es so noch einmal wieder machen?
Der Bot ist in Python selbst geschrieben. Ich habe gerne Einfluss auf alle Details meines Bots und meinen Code, und möchte nicht von externen Plattformen oder Tools abhängig sein. Ich tue mir dann wesentlich leichter, spezielle Anpassungen zu machen. Darum ja, ich würde weitere Bots wieder selbst entwickeln.
Was war dir beim Charakter-Design besonders wichtig?
Flux sollte etwas Wienerisch wirken, aber mir war und ist wichtig, dass er trotzdem klar als Bot verstanden wird. Es sollen keine falschen Erwartungen geweckt werden! Die Benutzer sollen ihn als charmante Serviceleistung sehen- und nicht in Versuchung kommen, mit ihm zu Chatten.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.
Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI
Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.
„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“
Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.
Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.
Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).
„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.
Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch
Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.
Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.
Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“
Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.
Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.
Benchmark-Vergleichstabelle
Anmerkungen zur Tabelle:
Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
„text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
„–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.
Kurzerklärungen der Benchmarks
Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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