28.11.2019

Citymapper aus London möchte eine Alternative zu WienMobil und Google Maps werden

Zwei Österreicher kehren mit Citymapper aus London nach Wien zurück, um den Österreichern mit einer neuen App die Orientierung in der Stadt zu erleichtern. Dabei punkten sie unter anderem durch die Integration von Roller- und Carsharing-Anbietern. Zugleich arbeiten die ÖBB ebenfalls an einer neuen Lösung.
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citymapper erfahrungen
Die Citymapper-App im Kurztest. (c) der brutkasten

Das Rennen um eine umfassende Mobility-App läuft bekanntermaßen schon länger: In Wien gibt es unter anderem die hauseigene App der Wiener Linien, sowie die App „A nach B“ des Verkehrsverbunds Ostregion (VOR). Außerdem lassen sich – nach anfänglichen Startschwierigkeiten – auch über Google Maps die schnellsten Routen mit den Wiener Öffis abrufen. Jede dieser Apps bietet ihre diversen Vorteile, auf welche man bei anderen Anbietern verzichten muss: So lässt sich bei WienMobil – der App der Wiener Linien – zum Beispiel die Jahreskarte hinterlegen, während man via Google Maps bei Bedarf auch ein Uber, Bolt oder FreeNow-Taxi bestellen kann. AnachB wiederum ermöglicht es einfach, die Route in den Google Kalender zu exportieren, so dass man die Fahrzeit mit den restlichen Terminen abstimmen kann. Mit „Citymapper“ betritt nun ein weiterer Anbieter die Bühne der Wiener Routenplanungs-Apps.

+++zum Mobility-Channel des brutkasten+++

Gegründet wurde Citymapper im Jahr 2012 in London, inzwischen ist man weltweit in 40 verschiedenen Städten tätig. Teil des Teams sind Gilbert Wedam, Head of Design, und Jakob Riekh, Head of Cities, die Beide aus Österreich stammen und mehrere Jahren in Wien gelebt haben. Laut Riekh ist jede der 40 Städte anders, verfügt über besondere Transportstrukturen und lokale Details – was man wiederum bei der Gestaltung der App berücksichtigt wird. „Darum passen wir das Design der App speziell an die lokale Kultur und Transportstruktur an. Und da hilft es sehr, wenn man selbst dort gelebt hat um zu verstehen, wie eine Stadt funktioniert und sich bewegt“, sagt Rieckh.

Citymapper setzt auf Echtzeit-Infos

Der USP bei Citymapper ist das Design rund um das Thema Echtzeit: „Denn die Stadt ändert sich jede Minute, und demnach ändert sich auch, welche Routen gerade günstig sind“, sagt Wedam: „Die App berücksichtigt auch den Standort des Users, und gibt Schritt für Schritt genaue Anweisungen, je nachdem auf welchem Teil der Route man sich gerade befindet.“

Im Kurztest durch den brutkasten (siehe Titelbild) gestaltet sich dies derart, dass für die gewünschte Route empfohlene Verkehrsmittel angezeigt werden, deren Abfahrtszeit sich in Echtzeit ändert – und somit auch die berechnete gesamte Reisezeit.

Integration von Carsharing, Taxis und Rollern

Außerdem zeigt die App an, wie viele Kalorien man verbrennen würde, wenn man den Weg anstatt mit den Öffis per pedes oder mit dem Fahrrad zurücklegt – was eventuell so manchem Wiener helfen könnte, seinen inneren Schweinehund zu überlisten und ein paar Meter selber zu gehen. Außerdem zeigt die App im Kurztest Alternativen wie den Carsharing-Dienst car2go oder den Roller-Anbieter Bird, sowie einen Taxiruf via FreeNow an. Laut Presseaussendung werden bei Citymapper neben Bus und Ubahn auch „neue“ Verkehrsmittel wie Elektro-Roller, Fahrräder, Mopeds, Carsharing und Taxis integriert.

„Der Mix zwischen traditionellen Verkehrsmittel und neuen Konzepten ist uns extrem wichtig. Städte verändern sich immer schneller und die Anzahl an Apps die man installieren, verstehen und bedienen muss wird immer unübersichtlicher“, sagt Rieckh: „Daher, alles in einer App zu haben ist extrem hilfreich. Das ist unser Auftrag.“

ÖBB gehen in die Offensive

Parallel dazu plant aber auch die Konkurrenz schon wieder die nächsten Schritte – so zum Beispiel die ÖBB, welche derzeit eine App entwickeln, mit der Kalender und Routenplaner auf einander abgestimmt werden. Hierzu tippt der User auf einen Termin in seinem Kalender, woraufhin die Anreise zum Termin in seinem Kalender geblockt wird. Für die App werden gerade Betatester gesucht, wie das Unternehmen via Twitter verkündet.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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