Das Startup BraveYourself VR hilft, die eigene Rede im virtuellen Raum zu trainieren
BraveYourself VR ist ein Startup aus München, mit dessen App User ihre Redekünste vor Publikum in virtuellen Räumen trainieren und verbessern können. Der brutkasten sprach mit Gründer Max Wolfgang Aigner über das Konzept hinter der VR-Rede-App, Zukunftspläne und Geschäftsmodelle.
Der Hund, die Freundin, der beste Freund oder der hauseigene Spiegel – sie alle müssen oftmals dann herhalten, wenn es darum geht, wichtige Reden zu üben. Doch dann kommt die Bühne: Das Licht ist ganz anders, man hat ein Mikrofon in der Hand und zudem schauen einem auch noch dutzende oder gar hunderte Leute beim Reden zu. So leicht lässt sich also aufgrund der euphorischen Reaktion des Hundes nicht darauf schließen, dass man auch auf der Bühne ein überzeugende Redeleistung abliefern wird.
Ende 2017 erkannte Firmengründer Max Wolfgang Aigner exakt dieses Problem. Das Konzept von BraveYourself VR ist insgesamt schnell erläutert: Man kann sich via App und VR-Brille in gescannten Räumen im virtuellen Umfeld bewegen und in diesem (s)eine Rede austesten.
(c) BraveYourself VR
“Man kann etwa online seine Rede freischalten und andere Leute, die die Software ebenfalls haben, hören zu”, erklärt Aigner. Mit Smileys können ebenjene auf diese reagieren und damit diese letztendlich auch bewerten. Der Redner hat bei alldem beispielsweise die Wahl zwischen Theater, Office oder Halle als virtuelle Redesituationen. Trainierbar sind unter anderem Körpersprache, Stimme und Ton.
Leibhaftiger Coach und KI
Noch ist dabei ein Coach aus Fleisch und Blut das Maß aller Dinge. Dieser trägt ebenfalls eine VR-Brille und trifft sich im virtuellen Raum mit dem Redeübenden. Königsdisziplin ist diesbezüglich die mit der Pro-Version mögliche Live-Speech, bei der man seine Rede tatsächlich in einer Live-Situation vor leibhaftigem Publikum ausprobieren kann.
Die Zukunft liegt aber, das macht der Firmengründer unmissverständlich klar, im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Während im Moment noch Personen die Redequalität auswerten, soll künftig künstliche Intelligenz dies übernehmen. “Solche Produkte, die etwa Stimme, Sprechtempo oder Füllwörter analysieren können, sind schon am Markt, aber noch nicht bei uns implementiert”, verrät er. Erste Gespräche und Kooperationsgedanken gebe es in dieser Hinsicht aber schon, gewährt Aigner Einblicke in zukünftige Entwicklungen.
KI und Geschäftsmodelle von BraveYourself VR
BraveYourself VR-Gründer Max Wolfgang Aigner (c) BraveYourself VR
Derzeit finanziert man sich noch hauptsächlich über Auftragsarbeiten, unter anderem mit einer Simulation für Luftlinien, bei der sich zwei Fluggäste streiten und die Mitarbeiter der Luftlinien trainiert werden sollen, angemessen auf diese Situation zu reagieren.
Künstliche Intelligenz soll künftig aber weitere Geschäftsmodelle ermöglichen. “Mit KI kann ein Unternehmer seine Mitarbeiter trainieren und muss sich nur einmal dieses ‘Ding’ aufstellen”, meint Aigner salopp. Man kann sich also künftig mit großer Wahrscheinlichkeit als Firma sowohl App als auch Hardware und KI-Software aus einer Hand von BraveYourself gegen Bezahlung ins Haus holen.
Eine Optimierung und Verbreitung der Speaking-App erwartet sich Aigner auch durch den anstehenden Innovationsschub durch 5G. “Mit diesem ist es absehbar, dass man auch mit absoluter Wegwerf-Hardware ein tolles virtuelles Umfeld schaffen kann”, skizziert Aigner. In diesem Kontext werde es auch bald 100-fach leistungsfähigere VR-Brillen geben, die sich auch zum normalen Preis erwerben lassen würden, so Aigner.
Innovationsschub bei VR
KI und dieser technische Schub lassen den Gründer jedenfalls auf eine gute Zukunft hoffen: “KI betreffend suche wir gerade nach Probekunden, auf die man dann aufbauen kann”, sagt er: “Außerdem wird VR spätestens in zwei Jahren wirklich gut und massentauglich sein.” In zwei bis drei Jahren werde also “alles Top sein und auf für uns solider Basis stehen”, hebt er hervor. Auch das Team – derzeit arbeiten am Projekt laut Aigner rund sieben Leute – könnte dann noch erweitert werden.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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