02.01.2018

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

Im Mobility-Bereich wird die Disruption in den kommenden Jahren greifen, wie kaum woanders. Die Kapsch Factory1 bot einen Ausblick auf die (nahe) Zukunft.
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(c) fotolia.com - Mopic

Von Disruption ist im Startup-Bereich gerne die Rede. Der Vorgang, bei dem das gängige Konzept in einem Bereich komplett ersetzt wird, wird immer wieder heraufbeschworen. Einzig: So revolutionär sind die neuen Modelle oft gar nicht. Schließlich bleibt fraglich, ob die Menschen in einigen Jahren rückbezüglich über die Etablierung von Banking-Apps und praktischen Messenger-Systemen so sprechen werden, wie über den Übergang vom Wählscheibentelefon zum Smartphone. Man verzeihe an dieser Stelle den etwas überspitzten Vergleich.

Auch im Mobility-Bereich kann man sich kaum vor dem großen Begriff Disruption flüchten. Ein etwas genauerer Blick zeigt dann aber: Hier dürfte er besser zutreffen, als in so mancher anderer Sparte. Was in den kommenden Jahren mit großer Wahrscheinlichkeit auf uns zukommt, dürfte den Alltag tatsächlich spürbar und nachhaltig verändern.

+++ Mobilität: Startups als Triebwerk kommender Revolutionen +++

Ein ziemlich wahrscheinliches Szenario

Man stelle sich vor, man sitzt auf der Rückbank eines selbstfahrenden E-Autos. Es gehört einem nicht – man hat es über seine bevorzugte Messenger-App kommen lassen und kommt damit günstiger davon, als hätte man ein eigenes. Das Auto fährt eine ungewöhnliche Strecke zum gewünschten Zielort. Dafür gibt es kein Stehen bei roten Ampeln, keinen Stau, keine Verzögerung. Sogar als das Auto noch einen eigentlich irrationalen Umweg um einen Block herum macht, wundert man sich nicht. Aus der Ferne kann man dann auch erkennen, dass die „logische“ Straße von irgendetwas blockiert wird. Und dabei hatte man das Hindernis vor dem Umweg doch noch gar nicht sehen können.

Dieses Szenario ist nicht nur nicht unrealistisch. Es ist sogar – wohl mit kleinen Änderungen – ziemlich wahrscheinlich. Und der Zeitpunkt an dem es sich abspielt ist nicht 2050, sondern in ein paar Jahren. Die vielbeschworene Disruption hat bereits begonnen.

Factory1: Man sieht, wo die Reise hingeht

Dass im Mobility-Bereich kein Stein auf dem anderen bleibt, wurde vergangenes Jahr mit wenig Show und doch spektakulär bei der Kapsch Factory1 aufgezeigt. Die internationale Startup-Suche für den Corporate Accelerator brachte sieben Proof of Concept-Projekte hervor, die allesamt einen Baustein zur großen, für alle spürbaren, Disruption liefern. Die Tatsache, dass es kein österreichisches Startup in das Programm schaffte, kann man gewiss bedauern. Sie zeigt aber auch: Kapsch hat sich bei seiner Auswahl eben nur vom Potenzial der Konzepte und ihrer Teams lenken lassen. Und der Mix an beeindruckenden Projekten, die dabei herausgekommen sind, spricht für sich. In der Synthese bieten sie einen guten Blick in die nahe Zukunft. Ob all das letztendlich vom österreichischen Traditionskonzern Kapsch umgesetzt wird, bleibt freilich dahingestellt. Doch – um eine Mobilitäts-Metapher anzubringen – man sieht wo die Reise hingeht.

Umweltfreundliche Batterie für die E-Mobility

Da wäre etwa das finnische Startup BroadBit Batteries. Von sieben Teilnehmern war es der einzige, der explizit das Feld E-Mobility beackert (was angesichts des Hypes um das Thema gewiss verwundert). Eine einfache Erklärung für das technisch komplexe Produkt: Eine Batterie, die auf Salz, Sand und Kohle basiert. Die Kombination dieser Rohstoffe mache die Batterie deutlich umweltfreundlicher und zugleich günstiger als gängige Produkte, sagen die Erfinder. Dazu kämen sogar noch ein höherer Output und eine längere Lebenszeit. Und die Batterie ist im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus nicht brennbar. Die „Downside“: Ausgereift ist das Produkt noch bei weitem nicht. Von Akkus für E-Autos ist man noch weit entfernt. Im Rahmen des gemeinsamen Projekts wurde mit Kapsch intensiv getestet und verbessert.

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Banken als Shared-Mobility-Anbieter

Ganz ohne Hardware kommt das portugiesische Startup Mobiag aus. Das Konzept: Alle Shared-Mobility-Angebote sollen auf einer Plattform vereint werden. Diese Plattform will Mobiag aber nicht unter eigenem Namen als App vermarkten, sondern als Whitelabel-Lösung sprichwörtlich jedem anbieten. Von Hotelketten über Banken bis zu Betreibern öffentlicher Verkehrsmittel kann jeder „virtual operator“ werden und über seine Plattform Sharing-Dienste vermitteln – so die Vision. Bei der Kapsch Factory1 wurde Mobiag mit der Wiener Firma Fluidtime gematcht, an der Kapsch mehrheitlich beteiligt ist. Gemeinsam wird an einer Whitelabel-Mobility-as-a-Service-App gearbeitet, die weltweit an Mobilitätsdienstleister angeboten werden wird.

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IoT, Blockchain und das Kerngeschäft

Das niederländische Startup Quantoz will die Blockchain-Technologie in Kapschs Kerngeschäft bringen: Mautsysteme. Über die vom Unternehmen selbst entwickelte Blockchain kann mit klassischen Währungen wie Euro und Co. bezahlt werden. Zentral für das gemeinsame Projekt ist eine Verknüpfung mit IoT. Autos können die Maut (aber etwa auch Tankfüllungen) damit selbst sofort bezahlen. Der Unterschied zu bisherigen automatisierten Mautsystemen: Die Bezahlung wird bislang eben noch nicht direkt abgewickelt.

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Verkehrsanalyse in Echtzeit

Ein weiteres Kernfeld von Kapsch bearbeitet das ebenfalls niederländische Startup ViNotion. Seine Verkehrsmonitoring-Software kann über Videoanalyse Fahrzeuge nicht nur zählen, sondern auch nach Typ unterscheiden und weitere Parameter erfassen. Damit können Echtzeit-Daten zur Verkehrslage an bestimmten Punkten gewonnen werden. Auch mit ViNotion wurde im Rahmen des gemeinsamen Projekts vorwiegend getestet. Spannend dürfte hier vor allem die Synthese mit anderen Konzepten im Hinblick auf selbstfahrende Autos sein. Denn auch die weiteren drei Projekte sind in diesem Zusammenhang zu sehen.

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Gefahren erkennen und andere warnen

Das israelische Startup i4drive kombiniert mit seiner Software verschiedene Sensoren in Fahrzeugen. Damit sollen einerseits Assistenz-Systeme verbessert werden. Im Mittelpunkt steht aber bereits die Sensorik für selbstfahrende Autos. Im gemeinsamen Projekt mit Kapsch wurde der Ansatz mit einer Connected Vehicle-Technologie verknüpft, an der das Unternehmen bereits seit längerem arbeitet. Das Ziel: Fahrzeuge sollen einander vor Gefahren oder auch einfach nur Hindernissen warnen können.

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Vorher wissen, wann die Ampel rot sein wird

Auch das US-Startup Acyclica arbeitet an einer Ergänzung für die Connected Vehicle-Technologie. Mit deren System erhalten Fahrzeuge über eine Cloud Informationen aus der Verkehrsinfrastruktur und vice versa. Die Autos „wissen“ so etwa vorab über Ampelschaltungen Bescheid und können die optimale Route entsprechend legen. Im Rahmen der Kooperation ist für beide Unternehmen auch der jeweilige Heimatmarkt des anderen ein relevantes Asset.

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Zehn Minuten im Voraus die Verkehrslage kennen

Das niederländische Startup Fileradar schließlich, verspricht nichts geringeres als einen Blick in die Zukunft. Das passiert über einen Machine Learning-Ansatz, der sowohl aktuelle Verkehrsdaten als auch statistische Daten über den entsprechenden Straßenzug und Zusatzinformationen wie Wetter und aktuelle Unfallmeldungen einbezieht. Damit soll die Verkehrslage zehn Minuten im Voraus adäquat vorausgesagt werden. Gemeinsam mit Kapsch wurde ein Testlauf in Madrid umgesetzt. Die Kooperation soll, wenn alles gut geht, einen großen Rollout ermöglichen.

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Disruption wie beim Übergang von Wählscheibe zu Smartphone

Vorgestellt wurden alle Projekte bei einem Demo Day im Rahmen des ITS World Congress in Montreal Ende Oktober. Natürlich handelt es sich bei den Kooperationsprojekten zwischen Kapsch und den Startups teilweise nur um Tests oder Pilotversuche – mit offenem Ausgang. Wie viel davon letztendlich dauerhaft im Kapsch-Portfolio landet ist noch unklar. Dennoch ermöglichte die Kapsch Factory1 mit ihren Konzepten einen Blick in die nahe Zukunft der Mobilität. Und es wurde klar: Das oben genannte Szenario ist bereits in greifbarer Nähe. Wir können uns im Mobility-Bereich auf echte Disruption einstellen – ganz so, wie beim Übergang vom Wählscheiben-Telefon zum Smartphone.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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