do-gether: 21-Jähriger startet neue Plattform für Menschen, die Hilfe im Alltag benötigen
Thomas Nayer bietet mit do-gether eine Plattform, die Hilfesuchende und Helfende miteinander verbindet. Nayer, der als Rollstuhlfahrer im Alltag des Öfteren an externe Hilfe angewiesen ist, möchte so schnelle Hilfe im digitalen Zeitalter anbieten. Wir haben mit dem 21-Jährigen über die Vision von do-gether gesprochen.
Thomas Nayer ist einer jener Menschen, die in ihrem Leben etwas bewegen wollen, und das, obwohl er mit einem Handicap zu kämpfen hat. Der heute 21-Jährige leidet seit seiner Geburt an der Diagnose Zerebralparese. Die Krankheit geht mit Bewegungsstörungen einher und zwingt ihn, einen Rollstuhl zu nutzen. Seine Erkrankung hindert ihn jedoch nicht an seinem Tatendrang. Seit September letzten Jahres entwickelte Nayer eine neue Plattform namens do-gether, die Menschen Hilfesuchende und Helfende miteinander verbindet.
Zuerst Matura mit Bestnoten, dann Unternehmensgründung
Die Idee zur Plattform kam ihm bereits vor vier Jahren. Nach der Matura, die er mit Bestnotenschnitt 1,0 absolvierte, kam es zur Umsetzung des Projektes. Dabei wurde er beratend von oenpay unterstützt, dem Innovationshub der Oesterreichischen Nationalbank. Zudem erfolgte im August 2023 die Gründung der do-gether Services GmbH.
“Aufgrund von eigenen Erfahrungen und Gesprächen mit Freund:innen ist mir aufgefallen, dass es immer wieder Dinge gibt, die wir allein nicht schaffen und bei der uns eine andere Person sehr leicht helfen kann, deswegen habe ich diese App entwickelt. Das ist mein kleiner Beitrag für eine bessere Gesellschaft”, so Nayer.
Wie funktioniert die Plattform?
Zunächst müssen sich Nutzer:innen über eine App registrieren und können dann Aufgaben online stellen, bei denen sie Hilfe benötigen. Als Beispiele nennt Nayer ältere Personen, die beim täglichen Einkauf Unterstützung brauchen.
Sofern jemand Hilfe anbietet, erhält der oder die Helfende dafür eine monetäre Entschädigung, die sich je nach Größe der Aufgabe zwischen fünf und zehn Euro bewegt. Als Richtlinie dient eine Fixpreis-Tabelle. “Jemanden beim Gassi gehen seiner Hunde zu unterstützen, bringt beispielsweise fünf Euro. Eine bettlägerige Person beim Einkauf zu unterstützen, ist hingegen eine größere Aufgabe, die mit zehn Euro bemessen ist”, so Nayer. Zudem gibt es für andere Aufgaben noch eine Verrechnung über Zeit, die mit 15 Euro veranschlagt ist.
Das über do-gether erhaltene Entgelt kann von den Nutzer:innen aber auch direkt an seriöse caritative Einrichtungen und Organisationen gespendet werden. Um den Betrieb der Plattform zu sichern, hebt Nayer pro Aufgabe eine Provision von zehn Prozent ein. Die App ist derzeit in Wien verfügbar und ein Ausbau für ganz Österreich ist bereits geplant. Unter anderem möchte Nayer im nächsten Schritt für das weitere Wachstum Förderungen an Land ziehen.
Sicherheitsfeature von do-gether
do-gether ist eine App, die auf persönlichen Kontakt setzt. Deswegen ist Sicherheit laut Nayer ein fundamentaler Wert, der beim Entwickeln der Software immer berücksichtigt wurde. Bei do-gether kann sich nur anmelden, wer einen gültigen und mit den eigenen Daten übereinstimmenden Personalausweis vorweisen kann.
Hier arbeitet die App laut Nayer mit einem renommierten Partner aus dem Bereich Identitätsverifikation zusammen, der seine Dienstleistungen auch Banken zur Verfügung stellt. Zusätzlich wird jedes Mal, wenn ein Task hochgeladen wird, ein Codewort generiert, dass nur die an diesem Task beteiligten Personen sehen. Dieses Codewort tauschen die beiden Personen aus. So ist sichergestellt, dass es sich bei den zwei Personen genau um diese Identitäten handelt.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).
Effizienz und Disruption
In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. “Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.” Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: “Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“
Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.” Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.
Mehr als nur Chatbots
Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“
Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: “Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden” Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.
Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: “Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.
Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. “Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.” Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.
Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion
Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? “Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. “Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: “Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.”
Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: “Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.” Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.
Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?
Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. “Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.” Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. “Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.”
Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?
Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. “Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.”
Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.
Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: “In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist”. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.
Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?
Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.
“Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.
Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: “Bringt eure Daten in Ordnung”. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.” In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große Chancen.
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