19.01.2015

DIY: Ski selbst gestalten mit ünique skis

Schauplatz: Der 15. Bezirk in Wien. Ein unscheinbarer Hinterhof. Plötzlich erscheint ein großes, rötliches Backsteinhaus. Dort befindet sich die Werkstatt von Clemens Frankl und Dominic Haffner. Zwei Wiener, die vor vier Jahren ins Ski Business eingestiegen sind. Hier spürt man eines, bevor die beiden zu erzählen beginnen: Die Leidenschaft für den Ski. Das ist ünique ski.
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Dominic Haffner und Clemens Frankl individualisieren Ski. Einen Online Konfiguration findet man auf www.unique-skis.com

Vor vier Jahren haben sich die beiden entschieden, unter die „Skibauer“ zu gehen. Um genau zu sein, produzieren sie indivuelle Ski. „Ünique Skis“ nennen sie sich und richten sich vorwiegend an Freerider, aber auch Tourengeher oder Pistenfahrer.

Worum geht es bei ünique ski?

Wie kann man sich das vorstellen? Es bedeutet nicht, dass man sich Farbe oder Aufdruck aussuchen kann. Denn die Oberfläche des individuellen Ski bleibt immer gleich: Sie bildet ein Holzfunier. Es geht eher um Shape, Flexibilität, Torsionssteifigkeit und Vorspannung des Skis.

Wer nun glaubt, dass die beiden in Tirol aufgewachsen sind, der irrt. Denn Dominik Haffner hat als Konzipient bei einem Patentanwalt in Wien gearbeitet. Er hat Physik studiert. Immerhin, in der Kanzlei hat er auch Skifirmen betreut – hier hat er wohl einen ersten Einblick in das Business bekommen. Das war allerdings nicht ausschlaggebend, sondern seine Leidenschaft zum Skifahren. Und das tut er, seitdem er drei Jahre alt ist.

Und sein Mitgründer, Clemens Frankl?

„Ich bin eigentlich Politikwissenschaftler. Unsere Eltern haben gemeinsam ein Haus in Tirol und sind seit Ewigkeiten gut befreundet. Dominik und ich sind daher quasi zusammen aufgewachsen. Zumindest in den Ferien und am Skihang. Nach dem Studium ist mir relativ schnell fad geworden. Ich bin dann eine Zeit lang Skilehrer gewesen und dachte eigentlich, dass ich deswegen irgendwann genug von diesem Sport haben werde. Das Gegenteil war der Fall,“ so Frankl.

Liebe zum Berg

Ursprünglich hatten sie die Idee, einen Ski für sich selbst zu bauen, aber dann habe die Herstellung so großen Spaß gemacht, dass sie gar nicht mehr aufhören wollten. Was ist schon ein normaler Bürojob gegen die Herstellung eines Maßski und – vor allem – die Phase des Testen eines neuen Ski: Am Hang. Mitten in der Bergwelt.

In Amerika gibt es bereits erfolgreiche Firmen, die Ski Individualisierung machen. In Europa hingegen war das nicht präsent. Auf diesen Zug sprangen die beiden schließlich auf. Vor Weihnachten hatten sie den offiziellen Verkaufsstart. Vier Jahre haben sie auf diesen Tag hingearbeitet.

Auf www.unique-skis.com kann man sich nun über einen Online Konfigurator seinen persönlichen Ski zusammenstellen. Man kann aber auch in der Werkstatt vorbei kommen. Und das zahlt sich alle Mal aus. Die Geräte, die herumstehen, wurden teilweise von ihnen selbst hergestellt.

Wenn man sich hier aufhält, beginnt es in einem zu kribbeln und man möchte am Liebsten gleich mit seinen neuen Paar Ski auf den Skihang.

Wenn sie durchgehend an einem Paar Ski arbeiten, bräuchten sie übrigens drei Tage, um die Bretter fertig zu stellen.

Das Material wird von der Fräse zugeschnitten, das bildet den Holzkern des Ski. Auf diesem bauen die weiteren Schritte auf. Der Schnitt der Lauffläche, Kanten, Seitenwangen und Karbongelege folgt. Alles zusammen kommt dann schlussendlich „Sandwichmäßig“ in die Presse. .

Die Fräse hat für die beiden eine große Bedeutung…

Dominik: Ein paar Momente waren entscheidend beim Entschluss ins Ski-Business einzusteigen: Zum Einen die Förderung vom AWS. Und dann auch der Kauf der Fräse: Jetzt wird es ernst! Bei 4,6 Tonnen Stahl kann man schwer sagen, man macht es doch nicht.

Dann der Moment, als wir zwei Ski zersägt haben, und geschaut haben: Was ist drinnen? Und gemerkt haben, es sieht eigentlich gar nicht so kompliziert aus.

Clemens: Holz, Zwischenschichten, ein wenig Metall. Eine Sandwichproduktion. Das Zerschneiden der Ski hat ein wenig entzaubert. Dann kam der Gedanken: Ok, das kann man auch selbst machen.

Was war zuerst da: Die Förderung oder die Fräse?

Dominik: Die Fräse.

Wie habt ihr das Handwerkt erlernt?

Wir haben zwei Snowboardbauer kennengelernt, die in Krems produziert, aber in Wien gelebt haben. Gar nicht beim Skifahren, sondern über Freunde. Sie brachten das Know-How ein, wir haben ihnen die Werkstatt zur Verfügung gestellt.

Skifahren bedeutet oft auch „Risiko“… Seid ihr Risikomenschen?

Clemens: Kontrolliertes Risiko, das man berechnen kann.

Dominik: Für mich ist das Risiko immer überschaubar – ich habe nur eine andere Perspektive. (lacht)

Clemens: Er hat gerade das „Speed Riding“ für sich entdeckt.

Dominik: Ja. Da stürzt man sich mit einem Paragleiter und einem Paar Ski von einem Hang in die Tiefe.

Auch mit den eigenen Skis?

Dominik: Ja, klar. Ich vertraue meinen eigenen viel mehr. Ich hatte einmal eine Saison, bei der mir sechs Ski der gleichen Firma kaputt gegangen sind. Das war ein Produktionsfehler. Bei meinen eigenen Ski weiß ich, was drin ist.

 

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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