09.01.2016

Evolaris: Die smarte Skibrille aus der Steiermark

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(c) Evolaris. Ein winziges Display am unteren Rand einer smarten Skibrille blendet Informationen ein.
(c) Evolaris. Ein winziges Display am unteren Rand einer smarten Skibrille blendet Informationen ein.

Dieser Artikel ist Teil des Themenschwerpunkts Wintersport

Wenn eine smarte Skibrille Informationen einblenden könnte, was wäre dann wohl am nützlichsten? Die Wartezeit an dem Lift, dem man sich gerade nähert, ist definitiv hoch im Kurs. 2013 führte das steierische Hightech-Unternehmen evolaris in Schladming eine Feldstudie zur Nutzung von Datenbrillen auf der Piste durch. Neben der Wartezeit war auch die stündliche Wettervorhersage eines der am meisten gewünschten Features. „Das Ergebnis war überraschend positiv“, erinnert sich Projektleiter Gerald Binder. Im Rahmen eines EU-Forschungsprojektes entwickelte evolaris schließlich die erste eigene App für Daten-Skibrillen.

Turn-by-turn-Navigation auf der Skipiste

Vor einem Jahr wurde aus dem Forschungsprojekt ein handfestes Produkt. In den Skigebieten des Verbundes ski amadé kann man seither Datenbrillen ausborgen. „Damit können sie sich weltweit von allen Skigebieten differenzieren“, meint Binder. Für diese Kooperation hat evolaris die App eigens angepasst. Skihütten, Liftstationen oder Aussichtspunkte können gesucht werden und die Brille zeigt dann Richtung und Entfernung an. Eine Turn-by-turn-Navigation wie bei Auto-Navis ist auf Skipisten eine technische Herausforderung. Auch daran arbeitet die Firma, derzeit muss man sich in der ski-amadé-App mit einer kleineren Orientierungshilfe zufrieden geben. Die App zeigt außerdem das Wetter an, die Geschwindigkeit und seit heuer auch aktuelle Screenshots von Webcams und die verbrannten Kalorien.

Die Berechnung der Liftwartezeiten

Eine besonders praktische Funktion hat es leider nicht in die ski-amadé-App geschafft. Liftwartezeiten werden derzeit auf Kundenwunsch nicht angezeigt. evolaris hat für diese Funktion von Joanneum Research sogar eine eigene Berechnungsmethode entwickeln lassen. Videokameras nehmen die Warteschlange auf und eine Software zählt die Personen und analysiert wie schnell sie sich bewegen. „Das hat eine ziemlich präzise Voraussage ermöglicht“, sagt Binder. „Es hat leider den Nachteil, dass es für das Skigebiet eine relativ hohe Investition ist“. Es gibt allerdings noch eine weitere Methode, die dem Skigebiet nichts abverlangt. Mit den Daten von Skidata kann ermittelt werden, wie viele Gäste durch welches Drehkreuz gehen. Mit der Kapazität der Lifte kann man so zumindest einen Näherungswert berechnen, erklärt der Projektleiter.

Brillen-Empfehlung? Smith IO

Derzeit arbeitet evolaris auch an einer App für smarte Skibrillen, die weltweit funktionieren soll. Wer eine eigene Daten-Skibrille besitzt kann über die Plattform Engage Apps dafür herunterladen. Dort ist auch die ski-amadé-App kostenlos erhältlich und dort wird auch die evolaris-App zu finden sein, wenn sie fertig ist. Für gefährlich hält Binder die eingeblendeten Zusatzinfos während des Skifahrens nicht: „Seit ich vor drei Wintern das erste Mal eine smarte Skibrille auf der Nase hatte fahre ich nur noch damit“. Das Display sei sehr weit unten und nicht im Blickfeld. Wer sich dennoch leicht ablenken lässt, kann eine Sicherheitsfunktion aktivieren, die das Display ab einer Geschwindigkeit von 20 km/h deaktiviert. Ob der Profi auch eine Brillen-Empfehlung hat? „Mir persönlich gefällt und passt die Smith IO am besten“, sagt Binder. Das smarte Display kann allerdings in zahlreiche Modelle eingebaut werden und ist separat bei Recon erhältlich.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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