12.08.2019

Prognose: Weiter exponentielles Wachstum bei E-Scootern

Das Beratungsunternehmen Arthur D. Little geht trotz regulatorischer Hürden weltweit von einer mehr als Verzwanzigfachung der E-Scooter-Sharing-Flotten in den kommenden vier Jahren aus.
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E-Scooter: Diese Verkehrsregeln gelten ab 1. Juni 2019
(c) Dominik Perlaki / der brutkasten: E-Scooter am Gehsteig vor dem Wiener weXelerate

Nicht nur weil sie ähnlich oft unsachgemäß abgestellt werden, wird die E-Scooter-Flut, die derzeit in europäischen Städten zu erleben ist, häufig mit jener der gelben Sharing-Fahrräder verglichen, die bekanntlich unrühmlich wieder zu Ende ging. Dass die E-Roller tatsächlich das gleiche Schicksal erleiden, glaubt man beim Beratungsunternehmen Artur D. Little aber nicht. Im Gegenteil: Man prognostiziert eine glorreiche Zukunft.

+++ Fokus-Channel: Mobilität +++

2,6 Millionen Sharing-E-Scooter im Jahr 2023?

Von weltweit derzeit ca. 110.000 sollen die globalen E-Scooter-Sharing-Flotten demnach bis 2023 exponentiell auf 2,6 Millionen Stück anwachsen. 2025 soll der weltweite E-Roller-Sharing-Markt die 50 Milliarden US-Dollar-Grenze überschreiten. Getrieben werden soll dieses enorme Wachstum durch die Erschließung weiterer Städte. Denn derzeit sind E-Scooter-Sharing-Services erst in weltweit 125 Städten verfügbar – 100 davon in den USA. In Europa sind es zur Zeit des Berichts erst 20, wobei alleine der Anbieter Bird plane, noch dieses Jahr in 50 weiteren europäischen Städten zu starten.

Bird und Lime schnellste Unicorns in der Startup-Geschichte

Bird ist eines von zwei E-Roller-Unicorns. Konkurrent Lime ist mit 2,4, Bird mit zwei Milliarden US-Dollar bewertet. Die beiden seien jene Unternehmen in der Startup-Geschichte, die den Unicorn-Status am schnellsten erreicht hätten, merkt Arthur D. Little im Bericht an. Lime ist im Februar, Bird im September 2017 gegründet worden. Rund 1,2 Milliarden US-Dollar wurden in den vergangenen zwei Jahren in insgesamt 20 Player am Markt investiert. Lime hat etwa die Google-Mutter Alphabet und Uber an Bord, Bird ist mit (u.a.) Sequoia und Valor durch klassische VCs finanziert.

Regulatorische Hürden überwindbar

Regulatorische Hürden für E-Scooter-Betreiber und -Nutzer sieht Arthur D. Little als überwindbar. Insgesamt zehn Punkte seien in dem Feld User-seitig zu beachten, darunter etwa die bekannten Knackpunkte Wegnutzungsrechte, Abstellmöglichkeiten und Fragen der Haftpflicht. Die beteiligten Stakeholder, also etwa Kommunen, zu involvieren und einen Test- und Lern-Ansatz zu verfolgen, sei dabei unbedingt notwendig. Auf Seiten der Betreiber seien etwa mögliche Gebühren und Monitoring-Pflichten zu beachten.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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