Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

06.09.2022

Warum es für künstliche Intelligenz auch einheitliche Connectivity Standards braucht

In einem Gastbeitrag erläutert Georg Hanschitz, Head of Austria & Hungary, Director Ecosystem & Cloud bei Huawei und Innovation Researcher, welche Bedeutung neue Schnittstellenstandards, wie Matter, und Open APIs für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz haben.

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✨ AI Kontextualisierung

In der Schule fing es an. Um präzise zu sein, waren es kleine Roboter, die erfolgreich einem schwarzen Band am Boden entlang fuhren – ein Erfolgserlebnis. Was dann aber folgte war die bohrende Frage, warum der Weg, der später ohne Hilfsband erfolgreich absolviert wurde, nicht an die anderen Roboter meiner Mitschüler:innen übertragen werden könnte. Das war meine erste Berührung mit künstlicher Intelligenz und dem dringenden Vermissen einer entsprechenden Schnittstelle – im besten Fall eine über das damals bereits vorhandene Schulnetzwerk.

Heute fahren Staubsauger-Roboter ohne Hilfsband durch unsere Wohnungen – scheinbar magisch. Die Magie ist jedoch schnell vorbei, sobald man das Modell wechselt, oder gar den Hersteller. Der Wohnzimmergrundriss wird nicht ins kollektive Gedächtnis der Cloud übertragen und wenn, dann mit Sicherheit nicht in jenes des nachfolgenden Konkurrenzprodukts. Zurück zum Start – das Gerät neu anlernen – problematische Stellen mit einem Band markieren. Da bin ich wieder, 20 Jahre später mit einem schwarzen Isolierband am Fußboden.

Matter als Gamechanger?

Seit ihrem Auftreten in den frühen 2000er Jahren scheiterten digitale, mobile und IoT-Ökosysteme daran zusammenzuwachsen, um ein netzwerkgetriebenes KI-Leben aufzubauen, wie es sich viele Branchenexperten zu Beginn des Internet-Zeitalters vorgestellt hatten. Seit zu Beginn 2022 Matter als neue „Unified Connectivity Technology“ und „Communication Protocol“ vorgestellt wurde, stehen die Zeichen für ein Zeitalter Künstlicher Intelligenz auf GO. Matter ermöglicht es IoT-Geräten miteinander zu kommunizieren und die Idee diese Protokolle (inklusive Schnittstellen) auf Datenbank-Interaktionen zu erweitern ist kein Science Fiction mehr.

Die „Connectivity Standards Alliance“

In Bezug auf Schnittstellen zu Web, Mobile und IoT gibt es bereits Lösungen, die in der Lage sind, Geräte und Datenbanken unterschiedlicher bzw konkurrierender digitaler Ökosysteme zu verbinden – aber es gibt Grenzen (abseits der Datenschutzgrungverordung), wie das obige Beispiel zeigt. Im Fall von Matter bauen nun mehr als 200 Unternehmen in der „Connectivity Standards Alliance“ einen gemeinsamen Kommunikationsstandard für IoT-Interoperabilität – das lässt berechtigt hoffen.

… auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.
Georg Hanschitz

Open APIs & FinTechs als Erfolgsbeispiel

Überdies ermöglichen Open APIs (Application Programming Interfaces) Drittentwicklern und Innovatoren Zugriff auf „Backend-Daten“ und „Software-Bibliotheken“ zur Verbesserung und Weiterentwicklung bestehender Anwendungen und Dienste auf Basis vorhandener bzw. bestehender Datenbanken.

FinTechs sind hier ein erfolgreiches Beispiel. Open-API-Standards und -Regulierungen (zum Beispiel Open-Banking) erleichtern die Teilnahme kleinerer Akteure am globalen Innovationsmarkt und machen Nutzer:innen neue Ökosystemdienstleistungen zugänglich. Die neuen, weltweit etablierten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk) verdeutlichen, dass es nicht immer einen Bedarf an staatlichen Regulierungen gibt – auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.

Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein …
Georg Hanschitz

Wie Datenbanken und IoT Geräten künftig interagieren

Interoperable Netzwerkprotokolle und -standards werden die Art und Weise verändern, wie Datenbanken und IoT-Geräte interagieren. Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein. Wireless Mesh Networks (WMNs) und neue IP-Technologie (Matter) behandeln lokale Geräte genauso wie Internetdatenbanken. Dies wird zu einer besseren Interoperabilität von Geräten verschiedener Hersteller führen und könnte zu einem wirksameren Wettbewerb, einer breiteren Produktpalette und einer größeren Auswahl an Ökosystemen führen. Über das Matter-Protokoll werden Produkte von Apple, Google, Microsoft, Amazon und Huawei in vielen Fällen nahtlos kommunizieren.

Interoperabilität für mehr Effektivität

Interoperabilität ist eine der wirksamsten Strategien, um die Effektivität von Datenverarbeitung zu erleichtern und bessere Ergebnisse in Bezug auf KI zu erzielen und Wettbewerb zu gewährleisten, indem die Beteiligung von Akteuren außerhalb des ursprünglichen Ökosystems (Hersteller, Datenverarbeiter) ermöglicht wird.

Die Zukunft der bestehenden digitalen Ökosysteme wird von ihrer Software-Hardware-Interoperabilität abhängen. Der größte Schatz eines digitalen Ökosystems sind valide Daten. Daten, die nicht zufällig, sondern durch valide Interaktionen (Mensch-Maschine-Interaktionen, Maschine-Maschine-Interaktionen) verarbeitet werden. Neue technische Standards und interoperable Ökosysteme könnten KI-Analysen und KI-Lernprozesse verbessern.

Warum es verifizierte Interaktionen braucht

Ziel ist es, eine zuverlässige und sich erklärende Künstliche Intelligenz zu schaffen. Das Prinzip: Verifizierte Interaktionen führen zu verlässlicheren Daten und damit zu validen Ergebnissen und Vorhersagen. Je mehr verifizierte Interaktionen verarbeitet werden können, desto besser und erklärbarer werden die errechneten Resultate und Analysen. Können auch Interaktionen von Drittanbieter-Ökosystemen verarbeitet werden (durch verifizierte Schnittstellen), potenziert sich die Validität und Plausibilität der Aussagen von Künstlicher Intelligenz.

Die Herausforderungen für künstliche Intelligenz

Die bislang größten Herausforderungen für künstliche Intelligenz sind bislang erstens „Erklärungen“ für Empfehlungen intelligenter Systeme und zweitens „Garantien“ der Zuverlässigkeit (Verlässlichkeit) ihres Ursprungs. Erklärungen sind wichtig, um den Betroffenen zu helfen, die Gründe zu verstehen, warum eine Empfehlung ausgesprochen wurde (Lösungsweg). Verlässlichkeit ist wichtig, wenn Entscheidungen die Sicherheit von Menschen betreffen oder ihr Leben tiefgreifend beeinflussen (zum Beispiel beim Blutzuckerspiegel).

Zusammenhang zwischen erklärbarer und zuverlässiger künstlicher Intelligenz, IoT und Interoperabilität digitaler Ökosysteme: Die Erhöhung der Anzahl zuverlässiger Touchpoints durch Interoperabilität führt zu einem zuverlässigeren Ergebnis. Die Datenmenge ist größer, valider, einfacher zu interpretieren und zu erklären. Open APIs ermöglichen die Verarbeitung externer Datensätze und Drittakteuren (Unternehmen, Institutionen, B. Entwickler) einen bestimmten Datensatz in Echtzeit zu verarbeiten (Grundlage für KI-Rechenprozesse).

Zukunftsfelder für leistungsfähige Schnittstellen

In den letzten 20 Jahren fehlte eine der wichtigsten Notwendigkeiten für den Aufbau leistungsfähiger Schnittstellen – ein gemeinsames technisches Protokoll. Die dieses Jahr vorgestellten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk Standard) haben aufhorchen lassen. Technische Innovationen lassen – zumindest im Handel – noch auf sich warten.

Wie im FinTech Bereich werden es wohl die kleinen, mutigen Innovatoren und Startups sein, die einen Paradigmenwechsel herbeiführen werden – ich denke dabei nicht an den Staubsauger-Roboter, sondern an Gesundheitslösungen (Sport, Ernährung), individuellen Klimaschutz (Arbeitsweg, Stromverbrauch) und Education (Cloud Anwendungen).

Lesetipp:

“The Bright Future of Ecosystem Economies: Explainable and Reliable Artificial Intelligence via Software-Hardware-Interoperability of Things” · Keywords: Application Programming Interfaces · Quadruple and Quintuple Helix innovation · Open APIs · Artificial Intelligence · Sextuple Helix innovation – in “The Elgar Companion to Digital Transformation, Artificial Intelligence and Innovation in the Economy, Society and Democracy”, Edward Elgar Publishing, TBR, 2023, oder bereits frei verfügbar hier.

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Timon Hausböck

08.10.2026

KI als Nachhilfe: Wie mathion.ai Lernen verändern will

Mathion.ai erstelle nicht einfach nur Lösungen für Mathematikaufgaben, sondern begleite die Schüler durch gezieltes Fragen auf dem Weg dorthin. In Zukunft soll die KI auch im B2B-Bereich angeboten werden.

/artikel/ki-als-nachhilfelehrer-wie-mathion-ai-lernen-veraendern-will

Timon Hausböck

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KI als Nachhilfe: Wie mathion.ai Lernen verändern will

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„Nächste Stunde ist Mathestunde“, ist vermutlich einer der gefürchtesten Sätze vieler Schüler:innen. Die Aufgaben sind oft schwierig und zermürbend. Da bietet es sich im Zeitalter von KI an, einen kurzen Prompt zu schreiben und Sekunden später wird die Lösung geliefert. Der Lerneffekt hält sich dabei bei vielen Schüler:innen in Grenzen. Hier setzt mathion.ai an.

Die KI von Founder Christoph Blizenetz liefert nicht fertige Lösungen, sondern chattet mit den User:innen und bringt sie so zum Ergebnis. Nach einem Pilotprojekt feierte die KI ihren Launch im vergangenen August. Sie ist in der Schweiz, Deutschland und Österreich erhältlich.

Harvard: „KI-gestütztes Tutoring übertrifft aktives Lernen im Unterricht“

Unterstützung erhalten KI-Tutoren wie jene von Blizenetz von der US-amerikanischen Harvard Universität. Im Juni 2025 veröffentlichte sie eine Studie, laut der KI-gestütztes Tutoring aktives Lernen im Unterricht übertreffe. Studierende, die mit einem KI-Tutor arbeiteten, lernten „deutlich mehr in kürzerer Zeit“ als in einer Präsenzveranstaltung. Außerdem würden sich Schüler:innen stärker eingebunden und motivierter fühlen. Harvard betont die Wirksamkeit „einer breit zugänglichen KI-gestützten Pädagogik zur signifikanten Verbesserung der Lernergebnisse“ und erklärt, dass die Ergebnisse überzeugend für die breite Anwendung einer KI-gestützten Pädagogik sprechen.

ChatGPT bringt dir Fertigkeiten bei, „die einfach nicht stimmen“

Für Blizenetz kann nicht einfach eine beliebige KI zum Lernen verwendet werden. Als ehemaliger Nachhilfelehrer kennt er die Probleme, die auftreten können. „Eine Schülerin hat mittels ChatGPT, das war damals noch etwas Neueres, gelernt und sich dabei Fertigkeiten und Begrifflichkeiten angeeignet, die einfach nicht stimmen“, sagt der 21-Jährige und ergänzt: „Nicht, weil das Opus der Mathematik aus der KI bzw. der LLM falsch ist. Es ist einfach nicht so lehrplanbezogen, wie es nun einmal das Schulbuch aber auch eine Lehrkraft ist.“

Daher begann Blizenetz mit der Entwicklung von mathion.ai, das sich aktuell auf die fünfte bis zur achten Schulstufe fokussiere. Es sei aber ein Ausbau bis hin zu Matura geplant.

Das Programm baut auf einem sogenannten „sokratischen“ System auf. Es stellt User:innen immer wieder Fragen, bis jene die Lösung selbst erarbeitet haben. Mathion.ai möchte dadurch zum Nachdenken anregen.

Dabei kann mit der KI geschrieben als auch gesprochen werden. „Wir haben gemerkt, dass junge Menschen einfach lesefaul sind. Sie können oft einfach nicht mehr wirklich sachlich lesen und Informationen über Texte sauber aufnehmen“, erklärt der mathion.ai-Gründer. Der Text wird dabei nicht einfach vorgelesen, sondern erklärt, „wie es ein Mensch tun würde“.

Mathion.ai liefere nicht einfach nur Ergebnisse, es erarbeite die Lösungen mit den Schüler:innen gemeinsam. | © mathion.ai

Standardisierter Lehrplan

Mathion.ai arbeite dabei nicht nur mit willkürlichen Inhalten, sondern mit einem standardisierten Lehrplan durch seinen Verlagspartner Lemberger, dessen Schulbuch „Genial! Mathematik“ von der fünften bis zur achten Schulstufe in mathion.ai eingefügt wurde. User:innen können Aufgaben aus diesen Büchern auswählen.

Lehrer:innen haben auf der anderen Seite die Möglichkeit über ein Verwaltungsportal ihren Schützlingen Inhalte zuzuweisen. „Da haben wir tausende Übungsaufgaben, die auch kapitelweise in Blöcke gezielt nach Themenbereichen zugewiesen werden können, zu den Schüler:innen und zu den Gruppen“, sagt Blizenetz. Zusätzlich können Lehrkräfte im Verwaltungsportal die Lernstände ihrer Schüler:innen einsehen und auch Inhalte erstellen: „Wir haben da einen eigenen Editor, wo, wie in einer PowerPoint, Textelemente, Dateien, interaktive Aufgaben gebaut und erstellt werden können.“ Der virtuelle Coach Tom führt anschließend durch den Kurs. Zusätzlich können von Lehrer:innen Aufgaben erstellt und zugewiesen werden.

Pädagog:innen durch KI zu ersetzen „ist auch gar nicht unser Ziel“

Wenn die KI bereits eigene Kurse halten kann, drängt sich naturgemäß die Frage auf, ob Lehrkräfte nicht ersetzbar sind. „Weder Lehrpersonen noch Pädagogen wird man durch KI in irgendeiner Art und Weise wirklich ersetzen können, das ist auch gar nicht unser Ziel“, stellt der TU-Student fest. Auch herkömmliche Nachhilfe sieht Blizenetz als sinnvoll an. Für ihn ist mathion.ai eine „Ergänzung“.

Es gebe auch die Möglichkeit für Nachhilifeinstitute, Inhalte einspielen zu können. „Als Schüler bzw. Schülerin habe ich den Unterricht mit der Lehrperson in der Klasse und im Nachhinein kann ich dann die Inhalte, gezielt mit den Aufgaben und dem Input der Lehrperson, weiter üben“, sagt Blizenetz.

Von B2C zu B2B

Mathion.ai kommt ursprünglich aus dem sogenannten Nachmittagsmarkt, in dem Eltern für ihre Kinder ein Abo abschließen. Allerdings möchte sich das Unternehmen nun im B2B-Bereich etablieren.

„Es ist einfach sehr schwierig, vor allem als österreichisches Unternehmen, in diesem B2C-SaaS-Bereich (Anm.: Software-as-a-Service-Bereich) wirklich standhaft zu werden“, erklärt Blizenetz. In Zukunft will sich mathion.ai auf Bildungsinstitute bzw. Bildungseinrichtungen fokussieren. Daher möchte der Gründer sein Unternehmen als zertifizierter Anbieter des Bildungsministeriums auf dem Markt etablieren. Das sei aber ein langer Weg. Mathion.ai befinde sich aktuell am Anfang des Genehmigungsverfahrens, ab September 2027 wolle man die Zertifizierung haben.

100 % eigenfinanziert

Das Unternehmen, offiziell bereits im Juli 2025 gegründet, kommt bisher ohne Investoren-Kapital aus und ist von Anfang an gebootstrappt. Blizenetz hat mathion.ai in Zusammenarbeit mit Weitsprung Solutions aufgebaut, das einen KI-gestützten Lerncoach anbietet. Bisher hat das Unternehmen noch keine Förderungen erhalten, allerdings laufe ein Förderantrag bei Netidee und ein FFG-Antrag für ein Forschungsprojekt werde aktuell erstellt.

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