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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Martin Pacher

27.07.2026

Vom Web3-Pionier zum KI-Unternehmer: Wie Ed Prinz KI-Agenten in die KMU bringt

Ed Prinz kennt man in der Wiener Web3-Szene seit Jahren. Jetzt hat der Gründer mit der Plattform bitpull.ai einen neuen Fokus: KI-Agenten, die für Klein- und Mittelbetriebe ans Telefon gehen. Als Mentor an seiner Seite: Inode-Mitgründer Peter Augustin. brutkasten hat die beiden am Business Angel Summit in Kitzbühel getroffen.

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Vom Web3-Pionier zum KI-Unternehmer: Wie Ed Prinz KI-Agenten in die KMU bringt

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Wer in den vergangenen Jahren auf Wiener Blockchain-Events unterwegs war, ist an Ed Prinz kaum vorbeigekommen. Seit fast acht Jahren gestaltet er die Blockchain- und Web3-Landschaft als Berater, Projektleiter und Organisator. Neben der Umsetzung zahlreicher Education-Events, Workshops und Meetups verantwortete er unter anderem die Vienna Blockchain Week und unterstützte Unternehmen bei der Entwicklung von Blockchain-Projekten. „Nur wenn man darüber spricht, nimmt man den Menschen die Ängste“, sagt Prinz über seine Motivation, Wissen zu vermitteln und die Community zusammenzubringen. Mit seinem Unternehmen neob hat der Wiener Gründer nun allerdings ein Thema in den Mittelpunkt gerückt, das mit Token und Settlement Layern nur noch die technologische DNA teilt: Agentic AI.

Der Umweg über das Weinviertel

Der Einstieg in das Thema erfolgte über den Kryptomarkt. Gemeinsam mit seinem Team entwickelte Prinz zunächst moonlytics.ai, ein KI-basiertes Portfolio-Management-System für Crypto Asset Manager. Daraus entstand später moonboard.ai, eine Analyseplattform für Krypto-Investoren, die mithilfe mehrerer KI-Agenten Social Media, Markt- und Liquiditätsdaten sowie Nachrichten auswertet und daraus verschiedene Scoring-Modelle für die Identifikation aussichtsreicher Krypto-Assets berechnet.

Die eigentliche Wendung brachte dann eine Anfrage aus dem Freundeskreis: Ein befreundeter Winzer aus dem Weinviertel wollte einen Webshop. Das neob-Team baute den Shop und setzte obendrauf, was es ohnehin schon konnte: einen KI-Agenten. So entstand der „AI Sommelier“ von stich.wine, ein Assistent, der Kund:innen im Webshop berät, Weine empfiehlt und bis zum Kaufabschluss begleitet. Mit dem Projekt wollte man auch international sichtbar werden, etwa auf der Weinmesse ProWein in Düsseldorf und beim Meininger Award.

Der Zeitpunkt war günstig, wie Prinz einräumt: Die Weinbranche steckt angesichts sinkenden Konsums in den USA und Europa in einer Krise. Eine innovative Lösung, die neue Kaufanreize schafft, sei entsprechend gut angekommen.

In wenigen Minuten zum eigenen KI-Agenten

Aus dem Proof of Concept ist eine Plattform geworden: bitpull.ai. Unternehmen erstellen dort laut Prinz in wenigen Minuten einen eigenen KI-Agenten und passen ihn auf ihren Use Case an, ganz ohne Programmierkenntnisse. Danach ist der Agent überall dort im Einsatz, wo Kunden anklopfen: auf der Website, am Telefon mit eigener Rufnummer, auf WhatsApp und Telegram bis hin zur E-Mail. Er beantwortet wiederkehrende Anfragen, bucht Termine oder leitet an die richtige Stelle weiter: rund um die Uhr, in über 90 Sprachen und, wie Prinz betont, „immer freundlich und geduldig“.

Die Zielgruppe sind vor allem KMU: der Friseursalon, die Kfz-Werkstatt, die Tierarztpraxis, das Hotel. Beim Vertrieb setzt Prinz auf den denkbar direktesten Weg: Er spricht Unternehmer:innen an, denen er ohnehin begegnet, und zeigt ihnen eine Live-Demo. „Die meisten verstehen sofort, worum es geht, und haben selbst gleich wieder hundert neue Ideen“, erzählt der Gründer. Ergänzt wird der persönliche Verkauf durch Vertriebspartner, die mit Provisionen zwischen 15 und 30 Prozent beteiligt sind, sowie Affiliate-Programme. In einem nächsten Schritt sollen Kaltakquise und Meta Ads dazukommen.

Am Markt ist neob damit freilich nicht allein: Voice- und Agenten-Lösungen für KMU sind derzeit eines der am dichtesten besetzten Felder im AI-Bereich. Prinz reklamiert für bitpull.ai dennoch ein Alleinstellungsmerkmal: Man sei aktuell einer der wenigen Anbieter, der Agenten-Erstellung samt Knowledge Base über mehrere Kanäle in wenigen Minuten ermögliche, bei einer Marge von 90 Prozent, so seine Darstellung.

Bootstrapped, mit Mentor an der Seite

Finanziert ist das alles bislang aus eigener Tasche. „Ich war schon lange in der Berufswelt tätig und hab mir ein kleines Pölsterchen zur Seite gelegt“, sagt Prinz. Externe Investoren gibt es keine, und aktuell auch keinen akuten Bedarf: Das nächste Etappenziel für 2026 sind 100 zahlende Kunden, danach soll die Marke von 1.000 Kunden fallen.

Begleitet wird Prinz dabei von einem prominenten Mentor: Peter Augustin, einer der Internet-Pioniere des Landes. Augustin gründete 1996 gemeinsam mit Michael Gredenberg den Internetprovider Inode, der aus kleinsten Anfängen zum größten privaten Provider Österreichs heranwuchs und Ende 2005 für einen kolportierten dreistelligen Millionenbetrag an UPC verkauft wurde. Zuletzt war Augustin vor allem als Web3-Investor aktiv, unter anderem gemeinsam mit dem von David Teufel aufgesetzten Fonds Tigris Web3.

Die ersten vier Jahre führten Gredenberg und Augustin Inode komplett zu zweit, ohne Mitarbeiter. „Da kriegst du einfach die besten Learnings“, erinnert sich Augustin: „Du hast deine Technik, du hast dein Produkt und du verkaufst.“ Das Projekt von Prinz erinnere ihn stark an die eigene Anfangszeit im Internet-Boom: „Du hast kein Branchenlimit. Du kannst es einem Anwalt verkaufen, einem Arzt, einer Autowerkstatt, einem Architekten.“ Der Bedarf sei damals wie heute praktisch zu hundert Prozent vorhanden gewesen, man habe nur den Markt einfangen müssen: „Genau in der Phase sind wir jetzt.“

Investiert ist Augustin bei neob übrigens nicht, wie beide betonen. Die Beziehung sei freundschaftlich, Augustin coacht. Perspektivisch sieht er sich aber durchaus auf der Investorenseite, „wenn es eines Tages dazu kommen sollte“. Momentan sei das schlicht nicht notwendig: „Das Produkt verkauft sich von selber.“

Die wichtigste Lektion aus dem Mentoring? Für Prinz ist es der Fokus auf den Vertrieb: Wer Product-Market-Fit finden wolle, müsse in erster Linie lernen, das eigene Produkt selbst zu verkaufen, und über das direkte Kundenfeedback prüfen, ob es überhaupt ein konkretes Problem löst.

AI Act als Pflichtprogramm, Krypto als Geduldsspiel

Beim Thema Regulierung gibt sich Prinz gelassen: Dieses sei von Anfang an mitgedacht worden. Die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Art. 50) setze die Plattform standardmäßig um: Anrufer wie Website-Besucher werden zu Beginn jeder Interaktion darauf hingewiesen, dass sie mit einem KI-System sprechen, im Gespräch selbst ebenso wie in schriftlicher Form. Auch beim Datenschutz orientiert sich bitpull.ai an europäischen Standards: Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform auf Servern in der EU, Auftragsverarbeitungsverträge stellt das Unternehmen seinen Kunden standardmäßig bereit. Eine Übergabe an einen menschlichen Mitarbeiter bleibt (je nach Konfiguration) jederzeit möglich.

Und die alte Heimat Krypto? Dort sieht Prinz ein gespaltenes Bild: Auf institutioneller Seite gebe es dank Regulierung immer mehr Adoption, auf der Retail-Seite komme davon derzeit wenig an. Es fehle schlicht an sinnvollen Produkten mit guter Usability, und „es hat ziemlich oft verbrannte Erde gegeben, weil viele sehr viel Geld verloren haben“.

Vorerst gehört die Aufmerksamkeit des Gründers also den Agenten. Aktuell ist neob bewusst breit aufgestellt, um herauszufinden, welche Branche und welche Nische am besten funktioniert. Danach, so der Plan, geht es spitz hinein.

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