29.10.2019

InnoMake: Smart-Schuh soll Blinde vor Hindernissen warnen

Die Idee für den Schuh InnoMake, der sehbehinderte Menschen mit einem akustischen Signal oder Vibrationen vor Hindernissen warnt, geht auf das Jahr 2013 zurück. Wir sprachen mit CEO Markus Raffer darüber, wie der Schuh funktioniert und wann er auf den Markt kommen soll.
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InnoMake Tec-Innovation
(c) InnoMake

Ein Spaziergang durch die Stadt kann für einen sehbehinderten Menschen zum regelrechten Spießrutenlauf werden. Überall lauern potenzielle Gefahren wie beispielsweise Laternenmasten oder Menschen auf der Straße, die unvermittelt auftauchen und ein Hindernis darstellen können. Gegen Letztere hilft es für Sehbehinderte und blinde Menschen auch nichts, sich den zu gehenden Weg einfach gut zu merken. Ein Problem jedenfalls, das Markus Raffer und sein Geschäftspartner Kevin Pajestka, der die ursprüngliche Idee zum InnoMake hatte, lösen wollen.

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Schuh mit Sensor 

Markus Raffer, selbst sehbehindert, datiert den eigentlichen Startschuss für den Schuh mit dem Jahr 2016. „Nach einem damaligen Investment haben wir mit der Entwicklung erst wirklich gestartet“, gibt er zu Protokoll. Das sei auch der Zeitpunkt gewesen, an dem Waldviertler Schuhe mit an Bord kamen, die man seither mit Sensor und Elektronik ausstattet. Nach und nach sei man schließlich dazu gekommen, ein geschlossenes Gehäuse am Frontbereich anzubringen, sodass der InnoMake-Nutzer nunmehr auch zwischen verschiedenen Schuhen wechseln könne, so Raffer.

Die Funktionsweise ist aber grundsätzlich gleichgeblieben. „Ein Sensor im Frontbereich überwacht die Umgebung bis zu vier Meter im Voraus“, erklärt Raffer. Mittels Ultraschall werde erkannt, ob sich ein Hindernis, etwa Person oder Laternenmast, in diesem Radius befinde. Ist dies der Fall, verspürt der Schuh-Nutzer entweder wahlweise eine Vibration im Schuh, deren Impulse immer schneller abgegeben werden je näher man dem Hindernis kommt, oder ein dementsprechendes akustisches Signal über den Lautsprecher des Smartphones. Auch beide Warnhinweise gleichzeitig sind möglich. 

Mit App regelbar 

Die Wahl zwischen akustischem Hinweis und Vibration hat man via App. Sie wurde ebenfalls im Hause Tec-Innovation entwickelt, das hinter InnoMake steht. Auch die Reichweite des Signals lässt sich steuern. Vier Meter sind die maximale Reichweite, an Orten mit einer hohen Anzahl von Passanten sei es empfehlenswert, diese zu reduzieren, betont Raffer. Dauerende Warnungen und letztlich eine Irritation des Nutzers wären sonst die Folge.

Besonders Rücksicht auf die Bedürfnisse von sehbehinderten Menschen kann beim InnoMake auch mit der Knochenleit-Technologie genommen werden. Diese kleinen Lautsprecher legt man direkt auf das Jochbein, das einen direkten Draht zum Gehörgang bildet. „Dadurch bleibt das Ohr der Nutzer frei“, hält Raffer fest.

Innomake II

Obwohl sich der InnoMake I, von dem bisher hier die Rede war, noch nicht am Markt befindet, ist auch schon der InnoMake II in der Testphase. Dieser soll dank auf Deep-Learning basierter Bilderkennung gefährliche Löcher in den Straßen erkennen. An deren Erkennung scheitert nämlich der Schuh InnoMake I, der lediglich Hindernisse vor ihm erkennen kann, bislang.

Der InnoMake II soll dann schon „basistrainiert“ sein und über einen beachtlichen Pool an Bildern und Hindernissen verfügen, die er in der Praxis erkennt. Auch dazulernen soll der Schuh in der Gehpraxis. 

Ein Problem gibt es hier noch: Das System für diesen Schuh funktioniert bislang nur am Computer. „Jetzt geht es darum das alles auf den Schuh zu bringen“, hebt Raffer hervor. Die Elektronik sei dafür im Moment leider noch zu groß. 

Markteintritt von InnoMake I und Zukunftspläne.

Während der InnoMake II also noch Zukunftsmusik ist, steht der Vorgänger vor seinem Markteintritt. Die Probephase mit den blinden und sehbehinderten Personen ist soweit abgeschlossen, derzeit ist der Schuh in seiner CE-Zertifizierungsphase. „Wir sind ein Medizinprodukt der Klasse 1“, sagt Markus Raffer dazu. Man habe deshalb auch eine erhöhte Dokumentationspflicht. Trotzdem wolle man diese Phase noch in diesem Jahr abschließen. 

Die Pläne danach sind für Raffer klar: „Zuerst folgt der österreichweite Markenstart“, danach ist auch der internationale Vertrieb angestrebt. 


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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

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„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

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Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

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(c) Daisy Report 2026.

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