04.11.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Jannik.ai: Sport-Startup stellt Ki-assistierten Tennis-Coach vor

Das oberösterreichische Startup Jannik.ai launchte vergangene Woche seinen KI-Tennis-Coach. Dieser ermöglicht User:innen personalisiertes Training über den Messengerdienst WhatsApp.
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Alexander Voura (CEO) und Florian Derntl (CTO) von Jannik.ai (c) Jannik.ai

Vergangene Woche launchte Jannik.ai, ein KI-assistierter, digitaler Tennis-Coach. brutkasten hat mit dem Gründer Alexander Voura Gesprochen, welcher mehrjährige Erfahrung als Tennis-Trainer und Sales-Stratege mehrerer Startups mit sich bringt.

Die Eigenheit von Jannik ist es, mit den Nutzer:innen über den Messenger Dienst WhatsApp zu kommunizieren. Neben Alexander Voura bringt Florian Derntl die technische Expertise. Gerhard Kürner unterstützt das Unternehmen als KI-Experte und Business Angel. Kürner selbst gründete bereits das KI-Startup 506.ai (brutkasten berichtete).

Tennis-Coach über WhatsApp

“Viele Tennisspieler nutzen klassische Suchmaschinen und Videos auf YouTube und Social-Media, um ihr Spiel verbessern”, sagt Voura. Seine Idee ist es mit Jannik sowohl Techniktrainer:in, Physiotherapeut:in als auch Ernährungsberater:in zu kombinieren und das Trainigsangebot, dem Breitensport zugänglich zu machen.

“Nutzer:innen sollen mit dem Tennis-Coach Jannik über WhatsApp kommunizieren, sprachlich und textlich. Man braucht also keine weitere App downloaden”, so Voura. Den Vorteil des KI-basierten Coaches sieht er vor allem in der individuellen Ausrichtung für die User:innen und in der Pro-Aktivität der KI: “Jannik stellt sich wirklich auf den User ein und somit bekommen sie ein personalisierter Training.”

Abo-Modell soll Geld bringen

Aktuell wird Jannik noch zur Gänze gebootstrappt. Das Unternehmen möchte aber noch im vierten Quartal einen Business Angel an Bord nehmen und ein Investment im Bereich von 100.000 Euro aufnehmen. Damit soll dann das Marketing befeuert werden.

Das Geschäftsmodell des Unternehmen basiert auf einem Abo-Modell, welches 26 Euro im Monat kostet. “Für uns ist jetzt das erste Jahr das entscheidende”, so Voura. Über Online- und Performancemarketing will er deshalb zahlende User:innen generieren. 

Für das kommende Jahr hat sich das Unternehmen die europaweite Expansion als Ziel gesetzt. Voura hofft hierbei auf eine vierstellige Anzahl an bezahlten User:innen. Ein möglicher Exit ist in den ersten drei bis vier Jahren geplant.

KI trainiert sich selbst

Jannik hat nicht nur das Ziel Tennis-Spieler:innen zu trainieren, es trainiert sich auch selbst anhand der Beta-User:innen. Weiters ist man aber mit hochkarätigen Tennis-Profis aus den Niederlanden im Gespräch, heißt es von Voura. Angedacht sind hierbei Verträge mit Sport- und Tennisagenturen. Die schnell zugängliche WhatsApp-API (Programmierschnittstelle) soll es den Profis ermöglichen, mit den User:innen direkt zu kommunizieren.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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