25.10.2017

Verkehrsmonitoring: Echtzeit-Videoanalyse statt klickender Studenten

Das niederländische Startup ViNotion hat eine Software entwickelt, mit der Fahrzeuge in Video-Aufnahmen in Echtzeit gezählt und nach Typ unterschieden werden. In der Kapsch Factory1 werden nun Einsatzmöglichkeiten für das Mobilitätsunternehmen analysiert.
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(c) Kapsch: Robert Povolny (Kapsch; m.l.) und Christopher Geelen (ViNotion; m.r.)

Es ist ein mehr oder weniger beliebter Gelegenheitsjob, meist für Studierende: “Klicker”. Gemeint sind Menschen, die zum Beispiel an einer vielbefahrenen Kreuzung stehen, und dort mit einem simplen Zählgerät – einem Klicker – vorbeifahrende Autos zählen. Die Zahlen werden, je nach Genauigkeit, etwa alle zehn Minuten in eine Liste eingetragen. Das Datenset, das dabei entsteht, wird dann für eine Verkehrsstrom- oder Belastungsanalyse der entsprechenden Kreuzung genutzt. Fazit: Viele benötigte Klicker, mit jeweils vielen Arbeitsstunden, führen zu hohen Kosten. Dabei bleibt immer ein Unsicherheitsfaktor durch menschliche Ungenauigkeit.

+++ Kapsch: Hinter den Kulissen von Factory1 +++

Videoanalyse mit neuen Möglichkeiten

“Die Erfahrung zeigt, dass Klicker nach etwa einer halben Stunde den Fokus verlieren”, sagt Christopher Geelen, Product Manager des niederländischen Startups ViNotion. Das Unternehmen hat es als eines von sieben internationalen Startups in den Accelerator Kapsch Factory1 geschafft. “Wir arbeiten mit Videos. Unsere Software stellt nicht nur die Anzahl der Fahrzeuge oder Menschen im Video fest, sondern analysiert auch Parameter wie Fahrzeugtyp, Geschwindigkeit und Verhalten”, erklärt Geelen. ViNotion ist eine reine Software-Firma im B2B-Bereich. Die Hardware, also etwa Verkehrskameras, wird von den Kunden bereitgestellt. Man könne dabei mit dem Videomaterial beliebiger Kameras arbeiten, sagt Geelen.

ViNotion: Ursprung im Crowd-Counting

Begonnen hat ViNotion mit Crowd-Counting, also dem Zählen einzelner Menschen in größeren Ansammlungen. Damit ist das Unternehmen seit einigen Jahren neben der Heimat, den Niederlanden, auch bereits in Großbritannien, Spanien, Portugal und Australien aktiv. “Im People-Counting haben wir eine Genauigkeit von 95 bis 98 Prozent. Dabei sprechen wir von relativ großen Flächen von bis zu 18 Meter Breite, wo stündlich viele tausend Menschen vorbeikommen”, sagt Geelen. Bei der Verkehrszählung läge die Genauigkeit mit 95 bis 99 Prozent noch etwas höher. Bei der Fahrzeugtyp-Erkennung käme man auf etwa 95 Prozent Genauigkeit.

Mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten für Kapsch

ViNotion hat jedoch noch einen entscheidenden Vorteil gegenüber den klassischen Klickern: “Was die Technologie für uns so spannend macht ist, dass ViNotion diese Daten in Echtzeit liefern kann”, erklärt Robert Povolny von Kapsch TrafficCom. Er fungiert bei Factory1 als Lead Mentor des niederländischen Startups. Für das Mobilitätsunternehmen könnten diese Daten extrem wertvoll werden, sagt Povolny. “Hier im Accelerator wollen wir die Technologie evaluieren und Einsatzgebiete für Kapsch finden”. Und im Kerngeschäft des Unternehmens gäbe es mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten, etwa bei Mautsystemen oder in der Verkehrsanalyse. Zugleich führe man auch eine wirtschaftliche Evaluierung des Produkts durch. Letztlich sei aber noch offen, wie eine zukünftige Kooperation zwischen Kapsch und ViNotion aussehen könne.

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Tina Ruseva ist Unternehmerin und Autorin und spricht am HR Inside Summit über „Soft Work“ | © Ammy Berent

Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.


brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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