10.10.2017

Kapsch Factory1: Wenn Autos andere Fahrzeuge vor Gefahren warnen

i4drive kombiniert verschiedene Sensoren, damit Fahrzeuge Gefahren besser erkennen können. Kapsch arbeitet unter anderem an der Kommunikation zwischen Fahrzeugen. In einem gemeinsamen Projekt werden die Technologien nun zusammengeführt.
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Das Team von 14drive
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Als eines von sieben internationalen Startups schaffte es i4drive in den Kapsch-Accelerator Factory1. Das 2014 gegründete israelische Jungunternehmen arbeitet an einer Kombination unterschiedlicher Sensoren mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning für Autos. Dabei wird optische Erkennung durch Kameras etwa mit Radar-Technologie kombiniert. „Unsere Vision ist es, die Zahl der Autounfälle zu verringern. Unsere Technologie wird auch selbstfahrende Autos noch sicherer machen“, erklärt CEO Adi Goren. Es geht bei der Technologie von i4drive jedoch nicht nur um autonomes Fahren, sondern auch um die Unterstützung menschlicher Fahrer, Stichwort: „Advanced Driving Assistance“. Im gemeinsamen Projekt mit Kapsch wird die Sensor-Erkennung mit Connected Vehicle-Technologie verknüpft.

Software für unterschiedlichste Sensoren und Betriebssysteme

„Seien es nun andere Autos, Fußgänger, Verkehrszeichen oder Ampeln. Unser Programm erkennt mit Hilfe der Sensoren alles, was auch ein Fahrer erkennen sollte“, erklärt Adi Goren. Mit künstlicher Intelligenz werden die gewonnenen Daten dann in Reaktionen, also Warnungen bei menschlichen Fahrern, und Handlungen bei selbstfahrenden Autos, umgesetzt. i4drive liefert dabei die Software-Komponente. Für Goren ist das ein entscheidender Vorteil des Startups: „Wir sind komplett hardware-agnostic. Wir können mit unterschiedlichsten Sensoren und Betriebssystemen arbeiten.“ dadurch könne man sowohl Anwendungen für bestehende Autos anbieten als auch individuelle Produkte für die großen Player herstellen.

Große Bandbreite an Systemen

Die Kombination mehrerer verschiedener Sensoren soll die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern und die Zuverlässigkeit erhöhen. „Wenn es etwa zu dunkel für die Kamera-Erkennung ist, können die Radar-Sensoren und weitere Systeme das kompensieren“, erklärt Goren. Durch das eigene Maschine Learning-System werde die Erkennung laufend verfeinert. Immer müssten jedoch nicht so viele Sensoren zum Einsatz kommen: „Für bestimmte Usecases reicht eine einzelne Kamera.“ Und letztendlich sei es auch eine Kostenfrage. „Nicht jeder Kunde kann oder will das komplette Paket bezahlen. Auch mit weniger Sensoren können wir noch viele zuverlässige Anwendungen anbieten“, sagt Goren. Man wolle eben eine große Bandbreite an Produkten von einfachen Assistenzsystemen bis zu Systemen für selbstfahrende Autos anbieten.

Kapsch bringt Connected-Vehicle-Technologie ein

In der Zusammenarbeit mit Kapsch im Rahmen der Factory1 kommt nun eine weitere technologische Komponente dazu, an der der österreichische Konzern bereits längere Zeit arbeitet: „In unserem gemeinsamen Projekt kombinieren wir die Erkennung durch Sensoren mit der Kommunikation zwischen Fahrzeugen“, erklärt Goren. Er gibt ein Beispiel: „Ein Fußgänger läuft über die Straße, die Sensoren erkennen das rechtzeitig, das Auto führt eine Vollbremsung durch. 200 Meter dahinter ist ein weiteres Auto. Dessen Fahrer weiß noch nicht, was ihn in zwei Sekunden erwartet. Er kann durch die Technologie aber schon zu diesem Zeitpunkt gewarnt werden.“

Kooperation als Win-Win-Situation

„Wenn Fahrzeuge Gefahren auch an die anderen Autos und Verkehrszentralen kommunizieren, macht das den Verkehr noch deutlich sicherer“, erklärt Oliver Brandl von Kapsch, der in der factory1 als Lead Mentor des israelischen Startups fungiert. Daher arbeite man seit einigen Jahren intensiv an der Connected-Vehicle-Technologie. „Die Kombination mit der fortgeschrittenen Sensor-Erkennung von i4drive liegt hier für uns auf der Hand“. Ziel sei eine Kooperation auf Augenhöhe. „Sie liefern die Sensor-Technologie und wir die Kommunikationstechnologie. Wir ergänzen einander also. Es ist eine Win-Win-Situation“, erklärt Brandl. Dadurch werde man letztendlich ein bisher nicht dagewesenes Produkt bieten können, mit dem man auch neue Märkt erschließen könne.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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