30.11.2020

Kaufhaus Österreich: Echt jetzt?

Heute wurde die E-Commerce-Metaplattform Kaufhaus Österreich von Wirtschaftsministerium und Wirtschaftskammer präsentiert. Das Ergebnis hat es in sich - und zwar nicht im positiven Sinn.
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Kaufhaus Österreich
Screenshot: www.kaufhaus-oesterreich.at

Nunu Kaller ist grantig. Das verbirgt die Aktivistin in einem (drei Tage alten) Blog-Eintrag zur heute offiziell gelaunchten Onlineshop-Metaplattform Kaufhaus Österreich kein bisschen. Da schreibt sie etwa: „Es ist schon beeindruckend: Sich über NEUN MONATE Zeit lassen, um sowas zu entwickeln, es einigen HändlerInnen (und mir) Mitte Juli als Idee zu präsentieren, überrascht sein, dass alle Anwesenden meinen, das ist jetzt nix, worauf die Welt gewartet hat, weil solche Metaplattformen sind seit März wie die Schwammerl aus dem Boden geschossen, trotz Ankündigung weiterer Termine zur ‚gemeinsamen Weiterentwicklung‘ sich NIE wieder melden, auch nicht auf Rückfrage, und jetzt mit genau dem Projekt rausgehen, das im Endeffekt so funktioniert wie meins, nur technisch versierter, weil Kohle da ist“.

Woche 1 von Lockdown 1 statt Woche 3 von Lockdown 2

Als wir im brutkasten am 22. März, also keine Woche nach dem formellen Start des ersten Lockdowns erstmals über die Suchmaschine anna-kauft.at für österreichische Online-Shops berichteten, meinten Kommentatoren in sozialen Medien: „Das hat Nunu Kaller doch schon gemacht“. Ganz stimmte das nicht. Kaller hatte – in der ersten Woche des Lockdowns – keine Suchmaschine sondern eine digitale Liste von Online-Shops geschaffen. So etwas wie Kaufhaus Österreich – wie sie ja auch im oben zitierten Blogeintrag anmerkt. Noch ein weiteres mal zur Wiederholung: In der ersten Woche des ersten Lockdowns. Nicht in der dritten Woche des zweiten Lockdowns.

Über die neue Metaplattform Kaufhaus Österreich kann man keine Produkte suchen. Wer etwa „Laptop“ eingibt findet genau einen Eintrag – einen Handyshop in Tirol, der den Begriff in seine Beschreibung aufgenommen hat (der deswegen vielleicht dieses Jahr eine ungeahnte Nachfrage nach Laptops verzeichnet). Gesucht werden kann nach konkreten Shops, nach Orten und nach (relativ vagen) Produktkategorien. Sucht man also konsequenterweise nach „Elektronik“, um an einen Laptop zu kommen, bekommt man als ersten Treffer ein Papierfachgeschäft in Niederösterreich (das scheinbar auch Elektronik verkauft).

Neun Monate reichten nicht für passable UX

Die User Experience der Plattform, bei der man zunächst einmal ein Werbevideo sieht und erst zum Suchfeld hinunter scrollen muss, ist also mäßig. Im Prinzip kann man dort primär sehen, ob das Geschäft, das man mag, einen Online-Shop hat. Das lässt sich zwar auch anders recht einfach herausfinden, aber hat schon seine Berechtigung. Es ist aber bezeichnend, dass Metaplattformen mit sehr ähnlicher Funktionalität (von Startups) im März innerhalb von Tagen bereitgestellt wurden. Und die Version des Handelsverbands, die ein paar Wochen länger gebraucht hat, www.kaufsregional.at (bzw. – das ist ein besonders guter Witz – auch unter kaufhaus.at erreichbar), hat bereits fünf mal so viele Onlineshops gelistet, wie die neue Plattform.

Und warum gelingt Wirtschaftsministerium und Wirtschaftskammer, die scheinbar überhaupt erst im Juni auf die Idee gekommen sind, in weiteren fast sechs Monaten nichts besseres? Die Programmierung eines eigenen Algorithmus, um – wie bei Amazon – Produkte suchen zu können, sei „in der kurzen Entwicklungszeit von rund drei Monaten“ durch das Bundesrechenzentrum nicht möglich gewesen, meint Wirtschaftskammer-Präsident Harald Mahrer bei der Präsentation. Und man wolle ja ohnehin nicht Amazon kopieren.

Vielleicht sollte sich Kaufhaus Österreich ja doch irgendwie an Amazon orientieren

Echt jetzt? Wenn man nach all den Monaten der Coronakrise in einem Umfeld mit mehreren bestehenden funktionierenden Metaplattformen wirklich einen tatsächlichen Mehrwert für Österreichs Händler schaffen will. Wenn man wirklich dafür sorgen will, dass die Konsumenten im Weihnachtsgeschäft nicht gänzlich zu Amazon abwandern. Dann muss man etwas schaffen, dass in der User Experience zumindest halb so attraktiv ist, wie die Seite des E-Commerce-Giganten, um den restlichen Abstand dann überhaupt mit anderen Argumenten wie Regionalität wettmachen zu können. Und das wird nur funktionieren, indem man sich vom erfolgreichsten Onlineshop-Konzept der Welt auch etwas abschaut.

Aber klar, etwas, das über einen, mit Eigenwerbung gespickten, „netten Versuch“ auf haben-Startups-in-fünf-Tagen-geschafft-Niveau hinausgeht, kann man sich von Wirtschaftsministerium und Wirtschaftskammer offenbar nicht erwarten. Bloß, dass die Plattform gewiss mehr als ein paar Startup-Arbeitstage gekostet hat – wahrscheinlich viel mehr. Auch darauf hat Nunu Kaller in ihrem lesenswerten Blog-Post Antworten. Eine davon: „Aber fragt euch mal bitte, ob das Geld, das vom Ministerium für diese Aktion jetzt ausgegeben wird, nicht besser in einer direkten Förderung bei euch aufgehoben wäre“. Oder – das kommt nicht von Kaller – in einer Förderung bestehender, funktionierender E-Commerce-Metaplattformen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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