28.11.2022

Linzer Mobility-Startup triply erhält eine Million Euro frisches Kapital

Wien Energie und die Wiener Stadtwerke beteiligen sich über ihre Investment-Tochter Smartworks Innovation an triply – das Startup möchte Besucherströme automatisch berechnen.
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triply Investment
(v.l.n.r.): Christopher Stelzmüller, CTO triply, Sonja Zahradník-Leonhartsberger , Geschäftsführerin Smartworks und Sebastian Tanzer, CEO triply.

Damit Pendlerströme nachhaltiger werden, müssen künftig auch Unternehmen verstärkt mit ins Boot geholt werden. Eine Softwarelösung dafür liefert das Linzer Startup triply. Mit Hilfe der Cloud-Plattform können Kund:innen schnell und flexibel komplexe Mobilitätsdaten messen und interpretieren, um konkrete Verbesserungsvorschläge zu erhalten. Typische Einsatzfelder sind die Reduktion von CO₂-Emission, Kostenreduktion der Mobilitäts-Aufwände und Employer-Branding durch bessere unternehmerische Mobilitäts-Services.

Über das 2020 von Wien Energie und Wiener Stadtwerke gestartete Venture Capital-Unternehmen Smartworks holt sich das Mobility-Startup nun eine halbe Million Euro Eigenkapital, das mit rund 450.000 Euro Fördergeld der FFG nahezu verdoppelt wird. Auch Bestandsinvestoren wie Pioneers Ventures II von startup300, ddieer Element Beteiligungs GmbH und Thomas Blaschke, Professor für Geoinformatik an der Uni Salzburg, sind wieder mit dabei.

“Smartworks Innovation ist der perfekte Investor für uns in dieser Runde. Einer unserer Kunden sind die Wiener Linien, ein Mobilitäts-Gigant: 2,6 Millionen Fahrgäste werden in Wien täglich transportiert, 24.000 Stellplätze stehen dem KFZ-Verkehr zur Verfügung. Triply entwickelt digitale Services, die für modernste Mobilitätslösungen mit höchster Ressourcenschonung und Effizienz stehen. Das ergänzt sich natürlich perfekt”, freut sich triply-CEO Sebastian Tanzer, der es kürzlich auf die “Forbes Under 30”-Liste 2022 für Österreich schaffte (brutkasten berichtete).

So funktioniert triply

In einem ersten Schritt erfolgt die Datensammlung. Dafür kommen beispielsweise Befragungen von Mitarbeiter:innen, GIS-Daten oder anonymisierte Adressdaten zum Einsatz. In einem nächsten Schritt werden die Daten aggregiert und visualisiert, um so einen Überblick über den Status Quo zu bekommen. Ein sogenannter “Mobility Score” veranschaulicht dabei, wie gut entwickelt die betriebliche Mobilität der jeweiligen Unternehmen ist. Dazu zählen beispielsweise die durchschnittliche Wegstrecke, Pendelzeit oder CO₂-Emissionen. Aber auch Kosten für Unternehmen und Mitarbeiter:innen sowie Reisezeit, Umwelt- und Gesundheitseffekte werden berücksichtigt. In einem letzten Schritt werden gemeinsam mit den jeweiligen Unternehmen Maßnahmen erarbeitet, um die betriebliche Mobilität umweltfreundlicherer und kosteneffizienter zu gestalten. Dies umfasst beispielsweise auch die Reduktion von Parkplätzen.

Ein neues Produkt von triply ist das “Mobility Audit”. Dieser checkt den Status der von den Mitarbeiter:innen eines Unternehmens ganzheitlich verursachten Verkehrsaufkommens inklusive der individuellen Arbeitswege. Der Mobility Audit ist eine Software-Lösung, mit der sich Unternehmen, aber auch Organisationen wie Gemeinden oder größere Vereine den Mobilitätsbedarf erheben und das aktuelle Mobilitätsangebot gegenüberstellen können. “Nur wenn der tatsächliche Mobilitätsbedarf beim Unternehmen bekannt ist, kann betriebliche Mobilität wirklich nachhaltig – sprich bedarfsgerecht – gestaltet werden”, fasst Christopher Stelzmüller, CTO und Co-Founder von triply, zusammen.

Zukunft der Mitarbeitermobilität

Neben der Produktentwicklung steht bei triply in den nächsten Monaten vor allem der Ausbau des Vertriebes in Deutschland auf dem Plan. Zu den aktuellen Kunden zählen unter anderen der ÖAMTC, ecoplus. Niederösterreichs Wirtschaftsagentur, Rhomberg Bau und die Wiener Linien. Aber auch das Thema Employer Branding möchte das Linzer Startup verstärkt fokussieren: Im “War for Talent” sei die Optimierung der Mitarbeitendenmobilität ist ein wichtiges Thema.

Nicht zuletzt sind Unternehmen ab einer gewissen Größe im Rahmen der Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) der Europäischen Union künftig dazu verpflichtet, neben anderen Bereichen auch die Emissionen aus der Mitarbeitendenmobilität darzustellen.

“Für die Smartworks Innovation ist die Beteiligung an triply eine perfekte Ergänzung in ihrem Startup-Portfolio. Die notwendige Mobilitätswende kann nur gemeinsam gelingen. Mit dem investierten Kapital bei gleichzeitigem Zugang zu einer großen Kundenbasis sind wir gemeinsam mit den digitalen innovativen Produkten von triply auf dem richtigen Weg dorthin”, erklärt Sonja Zahradník-Leonhartsberger, Geschäftsführerin der Smartworks Innovation.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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