20.03.2025
TRACKING-DEVICES

LoconIQ: Kärntner Startup entwickelt Echtzeit-Lösung für Lokalisierungen

Daniel Neuhold hat sich auf Kommunikation und Lokalisierung spezialisiert. Die Tracking-Devices seines Startups LoconIQ nutzen bereits internationale Kund:innen.
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Das Tracking-Device von LoconIQ | Foto: LoconIQ

In vielen Unternehmen müssen Mitarbeiter:innen noch manuell Daten sammeln: wie lange etwas in der Produktion ist etwa, oder wer wann welche Substanzen nutzt. Genau hier setzt das Startup LoconIQ von Daniel Neuhold an: “Wir arbeiten an hochpräziser, dreidimensionaler und echtzeitfähiger Lokalisierung”.

Die von ihm entwickelten Tracking-Devices stützen sich auf ein funkbasiertes System, das auf Basis von Ultra-Wideband funktioniert. “Über Funk sind wir in der Lage, ein eigenes Sensornetzwerk aufzubauen. Dadurch können alle Sensoren untereinander Daten austauschen. So können wir auch unser Gegenüber lokalisieren”, erklärt Neuhold. Zusätzlich zur Lokalisierung messen die Geräte auch sensorische Daten, beispielsweise Temperatur oder Luftdruck.

LoconIQ verspricht zentimetergenaue Lokalisierung

Dabei verspricht LoconIQ im Vergleich mit der Konkurrenz eine viel schnellere, viel genauere und viel robustere Lokalisierung. Das Sensorboard, das Neuhold verkauft, ist zwei bis drei Zentimeter groß, innerhalb von fünf Minuten einsatzbereit und arbeitet batteriebetrieben. Die Lokalisierung erfolgt zentimetergenau – und funktioniert sowohl Indoor als auch Outdoor.

Außerdem sei das System laut Neuhold robust gegen magnetische Störungen oder Funkstörungen und funktioniere auch an Orten, an denen WLAN oder Bluetooth keine Reichweite mehr haben. Das Startup hat dafür Algorithmen entwickelt, die solche Störungen umgehen können. “Wenn man diese Algorithmen hat, spielt es auch keine Rolle mehr, was der Use Case ist”, sagt Neuhold. Das System kalibriere sich selbst, das Produkt sei entsprechend extrem skalierbar.

LoconIQ-Gründer Daniel Neuhold | Foto: LoconIQ

Viel Zeit für die Entwicklung

Der Kern der Idee stammt aus Neuholds Doktorarbeit. “2017 haben wir an der Uni die ersten tollen Ergebnisse erreicht”, sagt der Gründer heute. 2018 meldete er Patente an – einerseits auf die Latenzzeit und andererseits auf die Präzision. Mit diesem Grundstock holte sich Neuhold erstes Feedback bei Firmen. Viele bemängelten die fehlende Robustheit bisheriger Systeme.

Anhand dieses Feedbacks entstand 2021 der erste richtige Prototyp. 2022 bekam Neuhold eine FFG-Basisprogramm-Finanzierung, zeitgleich stieg ein Investor ein. Die LoconIQ gründete er daraufhin im September desselben Jahres – brutkasten berichtete. “Danach haben wir uns wirklich eineinhalb Jahre für die reine Entwicklung Zeit genommen, um aus dem Prototypen ein Produkt zu entwickeln”, sagt Neuhold. Seit Mitte 2024 befindet sich das Produkt im Verkauf. Bis zum Ende diesen Jahres soll die Innovation abgeschlossen werden.

Ersparnis für Kund:innen

Die Tracking-Devices bekommen Kund:innen zum Einkaufspreis. Danach bezahlen sie pro Anwendung. “Wenn die Geräte genutzt werden, sparen wir dem Kunden 70 bis 100 Euro am Tag. Davon nehmen wir einen Teil von zwei bis drei Euro. Das amortisiert sich schon am ersten Tag”, sagt Neuhold. Er geht davon aus, dass das Startup in diesem Jahr mit Sicherheit Cash-Flow-positiv sein wird. Aktuell gibt es eine zweite FFG-Basisprogramm-Finanzierung.

LoconIQ liefert Analysedaten

Die Devices sind bereits in den USA, in der EU und in der Vereinigten Arabischen Emiraten im Einsatz. Aktuell führt Neuhold auch Gespräche in Japan. Zu seinen Kund:innen zählt er “einige Multi-Milliarden-Dollar-Firmen”.

Sein Produkt sei vor allem für Pharmafirmen interessant. In diesem Bereich werden sowohl Mitarbeiter:innen als auch Container, Substanzen und Arbeitsgeräte mit Tracking-Devices ausgestattet. “Wir wissen so zu jeder Zeit, welcher Mitarbeiter welche Substanz wann, wo und wie verwendet hat”, sagt Neuhold. Das alles könne LoconIQ automatisiert tracken. Auch Zugangsschranken könnten dadurch automatisch geöffnet werden.

So werden die Devices, die sogenannten “Locis” versendet | Foto: LoconIQ

“In der Stahlindustrie tracken wir das Asset, das durch eine Produktionslinie durchgeht”, nennt Neuhold als weiteres Beispiel. Das bringe sehr genaue Analysedaten: Es ermögliche Firmen auf die Sekunde genau abzurechnen oder im Schadensfall nachzuweisen, dass das Produkt in der Produktion alle Schritte ordnungsgemäß durchlaufen hat.

Skalierung von LoconIQ geplant

Im Kernteam von LoconIQ arbeiten aktuell sechs Personen. Hinzu kommen externe Mitarbeiter:innen in Österreich und Personen, die im Ausland auf Werkvertragsbasis arbeiten. Neuhold möchte das Unternehmen aber jedenfalls skalieren. Der Fokus liege dabei auf Kund:innen, die Analysedaten benötigen – also auf Monitoring und Validierung von Prozessschritten.

Demnächst hat Neuhold einen Termin bei der US-Lebensmittelbehörde FDA: “Die wollen sich anschauen, inwieweit wir diese Prozessschritte automatisiert im Hintergrund aufzeichnen können und welchen Mehrwert wir liefern können.”

Bis jetzt sind die Devices ausschließlich im Ausland im Einsatz. Das liege einerseits an dem internationalen Netzwerk durch seine akademische Arbeit, sagt Neuhold. Andererseits habe er auch das Gefühl, dass internationalisierte Unternehmen etwas schneller agieren als österreichische. “Aber wir hoffen natürlich, dass das national auch anzieht.”

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Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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