08.08.2019

Neuer Token belohnt alle, die beim Autofahren nicht aufs Handy schauen

Mobilio ist ein neuer Token aus Wien, der Autofahrer dafür belohnt, wenn sie während der Fahrt nicht auf ihr Handy schauen. Die Entwicklung hat 1,5 Millionen Euro gekostet.
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Mobilio
Harald Trautsch (re.) mit Team beim Launch der Mobilio Token. (c) Dolphin Technologies GmbH

Piep, Piep – wer ist das wohl? Wenn sich das Handy zu Wort meldet, greifen die meisten Menschen gleich zum blinkenden Kästchen. Das mag während eines Gesprächs in manchen Fällen unhöflich sein, während der Autofahrt ist es aber sogar gefährlich: Ablenkung durch das Handy ist mittlerweile die Ursache Nummer eins für Verkehrsunfälle, ein Viertel aller Unfälle wird durch das Smartphone verursacht.

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Das Problem dabei ist, dass das Smartphone dem User eine schnelle Befriedigung – die berühmte Instant Gratification – bietet, wenn er beim Blick auf das Display einen neuen Like oder eine liebevoll geschriebene SMS sieht. Unbewusst gehen Menschen dafür Risiken ein und gefährden somit ihr eigenes Leben und jenes anderer Verkehrsteilnehmer.

“Genau deswegen setzen wir mit der Mobilio App auf Belohnung statt Bestrafung”, sagt Harald Trautsch, CEO von Dolphin Technologies. Die App für Android und iPhone vergibt Punkte, wenn der Autofahrer während der Fahrt nicht auf sein Handy schaut. Die besagten Punkte können ab heute, 8. August, in Tokens mit dem Namen “Mobilio” getauscht werden.

Einkaufen und Handeln mit dem Mobilio-Token

Den Token wiederum kann man auf verschiedene Arten verwenden. Derzeit können sich User den Mobilio über ihre Wallets gegenseitig schicken, künftig soll er aber auch als Zahlungsmittel eingesetzt werden. “Wir arbeiten mit verschiedenen Unternehmen zusammen, damit diese den Mobilio Token als Zahlungsmittel akzeptieren”, sagt Trautsch im Gespräch mit dem brutkasten: Mit der Währung kann man zukünftig Produkte und Services von Versicherungen, Handelsunternehmen und anderen Marktplatzteilnehmern bezahlen.

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Ab dem vierten Quartal 2019 soll es einen “Pay with Mobilio”-Button für Webshops geben, so dass Kunden dort mit dem Token bezahlen können. Für Anfang 2020 plant Dolphin Technologies außerdem einen eigenen Shop, in dem Produkte angeboten und mit dem Mobilio-Token bezahlt werden.

Ebenfalls circa ab dem Jahreswechsel, soll es möglich sein, Mobilio an ein externes ETH-Wallet zu überweisen und von dort in eine herkömmliche Fiatwährung – zum Beispiel Euro – zu konvertieren. “Bis zu diesem Schritt warten wir aber noch ab, bis sich der Wert des Mobilio stabilisert”, sagt Trautsch: Erstrebenswert sei es, dass man für einen Mobilio einen Euro bekommt.

Mehr Nutzer – teurer Mobilio

Das System ist so konzipiert, dass man umso mehr Punkte für einen Mobilio einlösen muss, je mehr Nutzer das System hat. Das ist im Grunde das Äquivalent zum klassischen Mining, bei dem auch das “Proof of Work” immer mehr Rechenleistung erfordert – nur dass es hier nicht um Rechenleistung geht, sondern um sicheres Autofahren.

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Mit dieser Methode will das Team die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Token tatsächlich für mehr Sicherheit im Straßenverkehr sorgt: Denn so nutzen immer mehr Menschen das System, die zugleich immer mehr Punkte sammeln müssen und daher immer seltener aufs Handy schauen dürfen. Für jede Minute Nicht-Handynutzung erhält der Fahrer einen Punkt, für jede Minute Handy-Nutzung gibt es wiederum einen Punkt Abzug.

Schutz gegen Schummler

Auf technischer Ebene nutzt die App verschiedene Smartphone-Sensoren, etwa das GPS. Wenn das Betriebssystem zum Beispiel einen signifikanten Ortswechsel erkennt, dann weckt es die App aus dem Ruhezustand und die Aufzeichnung beginnt. Den Handyverzicht per se erkennt die App über verschiedene APIs im OS, wie etwa eine Swipe-Bewegung auf dem Screen und der Gyrometer.

Ist die Fahrt abgeschlossen, so werden die Daten von einer AI ausgewertet. Diese soll erkennen, ob es sich tatsächlich um eine Autofahrt oder zum Beispiel um die Fahrt mit einer Straßenbahn handelt. Dabei arbeitet ein eigenes Team daran, Schummeln zu unterbinden: Die Fahrt mit der Straßenbahn soll ebensosehr von der AI erkannt werden wie die Tatsache, dass statt des Fahrers eventuell der Beifahrer das Handy hält. Hier lernt die AI noch die verschiedenen Standards, und das Team entwickelt ständig neue Regeln.

1,5 Millionen Euro Investment – 15 Monate Arbeit

Die Entwicklung des Systems hat 1,5 Millionen Euro gekostet, acht Leute haben 15 Monate lang daran gearbeitet – hinzu kam eine gewisse Vorlaufzeit, in der das Team viel mit der Blockchain-Technologie experimentiert hat. In Summe arbeiten 45 Menschen bei Dolphin Technologies, welches seinen aktuellen Cashflow mit Telematik-Lösungen generiert und diverse Versicherungen bereits zu seinen bestehenden Kunden zählt.

Für eben diese B2B-Kunden soll es künftig auch Whitelabel-Lösungen geben: Dann können die Versicherungen das Mobilio-Wallet und das Punktesammeln in ihre eigenen Apps integrieren. Der Endkunde kann den Mobilio Token wiederum bei der Versicherung direkt gegen Versicherungsprodukte einlösen. Bis Ende September 2019 möchte Trautsch bereits 100.000 Mobilio-User haben.


==> Mobilio Website

==> Mobilio App für iOS

==> Mobilio App für Android

==> Mobilio White Paper

==> Mobilio Yellow Paper

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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