Als „end-to-end-Digitalisierer“ bezeichnet Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy bei mogree, das Linzer Unternehmen. 2009 von Harald Weinberger gegründet hat die mobile agreements GmbH mittlerweile rund 55 Mitarbeiter und arbeitet für Kunden wie voestalpine, KTM, Wacker Neuson, Vodafone, Fronius, Primetals, BMW und Heineken.

„Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden Lösungen – vom Geschäftsmodell über kundenzentrierte UX bis hin zur technologischen Umsetzung und Skalierung. Dabei kümmern wir uns als einzig notwendiger Ansprechpartner um alle digitalen Themen eines Unternehmens“, erklärt Ganibegovic. Seit einigen Jahren nutze man dafür auch Machine Learning-Algorithmen zur Analyse von Daten, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen oder Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren.

mogree: KI sagt Kunden, was sie tun sollen

Um die Kompetenz in Machine- und Deep Learning weiter auszubauen, reichte mogree im Frühjahr gemeinsam mit der FH Hagenberg und der FH Campus 02 ein Forschungsprojekt bei der FFG ein. Im September 2020 erfolgte die Zusage über eine Förderung im hohen sechsstelligen Bereich.

Das Forschungsprojekt sei über mehrere Jahre angelegt und befinde sich aktuell in der Konzeptionsphase, heißt es vom Unternehmen. Ziel des Projekts sei, Modelle im Bereich „Prediction“ auf Datenbasis zu entwickeln, die zukünftig in allen Branchen und Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen sollen. „Das Projekt ist so konzipiert, dass die Ergebnisse später in Form eines Produkts sowohl von einer kleinen Bäckerei, als auch von einem Industrie-Riesen wie der voestalpine genutzt werden können“, sagt Ganibegovic.

Details zum genauen Forschungsgegenstand wolle man derzeit noch „sehr ausgewählt“ kommunizieren. Der Head of Digital Strategy umreißt jedoch: „Unsere Software wird wie ein Berater funktionieren, der dir sagt wie, wo oder was du machen musst, damit du in Zukunft weiter erfolgreich bist und wie du das nächste Level erreichst. Das ist nur unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen realisierbar“.