30.03.2022

OilX: Londoner SpaceTech und Erdöl-Analyse-Startup kommt nach Wien

Das SpaceTech und Oil-Analyse-Startup OilX verkündet seinen neuen Standort in Wien. Neben London und Athen kommt damit ein weiterer Sitz hinzu, den das Unternehmen als für den EnergyTech-Markt essentiell versteht.
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Satellitenbild, All, Erde
© OilX

Das 2018 gelaunchte Startup unter CEO und Co-Founder Florian Thaler hat seinen Hauptsitz in London. Das Data Science und Maritime Data Team sitzt wiederum in Athen und seit 2021 ist der Sitz für Ölmarkt-Analysen in Wien. Das Unternehmen will mit seiner Arbeit die drei Faktoren Space, Expertise im Ölhandel und KI (Künstliche Intelligenz) vereinen. Der Schritt nach Wien habe dabei zwar Vorteile, aber auch einige Hürden mit sich gebracht.

„Es ist schwierig, für ein Startup nach Wien zu kommen“

Thaler beschreibt die Standortverlegung nach Wien als nicht einfach. Im Vergleich zu den Erfahrungen in Griechenland und Großbritannien müsse sich hier noch viel tun. „Es dauert zu lange, kostet zu viel und ist mit einem zu großen Aufwand verbunden. Gerade der Brexit wäre hier eine große Chance gewesen, um Unternehmen nach Wien zu bringen – meiner Meinung nach hat man das verpasst“, meint Thaler.

Dennoch sieht OilX die Stadt Wien als idealen Standort für ein junges Unternehmen im EnergyTech-Sektor. Die Stadt gelte demnach seit jeher als Verbindung zwischen Ost und West und sei mit internationalen Organisationen wie der OPEC (Organization of the Petroleum Exporting Countries) oder der UN-Atombehörde IAEA (International Atomic Energy Agency) ein wichtiger Standort für OilX. Thaler betont außerdem mit Blick auf das Potential der Stadt Wien den herausragenden Talentepool für den Bereich der Ölmarkt-Analysen, die Verlässlichkeit der Mitarbeiter:innen sowie die Rechtssicherheit.

Messung der Ölbestände mittels Satelliten

Das SpaceTech-Startup misst mit seinem OilX-Algorithmus die weltweiten Ölbestände mit Radar über Infrarot Satellitenbilder und Tankerpositionen. Das Unternehmen erklärt, dass dabei insgesamt 3.400 Öltanker durchgehend beobachtet würden und jeder Satellit jeden Punkt der Erde zweimal täglich umfliegen würde. Die dabei gewonnenen Ergebnisse kombiniere OilX daraufhin mit nationalen Marktdaten – der selbst entwickelte Algorithmus nutzt diese Daten dann für Analysen. Mit seinen Echtzeit-Daten über den Ölmarkt, Emissionen und Biokraftstoffe, die für Ölhändler:innen 24 Stunden am Tag zur Verfügung stehen, möchte das Startup den EnergyTech-Markt revolutionieren.

“Der OilX-Algorithmus basiert auf künstlicher Intelligenz und wendet neueste Fusionstechnologien an, um sich ständig weiterzuentwickeln und dadurch zu verbessern“, meint Florian Thaler. Zu den Kund:innen gehören laut OilX abgesehen von Energiekonzernen und Handelshäusern auch Hedge Fonds, Investmentbanken, Energieversorgungsunternehmen, staatliche Energieunternehmen sowie verschiedene Energieministerien.

Die erhobenen Daten erhalten die Kund:innen dann über die OilX-Plattform, auf der Reports, Grafiken und weitere Daten für sie zugänglich seien. „Abonnenten können sich über jede Förderanlage, Raffinerie, jeden Hafen und jedes Land bzw. jede Region in Echtzeit informieren. Auch Zwischenfälle wie z.B. Brände, Streiks, Betriebsausfälle oder Beschädigungen werden dank OilX’s Twitter Scraping Technologie genau beobachtet und in der Plattform ausgewiesen“, erklärt das Startup. Als klaren Vorteil formulieren sie den Informationsvorsprung, den ihre Kund:innen durch die Analysedaten erhalten.

OilX sieht sich als Player in der Energiewende

Thaler betont, dass das SpaceTech-Startup bei der Wahl seiner Partnerschaften bewusst selektiv vorgehe, sodass auch strategische und fachliche Vorteile gewonnen würden. Als bisherige Investor:innen nennt er unter anderem Citigroup aus London, GS Caltex aus Korea und Signal Ventures. Neben den Investments betont er zudem die langjährige, erfolgreiche Zusammenarbeit mit der Europäischen Raumfahrtbehörde (ESA), die inzwischen ein fester Partner sei.

Abgesehen vom Ölmarkt fokussiert sich OilX mit seiner Arbeit außerdem auch auf die Faktoren Biokraftstoffe und Emissionen – denn die beiden ersten Aspekte verstehen sie als maßgebliche Energieträger der Zukunft. Damit wolle sich das Unternehmen auch als aktiver Player in der Energiewende positionieren.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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