23.03.2021

NÖ-Startup QuickSpeech füllt automatisiert Wissenslücken im Betrieb

In einem gemeinsamen Projekt setzen QuickSpeech und FH St. Pölten Machine Learning ein, um Inhalte und Quizzes für Mitarbeiter zu automatisieren und individualisieren.
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QuickSpeech: Das Kernteam (vlnr.) COO Christian Woltran, Gründer und CEO Lukas Snizek und CTO Patrick Riemer
(c) QuickSpeech: Das Kernteam (vlnr.) COO Christian Woltran, Gründer und CEO Lukas Snizek und CTO Patrick Riemer

„Einige unserer Kunden teilten uns mit, dass sie nicht wissen, welche Themenbereiche in ihren Schulungsunterlagen zu wenig beleuchtet werden. Deshalb entwickeln wir gemeinsam mit der FH St. Pölten einen Algorithmus, der anhand der anonymisierten Nutzer-Interaktionen erkennt, wo es noch Aufholbedarf im Wissen gibt. Genau dort werden digitale Lerninhalte erstellt, um Wissenslücken gezielt zu füllen“ – so umreißt Lukas Snizek, Gründer des niederösterreichischen Startups QuickSpeech, ein neues Projekt im Rahmen einer umfassenden Kooperation mit der FH St. Pölten.

Das 2018 gegründete EduTech-Startup setzt mit seiner App auf interaktive und multimediale Inhalte und Gamification in Form von Quizzes für die Mitarbeiter-Aus- und Fortbildung. Zum Einsatz kommt sie etwa bei Onboarding, Sicherheitsunterweisungen, Trainings für neue Produkte und Systeme oder betriebliche Qualitätssicherungsmaßnahmen. Das überzeugte schon Kunden wie Hornbach, card complete und das Bildungsministerium. Bauriese Porr stieg sogar mit einem Investment ein – der brutkasten berichtete.

QuickSpeech & FH St. Pölten: Automatisierung und Individualisierung von Inhalten und Quizzes

Durch das neue Projekt soll nun noch individueller auf die einzelnen Mitarbeiter eingegangen werden. Konkret nutzen QuickSpeech und die FH St- Pölten im Projekt Natural Language Processing (NLP) und Maschinelles Lernen, um umfangreiche Dokumentensammlungen automatisiert verarbeiten zu können. Die App soll anhand der Nutzer-Interaktionen verstehen, nach welchen Gewohnheiten Mitarbeitende lernen. Parallel können Schulungsbeauftragte in Unternehmen Ausgangsdokumente in das Admin Dashboard, das Verwaltungstool von QuickSpeech, laden. Aus diesen Dokumentsammlungen werden automatisch sinnvolle Quizfragen inklusive Antworten extrahiert.

„So können wir eine selbstständige Lerninhalte-Generierung für die QuickSpeech-App ermöglichen. Quizfragen und Antworten müssen so nicht mehr manuell erstellt werden, sondern können zumindest teilautomatisiert aus den Daten selbst gewonnen werden“, erklärt Matthias Zeppelzauer, der das Projektteam an der FH St. Pölten leitet. Damit sollen Mitarbeitende im Personalwesen oder für Vertriebsschulungen Verantwortliche, die für die Erstellung von Schulungsinhalten zuständig sind, entlastet werden.

Zum anderen würden damit Lerninhalte auch genau dort automatisiert erstellt, wo anhand der Interaktionen Bedarf festgestellt wird, heißt es vom Startup: „Und das Ganze in den passenden Nutzungsmustern der Lernenden. So bekommt der Lehrling die Inhalte beispielsweise als Mini-Podcast vorgelesen, während eine Filialmitarbeiterin in anderen Bereichen verstärkt unterstützende Texte erhält“.

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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