09.04.2019

Reisebunt: Wiener Startup pflanzt ohne Aufpreis Bäume für Flugreisende

Top 10 Greenstarter. Das Wiener Startup Reisebunt sorgt mit seiner Reiseplattform automatisch für CO2-Kompensation durch das Pflanzen von Bäumen in Äthiopien.
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Reisebunt: Das Wiener Startup pflanzt Bäume als CO2-Kompensation für Reisende
(c) Reisebunt: Das Wiener Startup pflanzt Bäume als CO2-Kompensation für Reisende

Jeder, der einmal über ein einschlägiges Portal seinen CO2-Fußabdruck ermittelt hat, weiß es aus eigener Erfahrung: Flugreisen sind mit das Schlimmste, das man als Einzelperson dem Klima unseres Planeten antun kann. Wie es in der Großindustrie mit dem Handel von CO2-Zertifikaten passiert, besteht freilich auch für Otto Normalverbraucher die Möglichkeit, sich eine Kompensation für den eigenen CO2-Ausstoß zu erkaufen. Entsprechende Services gibt es für Flugreisen bereits seit einiger Zeit. Sie werden aber kaum genutzt. Hier setzt das Wiener Startup Reisebunt an und setzt mit Kompensationen für Auto-Reisen sogar noch eins drauf.

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Kompensations-Angebote werden bislang nicht wahrgenommen

„Laut einer laufenden Studie der Universität für Bodenkultur nehmen die Menschen die bisherigen Angebote zur Kompensation ihrer CO2-Emissionen durch Reisen vor allem aus drei Gründen nicht wahr: mangelnde Transparenz, teilweise zu hohe Kosten und fehlendes Bewusstsein“, sagt Reisebunt-Gründer Philipp Lederle. Tatsächlich seien es im Jahr 2017, knapp bevor Lederle Anfang 2018 die Plattform startete, weltweit gerade einmal zwei Prozent der Passagiere gewesen, die Kompensationsleistungen kauften – bei rund 42 Millionen Flügen.

„Reges Interesse bei vielen Großen in der Tourismusbranche“

Das will Lederle durch sein Service ändern. Wer über reisebunt.com bucht, erhält Informationen über die mit der Reise verbundenen Emissionen. Dazu findet ohne Extrakosten eine Kompensation in Form von gepflanzten Bäumen samt Zertifikat statt. „Wir verwenden dafür rund ein Viertel unserer Einnahmen aus den Provisionen für die Vermittlung der Reisen“, erklärt der Gründer. „Unser Service stößt bei vielen Großen in der Tourismusbranche auf reges Interesse, und so gewähren sie uns gute Konditionen“. Das Institut für Nachhaltigkeit der Boku unterstützte das Reisebunt-Team dabei, einen CO2-Rechner für Reisen zu entwickeln, der auch wissenschaftlich fundierte Daten ausspuckt.

In Äthiopien entsteht ein Naturschutzgebiet

Konkret werden von Reisebunt momentan durch die österreichische NGO Support Ethiopia 18 verschiedene standortgerechte Baum-Arten  in einem Wiederaufforstungsprogramm in der Nähe von Addis Abeba gepflanzt. Die Fläche soll nun auch unter Naturschutz gestellt werden. „Seit der Firmengründung haben wir mehr als 1000 Bäume finanziert“, sagt Lederle. Das Startup wickelt derzeit die gesamten Flüge von fünf Unternehmen ab. Dabei fischt man bewusst nicht nur nach den Großen. „Wir möchten auch kleinen heimischen Tourismusanbietern mit Bezug zu Nachhaltigkeit eine Plattform geben“, sagt der Gründer.

Expansionspläne und Investorensuche

Für die kommenden Monate und Jahre gibt er ambitionierte Pläne aus. Noch im April will man mit einer B2B-Plattform – konkret einer Buchungsplattform für Geschäftsreisen – starten. Ab Jänner 2020 soll das Unternehmen international werden. „Wir möchten uns weiter in Richtung einer Suchmaschine für Flüge und Reisen entwickeln. Solche Plattformen gibt es natürlich schon, doch keine von ihnen weist die CO2-Emissionen aus oder inkludiert deren Kompensation“, sagt Lederle. Zunächst möchte er die Märkte im deutschsprachigen Raum, in den Beneluxstaaten und Skandinavien erobern, „also in Ländern, deren Bevölkerung bereits ein hohes Problembewusstsein rund ums Fliegen aufweist“. Für die Expansion sei man auch noch auf Investorensuche.

Reisebunt als Top 10 greenstarter 2019

Mit dem Konzept hat Reisebunt es dieses Jahr auch unter die Top 10 des Wettbewerbs greenstart geschafft. greenstart habe dem Unternehmen auf vielfältige Weise weitergeholfen, meint Lederle. „Über unseren Mentor Christoph Richter konnten wir einige gute Kontakte knüpfen. Gleich nach dem greenstart-Auftaktevent spürten wir die mediale Aufmerksamkeit auch bei den Anfragen und Buchungen“.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

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Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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