12.04.2019

triply: Linzer Startup mit Shuttle-Service-Algorithmus für Event-Veranstalter

Top 10 greenstarter 2019. Die Software des Linzer Startups triply errechnet für Event-Veranstalter aus zahlreichen Parametern das optimale Shuttle-Service.
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triply: Zwei der drei triply-Co-Founder, Sebastian Tanzer und Christopher Stelzmüller, bei der Arbeit
(c) triply: Zwei der drei triply-Co-Founder, Sebastian Tanzer und Christopher Stelzmüller, bei der Arbeit

Unfälle betrunkener Jugendlicher nach dem Fortgehen sind in Österreich – vor allem am Land – leider noch immer keine Seltenheit. Eines der Ausgangsprobleme ist dabei offensichtlich: Häufig fehlen in der Nacht öffentliche Verkehrsmittel, mit denen man sicher heim käme. „Wir stammen alle aus ländlichen Regionen und kennen das Problem mit dem Heimkommen von Events aus eigener Erfahrung. Daran wollen wir etwas ändern“, sagt Sebastian Tanzer. Gemeinsam mit Christopher Stelzmüller und Dominik Gugler gründete er daher 2017 das Startup triply.

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Ein Algorithmus für den optimalen Shuttle-Service

triply hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem man Shuttle-Services effizient planen kann. Die App analysiert die Location, das Einzugsgebiet und die Art der Veranstaltung, berücksichtigt bisherige Erfahrungen wie die Zahl der Besucher in den Vorjahren, das Angebot an öffentlichem Verkehr, aber auch Wetter- und allgemeine Mobilitätsdaten. Durch die Verknüpfung der App mit dem Ticketverkauf lässt triply auch die Verkaufszahlen mit einfließen. Heraus kommen passende Linienführungen, optimal ausgewählte Haltestellen und ein effizienter Einsatz der Shuttle-Busse.

„Mitunter verdienen die Veranstalter sogar noch etwas dazu“

Veranstalter könnten mit triply auch ihr Einzugsgebiet erweitern, heißt es vom Startup. Sie würden sich zudem Zeit für die eigene Shuttlebus-Planung und Parkplätze sparen, sowie das Risiko minimieren, dass der Bus leer fährt. „Mitunter verdienen die Veranstalter durch den Bedarfsverkehr sogar noch etwas dazu“, sagt Co-Founder Tanzer. „In jedem Fall aber leisten sie einen wichtigen Beitrag zur Verkehrssicherheit und können bei den Gästen mit gutem Service punkten“.

App soll noch 2019 fertig werden

Die ersten Schritte hat das Linzer Startup bereits hinter sich. „Wir haben als Pilotprojekt 14 Events mit fünf Testgruppen betreut“, erzählt Tanzer. „Jetzt suchen wir, um unseren Algorithmus weiter verfeinern zu können, Testkunden mit mehreren Veranstaltungen pro Jahr, zum Beispiel Event-Locations oder Sportstadien“. Seit kurzem arbeite man auch mit dem Fachbereich für Geoinformatik Z_GIS der Universität Salzburg zusammen. Im vierten Quartal 2019 soll die App fertiggestellt sein. Veranstalter können ihre Daten dann auf der triply-Webplattform selbst eingeben und sich die passende Verkehrsplanung auswerfen lassen.

triply als Top 10 greenstarter 2019

Mit seinem Konzept schaffte es das Startup auch ins Finale des aktuellen Durchgangs des Wettbewerbs greenstart. Tanzer hofft, über das Programm einige Klima- und Energie-Modellregionen für die triply-Serviceleistungen gewinnen zu können – nicht nur als Veranstalterinnen von Events. „Wir möchten künftig unsere Software auch im öffentlichen Verkehr einsetzen“, sagt der Gründer.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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