16.09.2019

Wie sich eine Zwei-Klassen-Mobilität verhindern lässt

Interview: Christina Hubin ist Head of Research and Development beim Wiener Mobilitätsstartup "Upstream Mobility", das 2016 von den Wiener Stadtwerken gegründet wurde. Im Interview spricht sie darüber, wie sich eine Zwei-Klassen-Mobilität verhindern lässt und wie unterschiedliche Mobilitätsangebote künftig miteinander integriert werden können.
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Upstream
Christina Hubin ist Head of Research & Development bei der Upstream – next level mobility GmbH.

Der öffentliche Verkehr soll den Grundstein der Mobilität in der Stadt bieten, damit die Leute öffentlich oder mit öffentlichen verfügbaren Angeboten unterwegs sind und den eigenen PKW eigentlich nicht mehr brauchen. Upstream – next level mobility GmbH ist eine Mobilitäts-Integrationsplattform, die alle Mobilitäts-Angebote vernetzt und digital über Schnittstellen zur Verfügung stellt.

+++ Fokus: Mobility & Connectivity +++ 

„Wir arbeiten daran, dass das notwendige  Know-how für künftige Mobilität  in der öffentlichen Hand aufgebaut wird, um Mobilität als Daseinsvorsorge sicherzustellen und eine Zwei-Klassen-Mobilität zu verhindern.“, sagt Christina Hubin, Head of Research and Development bei der Upstream – next level mobility GmbH. Hubin wird am 18. Oktober 2019 am Austrian Innovation Forum in Wien über Innovation im Bereich der Mobilität sprechen.

Wie entstand die Idee zur Upstream – next level mobility GmbH?

Christina Hubin: Upstream wurde aus einem Forschungsprojekt, das die kombinierte Nutzung öffentlicher, kollektiver und individueller Mobilitätsangebote als Alternative zum eigenen Auto untersuchte, gegründet. Das Ziel war die wachsenden alternativen Angebote, den Kunden so unkompliziert wie möglich, in einer App, darzustellen.

Heute beschäftigen wir uns auch mit der Sicherstellung des Ausbaus und der Verwaltung eigener digitaler Infrastrukturen und der Erweiterung der digitalen Services für vernetzten urbanen Verkehr.

Jedes Auto wird nur zu fünf Prozent genutzt, 95 Prozent der Zeit sind die Autos nicht ausgelastet. Die Idee ist, dass der öffentliche Verkehr den Grundstein der Mobilität in der Stadt bietet, damit die Leute unkompliziert öffentlich oder mit öffentlichen verfügbaren Angeboten unterwegs sein können und den eigenen PKW eigentlich nicht mehr brauchen.

Welches Produkt entwickelt ihr ?

Christina Hubin: In Wien hat man neben den Wiener Linien auch viele andere Möglichkeiten, durch die Stadt zu kommen. Ich arbeite im Bereich Research und Development. Wir analysieren neue Technologien und Services, die für die zukünftige Mobilität relevant sind, und probieren sie prototypisch aus.

Eines unserer derzeitigen Projekt heißt dynamisches Mobilitätsmanagement. Man will nicht nur Mobilitätsangebote vernetzen und zur Verfügung stellen, sondern auch das Angebot optimieren bzw. dort Angebote schaffen, wo auch Nachfrage entsteht.

Wie sieht es mit der technischen Umsetzung aus?

Christina Hubin: Für diese Prognose braucht man einen Überblick der gesamten Mobilität in einer Stadt. Hierzu stellen wir die Nutzerdaten  zu Fahrzeugdaten, den Infrastruktur Auslastungsdaten mit externen Daten wie Wetter, Events, Baustellen, usw in Relation. Die Auswertung dieser Datenbasis gibt einen Überblick über die Mobilität der Stadt und die Möglichkeit Engpässe im Vorfeld zu prognostizieren.

Was sind die Herausforderungen für die Zukunft?

Christina Hubin: Wir arbeiten daran, dass das notwendige  Know-how für künftige Mobilität in der öffentlichen Hand aufgebaut wird, um Mobilität als Daseinsvorsorge sicherzustellen, denn wenn sich private Unternehmen darum kümmern, steht immer ein Business Case dahinter. Das bedeutet, die bessere Mobilität, die bessere Route und das bessere Fahrzeug würden finanziell besser gestellten Personen zugänglich, da sie mehr bezahlen können. Dadurch kann sich schnell eine Zwei-Klassen-Mobilität entwickeln. Das gilt es zu vermeiden.

Wir bleiben als Stadt unabhängig, da wir den Überblick über die Mobilität haben. Wir können durch diverse Datenquellen und durch Simulationen planen und daraus Maßnahmen erstellen und diese wieder durch unsere Datenquellen evaluieren.

Wie wird die Entwicklung in den nächsten zehn Jahren fortschreiten?

Christina Hubin: Ich glaube, der Mobilitätsüberblick und die Vernetzung der Angebote wird auch in zehn Jahren Thema sein. Aufgrund der Klimaziele und CO2-Einsparungen hat sich möglicherweise die Antriebstechnologie geändert. Autonomes Fahren wird mit Sicherheit ein Thema, ob das schon in zehn Jahren sein wird, weiß ich nicht.

Zu der Frage wer die Fahrzeuge steuert, gibt es mehrere Szenarien von Verkehrsexperten. Viele glauben, dass die autonomen Fahrzeuge auf der Straße einfach den privaten PKW mit einer anderen Antriebstechnologie austauschen.

Dann gibt es die Variante der Mischform, so wie heute. Mehrere Angebote nebeneinander, Sharing Systeme und private Fahrzeuge, die nicht wirklich kompatibel miteinander sind und die unterschiedliche Services und unterschiedliche Zugänge für den User bieten.

Wie sieht das optimale Szenario der künftigen Mobilität aus?

Christina Hubin: Das optimale Szenario ist die gesamte Vernetzung, die es dem Nutzer ermöglicht in einer Anwendung jederzeit das beste Angebot in einem individuell gestalteten Mobilität Service zu nutzen jedoch mit der Prämisse die gesamte Mobilität einer Stadt zu optimieren, sprich optimal zu verteilen. Gerade im Bereich der Digitalisierung muss man an alle Altersgruppen denken und die Bedürfnisse von Kindern und von älteren Personen berücksichtigen.

Welche Jobs brauchen wir in Zukunft, die heute noch keinen Namen haben?

Christina HubinEs gibt einige Jobs in unserem Bereich, die auch für die breite Masse immer bekannter werden, wie Data Scientist und Data Analyst. Ich denke, dass sich einige Jobs inhaltlich ändern werden. Im dynamischen Mobilitätsmanagement brauchen wir Mathematiker und Logiker.

Derzeit ist das Mathematikstudium eher auf das Finanz und Versicherungswesen ausgerichtet. In Zukunft ist man vielleicht Mathematiker aber in Kombination mit Data Science. Software Entwickler brauchen eine gute Ausbildung für Analytics.
Ich kann mir vorstellen, dass es Mobilitätsbegleiter oder Mobilitätsberater für Betriebe oder Unternehmen gibt, die dementsprechende Mobilitätservices oder Lösungen konzipieren.


Zur Gastautorin

Dieses Interview wurde von Julia Weinzettl geführt und erstmals auf dem Blog der Plattform Taskfarm veröffentlicht. Weinzettl startete ihre Karriere nach dem Wirtschaft-, Politik- und Kommunikationswissenschaften-Studium als Marketingmanagerin der damaligen Startups sms.at, uboot.com und handy.at. Nach Tätigkeiten als Mobile Business Development Manager bei bwin (damals auch noch im Startup-Stadium) und als Data Protection Counselor bei der Personensuchmaschine www.123people.com wurde Weinzettl selbst zur Gründerin. Gemeinsam mit ihrem Mann Mike Weinzettl startete sie 2011 www.taskfarm.com als Marktplatz zur Projektvermittlung. Später folgte der Pivot zu einem Fokus auf Softwareentwicklung und Consulting. Mit dem Taskfarm-Blog legt die Gründerin eine große Interview-Serie zum Thema „Future of Work“ vor.


 

 

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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