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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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