Viewpointsystem: Wiener Scaleup lässt mit seiner Brille Augen sprechen
Viewpointsystem kombiniert mit seiner Technologie Eyetracking und Mixed Reality. Hardware und Software der Datenbrillen werden komplett in Wien hergestellt – und es gibt noch große Pläne.
User A trägt eine Datenbrille. User B kann an einem beliebigen anderen Ort auf der Welt auf seinem Computer oder Tablet punktgenau sehen, wo User A gerade hinsieht bzw. worauf seine Aufmerksamkeit liegt. Und er kann diesem über die Brille Instruktionen und Informationen geben – und das sogar, ohne dieselbe Sprache zu sprechen. Das kann die Technologie des Wiener DeepTech-Unternehmens Viewpointsystem.
Ein Blick ist eindeutiger als tausend Worte
“In meinem vorigen Unternehmen hatte ich sehr oft die Herausforderung, dass ich Menschen über die Distanz connecten musste. Mein Wunsch war immer, die Sprachbarriere loszuwerden, die man unweigerlich hat, wenn es darum geht, jemanden am anderen Ende der Welt durch eine komplexe Situation zu geleiten”, erzählt Gründer und CEO Nils Berger, “Als ich dann durch Zufall über das Thema Eyetracking gestolpert bin, habe ich eine komplett neue Anwendungsmöglichkeit gesehen: die Technologie zu nutzen, um Menschen über die Distanz zu unterstützen und dabei den schlimmsten Faktor in der Kommunikation zu eliminieren – das Interpretative”.
Einsatzgebiete dafür gibt es viele. Die Smart Glasses von Viewpointsystem werden etwa im Remote Support in der Industrie, in der Ausbildung von Security-Kräften oder im Healthcare-Bereich und in der Marktforschung genutzt. Vor allem im erstgenannten Bereich wurde die Coronakrise mit Reiseverboten und Lockdowns zum zusätzlichen Beschleuniger für das Unternehmen. „Schnelle Störungsbeseitigung und die Unterstützung der lokalen Teams bei Service und Instandhaltung, über Ländergrenzen und Sprachbarrieren hinweg, sind ein Top Thema, gerade in der aktuellen Situation“, so Berger.
“Probieren, innovieren, auf die Nase fallen, anpassen” – alles am Standort Wien
Trotz der internationalen Ausrichtung bündelt Viewpointsystem alle seine Aktivitäten in einer Stadt: Wien. “Forschung, Entwicklung und Produktion, das alles unter einem Dach und von Wien aus zu betreiben, das ist schon etwas sehr Besonderes. Wir können alle Schritte ohne Reibungsverluste aus einer Hand realisieren. So haben wir die volle Übersicht darüber, wie aus unseren Ideen fertige Produkte werden”, erklärt der CEO.
CEO Nils Berger über Viewpointsystem
Dass überhaupt im Technologiezentrum in der Seestadt Aspern die gesamte Fertigung erfolgen kann, wird durch die Produktionsart möglich: 3D-Druck. Und diese hat noch weitere Vorteile, wie Berger ausführt: “Die additive Fertigung verkürzt unsere Innovationszyklen erheblich, was für uns als junges Unternehmen in einem dynamischen Technologieumfeld einen großen Wettbewerbsvorteil bedeutet. Probieren, innovieren, auf die Nase fallen, anpassen – wir können mutig Veränderungen vornehmen und Dinge außer der Reihe ausprobieren, auch mit dem Risiko, damit zu scheitern.”
Große Zukunftspläne: “Spannende Herausforderungen” für (zukünftige) Viewpointsystem-Mitarbeiter
Auf diesen Mut, Neues zu wagen, legt der CEO auch bei seinen mehr als 60 Mitarbeiter*innen aus 20 Nationen wert. Und bei jenen, die noch dazu kommen – derzeit sind eine ganze Reihe von Stellen ausgeschrieben. Denn Viewpointsystem hat große Pläne. Berger gibt einen Einblick: “Das Potenzial von Eyetracking ist noch lange nicht ausgeschöpft. Unsere nächsten Smart Glasses wird man etwa optional bereits mit den Augen bedienen und damit zum Beispiel Barcodes auswählen und auslesen können”. Und das ist nur ein Aspekt die technische Seite. “Wir wollen in Zukunft auch den Smart Glasses-Markt für Konsumenten begleiten. Das Handy wird verschwinden und auf die Nase wandern. Und sind überzeugt, eine Schlüsseltechnologie dafür zu haben”, so Berger. In Hinblick auf die offenen Stellen sei also klar: “Für Developer und Engineers haben wir definitiv einige spannende Herausforderungen”.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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