01.06.2018

Vision Education: Wiener Sprach-App kommt über NGO nach Argentinien

Das heimische Unternehmen will nach ersten Erfolgen im DACH-Raum nun in Argentinien durchstarten. In Deutschland und Armenien soll auch die kommende Fußball-WM für steigende Bekanntheit sorgen.
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Vision Education
(c) Vision Education: Gründer Manfred Kastner und Managing Director Alfred Hofer wollen mit ihren Sprachlern-Apps international reüssieren.

Mit „LearnMatch“ und „phase6 Berufe“ hat das österreichische Unternehmen Vision Education gleich zwei Sprachlern-Apps im Portfolio. Während sich Letztere in erster Linie der Erhöhung von berufsbezogenen Sprachkompetenzen in Branchen mit einem hohen Anteil von MigrantInnen widmet, setzt LearnMatch auf Gamification und einen hohen Spaßfaktor bei der Sprachvermittlung, etwa durch Gewinnspiele.

Nach einem erfolgreichen Start mit verschiedenen Sponsoring-Partnern vor allem in der DACH-Region wagt Vision Education mit LearnMatch nun „den Sprung über den großen Teich“, wie Managing Director Alfred Hofer sagt. So wurde eine Partnerschaft mit der NGO „Pro Mujer“ initiiert, die sich insbesondere auf dem südamerikanischen Kontinent engagiere und z.B. in Argentinien Frauen und deren Töchtern bei der Absolvierung von Weiterbildungsprogrammen helfe. Gemeinsam mit LearnMatch ziele man auf die Verbesserung der Sprachkenntnisse und der Ausbildungssituation von Mädchen ab. Damit schaffe man die Basis „für ein Ausbrechen aus traditionellen Pfaden“.

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Kooperation mit „Pro Mujer“

Für Manfred Kastner, den Gründer von Vision Education, geht damit „ein großer Traum“ in Erfüllung. „Bildung und Sprachkenntnisse sind eine Investition in die Zukunft unserer Kinder – und das gilt natürlich global. Wir sind glücklich, dass unsere neuen Partner diese Vision mittragen und den Mehrwert entsprechend schätzen, den unsere Sprachlern-Apps bieten“. Nicht zuletzt vor dem Hintergrund, dass bereits mit einer weiteren global agierenden Organisation verhandelt werde, stelle sich die Kooperation mit „Pro Mujer“ als hilfreich dar.

Für die Sponsoring-Partner von LearnMatch – bislang etwa Größen wie die Erste Bank, T-Mobile, Deloitte sowie H2-Sprachreisen – sei das Engagement „Teil der Corporate Social Responsibility-Aktivitäten“, erklärt Hofer. „Durch ihren Sponsor-Beitrag machen sie es möglich, dass wir LearnMatch ihren Partnern, Mitarbeitern und vor allem deren Familien für einen gewissen Zeitraum gratis zur Verfügung stellen“. Jeder Partner erhalte dabei eine eigene Edition der App, abgestimmt auf die Corporate Identity. Zudem seien aus der App heraus „Verlinkungen zu unternehmensspezifischen Webseiten und anderen (CSR)-Aktivitäten möglich“.

Fußball-WM als Vertriebs-Stütze

In Österreich garantieren solche Partnerschaften, „dass wir LearnMatch bis Ende Juli 2018 generell gratis zur Verfügung stellen können“. In Zukunft werde es zumindest eine kostenlose Basisversion geben. Zusätzliche Module – für höhere Sprachniveaus, zusätzliche Lernsprachen oder eine „einzigartige“ Wörterbuch-Funktion mit Web-/Mobile-Integration – könnten dann innerhalb der App erworben werden. Für die Vertriebsstrategie sei die Fußball-WM ab Mitte Juni zentral: In Deutschland starte man u.a. eine Kooperation mit dem Sportnachrichten-Portal Kicker und in Armenien etwa mit C-Quadrat. Ein weiterer Schwerpunkt liege dann „naturgemäß“ in den Monaten ab September, wenn das neue Schul- bzw. Hochschuljahr beginnt.

Ein wesentlicher Umsatzträger soll aber auch „phase6 Berufe“ werden, das außerhalb der DACH-Region als „LearnMatch Business“ vertrieben wird. „Von dieser Unternehmenslösung haben wir in sehr kurzer Zeit eine hohe fünfstellige Zahl an Lizenzen verkauft, was uns extrem optimistisch stimmt“, so Hofer.

Vision Education für UK, Spanien, die Türkei und Russland

Zu den bislang zwei Branchen-Lösungen der berufsorientierten App – eine für die Reinigungs-Branche und eine für die Pflege-Branche – soll schon bald eine für den Automotive-Bereich dazu kommen. Aufgrund der international hohen MitarbeiterInnen-Anzahl stecke darin ein enormes Potenzial. Mittelfristig stehen weitere internationale Verhandlungen an, wobei die Expansion Vision Education in Märkte wie UK, Spanien, die Türkei und Russland führen werde.

Die Marke „phase 6“ rühre übrigens daher, dass Vision Education „zu 100 Prozent der phase 6 AG“ gehört; zudem gibt es ein deutsches Schwesterunternehmen, das als „phase6 GmbH“ firmiert. Im Bereich der Vokabeltrainer für Schulen sei man in Deutschland Martkführer „mit aktuell rund 200.000 Usern“.

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Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

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