20.11.2019

Wien Energie Innovation Challenge: 4 Konzepte in der Acceleration-Phase

Nach dem dreitägigen Innovation Camp der diesjährigen Wien Energie Innovation Challenge wählte eine Jury vier sehr unterschiedliche Projekte aus, die nun weiterverfolgt werden.
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sponsored

Die besonderen Herausforderungen des Corona-Jahrs 2020 zeigten sich auch bei der Wien Energie Innovation Challenge, die dieses Jahr großteils online passierte. So auch das dreitägige Innovation Camp, bei dem die Konzepte ausgearbeitet wurden. In diesem arbeiteten Teams aus Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Wien Energie – teils gemeinsam mit Vertretern von anderen Unternehmen und/oder zuvor ausgewählten Startups – an neuen Lösungen und Geschäftsmodellen für das Unternehmen.

Insgesamt acht Projekte entstanden so und wurden dann, am Ende des Innovation Camps, virtuell vor einer Jury präsentiert. Im Pitch mussten die Teams nicht nur mit ihrem Konzept überzeugen, sondern auch beziffern, wie viel Budget und Arbeitsleistung (in Vollzeitäquivalenten) zur Umsetzung notwendig ist und eine realistische Timeline präsentieren. Die Jury beurteilte dann nach den Kriterien Marktpotenzial bzw. Einsparungspotenzial, Machbarkeit, Team und Relevanz für Wien Energie. Entscheidend: Innerhalb der mit Entscheidungsträgerinnen und-trägern des Unternehmens besetzten Jury musste sich ein “Sponsor” für das Konzept finden.

Wien Energie Innovation Challenge: Diese vier Projekte kommen weiter

Der “Preis” für die Teams ist, dass sie in den kommenden Monaten an ihren Projekten weiterarbeiten und sie bis zum Proof of Concept bringen können. Die Jury wählte vier Konzepte, deren Stärke nun bis zum Demo Day im Frühjahr bewiesen werden kann:

IoT zum Anfassen in der Spittelau

Dass IoT, also das Internet of Things, eines der großen Fokus-Themen ist, machte man bei Wien Energie bereits zum Start der Challenge klar. Doch für die Kunden wirkt der Begriff oftmals noch abstrakt. “IoT bewegt sich häufig auf dem Powerpoint-Folien-Level. Wir müssen etwas zum angreifen machen, damit die Stakeholder den Nutzen verstehen”, meint Gerald Fuhrmann vom Team “IoT Showcase Spittelau”. Drei konkrete Einsatzmöglichkeiten sollen daher, unter Verwendung des LoRa WAN, aufgearbeitet und in der Wien Energie-Erlebniswelt in der Spittelau gezeigt werden. “Wir haben intelligentes Parken, digitale Bewässerung und eine CO2-Ampel als Showcases gewält, die das Potenzial von IoT aufzeigen sollen”, erläutert Team-Mitglied Leonie Zeiler. Anwendungsmöglichkeiten gebe es aber prinzipiell “unendlich viele”.

Die selbsterklärende Rechnung

“Es gibt viele Kunden, die Erklärungsbedarf bei ihrer Rechnung haben. Das macht einen großen Teil der Anrufe bei der Helpline aus”, erklärt Lea Sixtl vom Team “Interaktive Rechnung”, an dem auch das Wiener Unternehmen functn beteiligt ist. Hierbei gehe es etwa häufig um die Frage, wie bestimmte Teilbeträge zustande kommen bzw. warum diese sich verändert haben. Das will man, wie der Team-Name nahelegt, digital lösen. “Alle Inhalte der Print-Rechnung werden auch online zugänglich gemacht. Dort können alle Bestandteile und jeder Begriff ausgewählt werden und werden dann erklärt”, erläutert Team-Mitglied Philipp Kuttner. Dafür will man Erklärungstexte, -videos und -bilder nutzen. An die neue Möglichkeit herangeführt werden sollen Kunden unter anderem über QR-Codes auf der Print-Rechnung, eine URL im Abbuchungstext und Hinweise in Telefon-Warteschleifen.

Unterstützung in der Hochsaison

Fernwärme ist an sich für Kunden eine ausgesprochen unkomplizierte Art des Heizens. Zu Störungen kommt es trotzdem gelegentlich. Und die häufen sich zu bestimmten Zeitpunkten, etwa wenn im Herbst das erste mal wieder die Heizkörper angeworfen werden. “Die Störungsbehebung ist übers Jahr extrem ungleich verteilt”, erklärt Robert Lauter vom Team “Kooperationsplattform Wohnungsservice”. Dabei wird diese derzeit zur Gänze von Mitarbeitern der Wien Energie erledigt. Hier wolle man mit eine Plattform-Lösung für Entlastung in der Hochsaison sorgen, erklärt Lauter: “Wir kooperieren darüber mit ausgewählten externen Dienstleistern, etwa Installateuren, die bestimmte Aufträge übernehmen können”. Auf Dauer könne die Plattform auch selbst zum Produkt für andere Unternehmen mit ähnlichen saisonalen Schwankungen werden.

Das smarte Wärmenetz

Es ist eine Herausforderung, dass ein Netz wie das Fermwärmenetz der Wien Energie, die richtige Temperatur hat. Zu kühl darf es klarerweise nicht sein, da die Kunden zum Beispiel ausreichend warmes Warmwasser brauchen. Ist es “zu warm”, kommt es zu unnötigen Wärmeverlusten. “Wir wollen die Temperatur des Netzes weiter optimieren, um Einsparungen zu erzielen”, erklärt Andreas Streitmayer vom Team “Smart Thermal Network”, das aus Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern mehrere Abteilungen von Wien Energie besteht. Dazu arbeitet man an einer Software-Lösung, die das Wärmenetz “smart” machen soll. “Wir haben dazu einen Hackathon mit internen Teams und drei Startups veranstaltet und die Lösungen miteinender gechallenged”, erzählt Streitmayer. Mit einem der Unternehmen wolle man nun gemeinsam in die Umsetzung gehen.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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