11.11.2026
ARCHITEKTUR

Wiener Startup Spectral installiert erste Solarfassade an der Eisfabrik Wien

Das Wiener Startup Spectral hat ein Photovoltaiksystem für Gebäudefassaden entwickelt, das auch an Bestandsgebäuden nachgerüstet werden kann. Die erste Anlage ist an der Eisfabrik Wien in Betrieb.
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Die semi-transparente Solarfassade von Spectral © Spectral

Photovoltaik an Gebäuden wird in Österreich bislang vor allem auf Dächern installiert. Fassaden bleiben dagegen meist ungenutzt, obwohl sie gerade in Städten große Flächen bieten. An diesem Punkt setzt das Wiener Startup Spectral an. Es wurde 2024 von den Architektinnen Zsuzsa Péter und Anna Gulinska gegründet. Seit September 2026 ist an der Eisfabrik Wien die erste Anlage des Unternehmens in Betrieb.

Nachrüstung als Zielmarkt

Den Bedarf an derartigen PV-Anlagen rechtfertigen die Gründerinnen mit dem Gebäudebestand. Dachanlagen lassen sich bei bestehenden Gebäuden vergleichsweise einfach nachrüsten. Gebäudeintegrierte Photovoltaik erfordert dagegen eine detaillierte Planung und wird daher überwiegend im Neubau eingesetzt. Ein Großteil der Gebäude, die in den kommenden Jahrzehnten genutzt werden, existiert jedoch bereits.

Das System „Structural Solar Façade“ ist laut Spectral deshalb sowohl für Neubauten als auch für die Nachrüstung ausgelegt. Es besteht aus einer leichten tragenden Unterkonstruktion, in die transluzente PV-Module eingesetzt werden. Ein eigenes Montagesystem soll die Installation an bestehenden Gebäuden mit geringen baulichen Eingriffen ermöglichen. Das System ersetzt dabei eine herkömmliche Fassadenverkleidung. Neben der Stromerzeugung soll es Gebäude im Sommer zusätzlich verschatten.

Erste Anlage mit 1,84 kWp

Die neuen Solarmodule an der Eisfabrik Wien. © Spectral

An der Eisfabrik Wien wurden auf 24 Quadratmetern 32 Module mit 50 Prozent Transparenz montiert. Die installierte Leistung beträgt 1,84 Kilowatt-Peak (kWp). Für die Tragwerksplanung arbeitete Spectral mit dem Ingenieurbüro Bollinger + Grohmann zusammen.

Ergänzung statt Konkurrenz zur Dachanlage

Senkrecht montierte Module erzielen pro Quadratmeter in der Regel geringere Jahreserträge als geneigte Dachanlagen, teiltransparente Module zusätzlich weniger. Fassadenanlagen erzeugen ihren Strom allerdings zu anderen Zeiten. Im Winter trifft die tief stehende Sonne nahezu frontal auf die Fassade. Laut Spectral erhält eine vertikale Fläche von November bis Jänner dadurch um 35 bis gut 50 Prozent mehr Sonneneinstrahlung als eine horizontale. An Ost- und Westseiten fällt die Produktion in die Morgen- und Abendstunden, während Dachanlagen ihren Spitzenwert zur Mittagszeit erreichen.

„Das Produkt soll nicht mit Dachanlagen konkurrieren. Es soll Dachanlagen ergänzen oder eine Lösung bieten, wenn auf dem Dach keine Anlage möglich ist“, sagt Gulinska. Sinnvoll sei das System etwa, wenn das Dach mit Haustechnik, Terrassen oder Begrünung belegt oder zu klein ist. Die Teiltransparenz senke zwar den Ertrag, mache aber auch Flächen vor Fenstern nutzbar.

Gegenüber einer konventionellen Fassadenverkleidung amortisiere sich die Mehrinvestition laut Spectral im Durchschnitt nach sechs bis zehn Jahren, abhängig von Transparenz und Ausrichtung. Verglichen mit einer Verkleidung plus separater Dachanlage seien die Kosten weitgehend vergleichbar. Mögliche Einsparungen bei der Kühlung im Sommer sind darin noch nicht eingerechnet.

Architektonische Hintergründe der Gründerinnen

Der architektonische Hintergrund der Gründerinnen prägt auch den Ansatz des Unternehmens. Péter hat an der Architectural Association School of Architecture in London studiert, Gulinska ist Architektin und Stadtplanerin. Solartechnik soll bei Spectral nicht als nachträglicher technischer Zusatz verstanden werden, sondern als Teil der Gebäudegestaltung. „Systeme wie dieses könnten das Aussehen unserer Gebäude und Städte in einer nachhaltigeren Zukunft mitgestalten“, sagen Péter und Gulinska.

Die Gründerinnen Zsuzsa Péter und Anna Gulinska. © Spectral

Business-Modell: Produkt oder Projektbegleitung

Beim Geschäftsmodell setzt Spectral auf zwei Varianten. Das System kann als eigenständiges Produkt bezogen und von den Planer:innen oder ausführenden Unternehmen der Kund:innen integriert werden. Alternativ übernimmt Spectral die Konfiguration, die Abstimmung mit der Statik sowie die Unterstützung bei Genehmigung und Umsetzung.

Nächster Schritt: Partner:innen gesucht

Konkrete Folgeaufträge gibt es laut Spectral noch nicht. Nach der Eisfabrik sucht das Startup aktiv nach Partner:innen für das nächste Projekt. „Die Eisfabrik hilft uns dabei sehr, weil Interessierte die Fassade jetzt vor Ort sehen können“, so Gulinska. Zielgruppe sind vor allem Eigentümer:innen von Gewerbe- und Industriegebäuden, Bauträger sowie Unternehmen mit ESG-Strategie, der Fokus liegt auf Bestandsgebäuden. Für 2027 plant Spectral erste Aktivitäten außerhalb Österreichs. Weiterentwickelt werden sollen vor allem die Unterkonstruktion und die Montage des Systems.

Finanziert ist Spectral bisher privat. Die Stadt Wien unterstützte das Pilotprojekt im Rahmen der Wiener Sonnenstrom-Offensive ideell. Für die nächsten Schritte prüft das Startup laut eigenen Angaben verschiedene Optionen, von Förderungen bis zu strategischen Partnerschaften.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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