20.03.2022

Coworkation: Die Alpen-Region lockt jetzt mit Arbeit-Urlaub-Kombi

Vom Flex Desk bis zum Coworking-Village im Piemont: Immer mehr Menschen verbinden Arbeit und Urlaub – für die Tourismusbranche eine neue Chance.
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Workation bei Franz&Mathilde im italienischen Tisens © Franz&Mathilde
Workation bei Franz&Mathilde im italienischen Tisens © Franz&Mathilde

Fachkräftemangel, Gebäudeleerstand, Landflucht. Tourismusregionen im Alpenraum hatten es sicher schon einmal leichter. In der Not entsteht aber oft auch Innovation und so wird der in Tirol angesiedelte Verein CoworkationAlps mit einem neuen Coworking-Konzept kreativ. Immer mehr Menschen haben in der Pandemie gelernt, dass man nicht nur im Büro produktiv sein kann und können sich vorstellen, Arbeit auch mit Urlaub zu verknüpfen. Noch besser gelingt das wahrscheinlich, wenn man nicht im Hotelzimmer den Laptop aufklappt, sondern in einem Coworing-Space in der Urlaubsregion. „Coworkation“ steht für die Verbindung von Shared Office und Urlaub.

Der Verein CoworkationAlps ist in Bayern angesiedelt, unterstützt aber über die Landesgrenzen hinweg Tourismusregionen im Alpenraum bei der Ausschöpfung des Potenzials „New Work“. Im Vorstand sitzen dementsprechend Veronika Engel von der Standortmarketing-Gesellschaft Landkreis Miesbach in Bayern, Carina Matscher von der Basis Vinschgau in Südtirol und Julia Schartig von der Standortagentur Tirol. Der Aufsichtsrat bildet sich aus Standort-Manager:innen und Unternehmer:innen wie etwa auch Georg Gasteiger, der in Tirol mit dem Mesnerhof-C in Steinberg bereits länger die Zielgruppe arbeitender Urlauber oder workshoppender Unternehmen anspricht.

Coworkation geht 365 Tage im Jahr

„Tourismusanbieter rivalisieren um ein begrenztes Zeitbudget pro Jahr. Coworkation ist prinzipiell ein „365 Tage-Ding“ – somit ergibt sich das Marktpotenzial allein schon mathematisch. Coworkationists spüren eine stärkere Verortung und fordern weniger Perfektion. Es geht ihnen mehr um Gemeinschaft, also weg vom schnellen Konsum von Freizeiträumen hin zu integrativen Formen temporären Zusammenlebens“, erklärt Gasteiger das Marktpotenzial. Der Verein hat dazu auch eine Studie im Alpenraum durchgeführt für die 2.728 Berufstätige mit ortsungebundenen Jobs und 676 Unternehmen befragt wurden. 60 Prozent der befragten Berufstätigen können sich demnach eine Coworkation vorstellen und 90 Prozent davon würde dafür der Alpenraum reizen. Unternehmen gaben in der Befragung an, dass dafür die technische Infrastruktur vor Ort passen müsse und eine klare, arbeitsrechtlich sichere, Vereinbarung bestehen muss.

Vom Flex Desk bis zum Coworking-Village im Piemont

CoworkationAlps unterstützt nicht nur Regionen und Betriebe bei der Ausnutzung des „New Work“-Potenzials, sondern bietet auch potenziellen Arbeits-Urlaubern einen Überblick über die Angebote. Mehr als 20 Tourismus-Betriebe mit Coworking-Angebot sind dort derzeit verzeichnet – darunter auch eine zum Coworking ausgebauter Heustadl in Osttirol oder ein ganzes Coworkation-Village im Piemont, das auf bis zu 100 Coworker:innen ausgerichtet ist und eine Durchschnittsaufenthaltszeit von 5 bis 20 Tage hat. Auch klassische Coworking-Spaces, wie etwa in Bruneck, Hall in Tirol, Vinschgau oder Innsbruck, sind verzeichnet – eine Unterkunft kann man in dem Fall separat buchen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

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.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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