16.03.2023

Zeitgeber: Wie dir ein Wiener Startup beim Aufstehen helfen will

Zeitgeber bietet ein Licht- und Soundsystem, das Menschen den Start in den Tag erleichtern soll. Mit einem speziellen Algorithmus wird das Licht an persönliche Bedürfnisse angepasst und kann Menschen dabei helfen, früher aufzustehen.
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Saeed Helali, Klara Fleisch, Marian Stoschitzky, SImon Bellink | Foto: Hannes Pacheiner

Der frühe Vogel fängt den Wurm – so lautet ein bekanntes Sprichwort. Doch für viele Menschen ist das mit dem frühen Aufstehen gar nicht so einfach. So stehen sieben von zehn Menschen früher auf, als es ihrer inneren Uhr entspricht. Man nennt dieses Phänomen auch sozialen Jetlag.

So erging es auch Marian Stoschitzky, dem CEO des Startups Zeitgeber. Er hat schon als Kind mit verschiedenen Weckern versucht, rechtzeitig aus dem Bett zu kommen, doch lange fiel es ihm sehr schwer. Wenn er trotzdem früh aufstehen musste, drückte er mehrmals auf die Snooze-Taste und schlussendlich fühlte er sich den ganzen Tag nicht gut. Dieses Phänomen hat einen biologischen Hintergrund.

Wie andere Lebewesen, haben auch wir Menschen einen sogenannten “zirkadianen Rhythmus”, der umgangssprachlich auch als innere Uhr bezeichnet wird. Diese innere Uhr synchronisiert physiologische Vorgänge auf eine Zeit von rund 24 Stunden und reguliert beispielsweise unseren Wachheitsgrad. Licht gilt als wichtigster äußerer Zeitgeber, wie die Reize wissenschaftlich genannt werden.

Was ist Zeitgeber?

Foto: Zeitgeber

Im Laufe seines Lebens und vor allem im Rahmen seines Studiums “Medizinische Informatik” beschäftigte sich Stoschitzky näher mit der inneren Uhr. Dabei lernte er, dass man das Aufstehen auch erträglicher gestalten kann – so entstand die Idee zum Startup Zeitgeber. Mit der Technologie möchte das Startup Menschen einen früheren und angenehmeren Start in den Tag ermöglichen und die zirkadiane Gesundheit verbessern.

Das Startup bietet ein Licht- und Soundsystem für das Schlafzimmer. Mit einem eigens entwickelten Algorithmus wird das Licht gesteuert, das die natürliche Dämmerung imitiert. “Was wir damit erreichen können, ist den natürlichen Biorhythmus und damit die natürliche Aufwachzeit anzupassen, an angeforderte Schlaf-Wach-Rhythmen, zum Beispiel für die Arbeit”, so Stoschitzky.

Ermöglicht wird das durch eine diffuse Raumausleuchtung und eine hohe Lichtintensität, die durch die Nähe zu den Schlafenden erreicht wird. Das sei vor allem in der Früh wichtig, um das Schlafhormon Melatonin zu unterdrücken. Das Licht wird außerdem durch den Algorithmus an die schlafende Person angepasst. Denn Menschen sind verschieden, was ihre innere Uhr und die benötigte Lichtintensität betrifft. Bedient wird Zeitgeber wie ein Wecker über eine App und neben der Lichtsystem enthält das Produkt auch Klänge, die beim Einschlafen und Aufstehen unterstützen sollen.

Das Zeitgeber-Team will einen besseren Start in den Tag ermöglichen

Foto: Hannes Pacheiner

Zeitgeber sei entstanden, weil Stoschitzky nach einer Lösung für sein persönliches Aufstehproblem gesucht hatte. Richtig begonnen hat die Umsetzung, als er Simon Bellink, den CFO von Zeitgeber, im students’ innovation centre, einem studentischen Verein für nachhaltige Innovation, kennenlernte.

Im Rahmen eines Zusatzdiploms für Innovation an der TU Wien sei Klara Fleisch Teil des Gründungsteams geworden. Sie ist CXO von Zeitgeber und für User Experience Operations verantwortlich. Vervollständigt wurde das Gründungsteam durch Saeed Helali, dem CTO des Startups. Gegründet wurde Zeitgeber im Jänner 2022 und insgesamt besteht das Team derzeit aus sechs Personen.

Zeitgeber in Hotels und für das eigene Schlafzimmer

Mittlerweile hat Zeitgeber mit dem Lichtsystem das Beta-Prototyp-Stadium erreicht. “Wir verstehen uns selbst als Impact orientiertes Startup”, sagt Stoschitzky. Für die bereitgestellten gesundheitlichen Benefits hat Zeitgeber Förderungen von insgesamt 200.000 Euro von der Wirtschaftsagentur Wien und dem Austria Wirtschaftsservice bekommen.

Für die Industrialisierung ist 2023 auch eine private Investor:innenrunde geplant. “Bis hierher haben wir es aber zusätzlich zu diesen Förderungen quasi mit Bootstrapping geschafft”, so Stoschitzky. Bis jetzt arbeitet Zeitgeber mit einem B2B-Geschäftsmodell und verkauft das Lichtsystem über die Hotellerie. Ein Pilotprojekt gibt es schon im Vivea Gesundheitshotel in Bad Bleiberg in Kärnten. Dort können interessierte Gäste Zimmer mit diesem Licht- und Soundsystem buchen.

Die Leidenschaft des Zeitgeber-Teams, liege laut Stoschitzky aber darin, Menschen in ihrem Alltag zu helfen. Deshalb verkauft sie die Technik von Anfang an auch direkt an Konsument:innen. Bisher war es nur möglich, sich auf eine Warteliste setzen zu lassen. Am 17.3. präsentiert das Team den Prototyp aber der Öffentlichkeit. Ab dann sind Vorbestellungen möglich und ausgeliefert soll im vierten Quartal des Jahres 2023 werden.

Die Konkurrenz schläft noch

Oft werde das Startup mit Lichtweckern oder smarten Leuchten gleichgesetzt. Doch besonders an Zeitgeber sei, dass die Lichtquelle einer Intensitätskurve entspricht, die der Dämmerung in der Natur nachempfunden ist. Der verwendete Algorithmus könne das Licht stufenlos bis zu absoluter Dunkelheit runterdimmen oder mit dieser starten.

Dazu seien smarte Leuchten nicht in der Lage. Diese reproduzieren das Licht im Tagesverlauf. Die wichtigsten Phasen für die innere Uhr, also der frühe Morgen und der späte Abend, werden da aber üblicherweise ausgelassen, so Stoschitzky.

Lichtwecker hingegen seien eine punktuelle Lichtquelle und zielen darauf ab, mit ansteigendem Licht besser aus dem Bett zu kommen. Zwar sei Zeitgeber ein Health-Tech und kein Medizinprodukt, aber der spezielle Lichtrhythmus könne auch Menschen mit Winterdepression unterstützen. Davon sind in der EU zwei bis acht Prozent der Bevölkerung betroffen.

Für die Entwicklung und die Umsetzung der Technik setzt das Team auf wissenschaftliche Erkenntnisse und arbeitet beispielsweise mit Forschern der Stanford und Columbia University zusammen. Einzigartig an der Zeitgeber-Technologie sei die der Natur nachempfundene Dämmerung, kombiniert mit speziellen Lichtimpulsen. Dadurch habe es Stoschitzky geschafft, mittlerweile ohne Probleme um 7 Uhr morgens aufzustehen.

Info:

Am 17.3. stellt das Zeitgeber-Team seinen Prototypen in den Räumlichkeiten der TU Wien vor. Dort könne man die Bedienung des Lichtsystems testen.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


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.

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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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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