Beta-Launch von Alpin.Digital: Analysetool für Sportler und den Wettkampf unter Freunden
Die drei Wiener Gründer David Pfluegl, Gerhard Hiermann und Maximilian Uhlig haben in ihrer Freizeit ein komplexes Online-Analysetool entwickelt, das Erfolge misst und auswertet, um Leistungen langfristig zu beurteilen. “Alpin.Digital” - so der Name des Tools - kann bei jeder Art von Wettkampf zum Einsatz kommen, ob im Profisport oder beim Zocken unter Freunden.
In einer jungen Firma im Herzen Wiens, ist es dem Gründerteam von “nuwings” gelungen, aus einem Hobbyprojekt ein komplexes Analysetool mit einem ausgeklügelten Algorithmus zu entwickeln. Die Idee zu Alpin.Digital, die auch von der Wirtschaftsagentur Wien gefördert wurde, entstand aus einem Hobby und kam ihnen vor rund einem Jahr.
Alpin.Digital: Wer ist am Besten im Team?
Neben der Arbeit, verbindet die drei Entwickler David Pfluegl, Gerhard Hiermann und Maximilian Uhlig vor allem auch ihre Leidenschaft für den Wettkampf. So wird das Office in der Mittagspause und nach Feierabend regelmäßig zur Car-Racing-Arena umfunktioniert. Doch um punktgenau feststellen zu können, wer von ihnen der Beste ist oder wie sich die Leistung jedes einzelnen im Spiel entwickelt, benötigten sie ein System oder ein Tool, das sie trotz intensiver Suche nicht finden konnten. Zunächst entwickelten sie daher einen Algorithmus für den Eigenbedarf, aber nach ein paar Monaten wurde ihnen klar, dass auch andere Wettkämpfer davon würden profitieren können.
Über halbe Million Daten eingepflegt
Über eine halbe Million Data Points sind seit dem Start in den Algorithmus eingearbeitet worden. Das System im Hintergrund basiert auf einem leistungsorientierten Vergleich. Dabei werden die Ergebnisse vom eigens entwickelten Performance Evaluation Algorithm(PEA) analysiert und in Form eines Index ausgegeben. Jeder Mitspieler startet mit einem Index von 1.500 und verändert diesen Wert durch seine Performance bei jedem Spiel. Das funktioniert ähnlich wie die Punktevergabe im FIFA Ranking oder der ELO-Zahl, die man aus dem Schachspiel kennt.
Team entwickelt eigenen Performace Evaluation Algorithm
Der Unterschied zu bisherigen Modellen: PEA kann auch Wettkämpfe mit mehr als zwei Teilnehmern pro Ereignis verarbeiten. Dazu kommt, dass User von Alpin.Digital, das momentan kostenfrei zugänglich ist, in ihrem Dashboard eine Einsicht in aktuelle und saisonale Statistiken bekommen und auch eigene Championships erstellen können- als Teilnehmer oder als“Zuseher” von öffentlichen Championships wie Sportereignissen.
Interview mit Co-Gründer
Zum Beta-Launch konnte der Brutkasten mit David Pflügl sprechen, der neben der Software-Arbeit bei nuwings und Alpin.Digital auch einer der Co-Gründer vom Artificial Intelligence Inkubator Lemmings.io ist.
Wie seid ihr auf die Idee zu Alpin.Digital gestoßen?
In der Firma zocken wir hin und wieder gegeneinander und beschäftigen uns viel mit dem Thema Sport. Daher hat Alpin.Digital vor ein paar Monaten direkt in der Firma begonnen. Wir haben damals über unsere Leistung diskutiert und wollten ein Tool haben, das uns sagt, wer der beste ist. Dann haben wir Research betrieben und herausgefunden, dass es so etwas nicht gibt.
Was genau kann man mit Alpin.Digital messen?
Es kann alles sein, was in Konkurrenz steht. Die Daten der Teilnehmer werden über einen längeren Zeitraum gemessen. Bisher gab es nur Systeme mit denen man 1:1 Begegnungen wie Fußball oder Schach gut messen konnte. Wir wollten die Möglichkeit haben, multi-player/opponent-games zu messen. Ein Beispiel sind Rennspiele, bei denen zwanzig und mehr Spieler teilnehmen. Wie verändert sich die Performance eines Spielers? Da es kein Tool gab, das uns diese Frage beantworten konnte, dachten wir: Dann bauen wir selbst eines!
Alpin.Digital entstand also aus einem persönlichen Zweck heraus?
Genau. Wir haben dann einen Prototypen zusammengeschustert und zunächst nur für eigene Zwecke verwendet. Im Laufe der Zeit wurde Alpin.Digital dann immer weiter optimiert.
Ihr habt aber inzwischen auch eine Förderung?
Uns wurde schnell klar, dass nicht nur wir so ein System brauchen können. Wir haben Alpin.Digital dann bei der Wirtschaftsagentur eingereicht und eine Förderung bekommen. Dann wurde es ernst und wir wussten:“Wir müssen das jetzt durchziehen”. Das war im April.
Dabei habt ihr auch ohne Alpin.Digital viel zu tun!
Mit nuwings habe ich vor zwei Jahren mit Maximilian Uhlig und Gerhard Hiermann eine Software-und Design Agentur gegründet. Damals schon haben wir immer gezockt– auch zwischendurch mal in der Arbeit. Alpin.Digital läuft innerhalb von nuwings und aktuell liegt ein großer Fokus darauf.
Kann man euer Tool kostenlos nutzen?
Es ist“free for all”. Eine Paywall kommt später, das müssen wir erst noch testen, was Sinn macht. Zum Beispiel eine Subscription-Fee, die mehr Möglichkeiten eröffnet als der Free Plan.
Gibt es auch eine App?
Momentan ist Alpin.Digital eine progressive Web App. Und das bleibt es auch aktuell.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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