17.07.2017

Tieto und Jarvish entwickeln Plattform für Motorradfahrer

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(c) Tieto

Auf den Helm gebracht: Tieto und Jarvish entwickeln Plattform für Motorradfahrer

Motorradfahrer waren in Punkto Sicherheit stets sich selbst und ihrem Fahrkönnen überlassen. Entsprechend schwierig war es bislang für Versicherer, Produkte dem individuellen Fahrverhalten des Versicherungsnehmers anzupassen. Ein intelligenter Motorradhelm, der mit seinem Träger, dem Fahrzeug und der Umgebung kommuniziert, soll zukünftig alle Berechnungsmodelle auf den Kopf stellen – und Motorradfahren deutlich sicherer machen.

Wien, am 17. Juli 2017 – Gegenständen und Produkten eine Art künstliche Intelligenz zu geben und sie miteinander zu vernetzen, ist in Zeiten der Digitalisierung und des Internet of Things (IoT) zu etwas Alltäglichem geworden. Die Verknüpfung, Aufbereitung und Analyse der daraus gewonnenen Daten steckt allerdings in vielen Bereichen noch in den Kinderschuhen. Was hier tatsächlich möglich ist, zeigen der IT Consulter Tieto und das taiwanesische Unternehmen Jarvish, das sich auf die Entwicklung und Fertigung smarter Sicherheitshelme spezialisiert hat.

 Der „Connected Biker“

Ausgestattet mit High-Tech Sensoren sind die Motorradhelme von Jarvish weit mehr als nur ein Aufprallschutz. Über den Helm werden laufend Daten erfasst, über Algorithmen aufbereitet und mit dem Smartphone des Fahrers synchronisiert. Der Träger wird zum so genannten Connected Biker, der unter anderem über Sprachbefehle mit seinem Helm kommuniziert. Dieser warnt ihn wiederum vor möglichen Gefahren im Verkehr und soll zukünftig über Augmented Reality im Visier sogar die Rolle eines intelligenten, auf die Bedürfnisse des Fahrers und die jeweilige Umgebung abgestimmten Lotsen übernehmen.

Die durch den smarten Helm gewonnenen und in Echtzeit verwerteten Daten sind dabei nicht nur für den Fahrer eine Unterstützung – ihre Interpretation revolutioniert die Art und Weise, wie Versicherungsprodukte zukünftig aussehen könnten: „Beim Motorradfahren handelt es sich sowohl bei Versicherern als auch bei Versicherungsnehmern um ein sensibles Thema. Bei den Fahrern wurde stets von einer fiktiven Grundrisikobereitschaft ausgegangen – gemeinsam mit Faktoren wie Alter und Motorleistung wurden Versicherungssummen und Prämien berechnet, die immer nur Näherungswerte waren“, so Jürgen Weiss Digital Consultant und Vordenker bei Tieto. „Durch den intelligenten Motorradhelm gehören ungenaue Berechnungsmodelle der Vergangenheit an. Davon profitieren Fahrer und Versicherer.“ Interessant sind für Versicherungsunternehmen dabei nicht die einzelnen Datensätze, sondern das durch sie gewonnene Fahrerprofil. Dieses ergibt sich durch die intelligente Verknüpfung der laufend ermittelten Fahrzeugdaten wie etwa Beschleunigung, Geschwindigkeit und Bremsverhalten, Informationen über den Fahrer sowie über die Umgebung und auch das tagesaktuelle Wetter. Ändert sich das Fahrerprofil, so sollen Versicherungsnehmer zukünftig auch von Prämiensenkungen profitieren, sollten sie beispielsweise eine sicherere Fahrweise wählen.

Intelligente Datenaufbereitung für mehr Sicherheit

Im deutschsprachigen Raum zeigen bereits namhafte Versicherer Interesse, die Daten intelligenter Motorradhelme und auch Bekleidung für ihre Berechnungsmodelle zu verwenden. Die Vernetzung und Kommunikation unter Fahrzeugen, Verkehrsteilnehmern und ihrer Umgebung wird dabei auch von den Motorrad-Herstellern unterstützt: Bis 2020 haben sich alle ACEM-Mitglieder, darunter namhafte Hersteller wie KTM, BMW, Honda und Piaggio, dazu verpflichtet, mindestens ein ITS-fähiges, also in Verkehrssystemen kooperatives, Modell in ihrer Flotte zu haben. „Viele Unternehmen sehen bereits das Potential, das eine voranschreitende Digitalisierung und Vernetzung mit sich bringt. So wird das Internet of Things zukünftig auch die Art und Weise bestimmen, wie wir uns fortbewegen werden. Wir von Tieto unterstützen Firmen dabei, ihre Produkte auf Entwicklungen wie diese auszurichten und ihr volles Potential an Einsatzmöglichkeiten auszuschöpfen“, so Jürgen Weiss. Und da dieses in Sachen Connected Biker so groß ist, ist Jürgen Weiss noch auf der Suche nach Partnern in den Bereichen Auto, Motor und Telematik-Systeme. Diese sind herzlich eingeladen, der Tieto-Jarvish Plattform beizutreten. Denn Ziel soll es sein, das Konzept der smarten und sicheren Mobilität in Zusammenarbeit mit Start-ups und Unternehmen stetig weiterzuentwickeln.

Presseinformation

Über Tieto:

Tieto ist der größte nordeuropäische IT-Dienstleister und bietet sämtliche Life-Cycle Services für den privaten und öffentlichen Bereich an, aber auch Produktentwicklung in der Kommunikation und bei Embedded Technologies. Durch Industrie Know-how, Technologie-Vision und innovativem Denken unterstützt Tieto seine Kunden proaktiv bei der Realisierung neuer Möglichkeiten in der Business Transformation. Mit einer starken skandinavischen Basis kombiniert Tieto globale Ressourcen mit lokaler Präsenz. Mit Hauptsitz in Helsinki, Finnland, und mit rund 13.000 ExpertInnen firmiert Tieto in über 20

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


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.

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„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?


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