Wir haben einheitliche Standards beim Mobilfunk und im Stromnetz. Warum nicht auch beim öffentlichen Nahverkehr?

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Schon mal vom VGC gehört? Oder vom VVO? Man kennt den HVV und den VBB, aber der VGRI dürfte den meisten Menschen unbekannt sein. Die Abkürzungen stehen für verschiedene Verkehrsverbünde in Deutschland und sind gleichsam ein Synonym für eine verschachtelte, veraltete Struktur des öffentlichen Nahverkehrs in Deutschland.

Deutschland hat über 60 Verkehrsverbünde. Jeder mit eigener Verwaltung, eigener Tariflogik, eigener IT-Architektur und eigenen Einnahmenregeln. Das ist historisch gewachsen und politisch erklärbar. Der Nahverkehr liegt in der Verantwortung von Ländern, Landkreisen und Städten. Föderalismus ist hier kein Fehler, sondern ein Grundprinzip. Doch nicht jede Ebene muss alles selbst organisieren.

Der ÖPNV benötigt neue Standards

Wir akzeptieren in fast allen anderen Infrastrukturbereichen nationale Standards. Niemand fordert sechzehn verschiedene Stromfrequenzen oder individuelle Mobilfunkprotokolle pro Landkreis. Nur im Nahverkehr verteidigen wir Kleinteiligkeit als Identitätsmerkmal. Vielleicht liegt hier ein Teil des Problems. Nicht im fehlenden Geld allein. Sondern in der Energie, die wir in die Verwaltung der Komplexität stecken.

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Regionalität ist durchaus sinnvoll. Zentrale Steuerungen sind nicht granular genug, wenn es darum geht, die Bedürfnisse von ÖPNV-Nutzern zwischen dem Allgäu, der Niederlausitz und der Nordsee zu steuern. Linienführung, Taktung oder Schulverkehr sind besser bei jenen in der Hand, die dort auch wohnen. Aber benötigt wirklich jede Region eine eigene Tariflogik? Eigene Zonenmodelle, Backend-Systeme oder Regeln für die Einnahmenverteilung?

Das Deutschlandticket war der Beweis, wie stark Vereinfachung wirken kann. Ein Preis für ein Produkt, das bundesweit funktioniert. Für Fahrgäste war es eine Revolution der Klarheit. Für das System dahinter wurde es zur administrativen Kraftanstrengung. Denn die Einnahmenverteilung musste durch ein Geflecht aus unterschiedlichen Verbundstrukturen, Vertragslagen und IT-Systemen organisiert werden, das nie für nationale Einheit gebaut worden war.

Das Ticket hat gezeigt: Standardisierung funktioniert. Aber sie trifft auf eine Landschaft, die auf Fragmentierung ausgelegt ist.

400 Millionen Euro Mehreinahmen

Die Kostenfrage wird dabei selten nüchtern diskutiert. Der gesamte ÖPNV in Deutschland kostet rund 39 Milliarden Euro jährlich. Niemand wird durch Strukturreformen plötzlich Milliarden freisetzen. Aber eine Bündelung von über 60 Verbünden auf eine schlankere, etwa landesweite Struktur könnte realistisch 200 bis 400 Millionen Euro pro Jahr einsparen – durch weniger doppelte IT-Backends, harmonisierte Tarifmodelle, vereinfachte Abrechnung und geringeren Verwaltungsaufwand.

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Das sind zwar nur ein Prozent des Gesamtaufwandes, aber im ÖPNV ist ein Prozent enorm viel. Ein Prozent finanziert zusätzliche Verbindungen, besseren Service oder mehr Personal. Und das Jahr für Jahr. Ja, Zentralisierung darf regionale Steuerung nicht ersticken. Aber darum geht es nicht. Es geht nicht um Berlin, das Linienpläne in der Provinz zeichnet. Es geht um gemeinsame Standards dort, wo Skalierung sinnvoll ist – bei Tarifen, Datenmodellen, Vertriebssystemen und Abrechnung.

Der Bus kommt nicht schneller, nur weil 60 Gremien über ihn beraten. Und den Menschen, die den ÖPNV nutzen, ist es egal, welcher Verband wofür verantwortlich ist. Sie wollen einen zuverlässigen, kostengünstigen und sicheren Nahverkehr. Wer Mobilität vereinfachen will, muss zuerst ihre Struktur vereinfachen. Und über 60 Verkehrsverbünde sind einfach zu viel.

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Sitegeist

Wer selbst nicht vom Bau ist, hat auf Baustellen selten einen guten Stand. Investoren, Ingenieure, Frauen gar – alle nicht so gern gesehen. Dem Sitegeist allerdings geht es anders. Den mögen sie auf dem Bau. Alle. Denn: Der nimmt ihnen die schlimmste Drecksarbeit ab.

Michelle Bruzzese for BI

Dieser Essay basiert auf einem Gespräch mit Aaron Sneed, einem 40-jährigen Gründer eines Verteidigungstechnologie-Unternehmens mit Sitz in Florida. Der folgende Text wurde aus Gründen der Länge und Verständlichkeit bearbeitet.

Als ich mein Unternehmen als Solopreneur gründete, wurde mir klar, dass ich nicht das Geld hatte, um Anwälte, Personalvertreter und eine Reihe anderer Unternehmen zu bezahlen. Also schuf ich mithilfe von KI etwas, das ich „The Council” nenne.

Der Rat, der sich aus allen KI-Agenten zusammensetzt, hilft mir, etwa 20 Stunden pro Woche zu sparen – und das ist eine sehr konservative Schätzung. Alle Arten von allgemeinen Unternehmens-, Personal-, Rechts- und Finanz-KI-Agenten haben einen Sitz im Rat. Insgesamt nutze ich 15 benutzerdefinierte Agenten, darunter einen Stabschef-Agenten, zur Verwaltung meiner Arbeitslast.

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Ich nutze seit mindestens einem Jahrzehnt automatisierte Tools

Ich arbeite seit mindestens 10 Jahren an autonomen Plattformen, die selbstständig Entscheidungen treffen. Deshalb habe ich mich sehr schnell für kommerzielle große Sprachmodelle und KI-Tools begeistert, als diese auf den Markt kamen.

Ich verwende hauptsächlich die Plattform von Nvidia als Basis-Hardware für technische Prototypen und Experimente. Ich nutze deren GPUs, und da ich deren Hardware gekauft habe, bieten sie mir kostenlosen Zugang zu ihrer KI-Software. Darüber hinaus basiert mein Rat auf der ChatGPT-Business-Plattform von OpenAI, die benutzerdefinierte GPTs und Projekte verwendet.

Insgesamt besteht mein KI-Rat aus folgenden Mitgliedern:

• Stabschef-Agent
• HR-Agent
• Finanzagent
• Buchhaltungsagent
• Agent für Recht, Kommunikation und PR
• Sicherheits- und Compliance-Agent
• Technischer Mitarbeiter
• Qualitätsbeauftragter
• Agent für Lieferkette
• Schulungsbeauftragte
• Fertigungsagent
• Agent für Geschäftssysteme
• Agent für Einrichtungen
• Agent für den Außendienst
• IT- und Datenagent

Jeder Mitarbeiter hat unterschiedliche Befugnisse

Mein Stabschef-Agent ist wichtig, da er die Stimme ist, die anhand von Parametern wie Risiken, Problemen und Chancen Prioritäten setzt.

Michelle Bruzzese for BI

Ich habe meinem Stabschef mitgeteilt, welche Modelle bei Entscheidungen Vorrang haben. Beispielsweise erhalten alle rechtlichen, Compliance- oder sicherheitsrelevanten Angelegenheiten eine höhere Priorität. Daher weise ich den Stabschef an, diesen Modellen Vorrang vor allen anderen zu geben.

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Ich habe meine KI-Agenten darauf trainiert, sich zu widersetzen und nicht einfach „Ja” zu sagen

Ich möchte keine Gruppe von Ja-Sagern. Ich habe sie bewusst darauf trainiert, mir zu widersprechen, da ich gelernt habe, dass sie von Natur aus mit mir übereinstimmen wollen. Sie sollen meine Theorien überprüfen, um mir bei der Erreichung meiner Ziele zu helfen.

Also habe ich einen runden Tisch mit all meinen KI-Agenten eingerichtet, an dem ich beispielsweise ein Dokument mit einer Ausschreibung in den Chat stellen kann und alle Agenten gleichzeitig ihre Meinung dazu äußern. Ich nutze diesen runden Tisch als Präventionsmaßnahme gegen Halluzinationen und Wissenslücken.

Das Training hört nie wirklich auf, denn wenn ich die Modelle nicht kontinuierlich trainiere, erhalte ich nicht die Ergebnisse, die ich mir wünsche oder brauche. Ich brauche etwa zwei Wochen, um meine Agenten auf das Erfahrungsniveau zu trainieren, das sie benötigen, damit ich ihnen vertrauen kann. Am Anfang habe ich länger gebraucht, um ein Ergebnis zu erzielen, als wenn ich es einfach selbst gemacht hätte, weil ich mich nicht richtig auf das Training konzentriert hatte.

Durch das Training meiner KI-Agenten bin ich ein besserer Prompter geworden

Die Modelle sind besser geworden, und meine Prompting-Fähigkeiten ebenfalls. Ich habe ein besseres Verständnis dafür, welche Informationen in einem Agenten enthalten sein sollten, zum Beispiel eine Governance-Struktur für Prioritäten. Ich habe eine Reihe von Dateien, die diese Anforderungen umsetzen, um das Risiko von Halluzinationen und falschen oder schlechten Informationen zu minimieren.

Alle KI-Unternehmen haben unterschiedliche Leitfäden für das Prompt-Engineering. Ich empfehle, sich die Zeit zu nehmen, diese durchzusehen, da es viele Benutzerfehler gibt, die die Arbeit mit KI verlangsamen.

Es braucht Zeit, bis die Agenten gut funktionieren. Viele Unternehmen werden versuchen,zu schnell und zu viel KI einzusetzen, ohne zu verstehen, wie man sie richtig nutzt, und diese Unternehmen könnten sich langfristig selbst schaden.

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KI hat Rollen ersetzt – aber nicht das menschliche Urteilsvermögen

Ich bin für viele dieser Aufgaben und Verantwortlichkeiten nicht ausreichend qualifiziert, aber ich bin auch gezwungen, sie zu übernehmen, weil ich mich selbst finanziert habe.

Insbesondere mit meinem Rechtsvertreter habe ich gelernt, wo die Grenzen der praktischen Anwendung von KI-Tools liegen. Ich habe einen Anwalt und nutze meinen Rechtsvertreter, um einige Vorarbeiten zu erledigen, bevor ich meinem Anwalt Dokumente für ein Patent, einen Rechtsstreit oder ähnliches übergebe.

Michelle Bruzzese for BI

Als ich mein Modell trainierte, um mir bei der Verwendung von Fakten und Daten zur Erstellung eines Falles zu helfen, hatte ich viele Informationen zusammengestellt und fand, dass das, was mein Rechtsvertreter erstellt hatte, für mich als Nicht-Jurist gut klang. Dann legte ich all diese Informationen meinem Anwalt vor, und er sagte, dass sie technisch und sachlich korrekt seien, aber dass wir diese Informationen nicht preisgeben wollten, da sie unsere Karten offenlegen würden.

Seine juristischen Kenntnisse haben mir klargemacht, dass mein Agent zwar meiner Meinung nach korrekt und ideal war, aber dennoch keinen Anwalt mit seinem menschlichen Kontext, seiner Erfahrung und seinen Fähigkeiten ersetzen kann.

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Im Idealfall hätte ich einen Personalverantwortlichen, einen Rechtsberater und so weiter – und jeder hätte seinen eigenen KI-Agenten, der ihm zur Seite steht. So stelle ich mir die Zukunft vor.