Einleitung
Der Beinahe-Unfall dauerte nur einen Atemzug. Ein Gabelstapler kam rückwärts aus dem Schatten, Pavel Kranz sprang zur Seite, und der Staub hing noch in der Luft, als alle schon wieder so taten, als sei nichts passiert. Später fand Pavel auf dem Kamerabild nur eine graue Wolke.
Heute lebt er in Wien und arbeitet an Computer-Vision-Systemen für Baustellen und Lagerhallen. Sein Rücken macht schwere Arbeit nur noch begrenzt mit. Sein Baustellenblick ist dagegen wertvoller geworden.
Geschichte des Weges in die KI
Pavel wollte anfangs keine Überwachung bauen. Er wollte verhindern, dass Warnwesten, Paletten und schlechte Beleuchtung in Sicherheitskonzepten nur als saubere Piktogramme vorkommen. Ohne IT-Abschluss musste er sich durch Bildannotation, Kameraperspektiven und Sicherheitsnormen arbeiten. In Besprechungen sprach er zuerst in Geschichten: Regen auf der Linse, ein Kollege hinter einer Plane, eine Leiter, die gestern noch nicht dort stand.
Gerade diese Beispiele wurden zur Datengrundlage. Sein erstes Projekt war ein Bildsatz mit realistischen Baustellenszenen. Nicht die perfekte Musterbaustelle, sondern krumme Wege, verdeckte Sicht, reflektierende Folien und halb getragene Schutzkleidung. Ein frühes Modell erkannte Warnwesten gut, übersah aber Personen in dunklen Jacken bei Gegenlicht. Pavel bestand darauf, solche Fehler nicht als Randfälle abzulegen. Auf Baustellen sind Randfälle Alltag.
Aktuelle Arbeit
Heute arbeitet Pavel in einem kleinen Safety-Tech-Team. Er prüft Modelle, bevor sie Pilotkunden gezeigt werden. Bei einem Lagerhallen-Test bewertete das System eine freie Fläche als sicher. Pavel widersprach: Dort werden bei Schichtwechsel oft kurzfristig Kartons abgestellt. Das Team ergänzte dynamische Sperrzonen und bessere Hinweise auf Unsicherheit.
Die Systeme erzeugen dadurch weniger Fehlalarme und werden ernster genommen. Pavel achtet zugleich auf eine klare Grenze: Kameras dürfen Gefahr erkennen, aber nicht heimlich Leistung messen. Wenn Sicherheits-KI zum Kontrollinstrument wird, verlieren Arbeiterinnen zuerst das Vertrauen und dann die Aufmerksamkeit.
Persönlicher Rat
„Wer Gefahr automatisieren will, sollte sie vorher mit eigenen Schuhen umgehen“, sagt Pavel. Für ihn beginnt Computer Vision dort, wo Staub, Lärm und improvisierte Wege die schöne Modelllogik stören.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 41, Wien.
Hintergrund: Körperliche Arbeit, Gesundheitsdruck, späterer Quereinstieg.
Einstieg in KI: realistischer Datensatz für Baustellen- und Lagerhallensicherheit.
Schwerpunkt heute: Computer Vision für Arbeitsschutz.
Typische Werkzeuge: Bildannotation, Sicherheitsnormen, Kameramodelle.
Werkstattnotiz
Pavel sammelt Bilder, auf denen fast nichts zu sehen ist: Nebel, Staub, Schmutz am Objektiv. Genau dort trennt sich Demo von Einsatz. Ein Modell nannte einmal eine Baustelle „personenfrei“, weil ein Arbeiter hinter einer Glasplatte spiegelte. Seitdem prüft Pavel Erkennung und blinde Winkel gemeinsam.