Was gab den Anstoß für Avaly?
Warum stoßen Projekte in der Praxis oft auf Widerstand? Avaly-Gründerin Sophie Apel hat sich intensiv mit Akzeptanzforschung beschäftigt. Sie erlebte im eigenen Umfeld, wie misslungene Kommunikation zum Scheitern eines Solarparks führte. Dabei liegt das Wissen längst vor – es wird nur nicht angewendet. Avaly wurde gegründet, um genau das zu ändern: Wir bringen wissenschaftliche Erkenntnisse und Daten in einem Tool zusammen, das lokale Akzeptanz frühzeitig mess- und erklärbar macht.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Avaly unterstützt Projektierer und Netzbetreiber dabei, soziale Risiken rasch zu erkennen. Unsere datenbasierte Analyse zeigt, wo mit Widerstand zu rechnen ist, welche Themen vor Ort relevant sind, welche Zielgruppen zu adressieren sind und wie Kommunikation und Beteiligung zielgerichteter gestaltet werden können. So entsteht von Beginn an ein besseres Verständnis für die lokalen Anliegen – noch bevor Projekte politisch aufgeladen sind oder es zu kostspieligen Verzögerungen kommt.
Worin besteht die größte Herausforderung?
Eine zentrale Herausforderung besteht darin, Projektierer vom konkreten Mehrwert des Machine Learnings in unserem Anwendungsfeld zu überzeugen. Viele sind skeptisch gegenüber künstlicher Intelligenz. Doch gerade bei der Modellierung und Vorhersage menschlichen Verhaltens bietet Machine Learning entscheidende Vorteile: Es erkennt komplexe Zusammenhänge und Wechselwirkungen, die für menschliche Intuition kaum greifbar sind oder gänzlich verborgen bleiben. So werden Akzeptanzanalysen nicht nur schneller und kosteneffizienter, sondern auch deutlich präziser.
Erfahren Sie mehr zum Startup unter: https://theavaly.com/
