Zähneputzen ist fester Bestandteil unseres Alltags. Gesunde Zähne sind wichtig für unsere Gesundheit und unser Wohlbefinden. Menschen mit gesunden, strahlenden Zähnen wirken außerdem attraktiver und daher sympathischer auf andere Menschen. Vergisst man regelmäßig auf die Zahnpflege, kann sich etwa Karies bilden, weshalb es wichtig ist, dass man sich schon in Kindheitstagen daran gewöhnt, regelmäßig und mehrmals am Tag, bestenfalls nach jeder Mahlzeit, die Zähne zu putzen. Überdies sind Zahnbehandlungen teuer und bei richtiger Vorsorge kann man sich durch korrekte Zahnpflege viel Geld ersparen.
Eltern haben allerdings oftmals ihre liebe Not, ihre Kinder fürs Zähneputzen zu begeistern. Diese Sorge soll nun der Vergangenheit angehören. Drei junge Gründer haben “Playbrush” entwickelt. Die Idee: Einfache Zahnbürsten werden zu Spiele-Controllern umfunktioniert. Denn Kinder sollen Spaß am Zähneputzen haben.
Matthäus Ittner und Paul Varga aus Wien, sowie Co-Gründer Tolulope Ogunsina aus Nigeria, haben nun eine Kampagne auf Kickstarter (eine Crowdfunding Plattform) gestartet. Ab 1 Pfund ist man bereits dabei.
Die zwei Wiener Matthäus Ittner und Paul Varga von Playbrush.
Dem Brutkasten beantworten die Wiener wie es zur Idee kam und auch, wie sie es geschafft haben, 250 Kinder davon zu begeistern, regelmäßig Zähne zu putzen.
In eigenen Worten/Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?
Wir verwandeln Zahnbürsten in Spiele-Controller und helfen Kindern, Freude am täglichen Zähneputzen zu haben.
Das Problem ist allseits bekannt – Karies ist nach der Verkühlung die größte Volkskrankheit. Die meisten Kinder und viele Erwachsene putzen wenig oder schlecht Zähne. Das führt zu Karies, Mundgeruch, schmerzvollen Behandlungen und erhöhten Kosten.
Wir setzen bei der Prävention an und glauben, dass durch Spiele intrinsische Motivation ausgelöst wird, die Kinder zum besseren Zähneputzen führt.
Darum haben wir Playbrush entwickelt, ein flexibles Gadget, das Zahnbürsten in Spiel-Controller verwandelt, so dass Kinder und Junggebliebene spannende und lehrreiche mobile Games während des Putzens spielen können.
Wer hatte die Idee und wieso?
Wir sind alle drei keine übermotivierten Putzer, wissen aber ,wie wichtig gutes Zähneputzen ist. Deshalb bauen wir Playbrush in erster Linie für uns selbst.
Den Anstoß gab aber Pauls Taufkind, das wie die meisten “Abenteurer” dem Zähneputzen nicht viel abgewinnen kann. Da das Thema seiner Mutter aber sehr wichtig ist, hat sie einige Dinge versucht, um ihn zu motivieren. Als ich dann mehrmals beobachtete, wie sie es mit Brushing Clips auf YouTube versuchte, diese aber nur zum gebannten Zuschauen, nicht aber zur Bewegung der Zahnbürste führten kamen wir auf die Idee von Playbrush.
Wie kam es zum Gründer-Team?
Mit der Idee im Hinterkopf war mir schnell klar, dass das alleine nichts wird, also habe ich überlegt, wer mir helfen könnte. Matthäus, ein Kindheitsfreund, fragte ich zuerst, da er zu dem damaligen Zeitpunkt an einer Technologie gegen Rückenprobleme bastelte, und das notwendige Wissen und Talent mit Hardware hatte. Außerdem ist er einer, der eher macht und probiert als viel redet. Ohne viel zu sagen bastelte er einen Prototyp, analysierte die Daten – und war damit dann schon an Board.
Mit Tolulope studierte ich in London, und er ist einer der besten Software Engineers, die ich kenne mit einem sehr breiten Wissen, aber auch den notwendigen programmatischen Fähigkeiten. Auch er war schnell dabei und baute mit mir zusammen das erste Spiel in zwei Wochen.
Ihr habt Playbrush von über 250 Kindern testen lassen. Wie seid ihr zu ihnen gekommen?
Gute Frage… das war am Anfang gar nicht so leicht und wir haben mit “Friends of Friends” begonnen. Da viele Eltern aber super begeistert waren wurden wir schnell herumgereicht und empfohlen. Ab einem gewissen Punkt drehte sich das Blatt und die Eltern schrieben uns Emails, ob sie Playbrush testen können.
Eure Marketingstrategie?
Prinzipiell handelt es sich um ein klassisches Consumer Produkt. Das heißt, dass ab einem gewissen Zeitpunkt an normaler Werbung kaum ein Weg vorbei führen wird.
Bis das aber möglich ist, werden wir das Produkt weiter über Community Building und unterstützt durch PR vermarkten, sowie Online vertreiben. Momentan sind wir auf der amerikanischen Plattform Kickstarter, auf der man Playbrush vorbestellen kann, und so gleich mithilft, dass es Realität wird. Man kann Playbrush noch 2 Wochen vorbestellen und unterstützen.
Schlussendlich werden wir Playbrush über unseren eigenen Online Store und Online Retailer wie Amazon vertreiben. Sobald die Stückzahlen passen wird der nächste Schritt vermutlich über Zahnärzte gehen. Hier gibt es auch Möglichkeiten im Facheinzelhandel oder über Apotheken zu vertreiben, und es gibt erste Kontaktaufnahmen.
Der logische nächste Schritt wären dann größere Partnerschaften. Hier haben wir einige Ideen, die alle aber noch recht weit weg sind.
Wieso geht ihr über Crowdfunding?
Kickstarter ist vor allem ein Marketing Tool. Es ist ein guter Weg in sehr kurzer Zeit sein Produkt bekannt zu machen und direktes Feedback von seinen Kunden zu holen.
In Österreich haben wir ein wenig unterschätzt, wie unbekannt Kickstarter bzw. das Konzept dahinter ist. Die meisten Leute denken, es handelt sich um Equity-Crowdinvesting und ich hatte einige lustige Anrufe ob das denn bei uns möglich ist.
Die GBP 35.000 hätten wir vermutlich auf anderen Wegen einfacher bekommen, aber so lernen wir gleich unser Produkt zu verkaufen und machen direkt Umsätze.
Wie habt ihr euch bis jetzt finanziert? Die Entwicklung muss bereits einiges gekostet haben. Reines Bootstrapping oder ein Business Angel?
Praktisch Bootstrapping. Wir haben einen Convertible Loan von meiner Universität (UCL) bekommen, und ein wenig Geld von einem alten Studienkollegen der auch aktiv mitarbeitet. Der Rest ist unser eigenes Geld und gute Partnerschaften, die uns erlaubt haben, sehr billig zu entwickeln. Dazu machen wir alles auf der Softwareseite selber und vieles von der Hardware ebenso, wobei wir Letzteres gerade professionalisieren.
Ist Wien/ Österreich eurer Meinung nach der richtige Ort, um durchzustarten?
Gute Frage, kann ich schwer beurteilen, da wir eigentlich ein Londoner Unternehmen sind und London definitiv einer der besten Orte weltweit für ein junges Technologieunternehmen ist. Dazu werden wir hier auch vom University College London unterstützt, was gerade in der PreSeed Phase eine tolle Hilfe darstellt.
Matthäus arbeitet ja von Wien aus, was viele Vorteile mit sich bringt, da es super Unterstützung in unserem Bekanntenkreis gibt und auch die Testfamilien begeistert sind. Unsere Community in Wien ist also deutlich innovationsfreundlicher als es den Österreichern oft zugeschrieben wird.
Von außen betrachtet ist auf alle Fälle toll, was Pioneers, Speedinvest, Runtastic und Persönlichkeiten wie Hansi Hansmann für die Szene tun.
Es besteht jedoch noch Aufholbedarf um mit den großen Hubs mithalten zu können. Das würde hier jetzt allerdings den Rahmen sprengen (lacht)
Eure bisherigen Learnings?
Man kann auch mit sehr wenig Geld sehr weit kommen, solange man die klügsten und besten Köpfe von der Sache begeistern kann.
Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?
Kurzfristig wollen wir unser Kickstarter-Ziel von GBP 35.000 erreichen, ansonsten geht es zurück auf null. Langfristig wünschen wir uns, dass jedes Kind und jeder Erwachsene gerne und gut Zähne putzt- und das am besten mit Playbrush.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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