26.02.2019

2M2M: Haselsteiner wirft Hillinger aus einem Wein-Startup-Deal

In der vierten Folge der aktuellen Staffel von "2 Minuten 2 Millionen" gab es eine Bettwanzenfalle, in die man sich nachts legen soll, die Möglichkeit, das eigene Sterben online zu organisieren, eine smarte Lampe und tätowierte Schuhe. Zudem kam es zu Streitigkeiten zwischen Hans Peter Haselsteiner und Leo Hillinger, die darin gipfelten, dass der Weinexperte sogar aus einem Deal mit einem Wein-Startup gedrängt wurde.
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(c) Gerry Frank - Nachdem Leo Hilinger von Hans Peter Haselsteiner aus einem Investment-Deal mit einem Wein-Startup ausgeschlossen wurde, herrschte eine frostige Atmosphäre im Studio.

Der erste Pitch in Folge 4 der aktuellen Staffel von „2 Minuten 2 Millionen“ kam aus Wien: Christian und Alexandra Lippitsch haben mit Vacosta eine Onlineplattform gegründet, bei der Weinproben erstanden und zuhause verkostet werden können. Per Mausklick ist es möglich, individuelle Verkostungspakete (20 oder 40 kleine Fläschchen mit je 33 ml Inhalt) per Konfigurator aus rund 250 österreichischen Weinen zusammenzustellen. Das Duo bot 15 Prozent Firmenanteile für 180.000 Euro.

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Themen- und Überraschungsweine

Die Versendung erfolgt ohne Versandkosten (Preis: 29,90 Euro). Zusätzlich gibt es einen Gutschein, falls sich User für einen Kauf des einen oder anderen Testweins entscheiden. Außerdem bietet das Startup weitere Möglichkeiten, besondere Weine zu erstehen. Dazu bietet es etwa Themenblöcke und Überraschungspakete.

Wandeldarlehen von Haselsteiner

Weinpapst Leo Hillinger fand die Idee großartig, störte sich aber an der Marktbewertung. Martin Rohla stimmte zu, und stieg dann aus. „Dran bleiben“, war sein Ratschlag an das Startup. Auch Katharina Schneider war voll des Lobes und wünschte sich zuerst einen Partner für ein Investment. Damit trat sie eine unerwartete „Reiberei“ los. Hans Peter Haselsteiner bot ein Wandeldarlehen in der Höhe von 100.000 Euro. Bedingung: 15 Prozent Anteile für drei Jahre mit der Aussicht auf 26 Prozent aufzustocken, sollte das Startup Erfolg haben.

(c) Gerry Frank – Aufgrund dieser kleinen Weinproben von Vacosta kam es zwischen zwei Investoren zum Streit.

Keine (Wein)Liebe zwischen Investoren

Als Leo Hillinger sich anbot gemeinsam mit Schneider und Haselsteiner ein Investment-Trio zu bilden, meldete sich der Strabag-Chef zu Wort und stellte unterschwellig einen Interessenskonflikt in den Raum. Die Partnerschaft zwischen Investor und Vacosta sollte auf gar keinen Fall den Eindruck erwecken, eine oder mehrere Wein-Regionen zu bevorzugen. Haselsteiner bat Hillinger Abstand zu nehmen und ihn nur gemeinsam mit Katharina Schneider investieren zu lassen.

„Hillinger wäre fürs Startup nicht gut“

Beteuerungen, seitens des Wein-Experten, dass seine eigenen Weinmarken gar nicht Teil von Vacosta sein müssten, verleiteten Haselsteiner zur Aussage, dass Hilinger einen „großen Namen“ in der Wein-Industrie habe, der das Projekt von Christian und Alexandra Lippitsch überschatten könne. Eine Partnerschaft mit dem Unternehmen wäre „für das Startup nicht gut“, so der Investor abschließend.

Hillinger schockiert und entnervt

Hillinger zeigte sich genervt und „schockiert“, wie er sagte. Er stieg wütend aus. Katharina Schneider schloss sich daraufhin  dem Angebot Haselsteiners (je 50.000 Euro für 7,5 Prozent) an, während im Studio eine frostige Atmosphäre herrschte.

Haselsteiner: „Sie polarisieren“

Während sich die Gründer zur Beratung zurückzogen, begannen die Investoren das soeben Geschehene nochmals aufzuarbeiten. Haselsteiner in Richtung Hillinger: „Sie polarisieren“. Jener konterte, dass er bereits mit der Sendung „Österreichs nächster Topwinzer“ bewiesen habe, dass er sich nicht in den Vordergrund stellen würde. Es half nichts und Hillinger hatte bereits die Lust am Investment verloren und blieb zuerst kopf-, dann händeschüttelnd über. Er gratulierte dem Wiener Ehepaar, das schlussendlich das Wandeldarlehen von Scheider und Haselsteiner annahm.

Ein (Wanzen-)Bett im Bett

Der zweite Auftritt kam vom audgebildeten Kammerjäger Günter Schachinger. Sein Startup BedBugBrake hat zum Ziel, mittels patentierter Bettwanzenfalle eine Ausrottung des Parasiten zu erreichen – ohne jedoch auf Insektizide zurückzugreifen. Die zusammensteckbare Falle (ein hoher Rahmen mit Leintuch) beinhaltet einen selbst entwickelten Kleber, in dem das Ungeziefer kleben bleiben soll.

Amüsement statt Interesse

Für die Falle, die auf der Bett-Matratze aufliegt, während der Käufer darin schläft, wollte der Gründer 150.000 Euro für 20 Prozent Firmenwert. Die Jury zeigte sich vom Pitch eher amüsiert als interessiert. Haselsteiner nannte das Design des Produkts eine Art Sarg-Auskleidung. Auch das umständliche ins Bett steigen, sobald die Falle aufliegt, war ein Problem für die Juroren. Es kam zu keinem Deal.

(c) Gerry Frank – Für die Wanzenfalle im eigenen Bett gab es kein Investment.

Das Sterben digitalisieren

Mit Benu von Stefan Atz und Alexander Burtscher widmet sich ein Startup dem Sterben. Die Gründer wollen mit ihrer Plattform Usern die Möglichkeit geben, akute oder bevorstehende Trauerfälle online planen zu können. Sie forderten 100.000 Euro für zehn Prozent Anteile.

Drei Angebote seitens der Investoren

Die Organisations-Plattform arbeitet mit lokalen Bestattungsunternehmen in vier verschiedenen Bundesländern zusammen und möchte nun wachsen. Haselsteiner sah bei dem Startup keine nachhaltige Profitmöglichkeit und stieg, so wie Schneider aus. Hillinger hingegen nannte die Idee zukunftsreich und bot 100.000 Euro für 30 Prozent. Martin Rohla trat fortan als Konkurrenz zum Wein-Experten auf und bot die selbe Summe für 25,1 Prozent Beteiligung. Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner meinte, man müsse noch etwas am Business-Model arbeiten und bot ebenfalls 100.000 Euro für 30 Prozent. Er führte zudem sein digitales Know-How ins Feld.

(c) Gerry Frank – Um benu und der Möglichkeit Bestattungen online zu organisieren rissen sich gleich drei Investoren.

Aus drei wird eins

Die Gründer kamen nach Beratung mit dem Gegenangebot zurück, alle drei Investoren ins Team zu nehmen. Sie verlangten den genannten Betrag für 25,1 Prozent Anteile. Hillinger bestand auf je zehn Prozent für die Jury-Mitglieder (25,1 wäre schwer zu dritteln, meinte er), worauf sich erneut Haselsteiner einschaltete und den Pitchern die Zahl 27 (die auch leicht zu dritteln wäre) zurief, was ebenfalls für leichte Aufregung sorgte. Der Deal mit dreimal zehn Prozent für 100.000 Euro ging dennoch durch.

Eine smarte Lampe

Robert Kopka und Lukas Pilat haben bereits mehr als eine halbe Million Euro in Luke Roberts gesteckt. Die Gründer entwickelten eine smarte Designer-Lampe, die per App in einem Raum jede erdenkliche Lichtsituation erzeugen kann. Das Produkt lernt zudem durch KI mit und ist mit Sensoren ausgestattet, die laut Gründern den Lichtschalter überflüssig machen sollen. Sie wollten 600.000 Euro für zehn Prozent Beteiligung.

Noch kein Patent

Die Bewertung und der Lampenpreis für rund 700 Euro, machten die Investoren anfangs etwas stutzig. Auch die Steuerung per Smart-Home-Systemen oder per App wurde skeptisch beäugt. Doch, während der Vorführung der smarten Leuchte merkte man wachsendes Interesse seitens der Investoren. Viele Fragen zwecks Funktionalität wurden gestellt und, wie Hillinger anmerkte, kompetent beantwortet. Jedoch stieg jener aufgrund des ausstehenden Patents aus.

(c) Gerry Frank – Luke Roberts, die smarte Lampe, konnte vor den Kameras keinen Deal ergattern.

Kein Deal bei 2 Minuten 2 Millionen im TV…

Auch Haselsteiner störte sich an der Patent-Situation und zweifelte an der Möglichkeit, mit der Idee Geld zu verdienen. Katharina Schneider hingegen prognostizierte dem Gründer-Duo großen Erfolg, sah sich aber nicht imstande zu helfen und stieg aus. Zuletzt blieb Florian Gschwandtner. Er zeigte sich von der Technologie fasziniert, nannte seine Gefühlslage aber ambivalent. Bestehende Investoren, die sich bereits mit einer Million Euro beteiligt haben, waren einer der Gründe, die ihn als letzten potentiellen Investor aussteigen ließen und es kam vor laufender Kamera zu keinem Deal.

…, aber

Was jedoch abseits davon und Wochen nach der Aufzeichnung passierte, ist eine andere Geschichte. Florian Gschwandtner wurde schlussendlich doch beim Lampen-Startup mit ins Boot geholt. Die ganze Story rund um die Vorgänge von Luke Roberts‘ letztlich geglückter Investorenjagd kann man hier nachlesen.

Modische Sohlen selbst erstellen

Den Abschluss der vierten Folge von „2 Minuten 2 Millionen“ bildete The Shoe Tattoo. Dabei handelt es sich um ein Startup von Astrid Tempelmayr, die mit ihrem Unternehmen die Möglichkeit geschaffen hat, eine individuelle Sohle am Lieblingsschuh anzubringen. Sie suchte einen Kooperationspartner, um zu expandieren und wollte 50.000 Euro für zehn Prozent Firmenanteile.

Influencer und Stars

Die Gründerin hat aktuell 250 verschiedene Design-Muster in petto und stellt zudem noch Sonderkollektionen in Aussicht. Gschwandtner offenbarte gleich seine Vision einer Community, die auch online selbst Designs erstellen kann oder „Celebrities“, die als Testimonial dienen könnten. Er gab den Ratschlag, sich an Influencer zu wenden. Rohla und Hillinger empfanden die Tattoos als gute Idee, sahen sich aber nicht als richtige Partner.

Kein Geld, dafür Netzwerk und Werbung

Gschwandtner wollte schlussendlich nicht investieren, versicherte aber, dass er gerne die richtigen Türen öffnen würde, um viral zu gehen. Schneider meinte, sie würde das Startup über ihren Onlineshop bewerben, jedoch nicht investieren.

(c) Gerry Frank – Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner bot ohne Investment seine Hilfe an.
Redaktionstipps

⇒ Vacosta

⇒ BedBugBrake

⇒ Benu

⇒ Luke Roberts

⇒ The Shoe Tattoo

⇒ 2Min2Mio

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Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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