27.04.2021

„2 Minuten 2 Millionen“: Gründerin findet in Leo Hillinger Konkurrenten

In dieser Folge von "2 Minuten 2 Millionen" ging es um bequeme Shorts, bequeme Flipflops und bequemen Sonnenschutz. Zudem präsentierten zwei Gründer ihre Idee eines Badezimmers-Konfigurators, während eine Gründerin einen der Investoren als Konkurrent erhielt.
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2 Minuten 2 Millionen, Rost, Rose Wein,
(c) PULS 4/Gerry Frank - Rost-Gründern Lisa Brandstätter überraschte Winzer Leo Hillinger mit ihrem Produkt.
kooperation

Lisa Brandstätter war die erste, die sich ins „2 Minuten 2 Millionen“-Studio wagte. Sie hat mit Rost ein Getränke-Startup gegründet, das einen Rosewein-Spritzer mit Zutaten wie Apfel, Ingwer und Wermuth herstellt. Die Gründerin forderte für 15 Prozent Beteiligung an ihrem Startup 90.000 Euro.

Trauben aus der Steiermark

Bisher hat die junge Frau 130.000 Euro umgesetzt und füllt direkt in der Steiermark ab. Die Trauben stammen von einem südsteirischen Winzer. Wein-Experte Leo Hillinger schockte gleich zu Beginn die Gründerin damit, dass er selbst ein ähnliches Produkt in Planung habe. Er nannte es „a bissl a Pech“ für Brandstätter, hatte aber bei seinem Ausstieg sonst viel Lob über.

Rost, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Lisa Brandstätter fand unerwartete Konkurrenz im Studio.

Medien-Unternehmer Stefan Piëch häkelte seinen Kollegen und nannte ihn einen „Rose-Newcomer“, weil Brandstätter früher mit dem Produkt dran war, während Mediashop-Chefin Katharina Schneider der jungen Frau Komplimente machte. Aber auch ohne Angebot blieb. Danach stieg Piëch aus, als sich Alexander Schütz und Hans Peter Haselsteiner zur Beratung zurückzogen. Beide boten schließlich 50.000 Euro für 20 Prozent Anteile. Deal für Rost.

Flipflops aus Zirbenholz bei „2 Minuten 2 Millionen“

Der nächste bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Thomas Mähr. Er möchte mit Zirbit seinen Kunden ein ganz besonders Tragegefühl auf den Füßen bieten. Der Gründer aus Tirol hat mit seinen „WoodWalkers“ spezielle Flipflops aus Zirbenholz entwickelt. Damit soll man das Gefühl haben, wie auf Waldboden zu laufen. Zudem wirken die speziellen Elemente der Schuhe im punktelastischen Design wie eine Fußreflexzonen-Massage. Das Zirbenholz gewinnt er aus nachhaltiger Forstwirtschaft. Außerdem wirkt die Zirbe auch antibakteriell und soll so unangenehme Gerüche des Schuhs vorbeugen. Die Forderung: 80.000 Euro für zehn Prozent Beteiligung.

Zirbit, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Katharina Schneider wollte die Zirbenholz-Flipflops nicht mehr ausziehen.

Nach dem Pitch und einer kleinen Fragerunde probierte Schneider die Holz-Flipflops, nannte sie wiederholt „sehr angenehm“ und wollte sie nicht mehr ausziehen. Schütz meinte, der Preis von über 100 Euro könnte allerdings zum Problem werden, während Piëch es überspitzt einen Plastikschlapfen mit Holzauflage nannte. Er sagte, der Gründer müsse den Ökologie-Faktor mehr ausarbeiten und stieg aus.

Ein Bentley unter den Autos?

Hillinger fand den „WoodWalker“ gut und wollte Kunde, aber kein Investor werden. Haselsteiner musste ebenfalls mit blutendem Herz aussteigen, er sehe kein Geschäft in Zirbit. Danach kamen Schneider und Schütz zusammen, meinten das Produkt sei der „Bentley unter den Autos“ und boten 30.000 Euro für 25,1 Prozent. Mähr lehnte ab. Kein Deal für Zirpit.

Eine Hose wie ein Handtuch?

Der nächste bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Andreas Gähwiler. Der Vorarlberger hat eigenen Worten nach die bequemste Herrenshorts der Welt entworfen. Er hat sein Hobby zum Beruf gemacht und will als leidenschaftlicher Kitesurfer seinen Sportsfreunden das lästige Wechseln von nasser Funktionswäsche nach dem Surfen in die trockene Kleidung erleichtern. Die Shorts von Nuffinz sind aus 100 Prozent Biobaumwolle gefertigt – was über 2.000 Liter Wasser in der Produktion spare – und sollen sich wie ein Handtuch um die Hüfte anfühlen.

Der Gründer forderte für sein Sortiment, Shorts, lange Hosen, Handtuch oder etwa Longsleeves, 350.000 Euro für 20 Prozent Anteile. Sportler Hillinger zeigte sich angetan von dem Produkt und dem Startup, das das Motto „free your balls“ führte. Kunden würden die Hosen derart angenehm finden, dass sie darunter nichts trägen, so die Behauptung des Gründers. Bezüglich der Firmenbewertung argumentierte der Gründer mit einer hohen Re-Order-Rate, der kostengünstigen Kundenakquise und der Skalierungsmöglichkeiten.

Nuffinz
(c) PULS 4/Gerry Frank – Die Investoren beim Testen der Bio-Baumwoll-Shorts.

Vertrieben wird hauptsächlich über den eigenen Onlineshop, ein Geschäft im Vorarlberg würde direkt verkaufen. Hillinger riet dazu auch Frauenmode anzudenken. Er und Haselsteiner wollten im Nachgang gleich ein paar der Hosen erstehen, aber nicht investieren. Piëch dachte gleich und ging auch ohne Deal-Vorschlag. Schütz meinte danach, die Bewertung wäre zu diesem Zeitpunkt nicht angebracht und ging ebenso. Schneider gefiel die klare Zielgruppenbestimmung, Männer, jedoch passe Lifestyle nicht in ihr Portfolio. Schütz, der eigentlich schon draußen war, bot danach doch 50.000 Euro für zehn Prozent, wollte, wie er betonte, dabei nicht despektierlich erscheinen. Der Gründer lehnte ab. Dies könne er mit bestehenden Investoren so nicht annehmen. Kein Deal für Nuffinz.

Der Online-Konfigurator fürs Bad

Danach präsentierten sich Christian Preiss und Thomas Würmer bei „2 Minuten 2 Millionen“. Ihr Startup Mei Bad ermöglicht es auf der Plattform das eigene Bad online per Konfigurator zusammenzustellen. Inklusive Montage und Fixpreiserstellung in wenigen Minuten. Die Forderung: 50.000 Euro für zehn Prozent.

Österreichweite Partner

Das Unternehmen verfügt österreichweit über diverse Meisterbetriebe als Kooperationspartner, die sich über Mei Bad dann mit den Kunden in Verbindung setzen. Dabei kann man sich das ganze Badezimmer neu einrichten oder aber auch „Kleinigkeiten“ wie ein Waschbecken bestellen. Bisher wurden in zwei Monaten 22.000 Euro Umsatz gemacht.

Mei Bad, Badezimmer-Konfigurator, 2 Minuten 2 Millionen
(c) PULS 4/Gerry Frank – Thomas Würmer (l.) und Christian Preiss mit einer Neuheit im Badebereich.

Winzer Leo Hillinger und Stefan Piëch gingen relativ schnell als potentielle Investoren, der Bereich passe nicht zu ihnen. Schneider hingegen bot 70.000 Euro für 25 Prozent. Sie glaubte an den Erfolg der smarten Lösung. Haselsteiner strich heraus, dass jetzt die Awareness zähle. Mit der Mediashop-Chefin hätten beide bereits den richtigen Partner. Schütz bot danach 75.000 Euro und ließ die Tür für die Dame der Runde offen, einzusteigen. Mei Bad nahm das letzte Angebot und beide Investoren an. Deal.

Sonnenschutz bei „2 Minuten 2 Millionen“

Der letzte bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Franz Seelaus mit Xolaro. Der Gründer hat einen Sonnenschutz mit Dreifachwirkung erfunden. Die Idee für die verschiedenen Modellarten kam dem österreichischen Tüftler während seines Urlaubs mit der Familie. So sollen die Produkte nicht nur für die Extraportion Schatten im Sommer sorgen, sondern je nach Aufbau auch zum Sicht- und Windschutz werden. Jedes Modell soll einfach aufgebaut und an Sonnenliegen montierbar sein. Der Gründer forderte für seine patentierten Produkte 300.000 Euro für 20 Prozent.

Xolaro, 2 Minuten 2 Millionen,
(c) PULS 4/Gerry Frank – Martin Rohla (l.) und Xolaro-Gründer Franz Seelaus beim Abbau des Sonnenschutzes.

Nach dem Pitch legte Nachhaltigkeitsexperte Martin Rohla Hand beim Auf- und Abbau an, während Hotelier Hinteregger sich nochmal versichern ließ, dass es bereits Kauf-Interessenten gebe. Allein an der Produktion hapere es noch, so der bejahende Gründer. Stefan Piëch ging als erster mit lobenden Worten, ebenso wie Schütz. Für Rohla war die Bewertung zu hoch. Auch Schneider wollte nicht investieren, sie kenne sich mit dem Thema Sonnenschutz nicht aus. Hinteregger versprach, dass er dem Gründer eine Vorfinanzierung bei einem befreundeten Bankinstitut ermöglichen würde und bot 100.000 Euro für 26 Prozent. Deal für Xolaro.

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ISS, SAP
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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