03.04.2018

2M2M: „Das sind ja lauter Zuckerbergs“

Über eine Million Euro vergaben die Investoren in Folge 10 der laufenden Staffel 5 von „2 Minuten 2 Millionen“. Die Entwickler des Ameo Powerbreather lehnten 500.000 Euro ab.
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(c) Gerry Frank

Zwei Jahre Markterfahrung gingen der Präsentation voraus, mit der Ameo-Geschäftsführer Jan von Hofacker den „Powerbreather“ vorstellte. Gemeinsam mit dem Rekord-Freitaucher Christian Redl stellte er die Schnorchel-Maske für Hochleistungs- und Breitensportler vor: „Schwimmen wie ein Hai, atmen wie ein Läufer“, so das Versprechen für einen gänzlich neuen Kraul-Stil. Gut 30.000 Stück wurden schon verkauft, woraus sich die Fünf-Millionen-Bewertung des Unternehmens ableitet: 500.000 Euro für zehn Prozent, so das Offert an die Investoren.

Bei all deren Begeisterung wollte am Ende aber nur Michael Altrichter von Startup 300 mitziehen: „Ich glaube, ich kann da einiges beitragen“, sagte er mit Verweis auf seine Beteiligung am Startup Scubajet. 500.000 Euro für die Sperrminorität (25,1 Prozent) – und damit eine Unternehmensabwertung um 60 Prozent – waren von Hofacker jedoch zu wenig: Ameo verließ das Puls 4-Studio ohne Investment.

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Topfstütze mit Potenzial zur „großen Sache“

Als Einzelkämpfer entpuppte sich Gerhard Trummer, der in seiner erzwungenen Frühpensionierung keine Ruhe fand. Er stellte mit der „Topfstütze“ ein fertiges Produkt vor, in dessen Entwicklung etwa 90.000 Euro flossen – ohne dass jemand außer Trummer an einen Erfolg glaubte. Für die Vermarktung wünschte er sich 100.000 Euro, dafür sollten 20 Prozent des Unternehmens den Besitzer wechseln. Das Produkt, das Blumentöpfe bei starkem Wind vor dem Umfallen schützt, fand großes Gefallen. Heinrich Prokop von Clever Clover bezeichnete die Unternehmensbewertung von einer halben Million Euro „bei aller Wertschätzung“ dennoch als „überzogen“. Dem schloss sich Katharina Schneider vom Media Shop an, die aber ergänzte: „Wir machen da eine große Sache draus.“ 20.000 Euro für zehn Prozent des Unternehmens in Cash sowie 150.000 Euro an Marketing- und Vertriebsleistung nahm Trummer sichtlich erfreut an.

Zu früh für ein Investment

Bereits 2015 begann Kenan Engerini, ein Protein-Eis ohne Zuckerzusatz zu entwickeln, das sich an eine körperbewusste Zielgruppe richtet. Seit zwei Jahren ist „Frozen Power“ in Fitness-Shops erhältlich und ging bereits mit 30.000 Bechern über den Ladentisch. Bei „2 Minuten 2 Millionen“ stellte Engerini das Folgeprodukt, einen Protein-Eisriegel, vor. Mit 150.000 Euro sollten sich Investoren an dessen Vermarktung beteiligen, wofür der Gründer 20 Prozent Beteiligung in Aussicht stellte. Es herrschte Einigkeit über die hohe Qualität und den tollen Geschmack des Produkts; jedoch waren die Investoren auch sicher, dass 150.000 Euro für die Marktplatzierung nicht ausreichen würden. „Wir müssen das Produkt und den Preis noch optimieren, da ist einiges möglich“, so Star-Winzer Leo Hillinger. Für ein Investment war es ihm wie auch Prokop noch zu früh – beide versprachen aber, den „Frozen Power“-Riegel gemeinsam mit Kenan Engerini „marktfähig“ zu machen.

Begeisterung für Nachhilfe-Plattform

Die anschließend präsentierte Web-Plattform „Go Student“ verleitete Bauunternehmer Hans-Peter Haselsteiner zur Aussage: „Das sind ja lauter Zuckerbergs, bitte!“ Mit „Go Student“ haben die Brüder Moritz und Felix Ohswald, die zusammen mit Co-Founder Gregor Müller pitchten, bereits eine Million Euro gesammelt. 150.000 SchülerInnen und Studierende würden sich monatlich auf der Plattform austauschen. Sie stellen ihre Ausbildung betreffende Fragen oder bieten mit deren Beantwortung ausführliche Hilfe beim Lernen, und dies rund um die Uhr. Finanziert wird die Plattform, die für User gratis ist, über Werbung von u.a. Sprachschulen, Privatunis und Nachhilfeinstituten.

1,5 Millionen Euro für 15 Prozent waren Prokop bei aller Begeisterung allerdings „viel zu teuer“. Und auch Haselsteiner bedauerte, „in dieser Dimension“ nicht mehr mitspielen zu können. Altrichter ließ sich von der Zehn-Millionen-Bewertung allerdings nicht abschrecken uns bot an, mit einer Beratungsleistung über 100.000 Euro für ein Prozent einzusteigen. An dieser Stelle schaltete sich auch Daniel Zech von Seven Ventures zu, um ein Werbepaket über 500.000 Euro anzubieten. Dafür stellte er sich eine Beteiligung von fünf Prozent vor. Dies entsprach auch Hillingers Vorstellungen, der mit 100.000 Euro Cash für zwei Prozent an „Go Student“ ins Rennen ging. Dies lehnten die Jungunternehmer jedoch ab – und gingen auf den Beratungs- bzw. Werbe-Deal mit Altrichter und Zech für insgesamt 600.000 Euro ein.

Smartwatch-Investment trotz der „armen Kinder“

Auch das letzte Startup der zehnten Staffelfolge ging schließlich mit 600.000 Euro aus dem Studio: Heinrich Prokop sicherte sich für diese Summe ein Viertel und damit die Sperrminorität an „Wanderwatch“. Die Smartwatch, die Ellie Karssemakers und Anton de Nejs schon in den Niederlanden erfolgreich vermarkten, soll Kinder dazu animieren, wieder mehr imFreien zu spielen. Dafür wurde eine eigene „Outdoor-Plattform“ entwickelt, die das GPS-Tracking, die Kamera und die Kommunikationseinheit der Smartwatch mit neuartigen Apps zur Quelle aufregender Abenteuer mache. Haselsteiner und Hillinger zeigten sich demgegenüber kritisch und fürchteten um „das natürliche Spiel ohne Device“: Die „armen Kinder“ hätten heute schon zu viel mit Elektronik zu tun. Am Ende gab es zu Prokops Investment noch das „BIPA Startup Ticket“ dazu – ein Paket aus Marketing- und Vertriebsunterstützung.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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