11.05.2017

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

David Saad entwickelt das Programm für Europas ersten Corporate Accelerator im Agrar-Bereich. Im Interview mit dem Brutkasten spricht er über die größten Trends und Herausforderungen im AgTech-Bereich.
/artikel/agrar-startups-haben-es-schwer-bei-der-investorensuche
palidachan-fotolia.com

Ein Problem am europäischen Agrarmarkt ist die Regulierung. Gerade internationale Startups haben Europa deshalb weit hinten in ihrer Prioritätenliste – Märkte wie Asien sind da viel attraktiver.

Welche großen Trends zeichnen sich derzeit im AgTech-Bereich ab?

(c) Screenshot Agro Innovation Lab

David Saad: Der große Trend war letztes Jahr definitiv Smart Farming, also Farm-Management-Systeme, und Konzepte, die den Landwirt dabei unterstützen, noch präziser zu arbeiten. Bewässerung war auch ein großer Trend – vor allem bei außereuropäischen Startups, weil Wasser eine wichtige und knappe Ressource ist. Ein dritter starker Trend ist Urban Farming, also die Nutzung von Dachflächen und anderen ungenutzten Flächen in Städten. Der Hintergrund ist, dass verfügbare Landwirtschaftsflächen immer rarer werden, weil die Städte sich immer mehr ausbreiten. Gleichzeitig steigt aber der Bedarf an Landwirtschafts-Produkten.

Und welche Bereiche sind von ihrem Unternehmen, der Raiffeisen Ware Austria (RWA), am stärksten nachgefragt?

Wir sind da sehr offen, weil Startups oft ja noch nicht wissen, in welchem Feld man ihre Technologie einsetzen könnte. Letztes Jahr haben wir uns für Startups aus dem Bereich Automatisierung und Bewässerung entschieden und ein österreichisches Startup aus dem Bereich Bio-Landwirtschaft – die kommen ursprünglich aus der Pharmabranche.

“Der große Trend im vergangenen Jahr war definitiv Smart Farming.”

Die RWA betreibt seit letztem Jahr das Agro Innovation Lab. Was genau passiert dort?

Wir sind zuständig für die Akquisition von Innovationen außerhalb des Unternehmens für die RWA. Der erste Schritt, den wir gewählt haben, ist Innovationen über Startups hereinzuholen. Wir haben Europas ersten Corporate Accelerator im AgTech-Bereich gegründet. Im Herbst 2016 haben wir den ersten Durchlauf gehabt. Wir bieten ein vier bis fünfmonatiges Programm, mit dem wir den Startups am Weg zum nächsten Level unter die Arme greifen. Wir stellen dabei unser Netzwerk, unser Knowhow und unsere Beratung zur Verfügung.

Redaktionstipps

Was ist ihre Rolle im Innovation Lab?

Ich bin verantwortlich für das Acceleration-Programm. Das Innovation Lab hat auch noch andere Aufgabengebiete, der Hauptteil ist aber das Acceleration-Programm. Wir machen Startups auf das Programm aufmerksam, entwickeln das Programm und wählen mit verschiedenen Gremien – intern und extern – die Teilnehmer aus. Innerhalb des Programms sind die Startups nicht wie bei einem Inkubator durchgehend bei uns im Büro. Die Startups die wir suchen und die uns brauchen können, sind in der Regel bereits “later stage” – die können es sich nicht leisten, vier Monate nach Wien zu ziehen. Wir haben deshalb einzelne Anwesenheitswochen und geben dann Aufgaben mit, die sie in der jeweiligen Region bearbeiten können. Im letzten Jahr hatten wir 162 Bewerbungen aus 49 Ländern. Ins Programm aufgenommen haben wir dann vier Startups.

Sind Übernahmen ein Thema für die RWA?

Unser Ziel ist es nicht, Finanzinvestitionen aufzubauen. Im Einzelfall kann es aber zum Beispiel bei einer langen Kooperation zu einer Erhöhung der Anteile kommen, wenn das von beiden Seiten gewünscht ist. Wir schließen nicht komplett aus, ein Startup zu übernehmen. Aber Übernehmen sind auch nicht von vorne herein unser Ziel. Unser Ziel sind langfristige Kooperationen in Vertrieb, Forschung oder Feldversuchen.

+++Kommentar: Österreich vergibt im AgTech-Bereich gerade eine Chance+++

Wie stark ist die österreichische Agrar-Startup-Szene entwickelt?

Wir hatten letztes Jahr aus Zentral- und Ost-Europa 45 Bewerbungen und 19 davon waren aus Österreich. Wir erreichen nicht jedes Startup, aber ich habe schon den Eindruck, dass der Agrar-Bereich immer interessanter wird für Startups.

“Wenn man als europäisches Startup schnell skalieren will, ist es besser, von Europa wegzugehen.”

Woran glauben Sie liegt das?

Jetzt gerade ist Entrepreneurship ein wenig ein Trend. Dieser Generation ist auch Nachhaltigkeit wichtig, ihr ist wichtig, dass man mit wertvollen Ressourcen verantwortungsvoll umgeht. Und durch neue Technologien ergeben sich Möglichkeiten in genau diesen Bereichen.

Worin sehen Sie Herausforderungen für Agrar-Startups in Österreich?

Ein Problem am europäischen Agrarmarkt ist die Regulierung. Gerade internationale Startups haben Europa deshalb weit hinten in ihrer Prioritätenliste – Märkte wie Asien sind da viel attraktiver.Wenn man als europäisches Startup schnell skalieren will, ist es besser, von Europa wegzugehen. Ein grundsätzliches Problem von Agrar-Startups ist auch, dass es nicht so einfach ist Investoren zu finden, wie in anderen Bereichen. Das Problem beim Proof of Concept im Agrar-Bereich ist, speziell in der Bewässerung und Pflanzenzucht, dass man immer auf die Vegetationsperiode angewiesen ist. Die Zyklen, um zu beweisen, dass eine Idee aufgeht, sind einfach länger als in anderen Bereichen.

Ist das Risiko im Agrar-Bereich höher?

Ein IT-Startup programmiert etwas und kann es sofort herzeigen. Hinzu kommt, dass Landwirte mit sehr niedrigen Margen kämpfen und oft ein enges Vertrauensverhältnis zu Zulieferern haben. Landwirte können es sich oft nicht so gut leisten, viel herumzuexperimentieren. Es steht einfach zu viel am Spiel. Setzt ein Landwirt zum Beispiel auf ein Startup mit einer neuen Sprühtechnik für Dünger, muss das für einen repräsentativen Feldversuch ja auf eine große Fläche aufgebracht werden. Soetwas lässt sich einfach nicht schnell und ohne Risiko testen. Deshalb sind leider im Vorfeld auch höhere Investitionen notwendig und es braucht länger, um diese Investitionen wieder hereinzuholen.

HIER gehts zum Agro Innovation Lab

Deine ungelesenen Artikel:
17.12.2024

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.
/artikel/anyconcept-wie-ein-grazer-software-testing-startup-google-verblueffte
17.12.2024

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.
/artikel/anyconcept-wie-ein-grazer-software-testing-startup-google-verblueffte
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.”

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Agrar-Startups haben es schwer bei der Investorensuche”