Alveri: OÖ-Mobility-Startup expandiert mit Ladeinfrastruktur nach NÖ
Als Partner für die Expansion konnte die Raiffeisenbank Region Sankt Pölten gewonnen werden. Wir haben mit Alveri-Geschäftsführer Ehsan Zadmard darüber gesprochen, was hinter der Kooperation steckt und wie die nächsten Wachstumsschritte aussehen.
Mit seinen ambitionierten Plänen für ein eigenes Elektroauto sorgte das 2019 gegründete Startup Alveri bereits in der Vergangenheit für Schlagzeilen. Hinter dem Arbeitstitel „Falco“ stand die Idee, ein E-Fahrzeug „Made in Austria“ zu entwickeln. 2023 gab das Unternehmen allerdings bekannt, das man das Projekt auf Eis legt – und sich Alveri voll und ganz auf den Ausbau von Ladeinfrastruktur konzentriert (brutkasten berichtete).
Nachdem in Oberösterreich bereits erste Ladepunkte erfolgreich realisiert worden sind, folgt nun die Expansion nach Niederösterreich. Dafür hat sich Alveri die Raiffeisenbank Region St. Pölten als Partner an die Seite geholt.
Wie Alveri mit Raiffeisenbank kooperiert
„Wir bringen Infrastruktur, wir profitieren, dass wir die Flächen kriegen“, erklärt Alveri-Geschäftsführer Ehsan Zadmard die Idee hinter der Partnerschaften. So stellt die Raiffeisenbank die nötigen Parkplätze für die Ladestationen zur Verfügung, während Alveri die technische Umsetzung und den laufenden Betrieb übernimmt. Diese Zusammenarbeit soll eine Win-win-Situation sein: Die Bank kann ihren Kund:innen und Mitarbeiter:innen zukunftsfähige E-Mobilität vor Ort bieten und positioniert sich als innovativer Standortfaktor, während Alveri sein Ladenetz kontinuierlich ausbaut.
Die Ladeplätze stehen jedoch nicht nur für Kund:innen der Raiffeisenbank zur Verfügung, sondern sind öffentlich zugänglich. Laut Ehsan Zadmard werden im ersten Schritt sechs Standorte mit der neuen Ladeinfrastruktur ausgestattet und ausgebaut. Diese sollen bereits im ersten Quartal 2025 in Betrieb gehen.
Erste Schritte bereits in Oberösterreich
Bevor Alveri den Schritt nach Niederösterreich wagte, standen bereits in Ried im Innkreis (Oberösterreich) erste Ladestationen bereit. Auch dort kooperiert das Startup mit einer lokalen Raiffeisenbank, die ihre Flächen zur Verfügung stellt. Das Startup verfolgt zugleich eine klar regional ausgerichtete Strategie, die nach Abschluss der ersten Niederösterreich-Projekte weitere Bundesländer wie Kärnten ins Visier nimmt.
Neben dem Ausbau der Ladeinfrastruktur setzt Alveri auf die automatisierte „CHARdi“-Plattform, die vorrangig auf Flottenbetreiber, Logistikunternehmen und Parkflächenbesitzer zugeschnitten ist. Konkret handelt es sich dabei um einen mobilen Laderoboter, der bis zu 20 stationäre Stromzapfsäulen ersetzen soll.
Die Frage der Finanzierung
Um das Wachstum langfristig zu stemmen, braucht es Kapital – sowohl Eigen- als auch Fremdfinanzierung. Dass Banken wie Raiffeisen nicht nur Flächenpartner, sondern potenziell auch Finanzierungspartner sein könnten, liegt auf der Hand. Ob und wann hierzu konkrete Pläne kommuniziert werden, lässt Alveri jedoch noch offen.
Zadmard betont, dass Alveri bei der Finanzierung bewusst auf eine Mischung aus Eigenkapital und Fremdkapital setzt. „Wir wollen unser Wachstum nicht ausschließlich über Eigenkapital finanzieren“, erläutert er. „Vielmehr kombinieren wir eigene Mittel und Fremdkapital, um unsere Innovationen zügiger voranzutreiben und den Ausbau der Ladeinfrastruktur langfristig abzusichern.“
CX-Expertin Katja Forbes: Wie Machine Customers die Spielregeln des Handels auf den Kopf stellen
KI-Agenten shoppen bereits selbst – schneller, kühler und kompromissloser als jeder Mensch. CX-Expertin Katja Forbes erklärt im brutkasten-Interview, warum "Machine Customers" die größte Disruption seit dem Aufstieg des E-Commerce werden, und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.
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Katja Forbes zählt zu den gefragtesten internationalen Stimmen an der Schnittstelle von Customer Experience, Künstlicher Intelligenz und Digitalstrategie. Die gebürtige Australierin war Executive Director und Head of Client Experience bei der Standard Chartered Bank, zuvor International Director und Vice President im globalen Vorstand der Interaction Design Association (IxDA); heute teilt sie ihre Zeit zwischen Singapur und Australien auf. Mit ihrem jüngsten Buch „Machine Customers: The Evolution Has Begun“ hat sie ein Thema in den Fokus gerückt, das gerade von der Theorie in die Praxis kippt. brutkasten hat mit ihr am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich gesprochen.
Der Begriff „Machine Customer“ geht auf Gartner zurück und beschreibt einen nicht-menschlichen wirtschaftlichen Akteur: eine KI, die eigenständig entscheidet, verhandelt und Geld ausgibt. Was nach ferner Zukunft klingt, ist längst Realität. Visa hat mit „Intelligent Commerce“ einen Zahlungsstandard für Agenten gestartet, Googles Shopping-Agent greift auf einen Produktgraphen mit Milliarden Einträgen zu, und Handelsriesen wie Walmart verhandeln Lieferantenverträge bereits weitgehend automatisiert.
Für europäische Unternehmen ist das mehr als eine technische Spielerei. Wenn KI-Agenten zu einem unkontrollierbaren Filter zwischen Marke und Kunde werden, verlieren klassische Marketing-Hebel ihre Wirkung – und maschinenlesbare, überprüfbare Werte- und ESG-Nachweise werden zum stärksten Verkaufsargument. Hinzu kommt eine geopolitische Dimension: die Abhängigkeit von US-Modellen und die Frage der „kommerziellen Souveränität“. Im Interview erklärt Forbes, was Konzerne, Startups und KMU jetzt tun sollten.
Was ist ein „Machine Customer“?
Die breiteste Definition kommt von Gartner: ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur. Ich betrachte es lieber etwas kategorisierter: Es ist etwas, das in der Wirtschaft agieren, Transaktionen durchführen, Entscheidungen treffen und Geld ausgeben kann – entweder von einem Menschen gesteuert oder autonom. Ein B2C-Beispiel: Visa Intelligent Commerce ist letztes Jahr mit der Anweisung gestartet: „Finde mir die besten Kopfhörer unter 200 Dollar – und wenn du sie gefunden hast, kauf sie.“ Googles Spark geht noch weiter, weil darunter ein Produktgraph mit rund 65 Milliarden Einträgen liegt. Der Agent gleicht die Parameter ab, findet das Produkt und bezahlt über Google Pay. Das Bemerkenswerte: Es ist ein vollständig disintermediierter Kauf. Wenn Spark ein Paar Bose-Kopfhörer findet, geht es nie wieder auf die Bose-Website. Bose wird für Google effektiv zum Drop-Shipper – die Marke verschwindet aus der Beziehung.
Heißt das, Logik ersetzt Emotion?
Das ist der erste, naive Reflex – und er greift zu kurz. Ein Agent fällt zwar auf seine harten Vorgaben zurück, meist rund um den Preis. Aber Agenten sind bemerkenswert gut darin, emotionale Stimmungen zu quantifizieren. Wenn ich sage: „Ich will lustige Socken, die mich glücklich machen“, durchsucht der Agent das Web nach genau diesem Sentiment über zehntausende Bewertungen hinweg und verknüpft es mit meinem Wunsch. In China habe ich ein BYD-Auto gesehen, das die Stimmung erkennt und die Umgebung entsprechend anpasst. Mercedes Pay kann im Fahrzeug bereits bezahlen, parken und Ladevorgänge aushandeln. Neun chinesische Autohersteller bauen Alibabas Qwen-Modell ins Cockpit ein, ebenso BMW China. Agenten fühlen nichts – aber sie leiten Emotionen bemerkenswert kreativ ab. So einfach wie „Logik schlägt Emotion“ ist es also nicht.
Was bedeutet das für Konsumgütermarken?
Ein Albtraum. Ich arbeite gerade mit vielen CMOs zusammen, und die Frage lautet immer: „Wie vermarkte ich an einen KI-Agenten?“ Die Antwort: gar nicht. Der Agent wird zu einem Filter, den man nicht mehr kontrolliert. Keiner der klassischen Hebel, mit denen man früher Menschen zum Kauf bewegt hat, wirkt bei einem Agenten.
Ich sehe drei Ebenen im Agentic Commerce. Erstens: Auffindbarkeit – GEO, AEO, im Grunde das, was früher SEO war, neu gedacht für Agenten. Rund 90 Prozent der Anbieteraktivität spielt sich hier ab, weil es am leichtesten zugänglich ist. Zweitens: die technische Vertrauensebene – kann ich eine vertrauenswürdige Transaktion abwickeln? Hier kommen die Payment-Rails ins Spiel – Mastercard, Visa, Stripe. Und drittens, die anspruchsvollste Ebene: Werte. In meinen Experimenten war der Ausschlag gebend, wenn alle gleich auffindbar und gleich vertrauenswürdig waren, dass eine Marke zu meinen Werten passte – und das unabhängig in Drittquellen überprüfbar war. Wenn ich sage: „Ich will einen Regenmantel, Nachhaltigkeit ist mir wichtig“, landet der Agent bei Patagonia, weil deren Footprint Chronicles das mit Daten belegen. Und genau darum geht es: Man kann eine KI nicht greenwashen. Sie kann jede Behauptung überprüfen – und was sich nicht belegen lässt, fliegt raus.
Wo stehen wir bei der Adoption?
Im B2C-Bereich sind wir noch ganz am Anfang. Eine aktuelle Gartner-Umfrage beziffert es auf rund 11 Prozent, die einem Agenten einen Kauf ohne Rückfrage zutrauen würden. Im B2B-Bereich steckt das eigentliche Geld – und dort ist man bereits weit fortgeschritten. Seit einem Pilotprojekt 2022 verhandelt Walmart mit Lieferanten über KI, via der von einem Esten gegründeten Plattform Pactum. Fast 70 Prozent der Verträge wurden ohne menschliche Beteiligung auf Walmart-Seite abgeschlossen, und drei Viertel der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI. Das Ergebnis: rund drei Prozent bessere Einkaufspreise und 35 Tage längere Zahlungsziele – Working Capital, das aus den Taschen der Lieferanten zurück zu Walmart wandert. Auch Maersk, Honeywell und Astra Zeneca sind Kunden. Für Lieferanten bedeutet das: Die KI hat alle Zeit der Welt, die Lieferkette bis ins Detail zu durchleuchten. Wenn ESG- und Werte-Nachweise nicht verifizierbar dokumentiert sind, kommt man nicht mehr durch.
Und die geopolitische Dimension – Europas Abhängigkeit von US-KI?
Es geht um kommerzielle Souveränität: Unternehmen müssen selbst bestimmen können, zu welchen Bedingungen sie KI-Akteure in ihr Geschäft lassen. Mein Rat: sich nicht nur auf die USA zu fixieren. Fünf der Top-Ten-Modelle kommen aus China – leichter und günstiger im Betrieb. Die VAE wollen bis 2028 mindestens die Hälfte ihrer Regierungsdienste über agentische KI abwickeln und dieses Governance-Modell in den Globalen Süden exportieren – womit der gesamte afrikanische Kontinent ins Spiel kommt. Australien hat ein souveränes Modell. KI ist nicht politisch neutral; entscheidend ist, wie sie gesteuert wird.
Deine Botschaft an KMU?
Findet heraus, welche Machine Customers bei euch anklopfen. Es gibt fünf Typen: den delegierten Agenten, den autonomen Käufer, das Multi-Agenten-Netzwerk, den Co-Buyer und den Intermediär – wie Amazons Rufus. Beginnt mit dem Machine Customer Canvas. Vielleicht baut ihr selbst Machine Customers: Mercedes-Fahrzeuge sind welche. Mit Agenten verdreifacht sich der mögliche Geschäftsmodellraum. Das wird alles verändern.
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