06.11.2023

„Andere ‚raisen‘ 100.000 Euro und kaufen ein Billboard – das ist Quatsch“

Der Co-Founder von Coinpanion Saad Wohlgenannt findet klare Worte, wie eine PR-Strategie auszusehen hat und erklärt, warum man im Vorjahr Sponsor des SK Sturm Graz wurde und welche positiven Effekte das gebracht hat.
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Coinpanion, Sturm Graz
(c) SchonNice GmbH/SturmTifo.com - Saad Wohlgenannt sprich über Sportsponsoring.

Die Krypto-Szene hat ein Problem. Dabei geht es nicht rein um den ausgerufenen „Winter“ unter dem Krypto-Anbieter leiden, sondern um ein gewichtiges Wort, das besonders in der Finanzbranche gebraucht wird: Vertrauen. Plattformen digitaler Währungen sprießen aus dem Boden wie sonst nur Blumen im Frühling und kreieren dabei Zweifel. Zweifel unter Kund:innen, wem man mit seinem Geld vertrauen kann, Zweifel, wer die aktuelle, schwere Phase durchsteht und auch wer vor Skandalen wie jenen von FTX gefeit ist. „Potentielle Neukunden rufen uns an und fragen, ob es uns wirklich gibt, denn sie sind schon gescammt worden“, erzählt Saad Wohlgenannt, Co-Founder und ehemaliger CMO von Coinpanion.

Coinpanion sponsert Sturm Graz

Der jetzige Angel Investor hat sich im Februar 2023 operativ aus seinem Startup zurückgezogen, ist aber weiterhin Shareholder und arbeitet an diversen Projekten. Eines dieser Projekte führte im März letzten Jahres zum Sponsoring des Bundesligisten SK Sturm Graz (brutkasten berichtete). Rund eineinhalb Jahre später hat dieser „Move“ ein paar positive Effekte gebracht, über die der Founder berichten kann.

Dieser strategische Schritt Coinpanions diente damals besonders einem Ziel, wie Wohlgenannt erklärt: „Allgemein ist es sehr schwierig für Startups Vertrauen zu erlangen“, sagt er. „Am Anfang schenkt dir niemand das Vertrauen; das gilt um ein Vielfaches mehr für Krypto.“ Er und sein Team haben sich deshalb überlegt, wie man diesen Vertrauensprozess „superchargen“ kann. Die Antwort war Sturm Graz bzw. Sportsponsoring.

Es gibt zu diesem Thema diverse Studien, die die positive Wirkung von Sportsponsorship herausstreichen. In einer dieser Untersuchungen heißt es etwa: „Die Assoziation einer Marke mit erfolgreichen Sportmannschaften schafft positive Assoziationen zwischen erfolgreichen Leistungen auf dem Spielfeld und der Produktqualität außerhalb des Spielfelds – was das Vertrauen der Verbraucher in gesponserte Produkte bzw. Dienstleistungen weiter stärkt.“

In Wohlgenannts Worten klingt das etwas präziser: „Vertrauen färbt ab“, sagt er. „Das kann von einer seriösen Nachrichtenquelle, einem versierten Freund oder einem vertrauenswürdigen Sportklub sein.“

Die positiven Auswirkungen von Sportsponsoring

So kam es zur Zusammenarbeit mit Sturm Graz, die eine Saison lang hielt, wie der Founder erklärt: Ein ehemaliger Mitarbeiter von Coinpanion kannte jemanden, der für Kooperationen beim steirischen Bundesligisten verantwortlich war. Mit dieser Verbindung zwischen den beiden Parteien folgten erste Gespräche, die im Vorjahr in diesem strategischen Sponsoring gipfelten. Coinpanion wurde offizieller Sponsor des dreimaligen österreichischen Fußballmeisters und ehemaligem Champions-League Gruppenphasen-Gewinner. Mit, wie man heute weiß, positiven Folgen.

Wohlgenannt und Co. wurden und werden auch heute noch auf die Zusammenarbeit angesprochen und spüren einen großen Vertrauens-Boost. Das kommt nicht von ungefähr: Konfrontiert mit der Chance, mit dem Bundesligisten zu kooperieren, wog Wohlgenannt damals genau ab, dachte durch, was dieser Schritt bedeuten würde, recherchierte und überlegte, wie man so einen „Return of Investment“ (ROI) überhaupt messen könne.

Coinpanion und der ROI

Mit dem Gedanken im Kopf und einer Liste zur Hand zu eben jener Messbarkeit von Sportsponsoring, merkten Wohlgenannt und Co., dass sie mit dem Traditionsverein aus Graz einiges gemein hatten. Nachdem man die Vertragsstruktur verstanden hatte, verhandelte das Team ein Paket mit den Optionen, für die sie bereits Daten hatten.

Er präzisiert: „Wir haben in ein bis zwei Stunden den einzelnen Möglichkeiten einen Wert aufgrund historischer Daten zugeordnet (Anm.: Coinpanion kannte genau den Werbewert, der durch Kooperationen mit Influencern entstanden ist).“

Somit war klar, dass Sportsponsoring eine gute Ergänzung zu ihrer PR-Strategie sei: „Andere ‚raisen‘ 100.000 Euro und kaufen ein Billboard. Das ist Quatsch. Da hat man keine Ahnung, wie man da den Erfolg misst. Ich möchte Sachen immer messen oder den Impact abschätzen. Der Rest ist Glücksspiel“, betont Wohlgenannt.

Absage an Deutsche Bundesliga

Seit März letzten Jahres erhielt Coinpanion Anfragen von großen Unternehmen, die sich wie ein „Aproval-Stempel“ anfühlten sowie viele Medienanfragen und Aufmerksamkeit von Risikokapitalgebern. Selbst deutsche Bundesligisten meldeten sich, wurden aber vertröstet. All dies brachte dieser strategische Schritt und kann als exemplarisches Beispiel für gelungene und durchdachte PR dienen.

Denn: „Die Leute denken, wenn die (Anm.: Coinpanion) Sturm sponsern können, dann können die alles“, sagt Wohlgenannt abschließend. „Was auch das Ziel einer solchen Partnerschaft sein muss.“

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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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