29.06.2023

KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

Durch Künstliche Intelligenz kann das neue Tool von Return on Art je nach Geschmack Kunstwerke ermitteln.
/artikel/artmatch-ai
Return on Art, Online Kunst
(c) Return on Art - Amir Akta, Gründer der Kunst-Plattform Return on Art.

Künstliche Intelligenz ist schon längst Teil der Kunstwelt geworden. KI-Modelle generieren Kunst in unterschiedlichsten Formaten von Bild- bis Musikwerken. Das Wiener Startup Return on Art möchte nun ein ganz anderes Spektrum mit der Technologie abdecken: Kunstberatung durch „ArtMatch AI“.

Ziel sei es User:innen den sonst exklusiven Kunstmarkt zugänglicher zu gestalten und das Finden von passenden Kunstwerken zu vereinfachen. An dem KI-System, das im Interface für Benutzer:innen aussieht wie ein Tinder für Kunst, habe man ein Jahr gearbeitet, wie Gründer und CEO, Amir Akta, im Gespräch mit dem brutkasten erzählt.

Für KI-Kunstberatung durch das Angebot swipen

Begibt man sich auf die Seite von ArtMatch AI, kann man seine Vorlieben ausdrücken, indem man bei einer Auswahl von 12 Kunstwerken nach rechts („Gefällt mir“) oder links („Gefällt mir nicht“) wischt. Diese Interaktionen sollen ermöglichen, den individuellen Geschmack festzustellen. Das Ergebnis ist eine personalisierte Auswahl von 25 Kunstwerken.

ArtMatch AI: „Tinder für Kunst“ (c) Return on Art

Bei den Kunstwerken handelt es sich mehrheitlich um Einzelstücke. Es gibt laut Akta nur sehr wenige Prints, die allerdings hoch limitiert und handsigniert sind. Bisher habe man immer direkt mit Künstler:innen direkt gearbeitet. Seit einem Monat auch mit Galerien, die auf Subscription-Basis ihre Werke im Netzwerk des Wiener Startups verkaufen können.

KI mit kuratorischem Fachwissen

„Wir mussten zuerst verschiedene Hypothesen aufstellen, wonach ein Werk charakterisiert werden kann“, erklärt Akta. Die Charakteristiken und Faktoren, die Kurator:innen in Betracht ziehen, wurden in dem Machine Learning-Modell miteinbezogen. „Das haben wir dann mit einer riesigen Open-Source-Datenbank von 10 Millionen Werken trainiert.“ Die Resultate wurden von Kurator:innen analysiert und das Feedback wiederum eingearbeitet. Dieser Vorgang wurde mehrmals wiederholt, bis das Modell eigenständig die Charakteristika aus den Werken herausfiltern konnte.

Es handle sich um die Kombination eines Deep-Learning-Modells und einer Bilderkennungssoftware, welche Kunstwerke nach künstlerischen Richtungen klassifiziert, visuelle Motive identifiziert und Farbkombinationen und Stimmungen analysiert.

Das Kunst-Startup ist mittlerweile seit rund zwei Jahren auf dem Markt vertreten. In dieser Zeit wurden eigener Angabe nach über 3.000 Werke verkauft und in 54 Ländern geliefert.

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Das sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © sonnnig

Dort, wo Technik und Unternehmertum zusammenkommen, kann Großes entstehen. So auch an der TU Wien im „Extended Study on Innovation“-Programm, wo sich das Gründer-Trio, bestehend aus Roman Öfferlbauer, Lukas Hückel und Jonathan Buchinger, zum ersten Mal begegnete. Parallel dazu gründete Öfferlbauer 2023 in seinem Heimatort in Niederösterreich eine Energiegemeinschaft, zu einem Zeitpunkt, an dem das Thema noch jung und „technisch schwierig abzuwickeln“ war, so Öfferlbauer.

Aus improvisierten Tools und selbst geschriebenen Mini-Scripts für den Eigenbedarf wurde ein Jahr später sonnnig. Eine White-Label-Lösung für Abrechnung, Mitgliedermanagement und Datenanalyse von mittlerweile 30 Energiegemeinschaften in ganz Österreich.

Wenn Strom aus der Nachbarschaft kommt

„Unser Blick war eigentlich immer auf Endverbraucher und Verbraucherinnen fokussiert. Also Privatpersonen, Unternehmen, Gemeinden“, erklärt Öfferlbauer im Interview. Eine Mission, die über die letzten zwei Jahre tausende Haushalte in ganz Österreich erreicht hat. Mittlerweile kann man über sonnnig den generierten Strom auch als Mitarbeiter:innen-Benefit oder Spende abgeben. „Im letzten halben Jahr hat sich da aber auch ziemlich viel auf der anderen Seite, also bei den Energieversorgungsunternehmen, getan“, verrät der Co-Founder.

Energieversorgungsunternehmen stünden zunehmend vor einem Einkaufs- und Prognoseproblem. In der Regel verbraucht die Kundschaft ihren Strom nach einem Standardprofil, mit dem der jeweilige Versorger seine Stromeinkäufe prognostiziert. Sind die Abnehmer:innen aber Teil einer Energiegemeinschaft, verschiebt sich dieses Profil radikal: Ein großer Teil des Energiebedarfs wird jetzt von der Energiegemeinschaft gedeckt und nur noch die Restmengen werden durch den Energieversorger geliefert. „Der Energieversorger hat die Energiemenge aber schon im Vorhinein eingekauft“ – und müsse sie kurzfristig wieder verkaufen, erklärt Öfferlbauer. Ein teures Ausgleichsenergie-Problem, das mit wachsendem Energy-Sharing-Anteil immer größer wird.

Sonnnig als potenzieller Partner für Energieversorger

Genau hier setzt das neue Produkt an, für das sonnnig gerade die dritte Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) erhalten hat: eine White-Label-Lösung zum Energy Sharing, die Energieversorger direkt in ihr eigenes Kund:innenportal einbinden können. Im Hintergrund liefert sonnnig die Restlastprognose auf 15-Minuten-Basis, damit Versorger gezielter am Großhandel einkaufen können.

Möglich macht das die Prognosefähigkeit, die sonnnig über Jahre mit echten Energiegemeinschaften aufgebaut hat. Ziel ist es, Versorgern einen besseren Einblick in ihre Stromverläufe zu geben und ihnen zu helfen, selbst ein Geschäftsmodell rund um Energy Sharing aufzubauen, auch als Beitrag zur Kund:innenbindung, erklärt Öfferlbauer. Am Markt kommt das gut an: „Energieversorgungsunternehmen spüren das Problem und sind zunehmend auf der Suche nach Lösungen und neuen Geschäftsmodellen im Energy-Sharing-Bereich, deshalb reden sie auf einmal mit uns“, sagt der Co-Founder. Davor sei die Beziehung eher einseitig gewesen. Zwei Pilotbetriebe hat sonnnig für das geförderte Projekt bereits akquiriert und zeigt sich offen für weitere Kooperationen.

Von First bis Seed: Der aws-Weg

Möglich wurde diese Entwicklung durch drei aufeinanderfolgende aws-Förderungen. Mit aws First Incubator, einem Programm für sehr junge Teams, teils noch vor der Firmengründung, kam das Startup zu ersten Beratungsleistungen und Mentoring. Mit aws Preseed – Innovative Solutions wurde zunächst die inhaltliche und wirtschaftliche Machbarkeit des Vorhabens überprüft und der Proof of Concept entwickelt. Darauf aufbauend unterstützt aws Seedfinancing – Innovative Solutions die Weiterentwicklung bis zum Markteintritt sowie die ersten Skalierungsschritte. In diesem Rahmen werden nun der Aufbau und der Launch des neuen B2B-Produkts finanziert.

Erwarteter Boom durch neues Elektrizitätswirtschaftsgesetz

Als besondere Meilensteine nennt Öfferlbauer Referenzprojekte mit bekannten Unternehmen wie Hartl Haus, der Nationalbank-Tochter IG Immobilien oder der Volkshilfe Wien sowie die wiederholte Verdopplung des Jahresumsatzes. Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die geteilte Energiemenge, die über sonnnig abgewickelt wurde, laut eigenen Angaben gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt. Investor:innen hat das fünfköpfige Team bislang bewusst keine an Bord geholt, da laufende Umsätze und eine halbe Million Euro an lukrierten Entwicklungsförderungen das Team organisch tragen.

Rückenwind kommt bald auch auf politischer Ebene: Im Oktober tritt das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) in Kraft, das Energy Sharing über bilaterale Peer-to-Peer-Verträge statt über eine juristische dritte Instanz wie einen Verein oder eine GmbH erlaubt. Für sonnnig eine freudige Entwicklung: „Das baut natürlich extrem viele Hürden ab. Und deswegen erwarten wir auch einen ziemlichen Boom an neuen Mitgliedern und das nehmen auch Energieversorgungsunternehmen wahr.“


Disclaimer: Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

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Der Inhalt des Artikels zeigt, wie künstliche Intelligenz in der Kunstberatung eingesetzt wird, um den Zugang zum Kunstmarkt zu erleichtern und die Suche nach passenden Kunstwerken zu verbessern. Dies hat potenziell folgende gesellschaftspolitische Auswirkungen: 1. Demokratisierung des Kunstmarktes: Indem KI-Kunstberatung den Zugang zum Kunstmarkt erleichtert, können mehr Menschen Kunstwerke entdecken und erwerben. Es ermöglicht potenziell eine breitere Teilhabe an der Kunst und verringert die Dominanz traditioneller Gatekeeper wie Galerien und Kunstexperten. 2. Förderung von Künstlern: Das KI-System identifiziert Kunstwerke und Künstler anhand von bestimmten Kriterien und Kuratorenwissen. Dies kann dazu beitragen, weniger bekannte Künstler zu entdecken und ihre Werke einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. 3. Veränderung der Kunsterfahrung: Die Verwendung von KI in der Kunstberatung kann die Art und Weise verändern, wie Menschen Kunst entdecken und auswählen. Statt in Galerien oder Museen persönlich nach Kunstwerken zu suchen, können Nutzer dies digital tun und ihre Vorlieben durch Wischen auf einer Oberfläche ausdrücken. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Auswirkungen sowohl positive als auch negative Aspekte haben können und von verschiedenen Faktoren abhängen, wie der Qualität des KI-Systems, der Kuratorenexpertise und der Transparenz des Kunstmarktes.

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